行业互联网|之江实验室国际领先的脑机融合技术 许你怎样的梦幻未来？
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脑机融合是在人与外部设备间创建的直接信息连接通路 。
一方面 ， 将大脑信号转化为机器可识别的信号 ， 实现对机器的有效控制 。
另一方面 ， 将外部设备信号转化为大脑可识别信号 ， 从外部对大脑进行直接干预 。
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马斯克认为 ， 脑机融合技术可大幅提高人机交互速度 ， 有望最终解决“人机共生”问题 。
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之江实验室特聘专家、浙江大学教授王跃明介绍说 ， 智能方面人与机器各有所长——
机器能在1000万张人脸里识别出一张人脸 ， 人就做不到；
人在推理情感方面 ， 机器也做不到 。
把各有所长的两者互补 ， 实现脑机相互融合 ， 达到生物智能与机器智能的融合 。
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现在的人工智能基本上是从机器运转的模式去模仿智能 ， 所谓“深度学习”并没有类似人脑的运作方式 。
类脑是模仿大脑的运转方式来模拟大脑 ， 这是实现智能的另外一种方式 。
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20世纪20年代科学家发现脑电波后 ， 对脑机融合的探索就已开始 ， 目前较成熟的应用主要集中在神经康复和辅助医学领域 ， 如人工耳蜗 ， 在重症医学领域的应用还十分有限 。
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近年来 ， 随着人工智能等技术的发展 ， 脑机融合在多个领域开展了应用尝试 ， 比如——
机器翻译、意念控制机械臂、脑控电子游戏 。
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目前 ， 实现脑机融合的路径主要分为——
侵入式、非侵入式、半侵入式 。
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侵入式：将脑电波检测电极植入大脑 ， 这样采集到的脑信号强且稳定 ， 但会对人体造成创伤；
非侵入式：通过可穿戴脑电波检测设备获取信号 ， 对人体无伤害 ， 但信号稳定性弱、速度慢、正确率低、穿戴不便 。
半侵入式：优缺点介于上述两者之间 。
马斯克希望在这两条路径间找到最优平衡：尽可能的低损伤和高效信号传输 。
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脑机融合近几年大热 ， 成为资本追捧的大风口 。 去年夏天 ， 脸书投资的“语音解码器”研究发布成果引发关注 。
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马斯克此次展示的脑机接口技术 ， 有三只实验小猪——
第一只在两个月前被植入了脑机接口设备；
第二只未植入任何设备；
第三只曾植入过脑机接口设备、后被取出 。
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当植入了设备的小猪的口鼻碰触到物体时 ， 设备会获取神经元发射的信号 ， 在显示屏上呈现点状图像并发出声音 ， 显示它的大脑信号可实时被采集 。 而植入设备后又取出的小猪表现得非常健康 ， 与普通小猪无异 。
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这次展示的亮点在于——
实验动物从去年的大鼠升级为小猪 ， 后者与人类更相似；
植入物很小 ， 仅有硬币大小；
手术全过程仅一小时 ， 并可“当天出院” 。
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现有的技术 ， 观测模态比较单一 ， 光成像、电成像与磁共振很难共同使用 ， 同时 ， 观测大脑变化非常困难 。
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浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲介绍说 ， 之江实验室的大脑观测与脑机融合科研装置 ， 实现光、电、磁、声等多模态并用的大脑观测与调控 ， 能比较精准地呈现从微米到厘米、从微秒到生命周期的大脑活动过程 ， 实现输入-读出的实时反馈 。
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该项目以 7T 核磁共振为核心 ， 融合光、电、声等非侵入/半侵入/侵入式脑信息读出与脑行为调控手段 ， 通过聚焦超声、电极阵列等前沿技术 ， 实现多模态 7T 磁兼容的脑观测与调控 。
据王跃明说 ， 马斯克8月展示的产品分辨率很高 ， 但只能做一个非常小的区域 ， 很难做到跨脑区；之江实验室的技术既可以观察大脑局部 ， 也可以观察全脑 。
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这可以干什么事情呢？
第一 ， 可以支撑脑科学研究 ， 多维度、多模态地观测大脑 。
第二 ， 为现有的脑疾病提供了更广泛的方案 ， 可极大降低药品的副作用 。
第三 ， 更有利于开发类脑计算机 。
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首先 ， 需要基础科学进展 。
我们对于大脑的了解还远远不够 ， “读懂”脑信号很难 。 如果得不出准确的数学模型 ， 后续的软件设计、应用开发等就缺乏可靠基础 。
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第二 ， 需要关键技术突破 。
脑机对接、脑机交互、脑机融合三个发展阶段 ， 当前正由第一阶段向第二阶段过渡 ， 主要瓶颈包括传感精度低、集成计算效率差、编解码能力弱、互适应手段少等 。
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第三 ， 需要更多实验和数据 。
这类技术通常要先以猴子为实验对象 ， 然后才能以截瘫病人进行临床试验 ， 但目前全球只有少数团队能做猴子实验 ， 能做临床试验的机构更是屈指可数 。
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第四 ， 安全风险不容忽视 。
电极植入、信号输入或输出的过程 ， 都有可能造成脑部伤害；而脑电波信息收集和使用 ， 有可能涉及对个人隐私的侵犯等 。
第五 ， 伦理问题也需要规范化 。
有专家提出 ， 使用脑机融合技术至少应遵循知情同意、患者自主性和必要性原则 ， 以及对人有利、不会对他人和社会造成伤害等原则 。
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【行业互联网|之江实验室国际领先的脑机融合技术 许你怎样的梦幻未来？】
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