新しい技術が登場すると、犯罪者は違法な目的でそれを使用するのに独創的です。犯罪者は、お金や権力への違法なアクセスを得る方法として、あらゆる種類の技術進歩を利用する傾向があります。脳も例外ではなく、この種の違法行為の標的となっています。
拡張現実バイオサイバー脳ハッキング攻撃の問題は、セキュリティと健康の専門家によって十分に理解されておらず、個人と企業の両方の犠牲者がそのような攻撃に対して無防備になっています。
この記事では、セキュリティと医療の専門家によって見落とされているサイバー攻撃の問題と、医療専門家によって精神疾患と誤診される問題について説明します。これらの攻撃の背後にある理由、それらがどのように動作するか、それらがしばしば精神疾患として見落とされる理由について議論し、それらを区別するのにいくつかの方向性を追求したいと思います。
はじめに:
2017年の夏、80社以上の企業が悪意のあるコンピュータ攻撃の影響を受けました。システムがロックされなければならず、警告メッセージが画面に表示されました。すべての重要なファイルが暗号化され、アクセスを取り戻すためにビットコインの身代金を要求したと述べた。当初、マネージャーは問題がどれほど深刻であるかを理解していませんでしたが、悪意のあるソフトウェアが文書アクセスからオンライン通信、生産操作まで、会社のほぼすべての活動を無効にしたことにすぐに気付きました...ウクライナの税務プログラムの更新は、NotPetyaウイルスがシステム全体にアクセスし、最終的に侵害するためのゲートウェイでした。それはシステムを介してすぐに広がり、甚大な損傷を引き起こしました。このサイバー攻撃で推定100億米ドルが失われ、世界中の複数の業界と80社以上の企業に影響を与えました。
企業への犯罪攻撃は多くの損害を引き起こしており、多くの場合、多くの企業がそのような攻撃に直面する準備ができていないと感じています。さらに悪いことに、犯罪的なサイバー攻撃は非営利団体で止まっていません。彼らは法律と道徳の境界を超えて、生命の神聖さを無視する衝撃的で不穏な表示で病人に奉仕する医療施設や医療従事者を標的にしています。つまり、Ponemon InstituteのIBMレポートによると、データ侵害の頻度は2010年以来増加しています。ヘルスケアは最もターゲットを絞ったセクターの1つであり、これはヘルスケア情報が変更できないため貴重であるためです。医療記録の情報は、血液型や以前の手術から診断や個人情報に至るまで、非常に敏感になる可能性があります。このデータが悪人の手に渡ると、犯罪行為の影響を受ける人々に壊滅的な結果をもたらす可能性があります。悪意のある活動は非常に激しく、サイバー攻撃で計画で病院を標的にしている人もいます。これは2017年5月に見られ、WannaCryと呼ばれるウイルスにより英国の医療制度が大きな影響を受けました。
WannaCryは、Microsoft Windows OSを搭載したコンピュータに混乱を引き起こした悪意のあるネットワークワームです。これは、サイバーセキュリティの改善に対する世界的な抗議を引き起こした。さらに悪いことに、これらのマシン上のデータは暗号化され、加害者はビットコイン暗号通貨での身代金の支払いを要求した。犯された犯罪の重大さと人命への敬意の欠如は、病院情報システムへのアクセスの欠如のために救急車の病院へのアクセスを妨げ、治療を遅らせることさえあります。
今日の犯罪者は倫理的な限界を欠いており、攻撃は恐ろしい。彼らは、ブロックされ、医療を奪われた病院の病人の命と引き換えに身代金を要求するためにハッキング技術を使用することを躊躇しなかった
残念ながら、新しい技術が市場で入手可能になったり、他の手段でアクセス可能になったりすると、犯罪者がすぐにそれを充当し、被害者や企業への影響を考慮せずに、人々やビジネス従業員に対して残酷に使用して目標を達成することは驚くべきことではありません。
破壊的な技術の潜在的な誤用には、バイオサイバー攻撃、特に人口や企業に対する脳ハッキングが含まれます。この誤用の重大さは、それが本当の道徳的懸念をもたらし、個人の身体的および精神的健康に対する脅威、および企業の継続性、競争上の優位性、知的財産に対する脅威をもたらすことです。
つまり、ブレインハッキングは脅威となり、犯罪者が機密データを盗むことがこれまで以上に簡単になっています。また、心がハッキングされている従業員の健康に悪影響を及ぼす可能性があります。Iencaらによって定義されているように。2016 脳ハッキングという用語は、ユーザーの脳から神経情報にアクセスまたは操作する目的で、脳コンピュータインターフェース(BCI)やその他の神経工学デバイスをコーピングする新たな可能性を指します。
脳のハッキングにより、海賊は企業の戦略、製品、顧客、競合他社などに関する貴重な情報にアクセスできます。ハッカーは企業に潜入し、人的資源の脳をコントロールする可能性があり、人間が検出することを困難にします。これにより、ハッカーは検出されずに内部システムを引き継ぎ、希望するすべてのデータを盗むことができます。さらに悪いことに、データを盗むハッカー企業は競争上の優位性を獲得し、他社の追随を許さないものにし、通常知的財産を生産する企業を非常に脆弱にし、競合他社と競争することはできません。したがって、彼らは知的な仕事に関するフィードバックから利益を得ることができず、その結果、企業はより効率的で革新的な発明など、新しいアイデアを開発することができなくなります。最悪のケースは、専門家が企業に競争上の優位性をもたらし、頭脳流出を受けるだけでなく、この技術を通じて嫌がらせを受けてパフォーマンスを弱め、スキルのデジタルツインを開発することです。不当な攻撃は、まるで全世界が止まったかのように、孤立して混乱した気分にさせる可能性があります。これは信じられないほど圧倒的な経験であり、多くの場合、表現しにくい恐怖と恐怖の感覚をもたらします。脳ハッキングはさらに進んで、テロリズムと暴力の創造につながる可能性があります。
脳ハッキングから安全なビジネスはありません。特に、知的生産と専門知識に依存する人々は、これらの悪意のあるアクターに対して特に脆弱です。海賊が技術へのアクセスを増やし、その方法に精通しているようになるにつれて、彼らはますます企業の創造的なアウトプットを奪い、複数のタスクを1つのパッケージに統合することができます。少しずつ、私たちは、より少ないものでより多くのことができる海賊会社に直面して、これらの合法的な企業の消滅を見ています。重要なのは、脳のハッキングが検出されず、会社の競争上の優位性を失う可能性があることです。同社は、すべてのノウハウと知的生産を盗まれるリスクがあります。Hepferら（2020）は、CEOがサイバー攻撃から会社が直面する潜在的なリスクについてしばしばナイーブであることを発見しました。攻撃が発生してから初めて、そのような攻撃がもたらす危険性について、組織がどれほど準備が不十分に知らされ、十分に認識されないことがよくあります。
バイオサイバー攻撃、すなわち脳ハッキングとして知られているものを実行するための新興技術の誤用のリスクに光を当てたい。脳ハッキングバイオサイバー攻撃は、しばしば目に着かされず、誤解されたり、真実であるとさえ信じられず、セキュリティや医療サービスによって誤診されることが多いことを考えると。
この種の誤用は確かに実現可能で現実的であり、簡単に気づかれず、医療チームやセキュリティサービスによって誤診される可能性があることを説明したいと思います。
すなわち、破壊的な技術、特にニューラルインターフェースと拡張現実の誤用の問題は、主に誤解されており、多くの人がそのような犯罪の背後にある理由に気づいていません。さらに、この技術はまだ稼働していないか、研究者を含む少数の個人の手に渡っているという一般的な誤解があります。
この問題に対処するために、関連文献に基づいてそのような慣行を導く動機の分析が行われています。
次に、脳をハッキングするデバイスは存在せず、まだ発明されていないという一般的な誤解に対処するために、脳ハッキングの背後にある技術の検討が必要です。関連文献の分析を通じて、この技術が市場および研究者の手に入手可能であることを実証しています。このような検査は、技術の理解、その誤用の背後にある動機、および非倫理的な慣行や破壊的な技術の誤用に関連する害から個人を保護するための効果的な対策の開発を改善するのに役立ちます。
次に、関連文献の分析を通じて、脳ハッキングがどのように行われるかを説明します。
技術的優位性を得るために、資本主義的および政治的略奪的な議題などの他の犯罪目的を果たすために、これを達成するために使用される仕組みを実証します。
さらに、犯罪目的のための破壊的な技術の誤用は、しばしば精神疾患を装って隠されています。これらの慣行の誤診は、破壊的な技術の誤用の危険性から個人を保護できない可能性があるため、これは即時の注意を必要とする差し迫った懸念事項です。したがって、破壊的な技術の誤用に関連する危険性を防ぐために、そのような慣行の医学的診断を改善することが重要です。この論文の最後の目標は、脳ハッキングバイオサイバー攻撃の診断と、統合失調症などの精神疾患との鑑別診断に関する既存の文献を見直すことです。それに基づいて、診断が通常欠陥がある理由を説明し、臨床評価のための推奨事項。
方法:
この記事で提起された質問に答えるために、犯罪行為を駆動する動機を理解するために、文献の包括的なレビューが行われました。関連文献の分析は、この脳ハッキング拡張現実バイオサイバー攻撃のメカニズムをより詳細に説明するのに役立ちました。
このアプローチを使用することで、技術の潜在的な誤用をよりよく理解し、破壊的な技術の不適切な使用に起因する非倫理的な活動から人々を守るための予防措置を作成するための専門的な理解を提供することができます。また、そもそもなぜこの技術が使用されているのか、どのように適切に活用するのかをより明確に理解することができます。
脳ハッキング、および拡張現実のバイオサイバー攻撃がしばしば精神疾患として誤診されるという懸念をよりよく理解するために、この記事で選択された研究方法は、これらの技術がメンタルヘルスの問題に関連する症状にどのように症状を引き起こすかを概説する関連する研究論文の検討でした。これは問題に対処する効果的な方法です。この記事では、同じ結果をもたらす適用可能な技術に症状をリンクすることで、技術の誤用を分析します。ここでの目標は、技術的乱用に関連する問題を包括的に理解することです。これを読むことで、読者は犯罪活動に破壊的な技術を使用し、非倫理的な慣行から人々を保護することの潜在的なリスクに関する知識を得ることができます。
拡張現実バイオサイバー攻撃のための破壊的技術の誤用の動機:
関連する文献と被害者の経験に基づいて、破壊的な技術を使用して民間人や企業を標的にする犯罪者の動機が回転する2つの軸を列挙します。
v 政治的および資本主義的捕食アジェンダの推進。
v 技術的な捕食アジェンダの推進。
次のセクションでは、各動機付け軸について説明します。
· 最初の動機軸：政治的および資本主義的捕食アジェンダを進める：
このセクションでは、民間人に対する破壊的な技術の不穏な使用の背後にある可能性のある政治的および資本主義的捕食の動機、特に個人をハッキングし、それらに対する拡張現実攻撃を行い、企業の知的財産を盗むという非倫理的な慣行を列挙します。
私たちは、この凶悪な行為が、技術的であろうと財政的であろうと、より多くの力を得るためのツールとしてどのように使用され、個人や企業を支配するかに光を当てることを目指しています。
私たちは、新興技術の誤用が政治的および資本主義的な捕食者によって犯罪者に力を与えるためにどのように使用できるかを探ります。
それは、個人や企業を奪い、技術を通じて暴力を生み出し、技術的搾取や資本主義の没収に対して脆弱になる人口の特定のグループを非難することを含みます。
この種のテロリズムは、テクノロジーを通じて特定の個人を拷問し、環境に対して暴力的にし、同様のグループの属性を共有する人々を汚名を着せます。
歴史を通じて、一部の人口は、技術的であれ財政的であれ、自分の力を強化しようとする人々によって、しばしば行われた、違法で危険な実験にさらされてきました。脳のハッキングや拡張現実などの破壊的な技術の使用は、個人や社会全体に対する権力とコントロールを得るための手段になる可能性があります。この文脈では、匿名を希望する被害者のケース、技術テロリストによる違法実験を受けた事件、第二次世界大戦中のユダヤ人に対するナチス実験に引き寄せられる類似点について。
被害者は従業員であり、需要の高いエンジニアリングドメインの専門家であり、将来のプロジェクトを開発する調査会社で働いています。領土を離れるという彼らの要求に同意しない限り、部外者のレッテルを貼られると脅されたという被害者の説明。被害者は、犯罪者を「技術テロリスト」と呼び、彼が大切にしていたすべてのものを剥奪したと発表し、彼が従わなければ、彼または彼の愛する人が傷つくだろうと警告したと述べた。犯罪者は、犠牲者を人間以下で、いかなる権利も欠いていると見なし、彼らからすべてを奪い、実験し、さらには命を奪う力を持っていると信じています。この略奪的で非人間的なアプローチは、1945年までに何百万人もの人々が奪われ、20,000以上の収容所に投獄されたナチス政権の間に犯された残虐行為を彷彿とさせます。ユダヤ人、ポーランド人、ジプシー、ソビエトの捕虜、同性愛者は、ナチスの迫害を受けた人々の1つでした。
グループがステレオタイプによって疎外されると、没収や違法で危険な実験など、さまざまな形態の不正に対して脆弱になります。同様の実験は、以前に強制収容所のステレオタイプのユダヤ人人口についてナチスによって行われました(Marriott et al.2006を参照)。このような実験の目標は、ビジネスモデルが搾取に依存しているテロリストや資本主義の捕食者の技術的および財政的力を高めることです。
ヒトラーの技術的捕食は、人々に対するサディスティックな実験の背後にある3つの目的を持っていました。軍事実験は、低体温症の研究、ジプシーの飲料水海水のテスト、パイロットに利益をもたらす高高度シミュレーションテスト、戦争の傷の治療法の発見など、ドイツ軍の兵士の生存を確保することを目的とした。製薬実験は、天然痘、結核、腸チフス、腸チフス、黄熱、マラリア、肝炎など、ドイツ軍や市民への直接的な脅威であった病気や病気の治療法や治療法を見つけることに焦点を当てました。このカテゴリには、マスタードとホスゲンガス、骨移植、スルファニルアミド薬の実験も含まれていました。最後の一連の実験は、ドイツ人が遺伝的および人種的目標を持ってアーリア人種を前進させようとしたため、人種的動機でした。
この事件の被害者は、彼らが脳ハッキング技術を移植し、彼を暴力的な人に変えようとして彼を拷問した後、犯罪者の実験を受けたと報告した。幸いなことに、彼らの努力は失敗しましたが、彼らの計画が成功すれば、彼と同じグループの特徴を共有した人々は、さらにステレオタイプや違法な実験にさらされていたのではないかと恐れています。違法で危険な実験の対象として一部の集団を使用することは、歴史を通じて起こった凶悪な行為です。
そのような剥奪とそのような実験の背後にある目的と、それらが個人、企業、社会に与える壊滅的な影響を認識することが不可欠です。意識を高め、そのような残虐行為が将来再び起こるのを防ぐための措置を講じることが必要です。
· 第2のモチベーション軸：技術的捕食アジェンダを進める。
このセクションでは、企業や個人をハッキングするために民間人に破壊的な技術を違法に使用することの背後にある技術的動機を探ります。
世界が技術にますます依存するにつれて、マイクロエレクトロニクス、バイオテクノロジー、量子コンピューティングなど、さまざまな分野で進歩が急増しています。これらの進歩は、革新と進歩のための新しい機会を生み出しましたが、新しいリスクと課題ももたらしました。残念ながら、一部の俳優はこの技術を利用して害と混乱を引き起こしています。民間人に対する破壊的な技術のこの違法な使用は、より効率的で正確なデータ収集と分析を可能にするため、技術開発を扇動し、企業の知的生産を盗むという願望によって動機づけられています。例えば、神経技術は、それらを開発するために、良い人も悪い人も多くのプレーヤーを魅了してきました。それは、膨大な数のアプリケーションに大きな可能性を提供できるところまで進化しました。
脳機械インターフェースは近年信じられないほどの進歩を遂げており、さまざまな目的のために探求されています。これには、神経疾患の治療、認知能力の向上、さらにはコンピュータとの直接的な相互作用も含まれます。激しい競争がこの技術の開発を取り巻いており、法的方法を利用する人もいれば、優位性を得るためにテロや暴力に頼る人もいます。
以下では、特定の企業の特定の個人から認知データを取得するために実験を行う企業や組織の背後にある技術的な理由について詳しく説明します。しかし、フレームワークが不明確であり、実験を行うエンティティが犯罪組織である場合、それは人々の脳ハッキングや違法な実験につながる可能性があります。この種の実験は、通常、拷問に関連しており、暴力的な行動につながる可能性があります。
マイクロエレクトロニクス、バイオテクノロジー、量子コンピューティングなどの新興技術の開発は、国や民間産業に大きな先導的な優位性を与え、成長するニューロテクノロジー市場を活用する競争につながっています。その結果、これらの技術の進歩は、世界中の多くの国や民間企業にとって大きな焦点となっています。神経技術の需要が高まるにつれて、邪悪なアクターがこれらの技術を悪意のある目的で使用する可能性も高まります。
米国は神経技術の進歩に重点を置いている。米国のBRAINイニシアチブは、脳の機能とさまざまな神経障害の根底にあるメカニズムの理解を向上させることを目的として、この分野の主要な取り組みの1つとして認識されています。このイニシアチブの長期的な目標は、アルツハイマー病、パーキンソン病、てんかんなどの状態に対する新しい治療法と治療法を開発することです。
米国に加えて、中国も神経技術の開発に重点を置いています。2016年に開始された中国脳プロジェクトは、神経疾患の診断と治療、ならびに人間の知能の模倣とヒューマンマシンインターフェースの改善の両方のための新しい技術を作成することを目的としています。
このプロジェクトのフレームワークには、研究者、エンジニア、医師の共同作業が含まれており、脳の機能を研究し、さまざまな神経学的状態の理解を向上させるための新しいツールと技術を開発することを目的としています。このプロジェクトはまた、ロボット工学、自動運転車、自然言語処理などの分野で幅広いアプリケーションを持つ可能性のある、脳に触発された人工知能の開発に取り組んでいます。
高度な技術の開発は、テロリストの方法を使用するいくつかの組織を含む多くのエンティティによる大きな関心と投資の対象となっています。犯罪組織やその他のグループは、脳データ、彼が働いている人や会社の機密情報にアクセスしたり、害を及ぼすために、科学者の脳をハッキングしようとするかもしれません。これらの攻撃は、誤った記憶を埋め込むことや、人の行動や感情を変えるなど、さまざまな形をとることができます。これらの技術は、数え切れないほどの方法で人間の生活を改善する可能性を秘めていますが、当事者が複雑さに対処するための単純な解決策を選択すると、問題が発生します。
そうすることで、信頼性とセキュリティを確保する代わりに、誤って人間に害を及ぼす可能性があります。これは、急いで実装されたソリューションが、すべての潜在的な結果を説明できず、意図しない否定的な結果につながる可能性があるためです。たとえば、組織は目的を達成するための手段として個人を荒らすことを選択するかもしれませんが、これは最終的に関係者全員に害を及ぼす暴力のサイクルを生み出す可能性があります。
逆に、新技術の採用に系統的で意図的なアプローチをとる組織は、長期的に成功する可能性が高くなります。慎重な計画とテストに投資することで、潜在的なリスクを特定し、積極的に対処し、意図しない害を及ぼすことなく技術が意図したとおりに機能することを保証することができます。
ここでの重要なポイントは、テクノロジーの採用には、スピードとセキュリティの両方を優先するバランスのとれたアプローチが必要であるということです。新しい技術に急ぐのは魅力的かもしれませんが、適切な計画と考慮なしにそうすることは、重大な害をもたらす可能性があります。したがって、組織は、技術の潜在的な利点と人間の安全とセキュリティを確保する必要性のバランスをとる測定されたアプローチを取ることが不可欠です。
企業や組織は、さまざまな理由で脳データを収集するための実験を行っています。つまり、脳データにアクセスする技術は、人工知能アルゴリズムの開発に革命をもたらしました。これらのアルゴリズムは、複雑なデータを処理し、正確で高速な結果を提供することができます。これらのアルゴリズムにより、開発者は人間のように学習し、理解し、行動できるアプリケーションを作成し、人工知能の分野を前進させることができます。しかし、脳データへのアクセスも多くの神話を払拭し、さらに進むかもしれません。
この点で、脳データの可用性は、障害を持つ人々を強化し、支援することを目的として、神経インターフェースをサポートするアルゴリズムの開発を可能にしました。しかし、それはまた、悪意のあるエンティティが被害者から機密データを盗み、彼らの所有物や生活をコントロールすることを可能にしました。さらに、テロ組織は、この技術を使用して、目標を推進する暴力的な行動を実行し、従業員の専門知識の独自のAIモデルを訓練し、独自のニューラルインターフェースソフトウェアを開発することができます。
つまり、研究者は脳データを利用してニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワークを訓練し、回帰分析などの機械学習技術を超えて予測の精度を向上させています。ニューラルネットワークのアイデアは、原因と結果の非常に初歩的な理解を与えることによって、コンピュータに考えるように教えることです。これは、畳み込みや要素の賢明な乗算などの数学関数で動作する一連のレイヤーを介して行われます。畳み込みニューラルネットワークは、物体認識タスクと人間の脳の神経応答の予測に習熟していることを示している。これらの研究で使用された脳データは、ヒトの被験者の下側頭皮質から侵襲的な方法によって収集された。研究者は、より正確な予測と改善された結果を達成することができました。しかし、モード崩壊やトレーニングの難しさなどの技術的な問題に対処することは、プロセスの避けられない部分です。それにもかかわらず、恒久的な評価は依然として重要な要素です。一方、畳み込みニューラルネットワークを使用して、非侵襲的な脳コンピュータインターフェースで神経応答を予測する方法は、依然として未解決の問題です。
Wangらによる最近の研究では、侵襲的な方法で収集された脳データがジェネラティブアドバサリアネットワーク（GAN）を訓練するために使用され、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声合成、および関連研究分野のパフォーマンスの向上につながりました。この研究の最も印象的な成果の1つは、画像合成です。著者らは、神経インターフェースを介して収集された人間の知覚に基づく評価指標を提案し、GANネットワークを訓練し、GAN研究の主な課題であるモード崩壊、トレーニングの難しさ、評価の難しさを克服することができました。この指標は、実際の分布を正確に推定することは達成不可能な目標であるため、実際の分布と生成された分布の違いを簡単に比較できるようにしました。
脳データを使用して、視覚や聴覚タスクなどの多くの分野で可能なアプリケーションを持つ新しいアルゴリズムを開発するもう1つの例は、Lu et al.2022の仕事です。つまり、研究者は、脳デジタルツインと呼ばれるニューロモーフィックコンピューティングと統計的推論のためのプラットフォームを開発しました。ブレインデジタルツイン(DTB)は、ニューロモルフィックコンピューティングと統計的推論を可能にする新しいプラットフォームです。それは2つのコンポーネントで構成されています。第一に、ニューロンネットワークは、高性能コンピューティングと集中的な生物学的データ駆動構造を使用して、人間の脳の規模で構築され、シミュレートされます。これは大幅なパフォーマンスの向上につながります。第二に、提案された階層的なメソスケールデータ同化方法は、脳の静止状態の実験データと現実世界の機能実験タスクに適合するために使用されます。この方法は、数兆以上のパラメータのハイパーパラメータの推定を可能にし、シミュレーションを実装するために10,000のGPUの間で新しいルーティング通信レイアウトが使用されます。
脳のデジタルツインプラットフォームは、2つの実験に使用されています。最初の「ドライ」実験は、視覚的または聴覚的刺激を使用して、人間の脳全体の認知神経科学に関連する情報処理を明らかにすることを目的とした。2番目の実験は、医学における仮想脳深部刺激(DBS)に焦点を当て、根本的なメカニズムを探求し、個々の脳のDBSセットアップをテストしました。脳のデジタルツインで2つのタスクが実行され、1つは視覚処理用、もう1つは聴覚処理用です。
脳デジタルツインプラットフォームにより、科学者たちは最大860億ニューロンの規模で人間の脳をシミュレートすることができました。このデジタルツイン脳は、静止状態と動作の両方で、その生物学的対応の特定の側面を模倣することができます。シミュレーションを実装するための10,000のGPU間の新しいルーティング通信レイアウトと階層的なメソスケールデータ同化方法を使用することで、推定ハイパーパラメータから数兆以上のパラメータを達成することができました。
脳がどのように機能するかをより深く理解することで、より高度な技術の開発が可能になります。この知識は、意思決定、学習、問題解決などの分野で人間の能力を模倣または上回ることができる新技術の開発につながりました。つまり、Polykretis et al.2022は、脳の構造と機能からインスピレーションを得て、現実世界のロボットタスクへの適用性を妨げているニューロモーフィックコンピューティングの限界を克服しました。具体的には、バイオミミクリーを利用して、脳の非同期計算とトポロジーを模倣するスパイクニューラルネットワークを開発しました。従来のトレーニング方法に頼るのではなく、これらのネットワークには、ターゲットを絞った行動に関連する脳のコネクソームに関する知識が組み込まれています。このアプローチは、ネットワークの動作が、関連する脳領域のトポロジーを模倣したスパイクニューラルネットワークの固有の構造から現れるため、有望な結果をもたらしました。さらに、この方法は生物学的に解釈可能であり、研究者はシステムがどのように動作しているかについての洞察を得ることができ、機能するために追加のトレーニングを必要としません。さらに、研究者は、これらのアルゴリズムの実装をサポートするためにニューロモーフィックハードウェアを開発し、現実世界のアプリケーションの可能性をさらに高めました。
一部の企業は、高度なアルゴリズムの開発を可能にするため、脳をハッキングし、それに関する高度な知識を持つことに興味を持っています。
MITの研究者は、ニューロンとシナプスの相互作用を密接に近似するために小種の脳を研究するおかげで、「液体」ニューラルネットワークを開発することができました。これらのネットワークは、職場で学習し、変化する状況に適応できる柔軟で堅牢な機械学習モデルであり、運転や飛行などの安全上重要なタスクに適しています。しかし、これらのモデルのニューロンとシナプスの数が増えるにつれて、それらは計算的に高価になり、根底にある複雑な数学を解決するために不格好なコンピュータプログラムを必要とします。したがって、企業は、脳や心臓の監視、天気予報、株価など、時系列データを含むタスクを実行できる新しいタイプの高速で効率的な人工知能アルゴリズムのロックを解除する方法を探しています。新しい「クローズドフォーム連続時間」(CfC)ニューラルネットワークは、桁違いに高速でスケーラブルなアルゴリズムの1つであり、時間の経過とともにデータへの洞察を得ることを含むあらゆるタスクに最適です。全体として、脳がどのように機能するかに関する高度な知識を持つことは、さまざまな業界でパフォーマンスと意思決定を向上させることができる最先端のAIアルゴリズムの開発において、企業に競争上の優位性を提供することができます。
人間の行動を複製することは、人々との日常会話に従事できるロボットの開発につながりました。長江本ら(2020年)を含む研究者は、会話パートナーの非言語行動を模倣することを含む反応性カメレオン効果を実装しました。このイノベーションは、個々の行動や好みに適応するパーソナライズされたレベルのサービスを提供することで、サービス業界を変革する可能性を秘めています。このようなロボットは、個々の顧客のニーズに応え、企業が顧客とやり取りする方法に革命を起こすことができます。
専門家は、創造的なプロセスと身体能力をロボットで研究し、複製することができ、高品質の芸術品や工芸品の大量生産につながる可能性があります。しかし、これらの開発の潜在的な利点は、専門家の脳の同意なしにハッキングすることの倫理的影響を覆い隠すべきではありません。特定のテロリストグループが同意なしに専門家や科学者の脳をハッキングしようとしているという不穏な報告がありました。
脳を理解することへの関心は、人工知能モデルの開発に限定されません。人間の脳の機能を模倣できる洗練されたアルゴリズムの開発には独自のメリットがありますが、脳研究には他にも多くの潜在的な応用があります。
そのようなアプリケーションの1つは、人間の脳と機械の間のインターフェースを容易にするソフトウェアの開発です。これには、脳活動の分析と解釈を含む脳信号処理、義肢やロボット外骨格などの個人が自分の考えを使用してデバイスを制御することを可能にするツールの開発、および物理的な世界とデジタル世界を組み合わせることで、より没入型でインタラクティブな体験をユーザーに提供できる拡張現実体験の開発が含まれます。これには、脳が感覚情報をどのように処理し、解釈するかを深く理解し、仮想環境と物理環境をシームレスに統合できるソフトウェアとハードウェアを開発する能力が必要です。
要約すると、このようなニューラル技術の開発は、企業にさまざまな利益を提供し、革新と進歩のための新しい可能性を開くことができます。
脳ハッキングは、侵襲的または非侵襲的な方法で行うことができます。しかし、ahmed et al.2021で述べたように、侵略的な方法は非侵略的な方法よりもいくつかの利点があり、場合によっては好ましい。伝統的に、侵襲的なBCIは、手術を必要とするインターフェース(例えば、マイクロ電体アレイまたはMEAS)を指します。侵略的な方法の主な利点は、より高い空間的および時間的解像度を提供し、より正確なデータ収集と分析を可能にすることです。
侵襲的なBCIは手術を必要とし、危険であり、健康に重大な影響を及ぼす可能性があります。しかし、それは脳への直接アクセスを提供し、研究者がより高品質のデータを収集し、より洗練されたアルゴリズムを開発することを可能にします。つまり、神経信号を生産的にエンコードおよびデコードするために必要な空間的および時間的解像度を提供します。これにより、侵襲的な方法は、臨床研究や臨床応用など、高レベルの精度を必要とする特定のタイプのBCIアプリケーションに適しています。
一方、非侵襲的な方法は、リスクが少なく、手術を必要としません。ただし、空間的および時間的解像度の面では制限があり、データ品質と情報転送速度の低下につながる可能性があります。情報転送速度やシステム移植性の制限など、時間的および空間的解像度に大きな制限があります。これにより、高レベルの精度を必要とする特定のタイプのBCIアプリケーションには適していません。彼らは主に、BCIアプリケーションの機能モダリティではなく、基本的なBCI研究と概念実証のためのツールに追いやられています。
新興の低侵襲外科および高解像度非外科的技術は、この風景を豊かにします。侵襲的モダリティを含む臨床研究は、非侵襲的アプローチの最大限の可能性を発見し、評価するために非常に重要です。非侵襲的なモダリティのための新しい増強と記録技術を明らかにするための侵襲的な研究の利用は、それらを進歩させるための道を導きます。私たちの知識が高まるにつれて、非侵襲的な記録の理想的なターゲットを特定することが容易になっています。これは、臨床現場での外科的ソリューションを置き換えることができる非侵襲的なBCIモダリティに移行するのに役立ちます。研究者が侵入的、非侵襲的、および強化研究の間のつながりにもっと焦点を当てるにつれて、これらのブレークスルーはさらに速くなるに違いありません。
前述のように、脳とコンピュータのインターフェースをサポートするソフトウェアの開発は、侵襲的および低侵襲的な外科的技術と高解像度の非外科的方法に依存しています。しかし、これらの同じ技術は、悪意のある個人が被害者を「ブレインハック」し、害を及ぼし、データを盗むためにも使用されます。アクティブBCIは、義肢やその他のデバイスを制御する際に障害のある個人を支援することを目的としていますが(Alimardani et al.2020を参照)、犯罪者は、認知作業負荷、注意、または動きを検出するなど、同意なしに被害者を監視するために受動的なBCI方法を使用する可能性があります。パッシブBCIテクノロジーはリアルタイムで機能し、通常、ユーザーの行動や外部イベントへの応答に適応します。科学界は、脳とコンピュータのインターフェースが悪用されたり悪用されたりしないようにし、不正アクセスやデータ侵害から保護するために、倫理的ガイドラインと規制を開発することが重要です。
犯罪組織は、被害者に侵略的なニューラルインターフェースを使用して機密情報を盗み、財政状態や評判を損なう可能性があります。犯罪者によるサイバー攻撃は、被害者を操作して、彼らの最善の利益にならないことをするようにすることができます。これは、犯罪組織の悪意のあるメンバーが彼らが考えていることを達成する方法として、彼ら自身の設定された目標に反することを意味するかもしれません。さらに、被害者は彼の私的な領域への継続的な侵入を経験し、その結果、彼のプライバシーが消滅します。(ボナチら。2014年)。
技術の進歩は、私たちの生活、仕事、コミュニケーションの仕方に革命をもたらしました。しかし、破壊的な技術は犯罪活動にも悪用される可能性があります。1つの例は、Martinovicらが示したように、脳のハッキングを通じてユーザーの脳から個人情報や機密情報を抽出することです。(2012)。ハッカーは、個人情報に応答してP300信号を特定し、そのデータを抽出することができ、BCIユーザーに対する違法行為に使用できます。
残念ながら、犯罪者はますます脳ハッキングを使用して脆弱な人々を搾取し、資源を盗み、個人や社会に重大な脅威をもたらしています。これは、脳コンピュータインターフェースの誤用を防ぐための倫理的ガイドラインと規制の必要性を強調しています。人権とプライバシーを尊重しながら、技術の責任ある開発と使用は、脳コンピュータインターフェースの誤用を防ぐために不可欠です。研究者が脳とコンピュータのインターフェースの分野でブレークスルーを続けているため、脳ハッキングによってもたらされる潜在的なリスクや課題に対処する上で、警戒し、積極的に行動することが重要です。最終的には、その誤用を防ぎ、個人と社会を保護するために、破壊的な技術の開発と利用の背後にある動機を認識することが不可欠です。
拡張現実バイオサイバー攻撃に使用される技術:離散ニューラルインターフェース:
犯罪者は、被害者を搾取し、資源を盗む手段として、ますます脳ハッキングに目を向けています。この形式のサイバー犯罪は、機密データにアクセスし、行動を操作し、さらには私生活で取引するためのリソースを盗むために使用できます。脳ハッキングは、悪意のある脆弱な人々や企業を標的にするために使用できるため、テロリストの手にとって非常に危険なツールです。
このバイオサイバーセキュリティの脅威は、医療およびセキュリティ部門によって適切に理解されていないことが多く、対処する必要がある困難な問題を提起しています。残念ながら、このタイプの攻撃の現在の検出方法は、低グレードのハードウェアと、脳に接しているものを検出する上の欠陥のために不十分です。これは、そのような攻撃から保護しようとしている環境に本当の課題をもたらします。「脳ハッキング」に関する誤解は一般的であり、脳をコンピュータに結びつける技術の可能性はしばしば見落とされています。多くの場合、これらの技術の存在は、嫌がらせやその他の犯罪行為の場合でも、単に見落とされたり無視されたりします。この過失は、被害者とその家族に深刻な結果をもたらす可能性があり、また、これらの犯罪を調査し、起訴する努力を妨げる可能性があります。これは、攻撃の症状が精神疾患に関連しているという神話を生み出します...
これらの理論を証明するために、文献の関連分析を通じて、そのような機器の存在を実証し、その技術的な詳細と機能を説明します。
離散ニューラルインターフェースとも呼ばれる離散脳コンピュータインターフェースの技術に焦点を当てます。
離散ニューラルインターフェースの技術は神話ではありません。