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南方都市报|北大教授谈人机结合与智能假肢：运动意图识别仍是难题


北京联盟_本文原题：北大教授谈人机结合与智能假肢：运动意图识别仍是难题
南都讯 实习生周姝祺 采访人员冯群星 2019年2月 ， 好莱坞电影《阿丽塔：战斗天使》在国内上映 。 女主阿丽塔由人类的大脑和机械的身体组成 ， 动作灵活 ， 战斗力极强 。 这种半是肉体半是机器的生命 ， 有一个特别的学名叫“赛博格”（cyborg） 。 它曾被认为只属于科幻的世界 ， 如今却也已走进现实的生活 。 不过想要真正让人类变得像阿丽塔一样 ， 还有很多现实的问题亟待解决 。
10月22日 ， 2020中国计算机大会在北京召开 。 在23日举办的“第四届中日韩（CJK）适老助残技术论坛”上 ， 北京大学康复工程研究中心主任、工学院教授王启宁介绍了当下“赛博格”需要突破的技术难点 。
“赛博格”这一术语最早可以追溯到1960年 ， 由两位美国科学家曼弗雷德·克莱恩斯（Manfred Clynes）和南森·克莱恩（Nathan S.Kline）提出 。 据王启宁介绍 ， 不同于仿生机器人 ， “赛博格”简单来说是人与机械系统的互相嵌合 。 “机器人不再是身边的装置 ， 而是身体上的装置 ， 是人的一些器官被机器取代 。 ”
器官被机器取代实际上早已出现 。 目前在医学领域使用的人工耳蜗、心脏起搏器都是人与机械合并的尝试 。 但是在安装假肢等需要实现强人机耦合的部分 ， 想让人与机器和谐运转 ， 还面临着交互动力学、运动意图识别等问题 。
王启宁介绍 ， 运动意图识别是指在复杂的实际环境中准确地获取神经中枢的运动意图信息 ， 并据此来控制假肢 ， 使穿戴机器肢体的人自然流畅地运动 。
“从本质上来说 ， 运动意图识别的核心内容是获取大脑到脊髓、到外周神经、到运动表达整个链路上的不同时间和空间的数据信息 ， ”王启宁说 ， 这些信息存在时间和空间两类问题 ， 佩戴者的时间和空间分配率都要达标 。
时间性问题是指在传送中枢神经信号时存在的时延 。 据悉 ， 目前国际上智能假肢领域多采用基于肌肉电信号而非脑电信号来识别人体运动意图 ， 这种方法的信号不是直接来自中枢神经 ， 只是肌肉运动产生的效应 ， 可满足对运动意图识别的实时性需求 。 但是它容易受肌肉状态、穿戴时间等因素干扰 ， 对运动意图识别的准确率达不到实际需求 。
而空间性则是对脑部神经的精确刺激 。 王启宁介绍 ， 磁共振技术可以精确到脑部的位置 ， 让空间性得到满足 ， 但是不能够做到实时的运动意图识别 。
南方都市报|北大教授谈人机结合与智能假肢：运动意图识别仍是难题
本文插图

王启宁在论坛上介绍运动意图识别的难点 。 图/AI前哨站
王启宁还提到了“赛博格”在实际助残时面对的现实困境 。
“很多残疾人他很想走出来 ， 想穿好的假肢 ， 但是传统的假肢有各种各样的问题 ， ”王启宁说 。 传统的假肢关节角度、阻尼不可自主调节 ， 只能在有限范围内转动 ， 并且没有动力输出 。 想实现到“赛博格”这样的程度 ， 需要依靠智能动力假肢 。
中国科学院心理研究所副研究员王甦菁开着他的代步车也参加了此次论坛 。 他被媒体称为“中国版霍金” ， 因出生时不幸脑瘫 ， 无法站立 ， 只能依靠代步车出行 。
他最关心的是外骨骼机器辅助行走的难点 。 现有的假肢已经能够帮助残疾人跳舞、打篮球 ， 但是对于像他这样四肢俱全而瘫痪的人来说 ， 安装假肢不切实际 ， 更多需要外骨骼辅助行走 。
王启宁说：“假肢和残疾人是强耦合关系 ， 它必须紧紧贴在人身上 ， 而外骨骼是弱耦合关系 ， 当瘫痪患者肢体还在时 ， 肢体有时候会阻碍机器的运动 。 所以未来还要在这条路上走很长的路 ， 我们都在努力 。 ”
【南方都市报|北大教授谈人机结合与智能假肢：运动意图识别仍是难题】


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