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Facebook為腦機接口擲下一枚風暴級棋子,直接從大腦中解讀語音

2019-08-03

硅谷“鋼鐵俠”馬斯克剛剛上演了一場腦機接口秀,,本周二,扎克伯格的Facebook也火速拋出了腦機項目研究新進展:將人腦的思維解碼為文字語言,。

腦機接口,一個看似很“賽博朋克”的技術,正在被推向新的發(fā)展高潮,而我們正在將科幻故事變成現(xiàn)實,。

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Facebook腦機項目,,讀懂你的大腦

兩年前的F8大會上,F(xiàn)acebook首次對外展示了“大腦打字”項目,,目標是通過非侵入式硬件創(chuàng)建一個無聲語言系統(tǒng),能夠直接從你的大腦讀取信號來打字,,速度可達每分鐘100詞,,是人們在智能手機上打字速度的五倍。

隨之而來的是不少神經(jīng)科學家的質(zhì)疑,,因為將腦電波轉換為文字已經(jīng)是技術難題,,更何況要快于我們的打字速度。

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據(jù)了解,,這項研究早期是由Facebook的創(chuàng)新硬件部門Building 8負責,,這個神秘的團隊有超過60名科學家和工程師,他們分布在UC San Francisco,、UC Berkeley,、霍普金斯醫(yī)學院、霍普金斯大學應用物理實驗室等機構中,。

去年12月,,F(xiàn)acebook對其進行了重組,把腦機項目轉移到了Facebook Reality Lab團隊(原Oculus Lab團隊),。

本周二,,由該團隊贊助的加州大學舊金山分校研究人員將最新研究結論發(fā)表在《自然通訊》(Nature Communications),結果表明系統(tǒng)可以準確解碼佩戴設備的人聽到和說出的對話詞和短語,。

實驗中,,如果參與者聽到有人問“你喜歡聽哪種樂器”,參與者會在錄制大腦活動時回答“小提琴”或“鼓”等幾種選擇之一,,系統(tǒng)利用腦部活動來判斷參與者是否在聽或說,然后嘗試解碼這些語音,。據(jù)統(tǒng)計,,該系統(tǒng)可以達到61%至76%的準確度。

主要作者和加州大學舊金山分校神經(jīng)外科教授Edward Chang表示,,到目前為止,系統(tǒng)只能識別一組非常有限的詞匯,。

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圖 | Edward Chang

目前,,研究人員與三名正在接受癲癇治療的患者合作測試這項技術,。不過,,F(xiàn)acebook腦機接口計劃的研究總監(jiān)Mark Chevillet表示,,“我們沒有任何實際的產(chǎn)品計劃,因為這項技術是早期階段的研究,?!?/p>

相較之下,,馬斯克的腦機項目Neuralink野心更大:2020年之前將Neuralink的技術在人體上進行測試,“通過‘與AI的融合’來增強大腦,,讓人類與人工智能形成共生關系?!?/p>

學術界+商業(yè)公司合力,,新藍海即將出現(xiàn)

無論是上世紀80 年代英美電視節(jié)目中的著名虛擬人物超級麥克斯,還是把人的思維全盤拷貝到一個最新款的人形機器人上,,圍繞人的大腦和神經(jīng)元的技術總是充滿了神秘的吸引力,,除了科技狂人馬斯克和社交達人小扎之外,還有不少初創(chuàng)公司在路上,。

在2017年發(fā)布的一份《中美首份腦機接口行業(yè)分析》報告中,,列出了當時最受關注度的部分腦機接口公司。

國內(nèi)的話,,互聯(lián)網(wǎng)早期風云人物陳天橋表示要投入10億美元用于腦科學探索,;哈佛大學的華人博士韓璧丞此前在哈佛大學創(chuàng)立了Brainco,試圖攻克腦機接口領域最難的兩個領域:腦電信號的意識解析,、自適應算法(人與算法機器的相互識別),。

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目前,腦機接口主要分為侵入式,、部分侵入式和非侵入式三種類型,。侵入式需要往大腦里植入神經(jīng)芯片、傳感器等外來設備,;非侵入式通常是通過腦電帽接觸頭皮的方式,,間接獲取大腦皮層神經(jīng)信號,包括腦電圖(EEG),、功能性磁共振成像(fMRI)等,。

通常情況下,非侵入式腦機接口設備會偏向于消費級產(chǎn)品,,比如和VR\AR硬件配合使用,。侵入式的則更專注于研發(fā)高精度的腦電測量設備,,產(chǎn)品針對臨床和科研級別的。

不過,,當前腦機接口技術的真正進展,,還是來軍方和科學家。比如美國國防部高級研究計劃局(DARPA)自20世紀70年代以來就一直為腦機接口研究提供資金,,最新的N3腦機接口項目,,目的是在非手術的情況下實現(xiàn)大腦和系統(tǒng)間的通信。

今年4月,加利福尼亞大學舊金山分校的科學家在自然雜志上發(fā)表了一種由神經(jīng)網(wǎng)絡驅(qū)動的新型BCI,,它可以讓患有癱瘓或中風的人以自然語音的速度進行交流,,平均每分鐘150個詞,,這項研究的主要作者Edward F. Chang也是Facebook腦機項目最新研究的主力研究人員。

隨后的6月,,卡內(nèi)基梅隆大學與明尼蘇達大學的研究人員使用非侵入式腦機接口,開發(fā)了有史以來第一個能用意念控制連續(xù)追蹤電腦光標的機械臂,。

在腦機接口的研究上,我們研究的步子越來越快,。

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同時,根據(jù)研究機構Allied Market Research的研究報告,,全球腦機接口市場預計在2020年將達到14.6億美元,,從2014至2020年的年復合增長率為11.5%,。學術界接二連三的科研成果發(fā)布加上商業(yè)公司的快速推進,正在讓腦機接口成為一個潛力巨大的商業(yè)市場,。

最后:

處于初期發(fā)展階段的腦機接口技術本質(zhì)上還是為了“增強”或者“恢復”人自有的一些功能,這一點和當前的外骨骼機器人等產(chǎn)品又有著異曲同工之妙,。

兩年前,一名因脊髓損傷而癱瘓的64歲男子在使用腦機接口(BCI)以每分鐘8個字的速度打字時創(chuàng)下了紀錄,。

這兩年時間,,國內(nèi)外也陸陸續(xù)續(xù)涌現(xiàn)出不少優(yōu)秀的腦機接口研究團隊,但是人類的大腦皮層有上百億個神經(jīng)元,,每個神經(jīng)元又包含數(shù)個到數(shù)萬個分支,,構成龐大精細的神經(jīng)網(wǎng)絡。如何準確地解碼出這些超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡對外釋放的信號仍舊是瓶頸,。


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