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腾讯今天请的6位科学家，把我脑子烧坏了( 五 )

科学家 黑洞


这是一张皮质内脑机接口侧视图 ， 脑机接口可以用于控制义肢瘫痪的手臂以及计算机接口 。
它的工作原理是这样的 ， 如果我想拿起某样东西 ， 比如这个示例中的一杯咖啡 ， 就像很多人每天早餐的那杯咖啡 ， 我知道杯子在哪 ， 因为我可以看到杯子 。 这条信息首先传递到大脑后部 ， 然后向前传送到运动皮质区 ， 在那里计划和详细指令信号通过脊髓传递给手臂的肌肉 ， 这样我就可以伸手去拿起那杯咖啡 。
如果由于损伤导致这种正常活动无法实现 ， 那么可以通过微型芯片来解决 。 芯片就像指甲或阿司匹林药片那么大 ， 4毫米见方 。 我们通过神经外科手术把芯片植入大脑外层 ， 然后聆听单个神经元的电子活动 。 当一个神经元想和另一个神经元沟通时 ， 这个神经元会发出一种叫做“动作电位”的微弱电子脉冲 ， 当你想要触达不同的方向时 ， 这些电子脉冲的样式会相应地变化 。
我们可以通过芯片收集这些电信号 ， 并对其进行实时的数学计算 ， 就像手机和电脑的工作原理一样 ， 我们称其为“解码算法” 。 解码算法可以在定制的硅芯片上运行 ， 这些芯片是高度定制化的 ， 因此能耗极低 。 这不仅有助于延长植入装置的电池寿命 ， 同时意味着我们不用担心装置过热的问题 ， 芯片可以读取并使用这些信号 。
……（中间举了好几个例子 ， 略过 ， 下面直接跳到意念打字）
我们想做出的是真正能够对人类产生帮助的成果 。
这里展示的是通过使用现有的治疗装置 ， 丧失沟通能力的患者每分钟可以表达出的单词数 ， 比如吹吸气接口等 ， 沿着轴线的许多点表示打字速度 ， 当然说话是最快的沟通方式 ， 这也是全球几个团队的主攻目标 。
红点处是一个不久前表现最好的案例 。 使用者凭空想象去移动电脑屏幕上的光标并完成这个动作 ， 最快打字速度可以达到每分钟8个单词 。
第二个将要展示的视频来自于新近的一篇论文 ， 我们让使用者尝试写字 ， 而我们来解码这些字母并呈现出来 ， 最后使用者的书写速度提高了一倍多 ， 达到每分钟17～18个单词 。
而对于语言交流而言 ， 目前的治疗系统可以收集来自大脑表层的信号 ， 并从字典中成千上万的单词中按照顺序进行选择 。 我们的目标是了解个体神经元与说话之间存在怎样的关联 ， 如何让人能够说出想说的任何单词 ， 也就是所谓的“开放词汇” 。
这是一张非常复杂的图表 ， 这些都是经过测量的信号和数学 。 信号从电极装置发出 ， 然后过滤功能可以消除一些噪音 。
我们对信号和绿色部分的解码模块的含义进行解读 ， 然后这些信号用于控制这位5号志愿者面前的电脑的白色光标 。 这是一位肌萎缩性脊髓侧索硬化症（ALS）患者 ， 手臂和腿均瘫痪 。
那么我们如何帮助她在屏幕上打字呢？大家可以看到在这里电极阵列已经接入 ， 她正坐在电脑屏幕前 ， 所有字母都显示在屏幕上 。 这时我们问了她一个问题：你是如何教孩子练习音乐的？
工作原理是这样：她试着将右手伸向上下左右各个方向 ， 其实我们在做这些动作时并不知道我们是怎么做到的 ， 我们就是想着去那么做 ， 然后就做到了 。 你就那么去想 ， 直接试着去上下左右移动 ， 即使你的手臂无法移动 。
我们就是这样帮助患者控制光标在屏幕上的位置 ， 当她想要点击表示“选择该项”的信号时 ， 字母会变成蓝色 ， 然后在她打字的地方复制出来 ， 她会试着收紧左手并移动手腕 ， 此类信号就可以作为点击信号 。
而我们帮助患者实现了非常快的打字速度 ， 我们测量打字速度的方式是这样的 ， 比如我们给出一句话：When the sunlight shines strikes raindrops in the air.（此句为患者需要打出的一句话）让她打在屏幕上 。 我把字体放大 ， 她就知道她需要打出的内容 ， 这样就不用耽误时间去想你要说什么 ， 而是直接打字 。
这就是那套治疗装置 ， 这是正常速度的视频 ， 患者的打字速度约为每分钟32个正确的字母 ， 比如我在键盘上打错了一个字母 ， 我会去按删除键 ， 而现在手臂瘫痪的患者也可以这么做 。 这是5号志愿者的案例 。
接下来我再分享一下6号志愿者的案例 。 这位患者展示了如何通过脑机接口实现手写 ， 这个行为是可重复的且可保持数年之久 。 在移动手写义肢之前 ， 我们需要一台平板电脑 ， 我们在亚马逊下了单 ，
购买了一台运行安卓5操作系统的Nexus 9平板电脑 。 我们没有改变任何设置 ， 而我们实现了单词的手写和预测 。

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