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導(dǎo)讀?展廳里有不同的展位,清華的“依據(jù)穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)(SSVEP)”的腦機(jī)接口打字體系的迎客超模十分吸引人。撰文|蔣海宇責(zé)編|陳曉雪知識(shí)分子為更好的智趣日子ID:The-Intellectual●●●“您去把頭洗了。”作業(yè)人員給我遞來(lái)一張毛巾,一小袋洗發(fā)露。他不叫托尼,我...
?展廳里有不同的展位,清華的“依據(jù)穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)(SSVEP)”的腦機(jī)接口打字體系的迎客超模十分吸引人。
撰文 | 蔣海宇
責(zé)編 | 陳曉雪
知識(shí)分子為更好的智趣日子 ID:The-Intellectual
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“您去把頭洗了。”作業(yè)人員給我遞來(lái)一張毛巾,一小袋洗發(fā)露。
他不叫托尼,我也不是要做發(fā)型。我在2018年國(guó)際機(jī)器人大會(huì)上的腦機(jī)接口展廳里,想要親身測(cè)驗(yàn)一下腦機(jī)接口終究是怎么回事。
作業(yè)人員的名字叫楊晨,是清華大學(xué)腦機(jī)接口研討組的一名博士生。這個(gè)研討組期望能經(jīng)過(guò)這套打字體系協(xié)助全身癱瘓的漸凍人表達(dá)心里的主意,和外界溝通?!跋搭^可以去除頭油,讓腦電信號(hào)傳導(dǎo)四通八達(dá),也讓設(shè)備接納到的腦電信號(hào)愈加潔凈?!睏畛拷忉尩?。
我洗完頭,吹干頭發(fā),戴上腦電帽。楊晨像動(dòng)畫(huà)里的怪博士,拿著針管,從桌上抽出半管子凝膠,向我走來(lái)?!斑@是腦電膠,我要把它注入腦電帽的電極,讓你的頭皮和電極間的傳導(dǎo)性更好?!边@和讓我洗頭的原因差不多,都是為了加強(qiáng)導(dǎo)電性。腦電信號(hào)一般只需幾微伏到幾百微伏,電壓強(qiáng)度大約只需一節(jié)五號(hào)電池的一百萬(wàn)分之一。
腦電帽本身不發(fā)生電波,它僅僅一個(gè)信號(hào)接納器。腦電信號(hào)接納后,還需經(jīng)過(guò)一個(gè)信號(hào)擴(kuò)大器擴(kuò)大信號(hào),并進(jìn)行數(shù)字化編碼,咱們才干得到可以被核算機(jī)處理的數(shù)據(jù)信息。腦電帽后邊那長(zhǎng)長(zhǎng)的辮子,便是用來(lái)傳輸信號(hào)的。
?一個(gè)正在經(jīng)過(guò)SSVEP腦機(jī)接口打字的小男孩。在圖片偏左方位,是與腦電帽電線相連的腦電信號(hào)擴(kuò)大器,擴(kuò)大器經(jīng)過(guò)另一根電線將擴(kuò)大后的信號(hào)傳輸給體系。
現(xiàn)在干流的腦機(jī)接口都會(huì)用上腦電帽和信號(hào)擴(kuò)大器。不過(guò),也有一種腦機(jī)接口,它不運(yùn)用腦電帽,而是直接將電極穿過(guò)顱骨直插大腦皮層外表,乃至直接插入皮層之下。這種腦機(jī)接口會(huì)對(duì)大腦形成必定程度的損害,不過(guò)也可以取得愈加豐厚的腦活動(dòng)信息。
區(qū)別不同腦機(jī)接口體系的,首要是腦機(jī)接口的完結(jié)辦法,以及腦機(jī)接口體系的用處。穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)(SSVEP)是清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)的腦機(jī)接口完結(jié)辦法。腦機(jī)接口體系除了打字,還可以用于操控仿生外骨骼行走,或許操控人工手。
那么,SSVEP終究是什么?又是怎么完結(jié)打字的呢?
依據(jù)SSVEP的腦機(jī)接口“閃”了我的眼要了解SSVEP的原理,讓咱們先看看楊晨地點(diǎn)團(tuán)隊(duì)運(yùn)用的打字界面。
?體系界面上,不同的字幕方塊正以不同的頻率閃耀著。幾秒后,文字框呈現(xiàn)了字母“d”。
這個(gè)體系界面便是一個(gè)虛擬鍵盤(pán),由三十個(gè)不斷閃耀的方塊組成。鍵盤(pán)上方是一個(gè)文字框。當(dāng)我要輸入字母“d”時(shí),我需求盯著方塊“d”看,不過(guò)一瞬間,“d”便呈現(xiàn)在了文字框中。假如我還有耐性打下一個(gè)字母,我就再把目光會(huì)集到另一個(gè)字母方塊上,直到字母呈現(xiàn)。
打字機(jī)是怎么讀懂我的需求呢?
楊晨告訴我,當(dāng)人的視覺(jué)體系接納到固定頻率的影響時(shí),大腦皮層視覺(jué)區(qū)上會(huì)發(fā)生一個(gè)相應(yīng)頻率的電位。鍵盤(pán)上的每一個(gè)影響方針都有自己的閃耀頻率(他們由研討人員在一開(kāi)端設(shè)定好),因而當(dāng)咱們看字母方塊“d”時(shí),視網(wǎng)膜會(huì)快速跟從對(duì)應(yīng)的閃耀頻率,并發(fā)生的相應(yīng)電位,會(huì)不同于咱們看其他字母方塊時(shí)發(fā)生的電位。視網(wǎng)膜上的電位會(huì)傳遞到咱們的大腦枕區(qū)(也便是后腦勺)。經(jīng)過(guò)辨認(rèn)枕區(qū)的電位,體系便能知曉運(yùn)用者在盯著哪個(gè)方針看。
現(xiàn)在,現(xiàn)有腦機(jī)接口體系解碼腦電信號(hào)首要運(yùn)用傳統(tǒng)的信號(hào)處理手法,而不是機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的人工智能手法。傳統(tǒng)的信號(hào)處理手法需求研制人員自己樹(shù)立數(shù)學(xué)模型,而機(jī)器學(xué)習(xí)則是讓體系經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)已有樣本的特征,自行樹(shù)立數(shù)學(xué)模型。
“咱們先樹(shù)立腦電信號(hào)的根本數(shù)學(xué)模型,然后再經(jīng)過(guò)實(shí)踐腦電信號(hào)對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行估量,最終依據(jù)得到的模型核算對(duì)不同的假定進(jìn)行查驗(yàn)。在這個(gè)有30個(gè)字母方塊的打字體系里,咱們可以樹(shù)立30種假定,別離假定用戶在看a,b,c等等。之后,咱們經(jīng)過(guò)危險(xiǎn)貝葉斯決議計(jì)劃,就可以判別哪一種假定建立的概率最高。”楊晨解釋道。
楊晨說(shuō)他們并不是不想運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí),而是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)要求許多且標(biāo)準(zhǔn)的樣本,但現(xiàn)在腦機(jī)接口研討范疇尚不具有這樣的條件。機(jī)器學(xué)習(xí)要求樣本集可以掩蓋不同形狀的樣本,可是人與人的腦電信號(hào)差異很大,一個(gè)人在不同時(shí)刻的腦電信號(hào)差異也很大。所以,以現(xiàn)在的樣本量,機(jī)器學(xué)習(xí)的作用還不如傳統(tǒng)手法。
經(jīng)過(guò)SSVEP腦機(jī)接口,我大約需求3秒才干打出一個(gè)字符。有的時(shí)分,因?yàn)樵獾江h(huán)境和身體肌電的影響,或許因?yàn)槲易⒁饬Σ粫?huì)集,導(dǎo)致體系辨認(rèn)過(guò)錯(cuò),我還需求退格重打,讓人十分懊喪。怎么使體系辨認(rèn)更快,準(zhǔn)確率更高,也是各研討機(jī)構(gòu)的首要作業(yè)方向。
運(yùn)用SSVEP時(shí),長(zhǎng)時(shí)刻的光閃耀影響簡(jiǎn)單形成運(yùn)用者視覺(jué)疲憊,從而影響腦機(jī)接口的辨認(rèn)準(zhǔn)確度。因而,西安交通大學(xué)醫(yī)工穿插研討所的徐光華教授團(tuán)隊(duì)提出了一種新的影響范式,經(jīng)過(guò)圖畫(huà)的運(yùn)動(dòng)(比方牛頓環(huán)和棋盤(pán)格)影響視網(wǎng)膜,而非明暗的改變。這種影響范式的實(shí)踐運(yùn)用作用仍然在進(jìn)一步研討之中。
?牛頓環(huán)和棋盤(pán)格,兩種靠圖畫(huà)運(yùn)動(dòng)影響視網(wǎng)膜的腦機(jī)接口完結(jié)范式(來(lái)歷:西安交通大學(xué)醫(yī)工穿插研討所 徐光華教授團(tuán)隊(duì))。
除了改進(jìn)范式,改進(jìn)算法也能提高辨認(rèn)準(zhǔn)確率?,F(xiàn)在來(lái)說(shuō),大部分SSVEP體系都選用“固定時(shí)刻窗”,也便是說(shuō)在必定時(shí)刻今后,體系無(wú)論怎么都要對(duì)運(yùn)用者所看方針做出判別,即便當(dāng)時(shí)供判別的信息不行。假如算法可以針對(duì)不同人,依據(jù)不同狀況,彈性“時(shí)刻窗”,那么體系的準(zhǔn)確率就或許得到提高。上一年,清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)宣布了一套包括40個(gè)方針的動(dòng)態(tài)窗腦機(jī)接口體系(Yang et al. 2018)。在無(wú)需練習(xí)數(shù)據(jù)的條件下,可以完結(jié)在均勻2.5秒左右的時(shí)刻里完結(jié)90%以上的均勻辨認(rèn)正確率。
2017年,加州大學(xué)圣地亞哥分校的正樹(shù)中西(Masaki Nakanishi)研討組更進(jìn)一步提高了運(yùn)用腦機(jī)接口打字的速度。他們經(jīng)過(guò)使命相關(guān)組成部分剖析(Task-related component analysis),將打字速度提高到75個(gè)字符每分鐘(Nakanishi et al. 2017)。該辦法首要經(jīng)過(guò)引導(dǎo)運(yùn)用者在短時(shí)刻內(nèi)去凝視不同的方針,對(duì)解碼體系進(jìn)行練習(xí)。練習(xí)完結(jié)后,運(yùn)用者方能自在打字。為了提高打字速度,體系留給運(yùn)用者的“時(shí)刻窗”十分短,只需0.8秒,也便是說(shuō)運(yùn)用者需求在極短的時(shí)刻內(nèi)不斷互換自己凝視的方針。
正樹(shù)中西團(tuán)隊(duì)的這種腦機(jī)接口運(yùn)用的是固定的時(shí)刻窗,所以它要求運(yùn)用者緊緊跟從核算機(jī)的腳步。當(dāng)核算機(jī)宣布提示“開(kāi)端凝視屏幕!”,人們就必須馬上將目光確定在想輸入的文字上。假如人們沒(méi)有跟上核算機(jī)的節(jié)奏,或許注意力不會(huì)集,核算機(jī)就會(huì)很硬塞給人們一個(gè)成果,哪怕這個(gè)時(shí)分人們并不期望輸入任何指令。
與運(yùn)用固定時(shí)刻窗的體系不同,動(dòng)態(tài)時(shí)刻窗更以人為本。楊晨說(shuō),“經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)刻窗,人們不用在核算機(jī)指定的時(shí)刻輸入指令,而是可以按照自己的主意,在需求的時(shí)刻發(fā)送指令。運(yùn)用固態(tài)窗的體系就像外語(yǔ)聽(tīng)力考試,咱們必須在規(guī)則的時(shí)刻內(nèi)給出自己的挑選;而動(dòng)態(tài)窗體系則像鍵盤(pán),讓咱們能在任何需求的時(shí)分自在地按下按鍵?!?
憑幻想操控事物SSVEP僅僅腦機(jī)接口的一種完結(jié)辦法。這兒咱們?cè)俳榻B另一種干流完結(jié)辦法:運(yùn)動(dòng)幻想。
經(jīng)過(guò)上面的描繪,咱們可以看到,SSVEP是經(jīng)過(guò)“誘發(fā)”的方法得以完結(jié):不同的閃耀頻率或許運(yùn)動(dòng)圖畫(huà)讓我的大腦發(fā)生了不同的腦電信號(hào),而這些差異的腦電信號(hào)正好表征著某個(gè)方針。依據(jù)運(yùn)動(dòng)幻想的腦機(jī)接口則無(wú)需外界觸發(fā),運(yùn)用者只需求自發(fā)性地幻想。
咱們拿遙控車(chē)來(lái)舉個(gè)比方。怎么用思維操控遙控小車(chē)運(yùn)轉(zhuǎn)呢?依據(jù)運(yùn)動(dòng)幻想的腦機(jī)接口不是說(shuō)我想讓小車(chē)往左小車(chē)就往左,讓小車(chē)往右小車(chē)就會(huì)往右。運(yùn)動(dòng)幻想不是關(guān)于方針運(yùn)動(dòng)的幻想——而是關(guān)于運(yùn)用者本身的幻想。
當(dāng)咱們幻想自己左手動(dòng)(左手不需求真的運(yùn)動(dòng))時(shí),咱們大腦的運(yùn)動(dòng)相關(guān)區(qū)域就會(huì)發(fā)生相應(yīng)的腦電信號(hào)。當(dāng)咱們幻想自己右手動(dòng)時(shí),大腦的相關(guān)區(qū)域則會(huì)發(fā)生另一種腦電信號(hào)。因?yàn)檫@兩種腦電信號(hào)有特異性,咱們便能運(yùn)用他們操控小車(chē):研討人員可以把體系設(shè)置成“一旦體系接納到了‘左手動(dòng)’的腦電信號(hào),就讓小車(chē)向左前行;一旦體系接納到了‘右手動(dòng)’的腦電信號(hào),就讓小車(chē)向右前行”。
有特異性的腦電信號(hào)還有許多。咱們可以把它們都運(yùn)用起來(lái),以更高的自在度操控小車(chē)運(yùn)轉(zhuǎn)。咱們可以把幻想“舌頭動(dòng)”對(duì)應(yīng)的腦電信號(hào)設(shè)置為加快,把“左腿動(dòng)”設(shè)置為向左倒車(chē),把“右腿動(dòng)”設(shè)置為向右倒車(chē)……。也便是說(shuō),運(yùn)用依據(jù)運(yùn)動(dòng)幻想腦機(jī)接口的人會(huì)經(jīng)過(guò)幻想自己身體部位的運(yùn)動(dòng),來(lái)操控小車(chē)的運(yùn)動(dòng)。
當(dāng)然了,“運(yùn)動(dòng)幻想”腦機(jī)接口有遠(yuǎn)比開(kāi)小車(chē)更有用的運(yùn)用。仿生手、外骨骼的創(chuàng)造讓截肢患者看到了從頭站起和抓取物件的期望。盡管仿生手和外骨骼可以經(jīng)過(guò)勘探身體肌電來(lái)操控,但一些患者因?yàn)楦呶唤刂?,或許癱瘓,無(wú)法經(jīng)過(guò)肌電操控這些設(shè)備。這個(gè)時(shí)分,“運(yùn)動(dòng)幻想”腦機(jī)接口就能派上用場(chǎng)了。
某種意義上,SSVEP和運(yùn)動(dòng)幻想完結(jié)“用思維完結(jié)某項(xiàng)使命”的辦法是很類(lèi)似的。他們都是運(yùn)用有特異性的腦電信號(hào),人為地用這些腦電信號(hào)去表征一些方針/行為;經(jīng)過(guò)辨認(rèn)這些腦電信號(hào),這些方針/行為便得以辨認(rèn)或完結(jié)。必定程度上,咱們思維的內(nèi)容并不重要:SSVEP不需求咱們思維,只需求咱們凝視方針;運(yùn)動(dòng)幻想則只需求咱們思維的內(nèi)容可以發(fā)生特異性滿足的腦電信號(hào)——幻想自己舌頭動(dòng),也能加快小車(chē)。
本文中,筆者說(shuō)到的兩種腦機(jī)接口的完結(jié)辦法,僅僅許多完結(jié)辦法的一部分。除了SSVEP和運(yùn)動(dòng)幻想,還有依據(jù)P300(另一種腦電信號(hào),由小概率事件而誘發(fā))、依據(jù)大腦擔(dān)任言語(yǔ)功用區(qū)域的腦電信號(hào)等辦法完結(jié)的腦機(jī)接口。
?和SSVEP經(jīng)過(guò)繼續(xù)的安穩(wěn)閃耀使大腦發(fā)生必定頻率的電位不同,P300經(jīng)過(guò)瞬間的閃耀,導(dǎo)致大腦發(fā)生電信號(hào)。
什么時(shí)分能幫到普通人??經(jīng)典動(dòng)畫(huà)電影《攻殼機(jī)動(dòng)隊(duì)》對(duì)腦機(jī)接口的描寫(xiě)
咱們常常在影視作品中看到關(guān)于腦機(jī)接口酷爆了的運(yùn)用,比方傳輸認(rèn)識(shí)、操控機(jī)甲,在實(shí)際中,腦機(jī)接口能做到的工作或許多,除了讓癱瘓患者可以打字和走路,還有中風(fēng)恢復(fù)、心理疾病醫(yī)治、兒童神經(jīng)開(kāi)展疾?。ㄈ缱蚤]癥、多動(dòng)癥)醫(yī)治等運(yùn)用(Huggins et al. 2017。)
但是,這些運(yùn)用離群眾還有些間隔。要將腦機(jī)接口的技能原型進(jìn)一步商業(yè)化,不只需求改進(jìn)技能,讓體系更好用,還需求下降硬件本錢(qián)。清華大學(xué)試驗(yàn)室里,一頂好用的腦電帽在2005年的價(jià)格是1萬(wàn)到2萬(wàn)之間,而信號(hào)增大器則花費(fèi)了50萬(wàn)元,明顯不是一個(gè)普通人能承當(dāng)?shù)闷鸬摹?/p>
現(xiàn)在,已經(jīng)有企業(yè)在做商業(yè)化的盡力,比方加州的Synchron正試圖研制可用于操控人工臂和外骨骼的侵入式腦機(jī)接口,硅谷華人公司BrainCo正在商業(yè)化腦機(jī)接口打字體系,和協(xié)助糾正兒童多動(dòng)癥的腦機(jī)接口體系。
讀者這時(shí)或許不由得問(wèn):你不是說(shuō)你洗了兩次頭嗎?
假如你不期望走在大街上,頂著滿頭導(dǎo)電膏成為萬(wàn)眾矚目的焦點(diǎn),那么請(qǐng)?jiān)傧匆淮伟伞?
參考文獻(xiàn):
Huggins, Jane E., Christoph Gugr, MouniaZiat, Thorsten O. Zander, Denise Taylor, Michael Tangermann, AureliSoria-Frisch et al. "Workshops of the Sixth International Brain–ComputerInterface Meeting: brain-computer interfaces past, present, and future."Brain-computer interfaces 4, no. 1-2 (2017): 3-36.
Nakanishi, Masaki, Yijun Wang, Xiaogang Chen, Yu-Te Wang, Xiaorong Gao, and Tzyy-Ping Jung. "Enhancing detection of SSVEPs for a high-speed brain speller using task-related component analysis." IEEE Transactions on Biomedical Engineering 65, no. 1 (2018):104-112.
Yang, Chen, Xu Han, Yijun Wang, Rami Saab, Shangkai Gao, and Xiaorong Gao. "A Dynamic Window Recognition Algorithm for SSVEP-Based Brain-Computer Interfaces Using A Spatio-Temporal Equalizer." International Journal of Neural Systems. 2018. Published online.
盤(pán)點(diǎn) | 曩昔一年拿到融資的腦機(jī)接口玩家,https://www.leiphone.com/news/21704/TIfrY8vL382Cvprn.html
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