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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【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?】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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