О необходимости уточнить понятие "контроль" в исследованиях по

интерфейсам мозг-компьютер и нейробиоуправлению

Frontiers in Systems Neuroscience September 2014 | Volume 8 | Article 171 |

(перевод на русский язык – А.И.Федотчев, fedotchev@mail.ru)

С целью лучшей спецификации понятия "контроль" в исследованиях по интерфейсам мозг-компьютер (brain-computer interface, BCI) и нейробиоуправлению (neurofeedback, NF), мы предлагаем различать "самоконтроль мозговой деятельности "от более широкой концепции "BCI контроля ", так как первая описывает нейрокогнитивный феномен и является лишь одним из многих компонентов "BCI управления". На основании этого различия, мы разработали схему, базирующуюся на теории двойных процессов, которая описывает когнитивные детерминанты саморегуляции активности мозга как взаимодействие автоматической и контролируемой обработки информации. Далее, мы различаем когнитивные процессы, которые необходимы и достаточны для достижения заданного уровня самоконтроля мозговой активности, с теми, которые таковыми не являются. Мы обсуждаем, что те когнитивные процессы, которые не являются необходимыми при обучении, могут затруднять самоконтроль, потому что они не могут быть полностью выключенными в любое время. Предложенная схема направлена на всестороннее описание когнитивных детерминант освоения навыка саморегуляции активности мозга, лежащих в основе тех классов BCI, которые требуют от пользователя достижения регуляции активности головного мозга, а также обучения NF.

Введение

Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) делают возможным путь прямой коммуникации между мозгом и внешним устройством. BCI часто направлены на оказание помощи, дополнение или восстановление когнитивных или сенсорно-моторных функций человека. Люди обучаются, каким образом вызывать определенные паттерны деятельности мозга, которые могут быть обнаружены и закодированы в той или иной форме действия или обратной связи с внешним устройством. Частным случаем BCI является нейробиоуправление (НФ), цель которого - не управлять внешним устройством, а использовать внешнюю обратную связь для модулирования конкретных аспектов физиологического сигнала собственного головного мозга. Как человек, так и животные способны научиться использовать BCI/NF после некоторого количества тренировок (Sterman, 1977; Nicolelis and Lebedev, 2009; Phillippens and Vanwersch, 2010).

Как правило, термин "BCI контроль» используется взаимозаменяемо для обозначения двух различных процессов. С одной стороны, "BCI контроль "относится к способности управлять внешним устройством и может рассматриваться в основном как комплексная нейроинженерная проблема (Donoghue, 2008). Это определение включает в себя одновременно нейро-био-психологические, аналитические и эргономические аспекты (Кюблер и др., 2011). С другой стороны, "BCI контроль" может относиться к гораздо более специфической способности индивидуума контролировать некоторые аспекты его/ее собственной активности мозга (Hinterberger et al., 2003; Halder et al., 2011), которая является явно нейрокогнитивной сферой и которая занимает центральное место, но не ограничивает, BCI / NF. Обобщая, можно сказать, что не только BCI / NF, но и многие другие процессы, такие как медитативные техники (Tang и др., 2014), регулирование эмоций (Thayer and Lane, 2000) и даже психотерапия (Beauregard, 2007) также вызывают некоторые формы самоконтроля активности мозга. Поскольку определение "BCI контроль" в нейроинженерной и в нейрокогнитивной сфере фундаментально различны, необходимо разъяснить обе точки зрения. Темой настоящей статьи является "BCI контроль" как саморегулирование нейронной активности и, в целях обеспечения прозрачности, она будет называться далее "самоконтроль деятельности мозга".

С целью лучшего понимания BCI / NF обучения, первым шагом для того, чтобы охарактеризовать "самоконтроль деятельности мозга", является точное определение когнитивных механизмов, ответственных за контроль обучения. Наиболее популярные модели BCI / NF обсуждают "оперантное обусловливание"и" обучение двигательным навыкам" в качестве таких механизмов (Hammer и др., 2012). Тем не менее, многие исследования показывают, что другие когнитивные механизмы, такие, как локус контроля по отношению к технологии (Burde and Blankertz, 2006; Ninaus et al., 2013;Witte et al., 2013), склонность к BCI (Hammer et al., 2012; Halder et al., 2013), мотивация (Kleih и др., 2010) и спонтанные стратегии (Kober et al., 2013) также влияют на BCI или NF обучение. Как следствие, эти предсказатели могут представлять собой либо вторичный коррелят саморегуляции активности мозга, либо ключевые когнитивные процессы в дополнение к обусловливанию и обучению навыкам. Учитывая высокое разнообразие познавательных и эмоциональных процессов, связанных с самоконтролем активности мозга и BCI обучением, особенно полезным является выявление простой, но понятной схемы для оценки общего и уникального вклада каждого из этих процессов.

Теория двойных процессов была связана с BCI / NF обучением (Lacroix, 1986; Hammeretal, 2012). В дальнейшем мы укажем, каким образом эта теория может быть использована, чтобы лучше понять, как процессы, упомянутые выше, могут определить самоконтроль активности мозга.

Два вида мыслительной деятельности

Теория двойных процессов классифицирует всю умственную деятельность на два основных типа обработки: более автоматические и без ограничения емкости процессы (т.е. процессы типа I) и более контролируемые и с ограниченной емкостью процессы (т.е. процессы типа II). Процессы типа I отражают автоматическую, с неограниченной емкостью, без усилий и контекстно-специфическую обработку информации, такую, как, например, попытка открыть дверь офиса ключом от дома, потому что человек думает об обеде. Кроме того, процессы типа I, как правило, бессознательны и трудно контролируются с помощью самоинструкции. Процессы типа II отражают активность наблюдательной системы внимания, специализирующейся на мониторинге и регулировании деятельности в других когнитивных системах (Shallice and Cooper, 2011). Процессы типа II, как правило, находятся в центре нашего фокуса внимания (однако см. исключения в Horga and Maia, 2012), регулируются в основном самоинструкцией и имеют основополагающее значение для исполнительных функций и метакогнитивных способностей (Bewick et al., 1995). Соответственно, уверенность в контроле гораздо больше связана с функцией процессов типа II, в то время как эвристическая регуляция нашей познавательной деятельности и поведения связана с процессами типа I.

Центральным аспектом теории двойных процессов является то, что как автоматические, так и контролируемые процессы управляют поведением, а также различными аспектами познания (AlosFerrer, 2013), но оба обучаются и реагируют на различные аспекты выполнения конкретных задач. Автоматические системы обучаются только через кумулятивное подкрепление, в то время как контролируемые системы являются более гибкими, контекстно-ориентированными и способными быстро обучаться по инструкции. Рассмотрение каждого отдельного проявления автоматической и контролируемой обработки для каждого из предикторов самоконтроля мозга выходит за рамки данной статьи. Вместо этого мы приведем один пример относительно мотивации, которого может быть достаточно, чтобы обосновать нашу точку зрения: мотивация состоит из более контролируемого компонента, называемого внутренней мотивацией, которая очень чувствительна к самоинструкции и самоэффективности убеждений, а также более автоматического компонента под названием внешняя мотивация, которая более чувствительна к текущей сумме полученных подкреплений (Ryan and Deci, 2000). Соответственно, до тех пор, пока некоторое подкрепление будет получено в ходе BCI / NF обучения, автоматическая обработка будет предварительно доминировать. Контролируемая обработка начнется, когда отрицательная обратная связь станет преобладать в течение более длительных периодов времени и будет иметь большее влияние, если участник показывает высокий уровень внутренней мотивации. В целом, модели двойных процессов, таких, как в работе Lacroix (1986), показывают, что саморегулирование не единый процесс, а скорее результат совместного действия процессов типа I и типа II.

Схема самоконтроля мозговой деятельности

Автоматические и контролируемые процессы определяют самоконтроль мозговой активности самыми разными путями. Более того, не каждый познавательный процесс является необходимым и достаточным для выполнения конкретной BCI / NF задачи, но вместо этого, небольшое подмножество может играть ключевую роль. Оставшаяся умственная деятельность – то есть не являющаяся ни необходимой, ни достаточной для выполнения конкретной задачи BCI / NF - будет действовать на BCI / NF обучение одним из двух способов: во-первых, эта деятельность может мешать процессу обучения, если это затрудняет самоконтроль конкретного аспекта активности мозга, являющейся мишенью в конкретной задаче BCI / NF. Во-вторых, активации могут способствовать процессу обучения косвенно, когда они не вмешиваются в деятельность этой небольшой подгруппы автоматических и управляемых процессов, необходимых и достаточных, чтобы выполнить определенное задание BCI / NF. Хотя в некоторых классах BCI, таких, как использующие электрокортикограмму или другие виды устойчивых и специфических сигналов мозга, таких, как SSVEP, влияние неспецифических процессов в сигналах едва важно, когнитивные виды BCI (Astrand et al., 2014) или классы BCI на основе когнитивных задач типа счета в уме или образных представлений (Halder et al., 2011; Hammer et al., 2012) должны быть более подвержены влиянию различных форм самоконтроля за деятельностью мозга. На основе дифференциации между автоматической VS. контролируемой обработкой, а также между необходимыми и ненужными процессами, мы определякм рамки самоконтроля деятельности мозга.

Начнем с автоматических и контролируемых процессов, как необходимых, так и достаточных для выполнения задач BCI / NF: оба относятся к категории локальной сети управления. Чем больше обратная связь при задачах BCI / NF отражает активность в этих сетях, тем более эффективным является процесс обучения. Роль автоматических и контролируемых процессов в локальной сети управления дополнительна: автоматические процессы управляются непосредственно величиной и качеством полученной обратной связи, в то время как контролируемые процессы движутся вербализацией и самоинструкциями (Lacroix, 1986), которые в значительной степени находятся под сознательным контролем индивида и подвергаются убеждения и ожиданиям. В то время как автоматическое обучение очень нечувствительно к словесной инструкции и только имеет место, когда некоторые модели реакции систематически вознаграждаются, контролируемые процессы в основном осуществляются за счет прямых словесных инструкций. Эффективное BCI / NF обучение отражает своевременное сочетание обоих процессов в зависимости от темпов обучения: когда формируется крутая кривая обучения, автоматические процессы берут на себя инициативу, когда кривая обучения временно сглаживается, контролируемые процессы корректируют курс с помощью самоинструкции (Lacroix, 1986). Оптимальный уровень самоконтроля активности мозга в режиме местного управления сети достигается при двух основных условиях: (1) избегание не относящихся к делу связей между внутренними состояниями и внешними подкреплениями; и (2) дальнейшее участие в задаче без отвлечений. Как мы обсудим ниже, условие (I) может быть достигнуто, когда активность в сети организменного контроля сводится к минимуму, а условие (2), когда центральное контролирующая сеть освобождает большую часть своих ограниченных ресурсов для сети местного управления.

Определим структуру из трех концентрических окружностей (Figure1), представляющих три источника самоконтроля. Во-первых, первейший и таким образом наиболее неспецифический уровень ответа на обратную связь отражает в основном автоматические процессы. Во-вторых, средний круг изображает центральную сеть управления, выполняющую контролируемую обработку. И, наконец, на самом внутреннем уровне мы описываем сети, реагирующие специфически на протоколы обучения BCI / NF. Этот локальный контроль основывается на обоих - автоматических и управляемых - процессах.

Рис. 1. Схема различных видов самоконтроля мозговой активности.

Конкретные когнитивные процессы, такие как, например, мотивации, настроение, внимание и исполнительные функции, представлены черными точками. Черные стрелки, соединяющие точки, представляют собой взаимодействие между различными когнитивными функциями. Две точки изображены над областью организменной сети управления, чтобы показать, что эти процессы в значительной степени независимы друг от друга. Вклад трех типов самоконтроля в физиологические сигналы представлен пунктирными линиями, связывающими специфические когнитивные процессы с физиологическими сигналами, регистрируемыми при BCI / NF обучении.

Мы определяем те автоматические процессы, которые не нужны для выполнения данной BCI / NF задачи, как организменная сеть управления. Мы называем их организменным контролем, поскольку он отражает деятельность тысяч автоматических и бессознательных психических процессов, регулирующих большую часть познавательной деятельности (Dijksterhuis и Nordgren, 2006). Интерференция этих процессов является высокой, когда ненужные автоматические реакции на обратную связь срабатывает, что конкурирует с процессами обучения, происходящими в сети местного контроля. Руминация, например, характеризует вторжение негативных чувств о прошлом опыте в поток мыслей и возникает в первую очередь во время релаксации (Nolen-Hoeksema et al., 2008). Вторжение задумчивых мыслей является примером негативного влияния организменной сети управления на само-контроль активности мозга во время обучения BCI / NF. На когнитивные процессы, входящие в рамки организменной сети управления, не так легко влияют прямые указания, и они по большей части даже не осознаются участниками. Таким образом, очень важно следить за любыми признаками негативных влияний, возникающих в организменной контролирующей сети. Эта нежелательная деятельность должна своевременно подаваться обратно во время тренировки. Как следствие, такие процессы, как повышенная тревожность или навязчивые мысли, доступны для BCI / NF пользователей и могут вызывать соответствующие механизмы обучения, способные контролировать или подавлять эти процессы.

Наконец, мы определим центральную сеть управления как те контролируемые процессы, которые не является строго необходимыми для выполнения данной BCI / NF задачиа. Контролируемые процессы имеют ограниченные возможности, так что каждый бит несущественной информации, используемый в центральной сети управления, будет упущен локальной сетью управления. Отрицательное влияние центральной сети управления является высоким, когда неправильные стратегии, само-инструкции, чрезмерные инструкции или чрезмерное внимание к себе (Leary et al., 2006) изымают ресурсы из местного управления сетью и препятствуют регулированию процесса обучения таким же образом, как в двойной задаче (Logan and Gordon, 2001). В отличие от организменной сети управления, контролируемая обработка в значительной степени осуществляется под сознательным контролем и может модулироваться непосредственно инструкциями (Dijksterhuis и Nordgren, 2006).

Таким образом, целью любого обучения BCI / NF является увеличение сигнала, формируемого локальными сетями управления, и подавления, насколько это возможно, активности в других местах. Чтобы сделать это, необходимо учитывать специфику двух типов когнитивной активности, относящихся к организменным и центральным сетям управления, поскольку они подразумевают очень разные механизмы обучения, чувствительные к различным типам побочной информации и подкрепления. С одной стороны, участники должны научиться разъединять не имеющие значения и важные автоматические процессы. Один из способов достижения этой цели является контролирование автоматических процессов, регулирующих, например, отрицательные эмоциональные реакции и тревогу, а также с помощью более селективных режимов вознаграждения и наказания. С другой стороны, участники должны научиться использовать центральную сеть управления для подавления ненужной когнитивной активности, действующей в рамках сознательного контроля, такой, как чрезмерное внимание к себе (Leary et al., 2006). Это может быть достигнуто путем прямой инструкции или само-инструкции. После того, как этот баланс достигается, результат BCI / NF обучения должен быть улучшен. Среди многих других возможностей, один простой эксперимент для исследования того, как подавление не имеющей значения когнитивной активности может улучшить BCI / NF обучение, будет включать в себя мониторинг внутренней речи (Perrone-Bertolotti et al., 2014). Дополнительная обратная связь, требющая сосредоточения на конкретной задаче, предъявляется, когда обнаруживается увеличение уровней внутренней речи в сочетании с локальным уплощением кривой обучения. Как предполагают предложенный Leary et al. (2006), эта дополнительная обратная связь должна помочь для уменьшения чрезмерного внимания к себе и улучшить качество обучения.

Заключительные соображения

Мы предполагаем, что саморегуляцию деятельности мозга следует отличать от более общего процесса "BCI обучения", так как последнее является в большей степени нейроинженерной проблемой, в то время как первое в основном является нейрокогнитивной проблемой. Чтобы лучше понять, как работает саморегулирование деятельности мозга, мы предлагаем посмотреть на когнитивные предикторы BCI / NF обучения с точки зрения схемы, которая рассматривает их в соответствии с основным типом требуемой когнитивной обработки: более автоматической или более контролируемой. Далее, мы различаем познавательные ресурсы, необходимые и достаточные для BCI / NF обучения, и другие когнитивные процессы, которые должны быть подавлены или заторможены, чтобы улучшить качество обучения. Наконец, мы утверждаем, что наша схема может быть очень полезна для оптимизации BCI обучения, так как она предсказывает наиболее подходящие инструменты для модуляции активации, которая генерируется с помощью автоматических и контролируемых когнитивных процессов.