癱瘓男子用他的思想力量控制著一只機械臂

一個結(jié)合人工智能和機器人技術(shù)的新開發(fā)系統(tǒng)一直在幫助一名男子四肢癱瘓將他的思想轉(zhuǎn)化為機械手臂運動——包括抓握和釋放物體——系統(tǒng)運行了七個月，沒有進行重大調(diào)整。

這遠遠超出了這些設(shè)置在必須重新校準之前通常持續(xù)幾天的時間——根據(jù)加州大學(xué)舊金山分校 （UCSF） 研究團隊的說法，這顯示了該技術(shù)的前景和潛力。

至關(guān)重要腦機接口（BCI） 系統(tǒng)是用于將特定大腦信號與特定運動相匹配的 AI 算法。該男子能夠在想象的同時實時觀察機器人手臂的運動，這意味著可以快速糾正錯誤，并且可以通過機器人動作實現(xiàn)更高的準確性。

“人類和 AI 之間的這種學(xué)習(xí)融合是這些腦機接口的下一階段，”說來自加州大學(xué)舊金山分校的神經(jīng)學(xué)家 Karunesh Ganguly?！斑@就是我們實現(xiàn)復(fù)雜、栩栩如生的功能所需要的。”

僅憑引導(dǎo)機械臂思考，這個人就可以打開一個櫥柜，拿出一個杯子，把它放在飲料分配器下面。該技術(shù)具有巨大的潛力，可以支持殘障人士采取各種行動。

在研究過程中的發(fā)現(xiàn)中，該團隊發(fā)現(xiàn)與運動相關(guān)的大腦模式的形狀保持不變，但它們的位置隨著時間的推移而略有漂移——這是認為會發(fā)生隨著大腦學(xué)習(xí)和獲取新信息。

AI 能夠解釋這種偏差，這意味著系統(tǒng)不需要頻繁地重新校準。更重要的是，研究人員相信，隨著時間的推移，設(shè)置的速度和準確性可以得到提高。

“值得注意的是，這里的神經(jīng)假肢完全處于意志控制之下，沒有機器的幫助，”寫研究人員在他們發(fā)表的論文中。

“我們預(yù)計，基于視覺的輔助可以顯著提高性能，特別是對于復(fù)雜的對象交互?！?/p>

這不是一個簡單或廉價的系統(tǒng)，它使用大腦植入物和一種稱為皮層電圖（ECoG） 來讀取大腦活動，以及一臺可以將該活動轉(zhuǎn)化為機械手臂運動的計算機。

然而，事實證明，我們現(xiàn)在擁有的技術(shù)可以查看哪些神經(jīng)模式與哪些身體行為的想法有關(guān)——并且即使這些模式在大腦中移動，也可以被跟蹤。

我們也看到了類似的系統(tǒng)發(fā)聲給那些不能再說話的人，并幫助一個四肢癱瘓的人博國際象棋。還有很多工作要做，但隨著技術(shù)的不斷改進，更復(fù)雜的作將成為可能。

“我非常有信心，我們現(xiàn)在已經(jīng)學(xué)會了如何構(gòu)建系統(tǒng)，并且我們可以讓它發(fā)揮作用，”說甘古利。

該研究已發(fā)表在細胞.

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