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腦機接口未來發(fā)展 是否可以和計算機相連

jf_f8pIz0xS ? 來源:EDA365電子論壇 ? 作者:EDA365電子論壇 ? 2020-07-30 15:40 ? 次閱讀
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早期的計算機通訊中,計算數(shù)據(jù)是通過打孔輸入或快速移動的紙帶,從那時起,我們一直在使用打字設備。后來開發(fā)了越來越多的人機交互方法。

觸摸屏現(xiàn)在統(tǒng)治我們的數(shù)字生活,但如果我們可以將計算與自己直接相連,我們就可以將腦海中的信息直接輸入到計算機當中。腦機接口一路走來的發(fā)展就是旨在做到這一點哦。

腦機接口,有時也稱作“大腦端口”direct neural interface或者“腦機融合感知 ”brain-machine interface,它是在人或動物腦(或者腦細胞的培養(yǎng)物)與外部設備間建立的直接連接通路。

在單向腦機接口的情況下,計算機或者接受腦傳來的命令,或者發(fā)送信號到腦(例如視頻重建),但不能同時發(fā)送和接收信號。而雙向腦機接口允許腦和外部設備間的雙向信息交換。

腦機接口具有侵入式、非侵入式和半侵入式等三種實現(xiàn)形式。

侵入式腦機接口,是指通過手術等方式直接將電極植入到大腦皮層。這樣做的好處是可以直接從大腦皮層獲取信息,避免神經(jīng)信號因為遠距離傳輸而衰減,通過這種技術記錄到的信號具有極高的信噪比和良好的分辨率。

但問題也很明顯:首先,植入手術過程存在著一定的風險;其次,電極也很難精確地植入到對應的腦區(qū);隨著時間的推移,電極也會被疤痕組織覆蓋,這樣神經(jīng)信號就會大幅衰弱,需要重新植入。

非侵入式腦機接口,則是指無需通過侵入大腦,直接從人的頭皮表面記錄神經(jīng)信號。這種方式的好處是對人體損害小,避免了昂貴和危險的手術,而且相較于有創(chuàng)腦機接口,人類可以節(jié)省大量的訓練時間。

但問題在于,由于是在腦外,獲得的神經(jīng)信號更容易受到噪聲的干擾,在強度上遠不如有創(chuàng)腦機接口。

半侵入式腦機接口,需要通過手術將腦機接口植入到顱腔內,但是在大腦皮層之外。雖然其獲得的信號強度及分辨率弱于侵入式,但是卻優(yōu)于非侵入式,同時可以進一步降低免疫反應和愈傷組織的幾率。近期針對這種方式的研究尚無重大進展。

美國加州大學舊金山分??茖W家約瑟芬·馬金及其同事,盤點了機器翻譯領域的最新進展,并利用這些方法訓練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡,將神經(jīng)信號直接映射為句子。

研究中,4名受試者此前顱內均被植入了用以監(jiān)測癲癇的電極,電極會將他們大聲讀出句子時的神經(jīng)活動記錄下來。

之后,這些記錄被添加到一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡中,從而將規(guī)律性出現(xiàn)的神經(jīng)特征表示出來,這些神經(jīng)特征可能與言語的重復性特征(比如元音、輔音或發(fā)音器官接收的指令)相關。

接著,另一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡逐字解碼這種算法,形成句子。還發(fā)現(xiàn),明顯參與言語解碼的腦區(qū)同樣參與言語生成和言語感知。

盡管該研究成果還未落地,但不可否認的是,若BCI商業(yè)化得以實現(xiàn),無論是在醫(yī)療或是人工智能等高科領域,都將引發(fā)巨變。

隨著全球老齡化的加快,人類易患有神經(jīng)退行性疾病,加上虛擬VR游戲的普及率逐漸提高,在治療癱瘓患者,神經(jīng)系統(tǒng)疾病,睡眠障礙以及研究神經(jīng)科學等使用場景下,BCI設備的作用也愈加凸顯。

2019年,醫(yī)療終端占BCI市場最大份額,達到37.8%,其中又以北美地區(qū)份額最大,約占42.3%。有專家預計,未來BCI需求將大幅提升。

不論是國內還是國外,目前對于腦機接口的探索大多還在臨床試驗期,并且不論是產(chǎn)品還是相關研究都需經(jīng)歷兩個階段的挑戰(zhàn):

第一個是“從腦到機”,也就是將大腦的輸出準確地傳輸?shù)綑C器中,目前業(yè)內已經(jīng)有了一些研究成果及相關產(chǎn)品出現(xiàn)。

第二個是“從機到腦”,這方面的研究要緩慢許多,原因就是目前神經(jīng)科學對于神經(jīng)編碼的具體方式還處于未知狀態(tài),而由機到腦對神經(jīng)編碼知識的需求要遠大于從腦到機。

盡管神經(jīng)科學在單神經(jīng)元的研究逐漸明朗,但人類本身對于大腦各種神奇之處的探索能力依然有限。

注:文章為EDA365電子論壇公眾平臺(ID:eda365wx)原創(chuàng)文章,如需轉載,請聯(lián)系小編申請。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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