计算数据是通过什么输入的？

早期的计算机通讯中，计算数据是通过打孔输入或快速移动的纸带，从那时起，我们一直在使用打字设备。后来开发了越来越多的人机交互方法。

触摸屏现在统治我们的数字生活，但如果我们可以将计算与自己直接相连，我们就可以将脑海中的信息直接输入到计算机当中。脑机接口一路走来的发展就是旨在做到这一点哦。

脑机接口，有时也称作“大脑端口”direct neural interface或者“脑机融合感知 ”brain-machine interface，它是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。

在单向脑机接口的情况下，计算机或者接受脑传来的命令，或者发送信号到脑（例如视频重建），但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

脑机接口具有侵入式、非侵入式和半侵入式等三种实现形式。

侵入式脑机接口，是指通过手术等方式直接将电极植入到大脑皮层。这样做的好处是可以直接从大脑皮层获取信息，避免神经信号因为远距离传输而衰减，通过这种技术记录到的信号具有极高的信噪比和良好的分辨率。

但问题也很明显：首先，植入手术过程存在着一定的风险；其次，电极也很难精确地植入到对应的脑区；随着时间的推移，电极也会被疤痕组织覆盖，这样神经信号就会大幅衰弱，需要重新植入。

非侵入式脑机接口，则是指无需通过侵入大脑，直接从人的头皮表面记录神经信号。这种方式的好处是对人体损害小，避免了昂贵和危险的手术，而且相较于有创脑机接口，人类可以节省大量的训练时间。

但问题在于，由于是在脑外，获得的神经信号更容易受到噪声的干扰，在强度上远不如有创脑机接口。

半侵入式脑机接口，需要通过手术将脑机接口植入到颅腔内，但是在大脑皮层之外。虽然其获得的信号强度及分辨率弱于侵入式，但是却优于非侵入式，同时可以进一步降低免疫反应和愈伤组织的几率。近期针对这种方式的研究尚无重大进展。

美国加州大学旧金山分校科学家约瑟芬·马金及其同事，盘点了机器翻译领域的最新进展，并利用这些方法训练循环神经网络，将神经信号直接映射为句子。

研究中，4名受试者此前颅内均被植入了用以监测癫痫的电极，电极会将他们大声读出句子时的神经活动记录下来。

之后，这些记录被添加到一个循环神经网络中，从而将规律性出现的神经特征表示出来，这些神经特征可能与言语的重复性特征（比如元音、辅音或发音器官接收的指令）相关。

接着，另一个循环神经网络逐字解码这种算法，形成句子。还发现，明显参与言语解码的脑区同样参与言语生成和言语感知。

尽管该研究成果还未落地，但不可否认的是，若BCI商业化得以实现，无论是在医疗或是人工智能等高科领域，都将引发巨变。

随着全球老龄化的加快，人类易患有神经退行性疾病，加上虚拟VR游戏的普及率逐渐提高，在治疗瘫痪患者，神经系统疾病，睡眠障碍以及研究神经科学等使用场景下，BCI设备的作用也愈加凸显。

2019年，医疗终端占BCI市场最大份额，达到37.8%，其中又以北美地区份额最大，约占42.3%。有专家预计，未来BCI需求将大幅提升。

不论是国内还是国外，目前对于脑机接口的探索大多还在临床试验期，并且不论是产品还是相关研究都需经历两个阶段的挑战：

第一个是“从脑到机”，也就是将大脑的输出准确地传输到机器中，目前业内已经有了一些研究成果及相关产品出现。

第二个是“从机到脑”，这方面的研究要缓慢许多，原因就是目前神经科学对于神经编码的具体方式还处于未知状态，而由机到脑对神经编码知识的需求要远大于从脑到机。

尽管神经科学在单神经元的研究逐渐明朗，但人类本身对于大脑各种神奇之处的探索能力依然有限。
责任编辑:pj