脑机接口前沿——脑电 EEG

本文来自 PingWest 品玩特约作者啸语,首发于他的同名微信公众号。“原创技术观察,写给万分之一的创新者”。

现阶段脑机接口的主要目标是通过电极读取运动皮层的电信号,从而控制鼠标光标、机械手臂,或者电刺激控制人体肌肉运动。

脑机接口具有改变人与人交互方式的潜在价值。有人通过统计发现,脑机接口速度的进步也体现了指数定律:2002年,人们能够发送每分钟2比特到计算机。四年后上升到40比特,也就是说每分钟五个字母。如果以这个速度继续, 2020年脑机接口的通信速度将与讲话相当。意识增强通信的效率将要超过谈话这一点,也可以在美国国家科学基金会和美国商务部在2002年发表的报告《强化人类的技术汇总》中提到:类似技术“可以作为讲话的补充,当需要最大限度提高意识交流效率的时候甚至取代谈话”。当脑联网让机器比声带更快的沟通思想,人与人之间的交流速度超过人脑思维本身的时候,就必须用人工智能对于人脑进行交流辅助。

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浙江大学的增强老鼠感知觉实验

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华裔科幻作家特德·姜的《人类科学之演变》(原文标题为 Catching crumbs from the table,接住桌子上的碎屑 )写到:“但是当超人(metahumans)开始主宰研究领域以后,他们的许多研究成果只有通过DNT(数字神经转换器 digital neural transfer)才能理解。这种情形愈演愈烈,即使是最优秀的原始人也看不懂超人的研究成果了。最后,学术刊物只能进行二手翻译。”

对于这项技术的一切负面担忧,都在证明加大神经接口领域投入的重要意义,因此本系列对于该领域比较有潜力的技术方向进行分类初步介绍。

  • 非侵入式脑机接口

脑机接口需要读取大脑皮层的神经活动信号,并进行分析。读取信号的原理可以在下图总览,具体可以分为两类,非侵入式脑机接口和侵入式脑机接口,区别在于是否需要植入传感器。

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其中门槛最低,也是消费级玩具最多的脑电图(EEG),只能测量大量神经细胞电活动的叠加电位,即所谓的“脑波”,而无法检测更具体的神经信号,空间分辨率非常低。雪上加霜的是,由于颅骨对信号的衰减作用,因此隔着颅骨很难读取到有用的脑活动信号,并且大脑几百亿个细胞的电活动,是不可能仅靠外面几个电极推算出来的,基于脑电图(EEG)的非侵入式脑机接口如果想达到上图其他技术的分辨率,就像“在沙尘暴中利用几个或者几十个像素的相机,通过拍摄一个人的影子来判断这个人的长相”一样困难,所以脑机接口技术真正的进步要指望的并不是某些玩具生产商。

尽管如此,通过检测最粗糙的脑电位信号,DARPA(美国国防部先进计划研究署)也能实现一些超出玩具的、真正提高生产力的应用案例,下面列举两个:

加速学习计划Accelerated Learning

加速学习计划(The Accelerated Learning program )主要专注于非侵入性测量与任务学习相关的神经和其他生理数据,最终目标是实现个人学习效率翻倍。先进大脑监测公司(Advanced Brain Monitoring, Inc.)开发了一套自适应和交互式的神经教育技术 (交互式神经教育技术 Interactive Neuro-Educational Technology, or I-NET®) 以加快技能学习,并且将这些工具纳入名为自适应峰值性能训练 (Adaptive Peak Performance Trainer,APPT®) 的闭环系统。

实验任务采用步枪射击训练,同时了包括课堂学习和实际操作,要求感官、 运动、 和认知技能。APPT®系统利用了学习阶段的脑电图、 心电图 、 呼吸速率和眼动追踪特征。该系统可以通过推导生理状态变化的集成算法,为受训者提供连续的实时生理监测和反馈 (视觉、 听觉或触觉) 。初步研究表明,对比参照组,I-NET/APPT的使用可以提高两到三倍的新兵学习效率

神经技术提升情报分析 Neurotechnology for Intelligence Analysts (NIA)

神经技术提升情报分析(Neurotechnology for Intelligence Analysts)计划的目标是利用非侵入式脑电位记录,开发新型脑机接口系统,以显著提高图像情报分析的效率。卫星和无人机侦查能力的不断提升,产生了庞大的图像数据,因此带来了利用有限的分析资源进行快速有效图像搜索和分析的挑战。在大范围俯拍照片上寻找目标的现行操作流程极为费时费力,并且目前的计算机视觉方案对比人类视觉系统的目标检测能力,还有相当大的差距。

当人看到感兴趣目标时候,会产生事件相关电位P300,一般延迟在300毫秒。把卫星图片切割成小部分,以每秒钟0.5-10张的速度播放给图像分析员,通过EEG记录脑活动。随后目标可能性最高的图片进行最终审查和评估。除了提高分析效率,更重要的是,脑电位信号与目标细节无关,也就是说NIA计划开发的脑机接口系统能够随时适用于各种目标的搜索。因此省去了计算机视觉方案检测新目标所需要的繁琐参数调整。在利用超过40名专业图像分析员进行的正式评估当中,对比传统的图像分析流程,NIA系统实现了分析效率提升10倍,而不损失目标检测灵敏度。

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NIA的工作流程:对于俯拍图像进行分割,通过脑电快速检测筛选目标。

(这个原理对于中国也有参考价值,比如用于提高鉴黄师的工作效率,让唐马儒同学少加班。虽然百度大脑的鉴黄效果比当年的绿坝给力太多,但是人力鉴黄暂时还无法淘汰。不过特殊内容产生的诱发兴奋电位可能持续时间过长,会不会产生干扰这一点需要进行实验)

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