瘫痪男子用他的思想力量控制着一只机械臂

一个结合人工智能和机器人技术的新开发系统一直在帮助一名男子四肢瘫痪将他的思想转化为机械手臂运动——包括抓握和释放物体——系统运行了七个月，没有进行重大调整。

这远远超出了这些设置在必须重新校准之前通常持续几天的时间——根据加州大学旧金山分校 （UCSF） 研究团队的说法，这显示了该技术的前景和潜力。

至关重要脑机接口（BCI） 系统是用于将特定大脑信号与特定运动相匹配的 AI 算法。该男子能够在想象的同时实时观察机器人手臂的运动，这意味着可以快速纠正错误，并且可以通过机器人动作实现更高的准确性。

“人类和 AI 之间的这种学习融合是这些脑机接口的下一阶段，”说来自加州大学旧金山分校的神经学家 Karunesh Ganguly。“这就是我们实现复杂、栩栩如生的功能所需要的。”

仅凭引导机械臂思考，这个人就可以打开一个橱柜，拿出一个杯子，把它放在饮料分配器下面。该技术具有巨大的潜力，可以支持残障人士采取各种行动。

在研究过程中的发现中，该团队发现与运动相关的大脑模式的形状保持不变，但它们的位置随着时间的推移而略有漂移——这是认为会发生随着大脑学习和获取新信息。

AI 能够解释这种偏差，这意味着系统不需要频繁地重新校准。更重要的是，研究人员相信，随着时间的推移，设置的速度和准确性可以得到提高。

“值得注意的是，这里的神经假肢完全处于意志控制之下，没有机器的帮助，”写研究人员在他们发表的论文中。

“我们预计，基于视觉的辅助可以显著提高性能，特别是对于复杂的对象交互。”

这不是一个简单或廉价的系统，它使用大脑植入物和一种称为皮层电图（ECoG） 来读取大脑活动，以及一台可以将该活动转化为机械手臂运动的计算机。

然而，事实证明，我们现在拥有的技术可以查看哪些神经模式与哪些身体行为的想法有关——并且即使这些模式在大脑中移动，也可以被跟踪。

我们也看到了类似的系统发声给那些不能再说话的人，并帮助一个四肢瘫痪的人博国际象棋。还有很多工作要做，但随着技术的不断改进，更复杂的作将成为可能。

“我非常有信心，我们现在已经学会了如何构建系统，并且我们可以让它发挥作用，”说甘古利。

该研究已发表在细胞.

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