癱瘓男子用他的思想力量控制著一只機械臂

一個結合人工智能和機器人技術的新開發系統一直在幫助一名男子四肢癱瘓將他的思想轉化為機械手臂運動——包括抓握和釋放物體——系統運行了七個月，沒有進行重大調整。

這遠遠超出了這些設置在必須重新校準之前通常持續幾天的時間——根據加州大學舊金山分校 （UCSF） 研究團隊的說法，這顯示了該技術的前景和潛力。

至關重要腦機接口（BCI） 系統是用于將特定大腦信號與特定運動相匹配的 AI 算法。該男子能夠在想象的同時實時觀察機器人手臂的運動，這意味著可以快速糾正錯誤，并且可以通過機器人動作實現更高的準確性。

“人類和 AI 之間的這種學習融合是這些腦機接口的下一階段，”說來自加州大學舊金山分校的神經學家 Karunesh Ganguly。“這就是我們實現復雜、栩栩如生的功能所需要的。”

僅憑引導機械臂思考，這個人就可以打開一個櫥柜，拿出一個杯子，把它放在飲料分配器下面。該技術具有巨大的潛力，可以支持殘障人士采取各種行動。

在研究過程中的發現中，該團隊發現與運動相關的大腦模式的形狀保持不變，但它們的位置隨著時間的推移而略有漂移——這是認為會發生隨著大腦學習和獲取新信息。

AI 能夠解釋這種偏差，這意味著系統不需要頻繁地重新校準。更重要的是，研究人員相信，隨著時間的推移，設置的速度和準確性可以得到提高。

“值得注意的是，這里的神經假肢完全處于意志控制之下，沒有機器的幫助，”寫研究人員在他們發表的論文中。

“我們預計，基于視覺的輔助可以顯著提高性能，特別是對于復雜的對象交互。”

這不是一個簡單或廉價的系統，它使用大腦植入物和一種稱為皮層電圖（ECoG） 來讀取大腦活動，以及一臺可以將該活動轉化為機械手臂運動的計算機。

然而，事實證明，我們現在擁有的技術可以查看哪些神經模式與哪些身體行為的想法有關——并且即使這些模式在大腦中移動，也可以被跟蹤。

我們也看到了類似的系統發聲給那些不能再說話的人，并幫助一個四肢癱瘓的人博國際象棋。還有很多工作要做，但隨著技術的不斷改進，更復雜的作將成為可能。

“我非常有信心，我們現在已經學會了如何構建系統，并且我們可以讓它發揮作用，”說甘古利。

該研究已發表在細胞.

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