你還未準備好迎接一項新技術，它已開始走出實驗室主動擁抱你，比如腦機接口。

　　近日，一項腦機接口技術大賽在2018世界機器人大會落下帷幕。與此同時，在中國電子學會近日公布的《新一代人工智能領域十大最具成長性技術展望（2018—2019）》里，智能腦機交互赫然在列。

　　隨著科技潮流滾滾向前，腦機接口技術似乎呼之欲出。問題是，它何時降臨你我身邊？

　　用意念控制機器

　　腦機接口，常被簡稱為BCI。它是指通過在人腦神經(jīng)與具有高生物相容性的外部設備間建立直接連接通路，實現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)和外部設備間信息交互與功能整合的技術。簡單來說，就是實現(xiàn)用意念控制機器。它意味著，人與機器的主要交互方式，除了手工輸入，以及近幾年興起的人工智能語音交互之外，還可以直接通過大腦向機器發(fā)指令。

　　“之前的人機交互都需要外周肌肉組織參加。比如敲鍵盤需要用手指，語音交互需要嘴部肌肉，而腦機接口技術則不依賴肌肉組織，它是靠直接提取大腦神經(jīng)信號來控制外部設備?！鼻迦A大學醫(yī)學院生物醫(yī)學工程系教授高小榕接受科技日報記者采訪時說。

　　高小榕介紹，目前的腦機接口技術可以分為兩類，一類是侵入式，比如在大腦中植入芯片，還有一類為非侵入式，比如戴上可以采集腦電波的頭盔或帽子。

　　“2018年世界機器人大賽——BCI腦控類”賽事所使用的腦機接口技術就屬于非侵入式。選手們使用的設備叫做“腦電帽”，這種帽子呈網(wǎng)狀結構，帽子上布滿采集腦電波信號的傳感裝置。比賽之前，選手們會戴好腦電帽，為了保證腦電帽更好地采集到腦電波信號，工作人員會拿著類似注射器的裝置，向腦電電極內(nèi)一一注入導電膠。

　　這次比賽比的不是腦機接口技術本身，而是選手使用腦機接口技術的技能。也就是說，選手們使用的腦機接口設備是一樣的，他們的成績?nèi)Q于用大腦操控腦機接口設備的能力，分別測試大腦不同區(qū)域操控腦機接口設備的能力。

　　打字，大腦可以比手快

　　在世界范圍內(nèi)，腦機接口技術正取得引人注目的進展，它允許大腦與機器進行初步交互。

　　比如“2018年世界機器人大賽——BCI腦控類”賽事的頂葉腦機賽項目測試的是選手通過大腦活動在電腦上輸出目標字符的能力。

　　比賽時，電腦屏幕上會排列出不同字符，選手需要將注意力集中在希望選擇的目標字符上。對目標字符的注意會表現(xiàn)為大腦活動，腦機接口設備會捕捉到腦電波信號，最終將目標字符輸出在電腦屏幕的任務框內(nèi)。

　　“它比的就是哪位選手的注意力更集中，哪位選手的腦電波信號更強。”高小榕也是這次大賽的裁判長，他告訴記者，頂葉腦機賽項目表現(xiàn)最好的選手可達到0.4秒鐘輸出一個字符，已經(jīng)比很多人用手打字要快。

　　除了打字，腦機接口技術還可以真正實現(xiàn)用大腦操控機器，使其動起來。

　　法國科學院院士、法國國家科學研究院與日本產(chǎn)業(yè)技術綜合研究所機器人聯(lián)合實驗室主任阿卜杜勒—拉赫曼·切達介紹，通過訓練大腦神經(jīng)的反饋，可以借助腦機接口設備完成諸如讓鼠標向左或向右移動的任務。其過程是讓人的大腦去想象鼠標往左或往右移動，腦機接口設備在捕捉到大腦信號后，機器會依據(jù)指令產(chǎn)生反饋。

　　阿卜杜勒—拉赫曼介紹，在經(jīng)過幾個月的訓練之后，體驗者可以實現(xiàn)用意念來順暢地控制機器臂遞送飲料?！霸谟柧毜倪^程中，大腦會產(chǎn)生一些特定的信號模式，機器人會理解這種信號?！卑⒉范爬铡章f。

　　“腦機接口技術現(xiàn)在正經(jīng)歷從實驗室演示到實際應用的轉換階段。”高小榕說，比如現(xiàn)在已經(jīng)可以實現(xiàn)用腦機接口技術開汽車，只不過開得比較慢而已。

　　10至20年或能普及

　　未來，腦機接口技術的應用場景將會非常廣泛。

　　高小榕介紹，第一類是教育，比如訓練學生集中注意力。第二類是醫(yī)療領域，比如幫助漸凍癥患者或殘障人士更方便地操控智能設備。第三類是讓正常人的能力得到更好發(fā)揮，比如用意念操控電腦或開汽車等等。

　　但目前來看，腦機接口技術還面臨諸多發(fā)展瓶頸。

　　首先，腦機接口設備的使用并不是很方便。比如在“2018年世界機器人大賽——BCI腦控類”賽事現(xiàn)場，觀眾想要體驗腦機接口技術，需要先洗干凈頭發(fā)，戴上腦電帽，再讓工作人員往腦電電極與頭皮接觸部分注入導電膠，導電膠干掉后還需要重新注入，整個過程比較繁瑣。

　　再者，使用腦機接口設備的過程也十分耗費腦力。一位參加此次腦控賽事的選手告訴記者，由于在比賽過程中環(huán)境嘈雜，需要選手注意力非常集中，以讓腦電波信號被腦機接口設備檢測到，所以一段時間后大腦會感到很疲憊。

　　阿卜杜勒—拉赫曼認為，我們不應只停留在使用腦機接口技術傳輸?shù)图墑e的指令，而要用腦機接口技術猜測和預知人類的意圖，這樣就可以讓機器人順暢并有計劃地完成任務。而這則非常仰仗于腦科學的進展。

　　“目前腦科學領域的進展遲緩，我們還需要在大腦信號檢測上實現(xiàn)突破?！卑⒉范爬铡章f。

　　高小榕告訴記者，正如在芯片領域一樣，腦機接口技術也存在“摩爾定律”，就是其主要技術性能每3年翻一倍。十幾年前，使用腦機接口設備每分鐘只能輸出20比特，而在這次比賽上表現(xiàn)最好的選手每分鐘可以輸出約700比特。

　　幾年前，人工智能語音接口還是新鮮事物，如今用語音操控智能手機、電腦、音箱等設備已經(jīng)十分常見。腦機接口技術何時也能像前者一樣在生活中觸手可及？

　　高小榕的回答是，10到20年左右。

【糾錯】

責任編輯： 程瑤