2016年底，由神經(jīng)科學(xué)家拉美西斯·阿爾卡德（Ramses Alcaide）和密歇根大學(xué)校友共同創(chuàng)辦的波士頓公司Neurable完成了200萬美元的融資，并致力于開發(fā)能夠支持用戶直接通過意念控制VR和AR的軟件。換句話說，一種能夠?qū)⒛愕囊鈭D與計算設(shè)備聯(lián)系起來的“大腦鼠標(biāo)”。大腦想著朝左邊移動，虛擬角色向左走；想著朝右邊移動，虛擬角色向右走。

    Neurable的第一個項目《Awakening》是這個腦機(jī)實驗的概念證明。用戶將穿戴內(nèi)置電極帽的VR頭顯來開玩《Awakening》，而電機(jī)帽能夠掃描頭皮并讀取大腦皮層所發(fā)生的電活動。在常規(guī)釋放中，電活動模式將開始出現(xiàn)。系統(tǒng)能夠通過腦電圖（EEG）檢測到以波浪狀一致發(fā)射的神經(jīng)元（EEG是一種測量其電壓波動的非侵入性方法）。

    Neurable的亞當(dāng)·莫爾納（Adam Molnar）表示：“我們所做的事情是，尋找我們隨后用來控制體驗的離散腦電波?！?

    想象一下你面前出現(xiàn)有三件物品。當(dāng)你將注意力集中在玩具積木時，它開始發(fā)射光脈沖。在這一過程中，大腦將下意識地記錄特定的閃爍模式。接下來，特定的神經(jīng)元開始“發(fā)射”。Neurable的軟件能夠處理這種嘈雜的EEG數(shù)據(jù)，在其中尋找信號并將其轉(zhuǎn)換為游戲命令：我想要的是這個。

    這不是科幻作品，但你所扮演的角色顯然與科幻作品中的人物相差無幾。

    《Awakening》將從揚(yáng)聲器系統(tǒng)的警告開始：“快醒醒，這不是測試。”你將扮演一名擁有超能力的政府囚犯，就像《怪奇物語》中的Eleven。你被囚禁在在一個不起眼的檢查室里，而里面散落著幾個玩具：積木，充氣狗，以及一個球。它們以脈動光束閃爍，而每個都漂浮到空中，慢慢旋轉(zhuǎn)，直到你將視線焦點轉(zhuǎn)向下一個。對面墻上懸掛的是一面鏡子，如果被砸碎，隱藏的鍵盤和出路將顯現(xiàn)出來。你的目標(biāo)是逃離房間。訣竅？沒有雙手，只有大腦意念。

    你可以將Neurable的“讀心技術(shù)”看作是一種簡單的大腦閱讀機(jī)器。他們改裝的VR頭顯比標(biāo)準(zhǔn)的 HTC Vive 更加奇怪。它配備了六個笨重的電極，可以檢測佩戴者的基本意圖。來自如此 腦機(jī)接口 （BCI）的信號無法判斷你是否感到饑餓，或者你正在回憶銀行卡密碼，但它可以從一組有限的選項中讀取用戶的意圖。

    莫爾納解釋說：“交互方法就像二進(jìn)制點擊一樣，與電腦鼠標(biāo)非常接近。”但是，腦電圖并不一定是最強(qiáng)大的技術(shù)。

    他繼續(xù)道：“腦電圖帶來了一系列的挑戰(zhàn)。它很難理解從神經(jīng)元，通過頭骨，來到頭皮，然后再勉強(qiáng)傳輸進(jìn)入腦電圖傳感器的大腦活動。一般來說，EEG數(shù)據(jù)非常嘈雜，因為很難獲得清晰的信號。從微笑到眨眼，任何事情都會令本已難以接收的EEG信號更加混亂?！?

    正是出于這個原因，大多數(shù)實驗室使用“濕電極”，或浸泡在導(dǎo)電凝膠中的電極來增強(qiáng)導(dǎo)電性并獲取更清晰的EEG信號。然而，Neurable對干電極實驗了一系列的優(yōu)化方法。干電極與其凝膠對應(yīng)物不同，我們在室外環(huán)境可以更方便地使用它們。

    莫爾納指出：“Neurable開發(fā)了一種能夠處理信號處理的專有算法，這允許我們在更少數(shù)據(jù)的情況下理解大腦活動，而且結(jié)果更可靠。正因為如此，我們可以使用更少的干式傳感器，因此無需應(yīng)用導(dǎo)電凝膠的繁重任務(wù)，同時允許低到中等水平的身體活動，即行走，移動頭部，而這對其他大多數(shù)EEG而言都相當(dāng)困難?！?

    當(dāng)這家企業(yè)剛開始的時候，他們采用了包含32個濕電極的電子帽，而相關(guān)過程需要30分鐘的校準(zhǔn)：你需要進(jìn)行一定的心智練習(xí)，以便AI程序可以成功地對大腦模式進(jìn)行分類并生成期望的動作。最近，Neurable已經(jīng)將32個濕電極減少到6個干式EEG傳感器，而且你僅需要2分鐘的校準(zhǔn)時間.

    Neurable不是唯一一家正在試水腦機(jī)接口的團(tuán)隊。在過去數(shù)年間，一批又一批的科技企業(yè)已經(jīng)將注意力轉(zhuǎn)向這一領(lǐng)域。2017年， Facebook 宣布由60名工程師組成的團(tuán)隊正在研發(fā)一種能夠掃描大腦并將其“話語”翻譯成文本的設(shè)備，從而實現(xiàn)無鍵盤打字。同年9月，埃隆·馬斯克向播客主持人喬·羅根（Joe Rogan）表示他計劃融合AI與人類大腦。

    馬斯克當(dāng)時說道：“有了智能手機(jī)或計算機(jī)之后，你可以有多聰明呢？實際上，你會非常很聰明。你幾乎可以立即回答任何問題。你可以完美進(jìn)行記憶。你的智能手機(jī)可以完美地記住視頻（和）圖片。你的智能手機(jī)已經(jīng)是你的延伸。你已經(jīng)是一個半機(jī)械人。大多數(shù)人都沒有意識到自己已經(jīng)是一個半機(jī)械人。只是數(shù)據(jù)速率…它很慢，真的很慢。它就像是生物自我和數(shù)字自我之間的信息流。我們需要令這條小溪變成一條大河，變成一個巨大的高帶寬接口?！?

    但盡管未來看似一片光明，但BCI仍需要數(shù)十年的時間發(fā)展。美國康涅狄格大學(xué)心理科學(xué)與生物醫(yī)學(xué)工程系的神經(jīng)科學(xué)家希瑟·雷德（Heather Read）博士表示：“BCI需要融入至你的身體，這樣你才能成為一個機(jī)器人?！毕啾戎拢贓EG的BCI更像是騎自行車。這是我們自己的延伸，騎車比我們用雙腿奔跑更快。“當(dāng)能夠?qū)⒆孕熊囎鳛樽约荷眢w的延伸并更快地前進(jìn)時，沒有人會猶豫?！崩椎虏┦咳缡钦f道。

    令人感到驚訝的是，自旋轉(zhuǎn)撥號式電話時代以來，橋接心智和機(jī)器所需的技術(shù)已經(jīng)以某種形式存在。腦機(jī)接口這個術(shù)語最早是由杰出的加州大學(xué)洛杉磯分校計算機(jī)科學(xué)系的創(chuàng)始成員雅克·維達(dá)爾（Jacques Vidal）教授于1973年創(chuàng)造。他當(dāng)時就提出有可能在大腦和外部設(shè)備之間建立一種直接的溝通途徑。

    斯坦福大學(xué)神經(jīng)科學(xué)家莎蓮·弗萊什（Sharlene Nicole Flesher）說道：“EEG已存在數(shù)十年時間。老實說，我不認(rèn)為未來10年，甚至20年內(nèi)可以看到像EEG這樣的技術(shù)有任何改善。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的出現(xiàn)可以提供幫助，但EEG提供的信號可能正處于或接近于最高的性能水平?！?

    自2017年以來，雷德博士就作為學(xué)校的Brain Computer Interface Core部門主任，通過與麻省理工學(xué)院的合作，她的團(tuán)隊正在開發(fā)一種能夠讀取和調(diào)節(jié)人類大腦活動的技術(shù)，而且時間讀數(shù)精度比人類反應(yīng)時間快100倍。與弗萊什博士不同，她堅信未來二十年內(nèi)讀取大腦及其行為活動的能力將會變得更快，更準(zhǔn)確。

    她指出：“在用于VR/AR時，這種時間讀數(shù)精度將能帶來一個全新的實時神經(jīng)調(diào)節(jié)領(lǐng)域，并可用于提供神經(jīng)調(diào)節(jié)治療。結(jié)合高速無線接口，這將有助于令BCI更加流暢，有效和有趣。”

    但對弗萊什和雷德而言，腦機(jī)接口的真正未來在于腦內(nèi)，亦即將腦機(jī)接口植入大腦之中。

    弗萊什表示：“我期望在未來看到的技術(shù)改進(jìn)在于電極設(shè)計。這會令向大腦植入某物的概念變得不那么嚇人?！贝_實，向大腦進(jìn)行植入是一個非常大的考驗。在今天，侵入性腦部手術(shù)仍然停留于醫(yī)學(xué)界，現(xiàn)代BCI植入物旨在幫助恢復(fù)失去的關(guān)鍵功能。但根據(jù)弗萊什的說法，娛樂行業(yè)可能會采用侵入性大腦植入物。她指出：“為游戲/便利之類的目的植入傳感器有可能在40到50年之后實現(xiàn)。”。

    但根據(jù)雷德的說法，我們甚至可能不需要等待那么長時間就能看到具備心靈感應(yīng)能力的半機(jī)器人力量。

    她說：“如果在20年到30年內(nèi)有充足的遠(yuǎn)見和資金，當(dāng)好處大于風(fēng)險時，通過手術(shù)將傳感器植入大腦和身體是可行的做法，這樣你就可以‘遙控’控制設(shè)備，汽車和其他機(jī)器?！?

           文章來源：映維網(wǎng) 如轉(zhuǎn)載請標(biāo)明出處

    原文鏈接 ： https://yivian.com/news/53281.html