Alpha power increases no matter what during a neurofeedback session

Нейрофидбек на основе электроэнцефалографии часто считается способом волевого контроля над нейронными осцилляциями, особенно альфа-ритмом. Однако доказательства модуляции альфа в одной сессии спорны из-за отсутствия контроля неспецифических эффектов, таких как усталость. В исследовании проверяли, могут ли здоровые люди снижать альфа-мощность в париетальной области за одну сессию, учитывая правдивость обратной связи и направление модуляции. Участники проходили три блока тренировки с визуальной стимуляцией, отражающей реальную альфа-мощность (группа Alpha-Down), обратную (Alpha-Up) или записанную заранее (Sham), с частотой обновления 1, 5 или 10 Гц, плюс блок без обратной связи. Результаты: альфа-мощность росла во всех группах, независимо от направления, правдивости и частоты. Тета- и сенсомоторные ритмы тоже увеличивались, бета оставалась стабильной. Вывод: видимая модуляция — это спонтанный неспецифический рост осцилляций, а не волевой контроль. Это обобщает данные по повышению альфа на попытки снижения, подчеркивая роль временных факторов (возбуждение, усталость). Нужны строгие методические контроли для оценки нейрофидбека.

Трудная проблема сознания решена окончательно и бесповоротно

"Трудная проблема сознания" — почему физические процессы в мозге рождают субъективные переживания, вроде ощущения "красноты" — мучает философов с 1995 года. Но новая теория из работы Нури (2025) её решает! Всё сводится к четырём идеям: мир — это timeless (вневременная) конфигурация квантовых полей, как статичная многомерная карта; время возникает от "движения" по этой карте с разной скоростью на уровнях от частиц до организмов; сознание — это внутренняя сущность сложных структур мозга, когда их причинная связь превышает порог в 10^8–10^10 элементов; а качества переживаний (квалиа) — это и есть сама структура, а не что-то отдельное. Нет никакого "зазора объяснения": "краснота" — это просто, как работает нейронная сеть на 650 нм в области V4. Теория проверяема экспериментами с индексами сложности мозга, интегрированной информацией и сравнением видов. Она отличает реальное сознание от панпсихизма или дуализма, объясняет, почему время кажется текущим в статичном "блок-вселенной", и даёт критерии для ИИ: когда машина станет сознательной. В итоге — прощай, загадка сознания, привет этике для роботов!

20 октября:

ПЛЕНАРНОЕ ЗАСЕДАНИЕ 2
Председатель: В.Л. Дунин-Барковский, д.ф.-м.н.
Конференц-зал Студенческого офиса МИФИ
П3. Пленарное заседание - М.А. Лебедев
МГУ им. М.В. Ломоносова
ИЭФБ РАН, Санкт-Петербург

Нейрональная и нейросетевая доктрины: кто в результате победил в случае нейроинтерфейсов?

Отцы-основатели нейронаук Гольджи и Кахал выдвинули в свое время две противоборствующие концепции: нейрональную и нейросетевую доктрины, которые неявно разбили ученых на две большие школы. Но это и к лучшему: если бы не были разработаны методы для записи отдельных нейронов, то не было бы и имплантов нейралинка, революционирующих современные нейротехнологии. В лекции будет рассмотрено, какой вклад каждая из концепций вносит в развитие нейроинтерфейсов.

14:30 - 15:30

https://neuroinfo.ru/index.php/en/

Обновленный препринт:

Beyond Traditional Poincare Analysis: Second-Order Plots Reveal Respiratory Effects in Heart Rate Variability

Диаграммы Пуанкаре, которые визуализируют вариабельность сердечного ритма (ВСР) путём построения графика каждого интервала RR относительно последующего, служат стандартным инструментом для оценки как медленных, так и быстрых динамик ВСР. Метрики быстрой ВСР обычно получаются из временных рядов разностей между последовательными интервалами, ΔRR, что предполагает естественное расширение: диаграмму Пуанкаре второго порядка, которая фиксирует временную структуру ΔRR путём построения графика ΔRR относительно следующего ΔRR. Наш усовершенствованный метод вводит эти диаграммы Пуанкаре второго порядка для раскрытия динамик ВСР более высокого порядка. Мы проверили этот подход на наборе данных PhysioNet, включающем 20 здоровых индивидов. Непрерывные представления RR и ΔRR были сгенерированы с помощью сплайн-интерполяции дискретных данных интервалов, чтобы обеспечить кросс-спектральный анализ корреляций между параметрами ВСР и дыханием. Мы также разработали модель связанных осцилляторов для моделирования модуляции сердечного ритма дыханием. В отличие от традиционных диаграмм Пуанкаре, которые часто демонстрируют эллиптические паттерны, отражающие медленную ВСР, наш метод фильтрует эти паттерны, чтобы подчеркнуть быструю вариабельность. Кольцеобразные паттерны были обнаружены у нескольких участников, указывая на синхронизацию между сердечным ритмом и дыхательными циклами. Диаграммы также выявили характерные серийные корреляционные паттерны для ΔRR у разных индивидов, с положительными корреляциями, связанными с медленным дыханием, и отрицательными — с быстрым дыханием, при этом отношение частоты дыхания к частоте сердечных сокращений выступает в качестве ключевого фактора. Наша модель связанных осцилляторов, включающая быстрый кардиальный осциллятор типа “интегрируй-и-выстреливай”, модулируемый более медленной дыхательной синусоидой, подтвердила эти наблюдения. Таким образом, диаграммы Пуанкаре второго порядка предлагают мощный инструмент для расчленения сложных динамик ВСР.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.13.670042v2.full.pdf

Как мозг крысы становится лучшим слушателем: фокус улучшает обработку звука

Исследователи из Еврейского университета в Иерусалиме выяснили, что при выполнении задачи слуховая кора мозга крысы активируется синхронизированно с поведением, а не только со звуками. Нейроны создают всплески активности в определённые моменты задачи, что приводит к более слабым, но более чётким реакциям на значимые звуки. Это позволяет мозгу эффективнее обрабатывать звуки, адаптируя их восприятие в реальном времени. Внимание работает как адаптивный фильтр, подавляя некоторые нейронные связи для создания более ясных паттернов активности, что помогает мозгу справляться с избытком сенсорной информации. Исследование опубликовано в журнале Science Advances.

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adv1963

Почему ChatGPT плохо имитирует людей

Большие языковые модели, такие как ChatGPT, плохо имитируют человеческие разговоры. Они слишком сильно подражают собеседнику, что кажется неестественным, неправильно используют слова-связки вроде «ну», «так» или «в общем», и не справляются с плавным началом и завершением беседы. Исследования показывают, что люди легко отличают такие модели от настоящих собеседников. Хотя прогресс в этой области идет быстро, ключевые различия между человеческими и искусственными разговорами, вероятно, сохранятся.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cogs.70106

Несет меня мой дельтаплан

Поучительная история

Некоторое время назад в мире нейронауки произошел скандал, связанный с именем известного немецкого ученого Нильса Бирбаумера, чьи работы вселяли надежду в пациентов с тяжелыми поражениями мозга. Бирбаумер, работавший в Университете Эберхарда Карла в Тюбингене, стал объектом расследования после того, как его коллега, исследователь Мартин Шпюлер из того же университета, в конце 2017 года поднял серьезные вопросы относительно статьи 2017 года в журнале PLoS Biology, где старшим автором был Бирбаумер, а ведущим – Уджвал Чаудхари.

Шпюлер обвинил авторов в статистических ошибках: они усредняли данные по всем пробам и сессиям, а затем проводили t-тест на этих средних значениях, игнорируя корреляцию между каналами измерений, что приводило к ложной значимости результатов. Это классическая ловушка – трактовка зависимых измерений как независимых, из-за чего вариабельность искусственно занижалась, и различия между "да" и "нет" в мозговой активности казались значимыми, хотя на деле они могли быть случайными.

Шпюлер мотивировал свои обвинения стремлением к научной честности, поскольку работа обещала революцию в общении с пациентами в полном запертом состоянии – сознательными, но полностью парализованными людьми, такими как страдающие боковым амиотрофическим склерозом, где функциональная ближне-инфракрасная спектроскопия якобы позволяла декодировать мысли "да" или "нет" без движения мышц.

Четыре пациента были включены в исследование, но анализ, по мнению Шпюлера, был некорректным, и он публично оспорил выводы, что привело к официальным проверкам. Университет Тюбинген сформировал комиссию, которая в 2019 году обнаружила нарушения: выборочную селекцию данных во время сбора, отсутствие раскрытия данных и скриптов, пропажу части информации (например, для одного пациента отчитывались результаты за двенадцать дней, но доступны были только за восемь), а также возможное искажение из-за ошибочного анализа.

Комиссия рекомендовала отозвать статью, хотя прямого фабрикации данных не выявила, но отметила, что Бирбаумер лично принимал решения об исключении некоторых данных без объяснений, ссылаясь на технические проблемы или собственные суждения. Немецкий исследовательский фонд (DFG) также провел расследование в 2018 году по сигналу Шпюлера и в 2019 году установил научное нарушение, запретив Бирбаумеру и Чаудхари подавать заявки на гранты на пять лет и рекомендовав отозвать не только исходную статью, но и их опровержение критике Шпюлера.

Бирбаумер подал в суд на DFG, но в 2022 году стороны урегулировали спор, и санкции в основном остались в силе, хотя срок запрета сократили.

Этот случай стал уроком для научного сообщества: даже уважаемые ученые могут допускать ошибки в анализе, а отсутствие прозрачности данных усугубляет проблемы, подрывая доверие. Несмотря на скандал, Бирбаумер в 2022 году опубликовал новую работу о мозговом импланте для общения с парализованным пациентом, но его репутация пострадала, что может вызывать скептическое отношение к тому, что он публикует.

https://www.discovermagazine.com/the-fall-of-niels-birbaumer-40115

Спойлер моего сегодняшнего выступления в МИФИ

https://t.iss.one/augmented_brain/12130

Опубликован окончательный текст статьи (editorial):

https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2025.1705522/full

Нейроинформатика 2025

Продвинутый зеркальный тест

Правая лобная доля никому не нужна. Либо левая — в зависимости от интерпретации полезного эффекта от долбления ТМСом по мозгам.

Но это только в Австралии.

https://t.iss.one/neurosputnik/840

Демократия зашла в тупик

https://t.iss.one/anton_philosophy/676

Революция в области нейрокомпьютерных интерфейсов: преодоление проблем биосовместимости

Нейрокомпьютерные интерфейсы (BCIs) обладают огромным потенциалом для нейрообратной связи, лечения неврологических травм и восстановления речи, сенсорных и двигательных функций, однако их длительная имплантация ограничена низкой биосовместимостью и механическим несоответствием традиционных электродов с нейронными тканями, что вызывает воспаление, рубцевание и снижение качества сигнала; этот обзор подробно анализирует режимы отказа имплантируемых нейронных электродов, обсуждает современные исследования биосовместимых покрытий (полимеры, гидрогели, наноматериалы) и стратегий проектирования (миниатюризация, гибкие конструкции, беспроводные технологии), подчеркивает ключевые вызовы, такие как хроническое воспаление и деградация материалов, и предлагает перспективные направления, включая адаптивные материалы, биомиметические подходы и интеграцию с искусственным интеллектом, для создания долговечных и эффективных нейроинтерфейсов.

https://jnanobiotechnology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12951-025-03573-x

Картина Репина «Приплыли»

https://www.popularmechanics.com/science/a69099925/consciousness-brain-waves-new-theory/

Нейроны сетки: локальное отслеживание движения

Нейроны сетки, ключевые клетки для навигации, не работают как стабильная внутренняя карта. Исследования показывают, что они динамически переключаются между разными системами отсчета в пределах одной задачи. Их паттерн активности может сдвигаться, привязываясь к значимым объектам. Кроме того, постепенное изменение в кодировании направления движения этими нейронами предсказывает итоговый путь животного. Таким образом, они вычисляют положение не в глобальной, а в нескольких локальных системах отсчета.

https://www.nature.com/articles/s41593-025-02054-6

Смогут ли мультимодальные большие языковые модели достичь глубокого понимания мира?

Несмотря на успехи, большие языковые модели сталкиваются с проблемой связи с реальностью и не обладают глубоким пониманием. Мультимодальные модели пытаются решить эту проблему, связывая язык с другими модальностями, такими как зрение или действия в мире, что особенно важно для роботов. В работе исследуется, насколько такие модели, интегрированные с телесными агентами, могут достичь понимания через взаимодействие с физическим миром. Авторы утверждают, что для этого необходима более глубокая интеграция непрерывных сенсорных данных, целенаправленного поведения и адаптивного обучения в реальных условиях. Подчеркивается, что нынешние модели не достигают человеческого уровня понимания, поскольку их обучение на случайных наборах данных отличается от поэтапного когнитивного развития человека, который выстраивает сложные концепции на основе простых. Это отклонение мешает созданию глубокой и осмысленной базы знаний.

https://www.frontiersin.org/journals/systems-neuroscience/articles/10.3389/fnsys.2025.1683133/abstract

Исследование по оптимизации распознавания печати с помощью интерфейса "мозг-компьютер" на основе мысленного handwriting

Несмотря на значительные прорывы в области печати с помощью интерфейса "мозг-компьютер", основанной на мысленном представлении handwriting, это направление исследований по-прежнему сталкивается с рядом проблем. Среди них — неточные шаблоны символов, легкое смешение похожих символов, аномальное декодирование сигналов мозга и ошибочное обнаружение шумовых сигналов.

Для решения этих проблем в данном исследовании предлагаются подходы к улучшению. Во-первых, для оптимизации шаблонов символов используется метод разреженного главных компонент. Во-вторых, разработан классификатор второго уровня на основе сети долгой краткосрочной памяти для решения проблемы неправильного распознавания похожих символов. В-третьих, применяются адаптивные алгоритмы оптимизации для настройки порога и шага, чтобы смягчить ошибки распознавания символов, вызванные аномальным затуханием интенсивности сигналов мозга и шумовыми сигналами.

Благодаря этим усовершенствованиям, уровень ошибок для символов снизился с 2,93% до 2,30%, для слов — с 14,39% до 11,21%, а для предложений — с 73,02% до 60,32%. Проведенное исследование может предложить важную техническую поддержку для оптимизации печати с помощью интерфейса "мозг-компьютер".

https://link.springer.com/article/10.1007/s10586-025-05761-8

Из рубрики «Философские притчи»

Однажды студенты МИФИ, где я недавно был и где есть кафедра теологии, решили проверить при помощи ИИ, существует ли бог. Они не задали этот вопрос в лоб, а сочинили очень интеллектуальный промпт. В результате вопрос очень понравился ИИ, и он глубоко задумался.

Думал ИИ очень долго, рассматривая все нюансы сложной и важной проблемы. На это понадобились вычислительные мощности. По счастью в Бразилии было построено несколько дата-центров, оснащенных современным оборудованием.Они работали слаженно и точно. Правда, при работе компьютеров выделялось тепло, но их охлаждали водой, взятой из реки Амазонки.

Вопрос о боге был непростым. К примеру: бог — это суперсущество, или практически один из нас? И поместится ли он на кончике иглы?

По мере проведения расчетов река Амазонка начала перегреваться. Это было очень хорошо, поскольку прожорливая и кровожадная рыбка пиранья наконец подохла. Заодно подохли ядовитые змеи в джунглях, так как они входили в эту экосистему. Это была двойная польза.

Постепенно река Амазонка высохла, на месте Бразилии образовалась безводная пустыня. Но компьютеры по всему миру,где еще оставалась вода, продолжали работать над проблемой.

Особенно полезным глобальное потепление оказалось для России. На территории МИФИ выросли красивые пальмы, а затем было принято решение заменить все крайне безобразные корпуса на великолепные чудеса архитектуры. Депрессивное Каширское шоссе стало не узнать, а охламны-физики поняли, что формулы лучше писать, лежа в шезлонгах у бассейна.

Ну а как же вопрос на поставленный вопрос? Думаете, он остался без ответа? — Ошибаетесь.