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脑机接口未来发展 是否可以和计算机相连

jf_f8pIz0xS 来源:EDA365电子论坛 作者:EDA365电子论坛 2020-07-30 15:40 次阅读
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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。

注:文章为EDA365电子论坛公众平台(ID:eda365wx)原创文章,如需转载,请联系小编申请。

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