AI助力脑机接口

在很多科幻电影里，都有这样的场面，人们可以通过脑机接口，把自己的意识上传到某个网络中，或者靠意念操纵远在几光年外的身体。

而在现实生活中，我们也能看到很多关于脑机接口的新闻。这项技术已经悄然进入人们的生活，而脑机接口技术能够突飞猛进，背后也离不开AI。

今天，我们就来说一说脑机接口与AI。

侵入式脑机接口和非侵入式脑机接口

我们先从脑机接口本身说起。

按照是否需要在脑内植入设备，脑机接口技术可以分成两类：侵入式脑机接口和非侵入式脑机接口。

顾名思义，侵入式脑机接口就是需要在大脑表面或者是大脑的皮质里植入设备。黑客帝国、攻壳机动队等影视作品里的脑机接口，都属于这一类。

非侵入式脑机接口不需要在头颅内部植入设备，只要带上一个特殊的“帽子”，就可以接受大脑的信号。医院里的脑电图，其实就是一种非侵入式脑机接口设备。

你可能会觉得，侵入式脑机接口需要在脑部动手术，听起来很可怕，能不能都用非侵入式的脑机接口代替呢？

想搞清楚这一点，我们要从大脑信号传递说起了。

我们的大脑在接收处理视觉、听觉信息，进行思考，向身体其他部位发布命令的时候，本质上都是神经细胞之间的电信号活动。

绝大多数脑机接口设备也是通过捕捉大脑中的电信号，从而接受来自大脑的信息的。

非侵入式脑机接口的接收设备和大脑之间隔着颅骨和皮肤，信号分辨率相对有限，使用起来也比较困难。

比如，上世纪90年代，有科学家进行了一项实验，通过非侵入式脑机接口让瘫痪的病人用“意念”操纵光标。但当时病人需要花大量的时间学习如何发出对应的脑电波，实际操作起来效率也比较低。

而侵入式脑机接口就不一样了，因为电极是在颅内，没有皮肤和颅骨的干扰，设备接收到的信号更加清晰。在控制机械手臂、操纵光标等方面，侵入式脑机接口也相对更好用一些。

比如2024年年初，马斯克的Neuralink公司为瘫痪的患者植入了脑机接口设备，也属于侵入式脑机接口。

但很容易想到，侵入式脑机接口需要进行手术，操作难度和风险相对较大。科学家也希望能用非侵入式脑机接口设备来帮助更多的人。这时候，AI就可以发挥作用了。

AI为非侵入式脑机接口带来机会

我们前面说了，非侵入式脑机接口的一个问题是传感器接收到的信号会受到比较多的干扰，用户在学习用脑电波控制外部设备的时候也会碰到困难。

AI恰好可以解决这些问题。

前一集我们提到了AI可以去除科学数据中的噪声，让数据更接近真实情况。AI的噪声去除能力同样也能用在脑电波数据上，这能让非侵入式设备捕捉到尽可能精准的数据。

而且人类的脑电波数据和行为之间也不是简单的线性关系，AI的深度学习能力也能在分析脑电波数据和行为意图之间提供帮助。

比如，卡耐基梅隆大学的研究者就通过机器学习技术，让非侵入式脑机接口设备可以精确解码脑电波，并且利用解码数据实时控制外部机械臂。因为无需手术，这样的设备可能会更快普及开来，帮到更多的身体障碍人士。

还有，2018年的一项研究，也结合非侵入式脑机接口和机器学习技术，来分析脑电图数据，对帕金森病、抑郁症、神经性疼、神经性耳鸣进行识别和监测。

当然了，AI同样可以为侵入式脑机接口技术提供帮助。

比如Neuralink公司的脑机接口设备包含3000多个电极，能够检测到大量的神经电信号，但同样需要通过深度学习技术来了解这些电信号背后的意图。

而在使用者尝试用神经信号控制机械臂、光标或者其他外部设备的时候，AI也能针对每个人的特征进行自适应学习，让使用者更加“得心应手”。

展望：

脑机接口是人与机器交互的最高形态，人类或许可以用“意念”做到各种各样的事情。脑机接口技术不仅具有广泛的应用前景，还可能彻底改变我们的生活方式，它也成为了未来产业和新质生产力的典型代表。

而AI技术的进步将在“人脑”和“机器”之间搭建起更加稳固的桥梁，帮助脑机接口更高效地处理数据，更精准地识别人类意图，进而推动这项未来新质生产力的发展。

作者：云纪御 科普创作团队

审核：秦曾昌 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 副教授

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