脑机接口新案例

# 头条聚焦 2024-08-18 15:55 来源：

在官网介绍他这个研究的时候，马斯克惯例是不提此前的类似研究，所以许多人得到的印象是，他正单枪匹马开创一种崭新的技术，肩负解放人类的重担。

实际上，医学界做这种研究已经超过十年，而且已经有不错的成果。我之前介绍过其中一个案例（How Artificial Intelligence Gave a Paralyzed Woman Her Voice Back | UC San Francisco (ucsf.edu)）。

做那个研究的团队是加州大学旧金山分校的。今年，另一个团队开发了另一个脑机接口设备。这个团队也属于加州大学，只不过是戴维斯分校的。

他们的试验对象是45岁的 Casey Harrell. 他患有侧索硬化症。这个病破坏运动神经功能，让人逐渐无法控制自主运动，不仅包括四肢运动，也包括口腔肌肉，这会让他们没法清晰地说话。

但受影响的只是运动神经，也就是外周神经的一部分。大脑本身并没有问题，病人脑子很清醒，思维正常，能组织语言，只是想要用嘴巴说出心里的话时，肌肉却不听使唤。

Harrell 接受治疗之前，即便是常年照料他的护工，听他说话时，每分钟也只能大约听出6个有意义的单词。

这种感觉就类似灵魂被锁在了牢房里。

David Brandman 是戴维斯分校的神经外科医生。他给 Harrell 做手术，在颅顶打开一个小窗，植入四片传感器，这些传感器上有256个电极，可以从 Harrell 大脑的语言中枢采集信号，输送给固定在颅骨上的一个中继站。

从中继站如何传输给计算机，可以无线，也可以有线。Harrell 因为肢体瘫痪，活动基本局限在轮椅里，“行动便利”并不是特别重要的考虑，所以采用的是有线传输，通过一个工业标准接口（HKMI），可以连接到计算机。

伤口愈合，病人身体状况稳定之后，开始做数据训练。Harrell 在脑子里默念某个字，电极拾取此时产生的脑电波，对比字和脑电波形的关系，找到规律之后，计算机可以从脑电波识别出各个基本音素，比如 a 或是 e，s 或是 t 等等。Brandman 团队开发的识别软件相当不错，只用50个单词做样本，经过30分钟训练，识别准确率就达到99.6%。

这部分得益于最近出现的人工智能突破。他们在训练过程中，采用了深度学习神经网络，以及谷歌的转换器，就是支撑人工智能聊天工具 chagGPT 的那些核心技术。

当然，因为生物功能的多样性，小样本并不一定代表全局。后续训练把单词量增加到超过十二万，最后的识别准确率是97.5%。这是真正能代表全局的数字，而且是个非常漂亮的数字。人类在听别人说话时，也并不总是能听清楚的。若是真去统计识别准确率，人类的这个数据未必就高于97.5%。

团队并没有私藏这样出色的软件，而是对大众开源，其他研究人员可以免费获得。

识别音素的能力养成了，就可以根据音素组合成单词。这一步 Brandman 团队不需要自己做。已经有人制作出这种组词软件，也是免费对公众提供的。

识别能力建立之后，进入实际使用。专用的计算机解析信号，转换成文字，在屏幕显示，并且可以朗读出来。朗读用的是 Harrell 本人的声音。之前他有视频记录。计算机只要“听”几段他的讲话录音，就可以很逼真的模拟出他的“原声”。

这台计算机还有蓝牙通讯渠道，可以把信号传输到 Harrell 的个人电脑里，于是可以做其他文本工作，比如写邮件。

第一次通过计算机跟别人实时对话时，Harrell 激动得哭了。可以理解。这等于是把他囚禁多年的灵魂给释放出来了。

戴维斯分校这个技术不是首创，甚至旧金山分校那个也不是“史上第一”。介绍这一款，是因为看到这个技术可以稳定重复。而“可重复性”是检验靠谱程度的黄金标准之一。

顺便说一下，这次手术的颅骨切口是5x5厘米，大约鸡蛋大小。而最近有个新技术，能让这样的切口大幅度缩减。这个技术是牛津大学和剑桥大学联合开发的。团队领导是牛津大学副教授 Christopher Proctor。他说他看到日本折纸艺术，忽然来了灵感，就琢磨怎么把大脑植入传感器做成可折叠的。他们真的成功研发出这样一种可折叠电极列阵，实验效果达到要求。用这样的技术，只需要在颅骨上钻一个青豆大小的孔，就可以把折叠成束的电极植入大脑内部，然后在里面展开。这大大减少了感染风险，也明显缩短康复时间。