科研猫·原创

撰文

老丁

编辑

折耳猫

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胖雨

脑机接口（BrainComputerInterface）简称BCI，是在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，实现脑与设备的信息交换。在科幻作品中，意念控制的实现可以顺手拈来、轻而易举。而在现实世界中，最高的成就也无非是「意念反生熟鸡蛋」了……

一直以来，科学家们希望能够在脑机接口领域实现科学研究与应用技术的突破，为许多当前仍无法解答的难题提供更好的探索工具，帮助人类进一步了解大脑，预防、诊断、治疗脑部疾病，并将这一技术广泛应用于睡眠管理、智能生活和残疾人康复等领域。

年，由贺斌和同事开发的低侵入性或非侵入性的脑机接口技术宣称取得了突破性进展，成果发表在发表在ScienceRobotics上。该技术利用非侵入性脑机接口技术，首次在人类受试者身上，成功实现控制机器人手臂连续跟踪计算机屏幕上的光标。在这之前，由人类非侵入性控制的机械手臂会跟随移动的光标做出不稳定、不连续的动作，而现在，手臂会沿着平滑、连续的路径跟随光标。

贺斌等的研究，是通过BCI对人体肢体动作进行控制，咱们今天要讲的这项研究是对人脑中的意识进行输出。

大家知道我们思考的速度比沟通的速度快得多，在使用手机键盘打字时，这种感觉尤甚。对于严重瘫痪的人来说，这种信息瓶颈就更为极端了。最新的一项作为Nature封面的重磅研究，通过脑机接口，最终可能让瘫痪者成功传达他们的想法。在英语中，所有的单词都是由26个字母组成，该研究建立分类算法，以根据用户的神经活动来预测用户想要选择哪个字母是解决键入问题的关键。

这是一位截瘫患者，正在用“意念”打出一段话，0.5秒左右就能输出一个字母，准确率也十分惊人，高达99.1%。他所需要做的，只是在脑中将字母“手写”出来，然后系统就会自动识别生成字母。

其实，在为瘫痪者设计的脑机接口输入法中，还有“意念”控制光标法，就是通过“意念”移动光标来打字。也是这位患者，尝试这种，不过一分钟只能打出13.4个正确字符。

在进行这项研究的过程中，第一个遇到的问题，是怎么判断「要开始打字」的初始状态。为了克服这一挑战，研究团队人首先重新设计了另一种算法---最初为语音识别开发的机器学习算法。这使得他们能够仅根据神经活动来估计用户何时开始尝试书写字符。每次他们的研究参与者想象一个给定的角色时，便可以产生一个相对固定的神经活动模式。

这就是植入物，Braingate的电极阵列，各含有96个电极。

“有创的脑机接口需要通过手术向头部植入电极来实现脑电信号的获取。这样做的好处就是可以直接从大脑皮层获取信息，可以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。”

解决这个问题之后，研究小组尝试建立了一个标记数据集，其中包含了与每个字符对应的神经活动模式。他们使用这个数据集来训练分类算法。研究人员发现书写单个字符时观察到的脑部活动相对固定，并且总是集中在一起。看来即使瘫痪多年，运动皮层中笔迹的神经表征也没有消退。

接下来是算法，研究人员选择了循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，以下简称RNN)的人工神经网络。利用RNN的强大功能需要大量的训练数据，但这些数据在神经接口中是有限的，因为很少有用户愿意想象连续写上几个小时。

研究团队使用了一种称为数据增强的方法来解决这个问题，在这种方法中，参与者先前生成的神经活动模式被用来生成人工句子来训练RNN。他们还通过在神经活动模式中引入人工变异性来扩展训练数据，以模拟人脑中自然发生的变化。这种可变性可以使RNNBCIs更加健壮。

除了26个字母以外，输入英文还得有一些必要的标点符号。比如空格，研究人员就要求老爷子用代替，英文句号只有一个点也不好分辨，用～代替。此外还有逗号、顿号和问号。

这次研究并不涉及到数字，毕竟像z和2，q和9，都是很难区分的，估计后面可以再发一篇文章了。

该研究通过志愿者亲身测试，显示平均每分钟可以打出18个单词、90个字符，字符错误率仅为5.9%。经过类似手机自动纠正的预测语言模型之后，他们进一步将字符的准确率提高到99.1%。单词的错误率也从25.1%降低到3.4%。

此外，志愿者还进行了一番自我创作——不用复制、自己“书写”句子，结果每分钟也可以打出73.8个字符，经过预测语言模型纠正后，准确率超过了97%。

最后，研究人员还训练了一个新的RNN，用户写完整个句子之后再集中处理，这种方法的正确率高达99.83%。

此研究最大的创新在于，破译了与手写笔记相关的大脑信号，让截瘫患者快速准确的打字。接下来将在更多测试群体、打字功能的拓展（编辑、删除）、扩展字符集（比如大写字母，以及其他语言）等方面进行提升。

除此之外，还有一些因素值得讨论，比如成本和风险。首先就是植入手术过程中具有潜在的风险，其次，电极也很难精确的植入到对应的脑区，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。

在未来，脑机接口技术也会走向普通大众，摆脱各种操作面板、鼠标、键盘，通过人的思维来直接控制计算机和机器。这篇研究可能就是未来以来的迎春花吧。

参考资料