本文摘要：你还并未准备好庆贺一项新技术，它已开始走进实验室主动亲吻你，比如脑机模块。近日，一项脑机接口技术大赛在2018世界机器人大会掉落帷幕。与此同时，在中国电子学不会近日发布的《新一代人工智能领域十大最不具成长性技术未来发展（2018—2019）》里，智能脑机交互赫然在列。 随着科技潮流滚滚向前，脑机接口技术或许呼之欲出。问题是，它何时复活你我身边？用意念掌控机器脑机模块，经常被全称为BCI。

你还并未准备好庆贺一项新技术，它已开始走进实验室主动亲吻你，比如脑机模块。近日，一项脑机接口技术大赛在2018世界机器人大会掉落帷幕。与此同时，在中国电子学不会近日发布的《新一代人工智能领域十大最不具成长性技术未来发展（2018—2019）》里，智能脑机交互赫然在列。

随着科技潮流滚滚向前，脑机接口技术或许呼之欲出。问题是，它何时复活你我身边？用意念掌控机器脑机模块，经常被全称为BCI。它是指通过在人脑神经与具备低生物相容性的外部设备间创建必要相连通路，构建神经系统和外部设备间信息交互与功能统合的技术。

非常简单来说，就是构建用意念掌控机器。它意味著，人与机器的主要交互方式，除了手工输出，以及近几年蓬勃发展的人工智能语音交互之外，还可以必要通过大脑向机器放指令。“之前的嵌入式都必须外周肌肉组织参与。比如敲打键盘必须用手指，语音交互必须嘴部肌肉，而脑机接口技术则不倚赖肌肉组织，它是靠必要萃取大脑神经信号来掌控外部设备。

”清华大学医学院生物医学工程系教授高小榕拒绝接受科技日报记者专访时说。高小榕讲解，目前的脑机接口技术可以分成两类，一类是入侵式，比如在大脑中植入芯片，还有一类为非入侵式，比如戴着上可以收集脑电波的头盔或帽子。“2018年世界机器人大赛——BCI脑控类”赛事所用于的脑机接口技术就归属于非入侵式。运动员们用于的设备叫作“脑电帽”，这种帽子呈圆形网状结构，帽子上布满收集脑电波信号的传感装置。

比赛之前，运动员们不会戴着好脑电帽，为了确保脑电帽更佳地收集到脑电波信号，工作人员不会拿着类似于注射器的装置，向脑电电极内一一流经导电胶。这次比赛比的不是脑机接口技术本身，而是运动员用于脑机接口技术的技能。

也就是说，运动员们用于的脑机模块设备是一样的，他们的成绩各不相同用大脑操纵脑机模块设备的能力，分别测试大脑有所不同区域操纵脑机模块设备的能力。点字，大脑可以比手快在世界范围内，脑机接口技术于是以获得引人注目的进展，它容许大脑与机器展开可行性交互。比如“2018年世界机器人大赛——BCI脑控类”赛事的顶叶脑机赛事项目测试的是运动员通过大脑活动在电脑上输入目标字符的能力。

比赛时，电脑屏幕上不会排序出有有所不同字符，运动员必须将注意力集中于在期望自由选择的目标字符上。对目标字符的留意不会展现出为大脑活动，脑机模块设备不会捕捉到脑电波信号，最后将目标字符输入在电脑屏幕的任务框内。

“它比的就是哪位运动员的注意力更加集中于，哪位运动员的脑电波信号更加强劲。”高小榕也是这次大赛的裁判长，他告诉他记者，顶叶脑机赛事项目展现出最差的运动员可超过0．4秒钟输入一个字符，早已比很多人用手点字要慢。除了点字，脑机接口技术还可以确实构建用大脑操纵机器，使其动起来。

法国科学院院士、法国国家科学研究院与日本产业技术综合研究所机器人牵头实验室主任阿卜杜勒—拉赫曼·切达讲解，通过训练大脑神经的对系统，可以利用脑机模块设备已完成诸如让鼠标向左或向右移动的任务。其过程是让人的大脑去想象鼠标往左或往右移动，脑机模块设备在捕捉到大脑信号后，机器不会依据指令产生对系统。阿卜杜勒—拉赫曼讲解，在经过几个月的训练之后，体验者可以构建用意念来流畅地掌控机器臂寄送饮料。“在训练的过程中，大脑不会产生一些特定的信号模式，机器人不会解读这种信号。

”阿卜杜勒—拉赫曼说道。“脑机接口技术现在于是以经历从实验室展示到实际应用于的切换阶段。”高小榕说道，比如现在早已可以构建用脑机接口技术进汽车，只不过进得比较慢而已。

10至20年或能普及未来，脑机接口技术的应用于场景将不会十分普遍。高小榕讲解，第一类是教育，比如训练学生集中于注意力。

第二类是医疗领域，比如协助日渐冷症患者或残疾人士更加便利地操纵智能设备。第三类是让正常人的能力获得更佳充分发挥，比如用意念操纵电脑或进汽车等等。但目前来看，脑机接口技术还面对诸多发展瓶颈。首先，脑机模块设备的用于并不是很便利。

比如在“2018年世界机器人大赛——BCI脑控类”赛事现场，观众想体验脑机接口技术，必须先洗整洁头发，戴着上脑电帽，再行让工作人员往脑电电极与头皮认识部分流经导电胶，导电胶杀掉后还必须新的流经，整个过程较为繁复。再者，用于脑机模块设备的过程也十分花费脑力。一位参与此次脑触赛事的运动员告诉他记者，由于在比赛过程中环境喧闹，必须运动员注意力十分集中于，以让脑电波信号被脑机模块设备检测到，所以一段时间后大脑不会深感很疲乏。

阿卜杜勒—拉赫曼指出，我们不该只逗留在用于脑机接口技术传输低级别的指令，而要用脑机接口技术猜测和预见人类的意图，这样就可以让机器人流畅并有计划地已完成任务。而这则十分依靠于脑科学的进展。

“目前脑科学领域的进展功能障碍，我们还必须在大脑信号检测上构建突破。”阿卜杜勒—拉赫曼说道。

高小榕告诉他记者，正如在芯片领域一样，脑机接口技术也不存在“摩尔定律”，就是其主要技术性能每3年刷一倍。十几年前，用于脑机模块设备每分钟不能输入20比特，而在这次比赛上展现出最差的运动员每分钟可以输入大约700比特。几年前，人工智能语音模块还是新鲜事物，如今用语音操纵智能手机、电脑、音箱等设备早已十分少见。

脑机接口技术何时也能像前者一样在生活中触手可及？高小榕的问是，10到20年左右。

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