早期的計(jì)算機(jī)通訊中，計(jì)算數(shù)據(jù)是通過打孔輸入或快速移動(dòng)的紙帶，從那時(shí)起，我們一直在使用打字設(shè)備。后來開發(fā)了越來越多的人機(jī)交互方法。

觸摸屏現(xiàn)在統(tǒng)治我們的數(shù)字生活，但如果我們可以將計(jì)算與自己直接相連，我們就可以將腦海中的信息直接輸入到計(jì)算機(jī)當(dāng)中。腦機(jī)接口一路走來的發(fā)展就是旨在做到這一點(diǎn)哦。

腦機(jī)接口，有時(shí)也稱作“大腦端口”direct neural interface或者“腦機(jī)融合感知 ”brain-machine interface，它是在人或動(dòng)物腦（或者腦細(xì)胞的培養(yǎng)物）與外部設(shè)備間建立的直接連接通路。

在單向腦機(jī)接口的情況下，計(jì)算機(jī)或者接受腦傳來的命令，或者發(fā)送信號到腦（例如視頻重建），但不能同時(shí)發(fā)送和接收信號。而雙向腦機(jī)接口允許腦和外部設(shè)備間的雙向信息交換。

腦機(jī)接口具有侵入式、非侵入式和半侵入式等三種實(shí)現(xiàn)形式。

侵入式腦機(jī)接口，是指通過手術(shù)等方式直接將電極植入到大腦皮層。這樣做的好處是可以直接從大腦皮層獲取信息，避免神經(jīng)信號因?yàn)檫h(yuǎn)距離傳輸而衰減，通過這種技術(shù)記錄到的信號具有極高的信噪比和良好的分辨率。

但問題也很明顯：首先，植入手術(shù)過程存在著一定的風(fēng)險(xiǎn)；其次，電極也很難精確地植入到對應(yīng)的腦區(qū)；隨著時(shí)間的推移，電極也會(huì)被疤痕組織覆蓋，這樣神經(jīng)信號就會(huì)大幅衰弱，需要重新植入。

非侵入式腦機(jī)接口，則是指無需通過侵入大腦，直接從人的頭皮表面記錄神經(jīng)信號。這種方式的好處是對人體損害小，避免了昂貴和危險(xiǎn)的手術(shù)，而且相較于有創(chuàng)腦機(jī)接口，人類可以節(jié)省大量的訓(xùn)練時(shí)間。

但問題在于，由于是在腦外，獲得的神經(jīng)信號更容易受到噪聲的干擾，在強(qiáng)度上遠(yuǎn)不如有創(chuàng)腦機(jī)接口。

半侵入式腦機(jī)接口，需要通過手術(shù)將腦機(jī)接口植入到顱腔內(nèi)，但是在大腦皮層之外。雖然其獲得的信號強(qiáng)度及分辨率弱于侵入式，但是卻優(yōu)于非侵入式，同時(shí)可以進(jìn)一步降低免疫反應(yīng)和愈傷組織的幾率。近期針對這種方式的研究尚無重大進(jìn)展。

美國加州大學(xué)舊金山分?？茖W(xué)家約瑟芬·馬金及其同事，盤點(diǎn)了機(jī)器翻譯領(lǐng)域的最新進(jìn)展，并利用這些方法訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將神經(jīng)信號直接映射為句子。

研究中，4名受試者此前顱內(nèi)均被植入了用以監(jiān)測癲癇的電極，電極會(huì)將他們大聲讀出句子時(shí)的神經(jīng)活動(dòng)記錄下來。

之后，這些記錄被添加到一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，從而將規(guī)律性出現(xiàn)的神經(jīng)特征表示出來，這些神經(jīng)特征可能與言語的重復(fù)性特征（比如元音、輔音或發(fā)音器官接收的指令）相關(guān)。

接著，另一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐字解碼這種算法，形成句子。還發(fā)現(xiàn)，明顯參與言語解碼的腦區(qū)同樣參與言語生成和言語感知。

盡管該研究成果還未落地，但不可否認(rèn)的是，若BCI商業(yè)化得以實(shí)現(xiàn)，無論是在醫(yī)療或是人工智能等高科領(lǐng)域，都將引發(fā)巨變。

隨著全球老齡化的加快，人類易患有神經(jīng)退行性疾病，加上虛擬VR游戲的普及率逐漸提高，在治療癱瘓患者，神經(jīng)系統(tǒng)疾病，睡眠障礙以及研究神經(jīng)科學(xué)等使用場景下，BCI設(shè)備的作用也愈加凸顯。

2019年，醫(yī)療終端占BCI市場最大份額，達(dá)到37.8%，其中又以北美地區(qū)份額最大，約占42.3%。有專家預(yù)計(jì)，未來BCI需求將大幅提升。

不論是國內(nèi)還是國外，目前對于腦機(jī)接口的探索大多還在臨床試驗(yàn)期，并且不論是產(chǎn)品還是相關(guān)研究都需經(jīng)歷兩個(gè)階段的挑戰(zhàn)：

第一個(gè)是“從腦到機(jī)”，也就是將大腦的輸出準(zhǔn)確地傳輸?shù)綑C(jī)器中，目前業(yè)內(nèi)已經(jīng)有了一些研究成果及相關(guān)產(chǎn)品出現(xiàn)。

第二個(gè)是“從機(jī)到腦”，這方面的研究要緩慢許多，原因就是目前神經(jīng)科學(xué)對于神經(jīng)編碼的具體方式還處于未知狀態(tài)，而由機(jī)到腦對神經(jīng)編碼知識的需求要遠(yuǎn)大于從腦到機(jī)。

盡管神經(jīng)科學(xué)在單神經(jīng)元的研究逐漸明朗，但人類本身對于大腦各種神奇之處的探索能力依然有限。

注：文章為EDA365電子論壇公眾平臺（ID：eda365wx）原創(chuàng)文章，如需轉(zhuǎn)載，請聯(lián)系小編申請。