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打字|截瘫患者“意念打字”登火了：速度接近常人敲键盘 准确率99.2%( 二 )


最后，算法基于上述信息预测用户所想象的字母，并将该预测实时输出 。
基于上述原理，研究团队的做法是：
对一个原本为语音识别而开发的机器学习算法进行改写，
构建一个数据集（数据集中包含与每个字母相对应的神经活动模式），
使用数据集来训练分类算法 。
据 Nature 介绍：
为评估手写的神经表征，受试者需要按照电脑屏幕给出的指令一次 “手写” 一个字符，每个字母重复 27 次试验 。
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研究表明：
上述算法在有限的训练数据下也能很好地运行，但随着神经活动模式的改变，可能需要做进一步的研究，以使该设备在其生命周期内保持稳定的性能 。
值得一提的是，论文一作 Frank Willett 博士还通过推特表示会将整个研究的代码和神经数据开源 。
下图为此次植入患者大脑的微型电极阵列，据了解，参与试验的患者为一名 65 岁男性，颈部以下因脊髓损伤而瘫痪，研究团队在患者与右臂运动相关的大脑区域内放置了两枚微型电极 。
写在最后
这一研究无疑是一次重要突破 。
Nature 表示：
这一突破拓宽了侵入式脑机接口应用落地的前景，使用了机器学习方法，为脑机接口技术的改进提供了一条乐观的思路 。
加州大学伯克利分校神经工程师 Jose Carmena 表示：
尽管技术还处于起步阶段，但这仍是一大进步 。
美国国立卫生研究院脑科学计划主任 John Ngai 表示：
这一研究代表了脑机接口和机器学习发展的重要里程碑，为未来改善神经损伤和瘫痪患者的生活提供了重要基础 。
国内有专家表示：
相比于 Neualink 的研究成果，这一研究可以说是真正的技术创新 。原因在于，Neualink 的优势在于神经界面能够高通量地无线传输神经信号，但（猴子打游戏）任务属于一维控制，其实是非常简单的 。
当然，上述褒奖之外，我们也要意识到，脑机接口仍有很大的发展空间 。仅针对这一研究，Nature 就提出了潜在发展路径：
在 26 个英文字母中，有这样几个字母的书写方法相似（r、v 和 u），因此较难分类 。但在其他语言中，比如泰米尔语就存在有 247 个相似字母，可能比起英语很难分类 。因此，该方法如何能扩展到或转换为其他语言，是科学家们后续需要思考的问题 。
华盛顿大学生物工程系专家 Pavithra Rajeswaran、华盛顿大学电气和计算机工程系专家 Amy L. Orsborn 一致认为：
将电极植入大脑的费用和风险是否合理仍需论证 。
众所周知，在脑机接口领域，包括 Neuralink 在内的国外企业已有了一定进展；进入 2021 年，国内多家脑机初创企业也加速融资、腾讯阿里等大厂亦有相关布局 。而在学术方面，浙江大学、TCCI（陈天桥雒芊芊研究院）等科研院所近两年也做出了重要科研进展 。
脑机接口技术日新月异，未来还将如何进步，我们拭目以待 。
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打字|截瘫患者“意念打字”登火了：速度接近常人敲键盘 准确率99.2%
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