Александр Яковлевич Каплан — российский психофизиолог, доктор биологических наук, профессор и заведующий лабораторией нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов биологического факультета МГУ. Его исследования связаны с электроэнцефалографией, функциональными состояниями мозга и интерфейсами мозг–компьютер — системами, которые позволяют человеку передавать компьютеру определённые команды через регистрируемые паттерны мозговой активности.
Это реальная и достаточно интересная научная биография без необходимости приписывать Каплану чужие профессии. В старых текстах его имя иногда смешивали с бизнесменами, писателями, актёрами, художниками и даже «великим физиком». Для нейрофизиолога из МГУ все такие эпизоды не имеют отношения к фактам.
От классической нейрофизиологии к анализу ЭЭГ
Каплан окончил биологический факультет МГУ в 1973 году. Кандидатскую диссертацию защитил в 1976-м, докторскую — в 1999 году; её тема была посвящена методологическому и экспериментальному анализу нестационарной электроэнцефалограммы человека. Профессором стал в 2000 году.
Электроэнцефалография, или ЭЭГ, регистрирует электрические потенциалы на поверхности головы, возникающие в результате согласованной активности больших популяций нейронов. Это не карта отдельных мыслей и не запись работы каждой клетки. Сигнал слаб, смешивает активность множества источников и содержит помехи от движений, мышц и окружающей электроники. Поэтому научная задача состоит в статистическом выделении устойчивых паттернов, связанных с определённым состоянием или действием.
Лаборатория, выросшая из группы исследования мозга
По данным биологического факультета МГУ, нынешняя лаборатория нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов выросла из группы изучения мозга человека, созданной Капланом на кафедре в 1986 году. Долгое время одним из главных направлений была диагностика и коррекция функциональных состояний мозга непосредственно во время умственной деятельности.
Для этого лаборатория использует не только ЭЭГ. В зависимости от задачи исследователи регистрируют мышечную активность, электрокардиограмму, фотоплетизмограмму и кожно-гальваническую реакцию, применяют отслеживание движений глаз и методы нейростимуляции. Такой набор нужен потому, что состояние человека нельзя надёжно свести к одному графику.
Как работает интерфейс мозг–компьютер
В интерфейсе мозг–компьютер пользователь выполняет заранее определённую умственную задачу — например, представляет движение руки, фокусирует внимание на стимуле или мысленно выбирает символ. Алгоритм ищет в ЭЭГ паттерн, которому его научили соответствовать этой задаче, и превращает распознанный класс сигнала в команду для программы.
Здесь важно избежать популярного преувеличения. Такой интерфейс не «читает мысли» в фантастическом смысле и не извлекает из мозга произвольный внутренний монолог. Он работает с ограниченным набором заранее выбранных состояний и требует калибровки, статистической обработки и обратной связи. Чем сложнее набор команд, тем труднее обеспечить скорость и надёжность распознавания.
Зачем нейроинтерфейсы нужны вне лаборатории
Одна из главных областей применения — коммуникация и реабилитация людей с тяжёлыми двигательными нарушениями. Если человек не может использовать обычную клавиатуру или мышь, управляемый ЭЭГ выбор символов или команд потенциально создаёт дополнительный канал связи. Другие исследования изучают обратную связь при восстановлении движений, когда распознанное моторное воображение соединяют с визуальным сигналом или стимуляцией мышц.
Но нейроинтерфейс не является универсальным лечением. Эффект зависит от диагноза, сохранности когнитивных функций, качества сигнала, обучения пользователя и конкретной реабилитационной методики. Поэтому между удачным лабораторным прототипом и повседневной медицинской технологией всегда есть этап клинической проверки.
Награды — за технологию, а не за фантастику
В 2020 году Каплан получил премию имени М. В. Ломоносова за цикл работ «Нейроинтерфейсные технологии: теория, эксперимент, внедрение». Формулировка хорошо описывает его направление: не просто наблюдать электрическую активность мозга, а искать способы превратить надёжно распознаваемые нейрофизиологические сигналы в практический интерфейс.
Современные проекты лаборатории продолжают исследовать механизмы внимания, воображаемых движений, мысленного проговаривания и других состояний, которые отражаются в ЭЭГ. Для этого нужны одновременно физиология, экспериментальный дизайн, обработка сигналов и машинное обучение.
Почему нейроинтерфейс не отменяет сложность мозга
Развитие алгоритмов делает распознавание сигналов точнее, но не превращает мозг в компьютер с готовым разъёмом. Один и тот же паттерн меняется от человека к человеку и даже у одного человека в разные дни. Усталость, положение электродов, обучение и посторонние движения влияют на данные. Поэтому серьёзные системы оценивают не только среднюю точность, но и устойчивость работы во времени.
Научный вклад Александра Каплана интересен именно в этом реалистичном контексте. Его область находится на границе фундаментальной нейрофизиологии и инженерного применения: сначала нужно понять, какие характеристики активности мозга можно воспроизводимо зарегистрировать, затем научиться распознавать их и только после этого строить полезный канал взаимодействия человека с устройством. Это сложнее обещания «управлять силой мысли», но гораздо ближе к тому, как на самом деле развивается технология.
