进行“意念写字”时会在屏幕上呈现一个虚拟的键盘 ， 键盘中的每个字符都以不同频率进行编码 。 当想拼写某个字符的时候 ， 只需看着这个字符 ， 不同频率的字符就会带来不同的视觉刺激 ， 从而诱发出特定模式的脑电波 。
近日 ， 美国斯坦福大学研究人员首次破译了与手写书信相关的大脑活动 ， 并结合人工智能算法 ， 实现“意念写字” 。 这使得瘫痪者只需“脑补”手写文字 ， 他所想的文本就会实时显示在屏幕上 。
虽然通过脑机接口（BCI）技术实现意念操控已不是什么新鲜事 ， 但此次让瘫痪者想象自己书写 ， 从而将意念转化为真实的文本 ， 并达到90字符/分钟的速度和99%的准确度也是非常令人惊喜的 。 这也让人们看到了未来利用BCI技术实现高效意念操控和交流的希望 。
BCI技术写字的核心在编码解码
“脑机接口 ， 顾名思义 ， 就是大脑与计算机之间的一个接口 ， 通过这个接口 ， 大脑能够实现与计算机信息的直接交流 。 反之 ， 计算机也能够通过这个接口把信息直接加载到脑子里 。 ”天津脑科学中心主任助理、天津大学医学工程与转化医学研究院许敏鹏副教授介绍 ， 在现阶段 ， 脑机接口研究主要集中在解读大脑意图方面 ， 根据传感方式的不同 ， 可分为非侵入式BCI和侵入式BCI 。
前述美国斯坦福大学“意念写字”的研究 ， 是利用了侵入式BCI技术 。 研究者将两个微小的传感器植入瘫痪者大脑控制手和手臂的区域 ， 每个传感器都含有96个电极 ， 当瘫痪者想象写字时 ， 团队利用传感器从单个神经元中拾取信号 ， 再通过机器学习算法识别出他的大脑随每个字母产生的模式 。
“侵入式BCI需要通过外科手术 ， 将信号检测电极植入大脑皮层 。 ”许敏鹏表示 ， 侵入式BCI可直接提取神经信号 ， 具有较高的信噪比；但存在长期生物相容性等瓶颈问题 ， 且电极周围微环境的变化容易对信号质量带来影响 ， 不利于长时间采集 。
非侵入式BCI则是将电极放置在头皮部位得到头皮脑电信号 ， 具有安全无创、优良的全脑同步记录等优势 ， 因此目前在教育、医疗、航天等众多领域显示了更加广泛的应用前景 。
【信号|“意念写字”效率提升 靠“脑补”过日子还有多远】“用非侵入式BCI也能实现‘意念写字’ 。 ”许敏鹏介绍 ， 2021年春节 ， 天津大学神经工程团队研发的“哪吒”脑控智臂机器人系统 ， 利用戴在两位协作者头上的“电极帽”捕获他们的头皮脑电波 ， 经过解码融合各方的合作意图指令 ， 控制机械臂写出了一个“福”字 。
“无论是侵入式还是非侵入式的BCI‘意念写字’ ， 背后都是一套复杂的编码与解码过程 。 ”许敏鹏解释 ， 进行“意念写字”时 ， 无论英文还是中文都会在屏幕上呈现一个虚拟的键盘 ， 键盘中的每个字符都以不同频率进行编码 。 当想拼写某个字符的时候 ， 只需看着这个字符 ， 不同频率的字符就会带来不同的视觉刺激 ， 从而诱发出特定模式的脑电波 。 脑机接口设备捕捉到脑电波信号 ， 然后通过算法解码脑电波模式 ， 就能确定看的是哪个字符 。
斯坦福大学此次研究通过“脑补”手写笔迹 ， 大幅度提高了“意念”书写的速度 ， 主要是因为科研人员在对脑电信号的解码方面取得了突破 。 研究人员首次破译了与手写字母相关的大脑活动 ， 通过每个字母引发脑电波的高度不同的活动模式 ， 使算法相对容易地将不同字母区分开 。
使用BCI技术写字还需排除“杂念”
在电视报道中 ， 我们经常能见到如下的场景 ， 肢体活动受限的人只需盯着电脑屏幕 ， 转动眼球 ， 便可控制鼠标移动 ， 再通过眨眼或长时间凝视选定目标 ， 就能写字、画画 。 比如霍金通过一套眼部动作—数据信息—语音的转换设备 ， 最终在语音合成器的帮助下实现发声 ， 转换设备由此辅助霍金和外界沟通 。
“眼动追踪是一种通过记录被试者眼睛的位置和运动来跟踪被试者视线落点 ， 并分析其视觉行为的人机交互技术方法 ， 即用目光控制机器 。 看似和BCI进行书写的技术有点像 ， 其实二者有着本质的区别 。 ”许敏鹏解释 ， BCI需要检测大脑的神经活动信号并将受试者的意图解析为实际的控制指令 ， 简单来说 ， 就是实现用脑电控制机器；而眼动仪主要是对受试者眼睛的运动和位置进行追踪 ， 并计算出受试者视线落点的位置 ， 以此来判断受试者实际意图 。
“眼动仪会受到器材位置的局限性影响 ， 而BCI就不会存在这个问题 。 但目前脑信息采集还是需要受试者主动配合 ， 甚至为了准确性需要先进行一定量的训练 。 ”许敏鹏举例 ， 如在利用BCI写福字时 ， 受试者眼睛要盯着屏幕上的视图书写板 ， 确定字的笔画起点和终点 ， 然后连线写出一笔 。 如果没有经过训练 ， 这个字写出来可能不会很工整 。

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