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【雷尔科学】【雷尔科学组员选定】
翻译:Stone  校对:Sandy
文章来源:
https://www.popsci.com/machine-learning-quadriplegia-brain-interface
2018年10月2日




 
思维阅读AI帮助四肢瘫痪的人玩《吉他英雄》

伊恩·伯克哈特用他瘫痪的右臂拿起一节小木棍,
这要归功于一个可以读取他思想并替他执行的机器接口。
2010年,伊恩因为冲浪时的意外事故,导致脖子以下失去知觉。四年后,在一位物理治疗师的介绍下,他参与了一个实验:外科医生将一小串电极植入他控制右手的大脑部位,通过脑后一个小端口连接的传感器,来记录脑细胞活动的电脉冲,并连接到一台名为“矩阵式”的电脑中。从此,电脑可将数百万个数据点转换成有意义的运动。

研究人员说:“当你用手做动作时,大脑中的运动皮层会触发控制手的相应区域,所以真正的诀窍就是找出手的不同动作之间的差别,这种差别很微妙。”

研究人员采用了神经网络算法,来区分脑信号之间几乎无法察觉的差异。在传统算法中,电脑通过不断估测和检查,直到找到有效的规则。这一算法需要大量时间来训练系统,尤其是人脑细胞的基准放电方式每天都在变化,取决于睡眠时间、吃的药物、咖啡的摄入量等等。为此研究小组引入了可以自学习的第二种神经网络。伊恩通过思考来依次演示每个动作指令后,系统开始自我训练和修正。这个系统被证明可以快速学会新的运动方式。一开始只需输入四种粗糙的手部动作信息,比如弯曲手腕,但7分钟后,这个设备就能学会以90%的准确率打开伊恩的手。

发生事故之后,伊恩就再也没想过去控制自己的手。但现在他利用这个设备,从瓶子里倒酒、用吸管搅拌、甚至是玩电脑游戏《吉他英雄》。

科研人员下一步目标是设备的小型化,目前这个装置包括七个很难移动的大箱子。未来研究人员的目标是把机器缩小到一个可以安装到轮椅上,只有精装书大小的装置内。

伊恩说:“这让我重新燃起了对未来的希望,我希望这设备能够在日常生活中使用。”
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