脑机接口技术的发展现状、难题与前景.pdf
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1、34特别策划Specials脑机 接 口(Brain-Computer Interface,简 写 为BCI)是与人工智能关联的当代前沿技术之一,它在人或动物大脑与计算机及其外部设备之间建立起信息交换的联系,可用于辅助、修复或增强人的行动、表达和感知功能,从而可以帮助肢体残疾者重新获得一定的运动能力、帮助失语者重拾语言表达能力以及帮助感官失能者(如盲人、聋人等)恢复一定的感知功能。除了医疗健康领域之外,脑机接口技术还可用于艺术、体育、军事和游戏等场景,展现出十分广阔的应用前景。脑机接口技术的发展现状从 1924 年作为脑机接口萌芽的脑电图发明算起,脑机接口技术的发展已有近百年历史。进入 21
2、世纪后,这一技术逐渐进入了发展的“快车道”,其应用也取得了引人瞩目的成果。如 2005 年美国布朗大学神经学家约翰多诺霍带领的“脑之门”(BrainGate)研究团队获得美国食品药品监督管理局(FDA)批准,在九位病人中进行了第一期侵入式脑机接口临床试验。其中,纳格尔(Matt Nagle)作为一名四肢瘫痪的残障人,研究团队在纳格尔脑中植入了包含 96 个电极的“犹他阵列”(Utah array),纳格尔由此成为第一位用 BCI 成功控制电脑光标的受试者,这为后来的相关研究提供了重要的基础和参考。2011年4月12日,在BrainGate实验室里,58 岁的瘫痪女子哈钦森(Cathy Hutc
3、hinson)在脑机接口的帮助下用自己的“意念”控制机械假肢拿起一瓶咖啡送到自己面前,并用吸管喝到了咖啡,这被认为是一次重大的突破,因为这是人类第一次通过“意念”来控制机器手臂实现了物品拿取和自我喂养等动作。2014年 6 月,高位截瘫的青年球迷朱利亚诺平托(Juliano Pinto)在巴西举行的世界杯开幕式上,用自己的“意识”通过脑机接口控制穿戴在身上的仿生机械外骨骼,开出了该赛季具有象征意义的第一球,作为“重拾行走计划(WAP)”的脑机接口成果,被全球大约 12 亿观众所见证。2017 年 4 月 19 日,Facebook 在 F8 开发者大会上展示了自己下属的一个部门 Buildin
4、g 8 所研发的“脑机语音文本接口”(brain-computer speech-to-text interface),简称“意念打字”或“大脑打字”,即通过脑机接口设备让人可以仅仅通过默想自己说的话就能打字,从其展示的一段实验录像看到,一名女士(肌萎缩性脊髓侧索硬化症患者)在没有讲话且没有敲键盘的情况下,通过脑机接口将计算机光标移到屏幕上的虚拟键盘的相应字母上,每分钟可以打出 8 个字,从而通过脑控打字的方式将大脑中的想法直接展示在计算机屏幕上。他们还宣布了自己的目标是研制出每分钟可以直接用大脑输入 100 个单词的系统,这将比人们用智能手机打字的速度快 4 到 5 倍。从技术路径上,脑机接
5、口分为非植(侵)入式和植【摘要】脑机接口技术是当代最重要的前沿技术之一,近年来不断取得新的进展和突破。脑机接口技术主要用于肢体、言语和感知方面残疾的治疗,还可用于教育、娱乐和军事等领域,其巨大的现实用途和潜在价值使其成为多国竞争的战略高地和重点支持的创新领域。脑机接口技术发展需要在围绕提高安全性和有效性上攻克一系列技术难题,也需要处理好若干人文社会尤其是伦理问题。随着技术水平的提高,脑机接口技术将会在治疗疾病、增强人的能力等方面发挥越来越大的作用,由此预示着“脑机接口的时代”即将到来。【关键词】脑机接口 伦理难题 发展前景 【中图分类号】R318 【文献标识码】A脑机接口技术的发展现状、难题与
6、前景肖 峰35(侵)入式两种,两相比较各有优劣。前者无需手术,只需将采集脑信号的电极附着在头皮上,其风险小但探测到的脑信号精度不高,所以实现的功能不多,只能用来执行简单的控制或操作;后者通过手术将电极直接植入到大脑皮层中,因其离神经元更近,可以获得更高质量的神经信号,但其因需要手术操作,故有风险,且成本较高。因此,目前的脑机接口主要采用的是非植入式技术。对于那些重度瘫痪者(四肢均无行动能力),通常需要植入式 BCI 才能恢复一定程度的行动能力;对于感官失能者也需要植入式 BCI 才能恢复相应的感知能力。植入的技术路径目前也有多种,一种是犹他电极的植入技术,这是一种硅基硬质电极,通过开颅手术将其
7、置于大脑皮层表面,作为电极的 96 根钢针就是记录 96个神经元的通道。另一种是“血管介入式”的支架电极技术,它通过静脉血管将电极放在脑中的主血管里,隔着血管来采集脑电信号,它不像植入犹他电极那样需要开颅而只需“微创”手术,但由于只有十几个通道,所采集的信号范围有限,只能用来实现非常初级且简单的任务。美国企业家埃隆马斯克(Elon Musk)创立的Neuralink 是世界上非常著名的脑机接口研发机构,他们采用的植入技术路径是不同于以上两种的“柔性电极系统”,通过自行研发的俗称“缝纫机”的设备,将比头发丝还细的电极直接植入脑中相关部位,较之硬质电极的植入创伤更小并能有效降低大脑的排异反应,其通
8、道数目前可以达到 1024 个,以后还可以实现上万甚至上百万的增长。Neuralink 的这一技术路径已在动物实验中取得了瞩目的成就,如 2022 年 12 月在公司的发布会上展示了一只植入脑机接口的猴子可以用“意念打字”,但用于人体试验的申请一直未获 FDA 批准。在进一步完善方案后,2023 年 5 月 25 日,Neuralink 表示它们所申请的人体临床试验已获 FDA 批准,并将在 6 个月内开始这一试验过程。Neuralink 拥有世界上最先进的脑机接口技术系统,他们对脑机接口技术进入公众视野也具有较大的影响力,这意味着一支更大的团队将用更好的装备和技术路径去攻克 BCI 的难关,
9、一旦取得突破性进展,将对植入式脑机接口技术的成熟和推广起到重要作用,也使公众接受这一技术具有更强的说服力,从而为脑机接口的大规模人体应用、甚至走向增强性应用开辟道路。因此,这一申请获批的意义重大,甚至被称为“里程碑事件”。脑机接口技术不仅有着广泛的现实用途,还包含难以估量的潜在价值,因此,一些发达国家纷纷将其视为战略高地而列入优先或重点支持的创新领域,这方面的研究机构和团队不断组建,他们中较为著名的有安德森(Richard Andersen)、多 诺 霍、肯 尼 迪(Phillip Kennedy)、尼科莱利斯(Miguel Nicolelis)和施瓦茨(Andrew Schwartz)等人的
10、研究团队。尤其是在2016 年埃隆马斯克创建 Neuralink 前后,世界各地诞生了大量的脑机接口创业公司,IBM、高通等科技企业巨头纷纷涌入这一领域,国内也涌现了如博睿康、宁矩科技、脑陆科技、强脑科技(BrainCo)等脑机接口研发公司,当然还有不少国内研究机构和大学(如中国科学院、清华大学、浙江大学、西安交通大学、华南理工大学、电子科技大学、国防科技大学等)的脑机接口研究团队和实验室相继成立,并不断取得研究和实验进展。由此,脑机接口的研发已经成为“一个爆炸式增长的领域,涉及遍布世界几百个研究团队。BCI 的研究令人兴奋,而且其潜力吸引了许多年轻的科学家与工程师进入这个充满活力的群体”。在
11、这一背景下,作为脑机接口技术当代开创者之一的米格尔尼科莱利斯甚至认为:“一个脑机接口的时代即将到来。”脑机接口技术在发展中需要攻克的难题脑机接口技术虽然发展迅速,但也存在许多有待攻克的难关,其中既包括技术本身的难关,也包括人文社会方面的难题。首先,在技术上,目前的脑机接口还有许多技术局限,尤其是受信号获取的难度和精度的限制,使得如何处理嘈杂的电信号、获得更多更准的脑信号,成为需要攻克的首要技术难题。大脑是一个复杂的生物器官,所产生的脑电信号非常微弱,其中只有一小部分与人的意图和思想有关,且常常受到噪声的干扰,因此,需要研发有效的信号滤波和特征提取技术,来准确地采36特别策划Specials集有
12、用的信号。此外,由于不同人的大脑结构和功能具有差异,因此,还需要寻求更加个性化和更具适应性的信号采集和分析方法,以最大限度地提高信号的准确性和实用性。植入式 BCI 与非植入式 BCI 相比,虽然可以获得更准确的脑信号,但植入的电极可能会引起免疫反应和组织损伤,由此导致植入的电极在时间上的不稳定性和脑组织的退化,同时引起脑电信号质量的下降。因此,解决植入式电极的安全性和长期使用中的稳定性难题,也是当前脑机接口技术研究的热点。其次,如何识别和解释 BCI 所采集到的不同类型和模式的脑电信号,从而理解大脑的思想和意图,并在此基础上将脑信号转化为有用的信息,这是一个需要重点攻克的难题。破解这一难题需
13、要发展高效的解码技术。人工智能算法是脑机接口解编码的关键技术,它对于识别和解释脑信号并转换成相应的命令具有决定性作用。高效的算法可以提高信号处理的准确性和效率,从而提升脑机接口系统的性能。常见的脑机接口信号分析算法包括人工神经网络、贝叶斯卡尔曼滤波、遗传算法等,尤其是使用深度学习算法来处理脑电信号,可以大幅度提升信号识别和分类的准确率。当然,目前的算法技术在脑机接口应用中存在一些不适应的方面,如一些算法虽然准确率高,但是计算复杂度较高,导致实时性较差,从而影响用户体验;还有一些算法在处理非线性问题时表现不佳,需要使用更复杂的算法来解决这类问题;此外,大脑信号的采集和处理往往受到多种因素的影响,
14、目前的算法对于处理干扰因素的鲁棒性(即系统的稳健性稳定性)较差,因此,需要研发和使用更具鲁棒性的算法来进行处理,凡此种种,表明需要提高脑机接口的性能,一个重要的方面是在算法设计和优化上下功夫,其中包括通过算法融合来不断提高算法的水平,因为不同的算法可能对不同类型和模式的脑信号具有不同的敏感性和精度,将多种算法组合使用可以提高信号的识别和命令转换的准确性和鲁棒性,例如,将支持向量机和贝叶斯分类器进行组合使用,就可以提高信号的分类精度。再次,研发出更加友好的人机交互界面是需要攻克的技术难题。目前的脑机接口设备通常需要对用户进行额外的长时间的训练,才能使其形成高度集中的注意力,从而产生足够强的脑信号
15、才可以被电极所采集,这样的培训极易使用户产生不适、疲劳感,以及因挫败而产生失望感。一些人(约占培训人群的 20%)即使经过了长期的训练也无法产生具有可分性的特征电位,因而无法使用特定类型的 BCI 系统,这部分人被称为“BCI盲”。而对于文字输入的脑机接口,使用者通常要经过一到五个月的训练后才能达到 70%的正确率,这些现象表明,目前的脑机交互界面具有使用困难、反应滞后等低效现象,运用中既繁琐又难以上手,因此大大限制了脑机接口的使用范围和效率。只有通过开发更简单易用,即用户友好的交互界面来不断改善使用体验和效果,才能克服因交互界面的不完善所带来的问题。解决这些技术难题,需要不同领域的专家进行跨
16、学科协作,包括神经科学和生理学领域的专家对人类大脑结构和功能的研究,以便理解脑活动模式和信号传递过程;也包括计算机科学和机器学习领域的专家,他们致力于开发和优化算法,来精准识别脑信号并将其转换为可执行的命令;还包括生物医学工程和材料科学领域专家的支持,由其研发更好的植入式电极和信号传递设备,并保证植入手术的安全性和稳定性。最后,脑机接口的研发和使用还面临多种需要解决的人文社会方面的问题,尤其是伦理难题。需要哲学和社会科学领域尤其是伦理学的专家一起来思考脑机接口技术的相关问题,以确保这一前沿技术的应用合情合理合规。多名伦理学家、神经科学家和医生曾在Nature 上联名发文呼吁,要求公众关注脑机接
17、口技术中的安全性、知情同意、隐私、公平、主体性和身份认同感等伦理问题,结合这一呼吁以及近年来的新发展,可以将这类难题归结为以下几个方面。一是高性能与高风险之间的平衡难题。如上所述,获取更高精度的脑信号是提高脑机接口性能的前提,而采用有创伤的植入技术则是当前提高信号精度的不二选择,但这通常会给身体带来较大的安全风险,比如,可能会导致手术创伤、出血、感染等;长期安置在大脑中的设备可能会对大脑产生影响,如引发脑组织的炎症和神经退化,还可能导致元器件的功能弱化,从而影响信37号的质量和传输的准确性,导致脑机接口系统的操作失误,增加许多难以预料的风险。而安全性较好的非植入式脑机接口,因为采集的信号精度不
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