当前位置:首页 > 医疗电子 > 医疗电子
[导读]就像古希腊人梦想在天空翱翔一样,今天的人们总是梦想着将大脑与机器融合来解决令人讨厌的死亡问题。人类心灵能够与人工智能、机器人和其它心灵通过脑机接口技术(BCI)直接相连,从而超越人类寿命的限制吗?

就像古希腊人梦想在天空翱翔一样,今天的人们总是梦想着将大脑与机器融合来解决令人讨厌的死亡问题。人类心灵能够与人工智能、机器人和其它心灵通过脑机接口技术(BCI)直接相连,从而超越人类寿命的限制吗?

在过去的50多年里,全世界的大学实验室和科技公司的研究人员已经在这一领域获得惊人的进步。最近伊隆·马斯克和布莱恩·约翰逊等成功企业家已经公布了新的目标,试图通过脑机接口技术增强人类能力。那么,将大脑与科技相连的成功距离我们还有多远?当我们的大脑与机器相连时会带来怎样的影响?

美国运动感知神经工程学研究中心(CSNE)的研究人员Eb Fetz是这一领域最早的先驱者之一。在1969年,当时私人电脑甚至都还没有问世,他就表明猴子能够通过增强它们的脑电波信号来操控一个转盘上的指针。

最近脑机接口技术领域的许多研究都以改善那些瘫痪或者患有严重运动残疾的人们生活质量为目标。你可以在最近的新闻中看到研究人员获得的成绩。匹兹堡大学的研究人员借助大脑中记录的信号来操控一只机器手臂。斯坦福大学的研究人员能够从瘫痪病人的脑电波中提取运动意图,让他们无线操控一台平板电脑。

研究人员发现,当电信号传递到大脑内或者大脑皮层时,就会有一些有限的虚拟感觉传递回大脑。这一研究最早的应用涉及到视觉和声觉康复治疗。最早期的仿生眼具有严重的视觉障碍,而改善后的版本正在进行人类临床实验。此外,人工电子耳蜗已经成为最成功而且最普遍的仿生植入物之一,全世界超过30万患者正借助这种听力装置生活。

目前最复杂的脑机接口技术是双向脑机接口技术(BBCI),这项技术不仅能够接收神经系统信号还能够刺激神经系统。研究人员将双向脑机接口技术视作治疗中风和脊髓受伤患者的一种全新康复工具。研究人员已经表明,双向脑机接口技术能够用于增强两个大脑区域之间或者大脑与脊髓之间的连接,而且能够变更受伤区域的信息传递路线来激活麻痹的肢体。

随着这些技术的成功,你或许认为脑机接口即将成为下一个用户的消费必需品,但是这项技术仍然处于早期阶段。脑机接口技术的一些展示表明我们仍然还有很长一段路。当借助脑机接口技术进行移动时,与肢体健康人群的日常生活相比,实验者的动作很缓慢而且精准度较低。仿生眼为人们提供了分辨率较低的视力,人工电子耳蜗能够传递有限的谈话内容,而且会让音乐体验失真。

想要让这些技术成功,必须通过外科手术植入电极,而这种方式是现在的大多数人都不考虑的。研究人员称,并非所有的脑机接口技术都是侵入性的。非侵入性的脑机接口技术不需要进行外科手术,它们是建立在头皮脑电波扫描的基础上,而且用于演示操控鼠标指针、轮椅、机器手臂、无人机和人形机器人等,甚至还有脑脑之间的直接交流。

但是所有这些演示都是在实验室中的,实验室中的房间是非常安静的,而且测试者思想集中,实验也持续了足够长的时间来证实概念的可行性。但是这些系统在现实世界中难以满足实际使用所需要的速度和稳定性。即使借助植入电极,也会带来其它问题,比如说我们大脑构造的复杂性。我们都清楚每个神经元和数千个邻居共同构建了一个超大的网络,但是这对于神经工程师来说有着完全不同的含义。

假设,你想要了解一群朋友正在进行的一个复杂话题的谈话,但是你只允许倾听一个人的话语。你或许只能够听到这位朋友话语中的粗浅内容,而且绝对无法听到全部细节并分辨所有谈话的细微差别。即使目前最好的大脑植入物也只能够让我们一次倾听大脑的一小部分信息,我们可能已经获得了一些令人敬佩的成绩,但是我们还无法完全掌控大脑的全部信息。

研究人员认为其中还存在一些类似于“语言障碍”的困难。神经元通过复杂的电信号或者化学反应实现彼此之间的交流。这种天然的神经元语言可以用电路进行解释,但是并不容易破解。同样,当我们借助电刺激向大脑发送信号时,就会出现严重的“口音”问题。这就会让神经元难以理解这种刺激想要表达的信息内容。

最后,这项技术可能还存在一些大脑损伤问题。大脑组织是柔软而且有弹性的,而我们连接脑组织所使用的导电材料通常是非常硬的。这意味着我们使用的植入电极通常会带来伤疤和免疫反应,也就是说植入物会随着时间逐渐失效。未来柔软的生物相容性纤维或许能够最终解决这一难题。

尽管面对着这些挑战,科学家们对于生物学未来信心十足。脑机接口技术并不需要完美,大脑有着惊人的适应能力,而且能够学会使用这项技术,在某种程度上就像我们学习驾驶汽车或者使用触屏界面的新技能。同样,大脑能够学会翻译新型感觉信息,而且可以使用磁脉冲等非侵入性的方式传递信息。

科学家认为双向脑机接口技术或许能够成为搭建神经连接的必要一步。打造这样一种双向脑机接口是他们的研究目标。最近借助电子疗法进行的靶向治疗也获得了令人激动的成功,这种疗法使用微型植入物直接向内脏器官传递指令来治疗疾病,完全不需要药物。

研究人员已经发现了一种新的方式来克服电信号与生物信号之间的语言障碍。比如说注射“神经花边”或许能够成为一种有希望的方式,让神经元旁边长出植入性电极而不是排斥它们。此外,柔软的纳米线探针、柔软的神经元支架和玻璃碳接口或许能够让计算机在未来与我们人类愉快共存。

伊隆·马斯克最新创建的Neuralink公司已经提出提出一个终极目标,借助脑机接口技术增强人类大脑,让人类能够在与人工智能的竞赛中胜出。他希望人类的大脑能够通过技术连接增强自身的能力,这样或许能够让人类避免面临一个人工智能远超过人类的社会。这样的情景或许看起来很遥远而且是人类想象出来的,但是我们不应当漠视这种想法。毕竟15年前自动驾驶汽车还被认为是属于科幻的领域,现在却已经上路行驶。

将我们人类的大脑直接与技术相连或许最终将成为一种自然过程,人类随着老化会借助技术来增强自身,比如说人类曾经借助轮椅克服两足行走的障碍,借助写下来的符号增强记忆等。就像现在的计算机、智能手机和虚拟现实头盔一样,当人机接口设备最终进入消费者市场时,它们将成为一种兴奋、沮丧、风险和希望并存的产物。

在不远的将来,随着脑机接口技术的不断完善,并且当这项技术能够让残疾人的个体能力超越人类限制时,我们就会真正意识到一系列问题,比如说隐私、一致性、身份和平等性等。一个由哲学家、临床医生和工程师组成的团队正在积极探索这些涉及伦理、道德和社会公平性的问题,并且想要在这一领域失去控制之前提供神经伦理方面的指导方针。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

该实验室的创新技术能够增强人工智能边缘解决方案,提高神经网络能力

关键字: 人工智能 神经网络

机器学习作为人工智能领域的重要组成部分,其过程涉及到多个核心环节。本文将详细阐述机器学习的四个主要步骤:数据准备、模型选择、模型训练与评估,以及模型部署与应用,以揭示机器学习从数据到应用的完整流程。

关键字: 数据 人工智能 机器学习

随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来,机器学习成为了人工智能领域中的核心技术之一。机器学习是通过模拟人类学习行为,使计算机系统能够从数据中自动发现规律、提取特征并进行预测和决策的过程。它在诸多领域取得了广泛的应用,包...

关键字: 计算机 人工智能 机器学习

机器学习算法是人工智能领域中的核心技术之一,它通过对大量数据进行学习,自动发现数据中的规律和模式,从而实现对新数据的预测、分类、聚类等任务。本文将深入探讨机器学习算法的基本过程,包括数据准备、模型选择、训练与评估等关键步...

关键字: 数据 人工智能 机器学习

机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它使用各种算法来使计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需进行明确的编程。在机器学习的广阔领域中,有多种算法被广泛应用,每种算法都有其独特的适用场景和优势。本文将详细介绍机器学习中的...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

尼得科株式会社将扩大其位于泰国的服务器用水冷模块CDU(Coolant Distribution Unit)生产线,计划在目前的月产能200 台基础上于 2024 年 6 月增加到每月 2,000 台。

关键字: 人工智能 电源 电路板

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着信息技术的飞速发展,机器学习(Machine Learning)作为人工智能领域的重要分支,正在逐步改变我们生活的方方面面。那么,什么叫做机器学习呢?简单来说,机器学习是一门研究如何让计算机从数据中自动获取知识和技能...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

· Ceva-Waves™ Links™ IP系列提供完全集成的多协议连接解决方案,包括Wi-Fi、蓝牙、UWB、Thread、Zigbee和Matter,为下一代连接协议丰富的MCU和SoC简化开发工作并加快上市时间

关键字: 人工智能 MCU SoC

4月11日消息,根据中国科学院青岛生物能源与过程研究所的官方公告,该所成功克服了硫化物全固态电池大型车载电池制作工艺中的最后一道难关,并在硫化物软包电池叠片技术上取得了关键性突破。

关键字: 中科院 AI 人工智能
关闭
关闭