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使失语者恢复百家棋牌官网:,心灵感应

2019-09-18 20:58

科学家借助互联网,位于印度的一名志愿者使用脑电波向8000公里之外的法国志愿者的脑中成功传递了一条简单信息。这一试验从原理上验证了人类“脑对脑”直接交流的可行性。

    美国趣味科学网站9月5日报道称,在一个听起来更像是科幻片的实验里,两个大脑仅通过数字设备连接,就能相互发送问候。
    5日出版的《科学公共图书馆综合卷》杂志上刊登了一篇最新研究文章,称研究人员使用了一种非侵入性的方式,将一个身在印度、心中默念“你好”和“再见”的人的脑活动记录下来,进行解码并发送到法国,再由接收端的机器将词汇转化成大脑刺激信号输送给另一个人,接收人所感知到的信号是一束束闪光。据悉,位于法国的接收者从闪光中成功解读了信号内容。
    研究目的在于弄清两人之间是否能通过将一方的脑活动内容注入另一方脑中来进行沟通。
    研究论文合著者、贝丝·伊斯雷尔女执事医疗中心的神经病学家、哈佛大学医学院教授阿尔瓦罗·帕斯夸尔-莱昂内说:“我们究竟能否进行这样的实验,即无需通过说话或打字,让身处异地的两个人的大脑直接进行沟通呢?”
    帕斯夸尔-莱昂内及其在西班牙和法国斯特拉斯堡的同事一道,利用多个被广泛使用的脑技术对这一问题做出了解答。
    脑电图,又称EEG,即在头皮上放置电极来记录大脑皮层大部分区域的放电情况。之前有研究曾成功将人做动作的意图(例如想要移动手臂等)通过脑电图记录下来,再用电脑将之转化为输出信号,用以移动机械骨骼或驾驶轮椅。
    此类研究中还经常用到一种刺激大脑的方法———经颅磁刺激(TMS)技术,该技术通过对头皮施加微电流来刺激大脑,以激发大脑特定区域的神经元。例如,TMS能够让人的肌肉抖动,或是看到闪光。
    而在当下这项研究中,研究人员将EEG和TMS这两种技术融合起来。他们招募了四个健康的志愿者来进行大脑发信实验。将其中一人(信息发送者)连接到以EEG为基础的脑-机界面上,其他三人(信息接收者)则接收以TMS形式发来的信息,并把他们肉眼看到的闪光译成词汇。
    利用这一系统,印度的信息发送者向位于8000公里外的法国接收者发送了“Hola”(西班牙语“嗨”)和“Ciao”(意大利语“嗨”和“再见”)。
    在第二个实验中,志愿者分别位于西班牙和法国。这组大脑信息传递的总错误率为15%左右,且错误多出在解码而非编码上。
    研究结果显示,不通过语言和文字,从一个人到另一个人进行思维传输是可行的。帕斯夸尔-莱昂内说:“我们相信,这些实验是向探索以语言和肢体为基础的传统交流方式之外的其他可能方式所迈出的第一步。”
    此前,科学家已成功向世人展示,通过在不同个体的大脑间建立连接,而让一个人用自己的想法来移动他人的手指。也有实验让老鼠或猴子建立脑连接。不过大多数专家表示,这项技术目前仍处于初级阶段。  

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继人工智能、虚拟现实等技术之后,脑机融合也逐渐从科幻变成现实,成为人们热议的话题。脑机融合是以脑机接口技术为基础,综合脑到机、机到脑、脑到脑等不同信息传输方式的技术统称。脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是指在大脑与外部设备或环境之间建立起一种新型实时通信与控制系统,从而实现脑与外部设备的直接交互。

有4名28岁至50岁的健康志愿者参与了试验。其中位于印度的一名志愿者头戴无线连接互联网的脑电图仪,脑中想象一个简单的问候语,如“你好”或“再见”,电脑就会把这句问候语转译成二进制语言,然后通过电子邮件发送。

霍金在NASA做讲座。(图源:NASA.org)

脑到机接口是指信息由大脑传向电脑等外部设备的接口。首先,利用脑信号检测技术捕捉到大脑神经系统的活动变化信号;然后,利用模式识别等技术对这些信号进行分类,准确分析并识别出导致脑信号变化的动作意图;最后,通过计算机技术将人的思维活动信号转变成命令信号,从而驱动外部设备。这样就可以实现大脑对外部环境的直接控制,而不需要肌肉和外围神经的参与。

位于法国的接收端仪器则通过电刺激方式把信息传递至3名志愿者脑中。尽管这些志愿者没有听到也没有看见这些问候语,但他们都能正确回答所收到的问候信息。

撰文 | 计永胜

机到脑接口是指信息由电脑等外部设备传向大脑的接口。我们可以将电脑等外部设备产生的经过精细编码的刺激,作用于生物大脑或其他神经系统的特定部位,使生物体产生某些特定的感受或行为动作。

研究人员又在法国和西班牙两地之间做了类似试验,结果总出错率只有15%,其中一小部分是由于发送端解码错误,其余是由于接收端解码错误。

责编 | 叶水送

脑到脑接口是指信息由大脑传向大脑的接口。通过脑信号检测技术检测出一个大脑的神经信号并对其进行实时编码,然后将编码后的信号直接传输到另一个大脑,从而对另一个大脑产生相应的作用。脑到脑接口具有很强的实时性,并且具有很高的安全性要求。这种接口为新型生物体与生物体之间的信息交流提供了可能。未来人类很有可能实现无声无动作的相对静态交流。

参与研究的哈佛大学医学院神经学教授阿尔瓦罗·帕斯夸尔-莱昂在一份声明中说:“两个人能否通过读取其中一人的脑活动,然后注入另一人脑中的方式进行直接交流呢?我们运用现有通信手段远距离进行了试验……结果表明,答案是肯定的。”这是探索“脑对脑”交流可行性的“重要第一步”。

语言是人类最基本的交流方式。遗憾的是,世界上有很多人并不能正常地进行语言表达,如神经功能失调(Neurological Disorder)患者最严重的后果之一就是语言能力丧失。

脑机融合即脑到机接口、机到脑接口、脑到脑接口的综合,也是脑机接口技术发展的趋势。在脑机融合系统中,大脑与计算机等外部设备、大脑与大脑之间传递信息互通有无,大脑与外部设备两者互相适应、协同工作,实现生物脑的感知、认知能力与机器的高速计算、处理能力的完美结合。

他们实现了两个人脑之间的远程行为控制,即通过互联网利用极为类似的技术发送其中一人脑中的简单“想法”,实现对另一人大脑及手部动作的瞬间控制。不过,他们的成果当时并未经过同行评议,也未在科学期刊上发表。

据世界卫生组织统计,全球60岁及以上人群约有20%受精神神经失调的困扰 1]。让语言功能丧失者发声是科学家一直追求的目标。

研究表明,人类在进行各项生理活动时都会向外发送电信号,如果用科学仪器测量大脑的电位活动,仪器屏幕上会显示出波浪一样的图形,这就是“脑波”。脑波活动具有一定的规律性,同大脑的思维意识存在某种程度的对应关系。人类在兴奋、紧张、昏迷等不同状态下,脑电波会显示出不同的特征信号。如果对这些特征信号进行检测、分析和处理,从中分析辨别出引发脑电变化的动作意图,再用计算机语言进行编程,将人的思维活动转换成命令信号驱动外部设备,就可以实现人脑对外部环境的直接控制。

过去15年中,“脑对脑”直接交流技术已有较大进展,但通常都是人脑与电脑交流,主要用脑电波来控制机器人或轮椅。

借助特殊仪器设备可弥补一些人的语言能力缺失。最熟悉的例子就是霍金的轮椅。霍金因患有肌肉萎缩性侧索硬化症而失去语言表达能力,只能通过选择轮椅显示器上的单词拼成句子,经由语音合成器发出声音来传达自己的观点。

脑机接口技术的工作原理是采集大脑皮层神经系统活动时产生的脑电信号,经过放大、滤波等方法,将其转化为可以被计算机识别的信号,从中辨别出人的真实意图。同样,电脑等外围设备也可以通过脑机接口通道向生物端输入编码加工的刺激命令或者反馈信息,从而达到驱动生物体的目的,以实现更为精细、智能的控制。

但这类设备最主要的问题就是过程繁琐,说话太慢,远不及正常人的交流速度。那么,能否将人的脑部活动直接转换为声音信息呢?

当大脑产生对运动的觉知或受到外部刺激时,神经细胞会产生几十毫伏的微弱电活动,大量的神经细胞电活动传输到头皮表面形成脑电波,会体现出某种节律和空间分布的特征。在生物电信号采集系统和计算机算法的帮助下,可以通过一定的方法检测出神经电活动的这种变化并对其进行处理。因此,脑机接口的实现可以分为四步:1.信号采集。用电极从头皮或者大脑内部获取反映大脑活动的脑电图等,并通过信号采集系统将脑电图等转换成数字信号。2.信息处理。收集到足够多的信息后,就要进行信号的解码以处理干扰。3.再编码。信息分析处理后需要进行再编码以驱动外部设备产生作用。4.反馈。人类可以通过感知能力,如视觉、听觉、触觉等感受外部环境,并且将信息传递给大脑进行反馈。脑机接口也可以实现反馈这一步骤。

答案是可以的。脑-机接口技术(brain-computer interface,BCI)可获取人大脑的电波信号。2014年,美国西北大学Marc W. Slutzky 团队通过该技术同时记录人的发音信号和脑电波信号,将美式英语中的音素(Phoneme,区分单词的最小语音单位)与脑电波做了一一对应 2]。

目前,根据脑机接口与大脑的连接位置不同,存在三类应用领域不同的脑机接口技术。

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1.植入式脑机接口。它是一种直接插入脑灰质的脑机接口。由于直接插入到大脑灰质层,所以能够快速识别大脑神经信号,获得更高质量、更精确的神经活动信息,从而可以编码更复杂的命令,解码更丰富的神经活动。这种脑机接口不易受到人为因素的影响,具有良好的信噪比优势。但是植入式脑机接口必然会带来手术创伤,以及随之而来的胶质疤痕,同时会带来严重的免疫排斥、生物兼容性等问题,在大脑灰质中长期放置脑机接口也具有难以预测的高风险。目前这种接口主要应用于医学治疗,帮助瘫痪病人恢复运动功能。

脑电波与音素的对应研究。

2.非植入式脑机接口。它是一种不需要植入脑部即可发挥作用的脑机接口。这种接口方便快捷、易于操作,而且具有较高的安全性。不过由于颅骨对大脑神经信号的衰减作用和对神经元发出电磁波的分散、模糊效应,使得记录到的大脑神经信号分辨率并不高,能探测到的脑电信号范围和精确度也很有限。非植入式脑机接口在真实生活中的应用效果远没有在实验室好,因为真实生活中有很多的噪音干扰。目前,这种脑机接口主要用于收集人类脑部活动进行科学研究,而直接用于脑部治疗的例子并不多。

但言语表达不只是一个简单的声波传递过程,更需要人精确地控制气流以及多个发声器官的完美配合。

3.半植入式脑机接口。它是植入颅腔但位于脑灰质之外的脑机接口。这种接口是前两种脑机接口的折中。其探测到的大脑神经信号的空间分辨率不如植入式脑机接口,但优于非植入式脑机接口,由此引发免疫反应和愈伤组织的概率较小。典型的应用就是“皮层脑电图”,就是将与常规脑电图相似的电极直接植入大脑皮层。

2018年,加州大学旧金山分校神经外科学系教授 Edward F. Chang 的研究团队记录了人说话时的脑部信号和声道不同部位(舌头、嘴唇、下颚和喉部)的动作,并对二者进行了对应,获得了一系列发音运动轨迹(Articulatory Kinematic Trajectories,AKTs)数据 3]。

综上可以看出,虽然脑机接口技术的应用目前还停留在医学的辅助性治疗以及科学实验阶段,但以其为基础的脑机融合存在着广阔的应用空间,蕴含着巨大的现实可能性。在该技术还未完全成为现实之前,有必要进行深入审思。

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首先,人、机、物界限的突破与拓展。根据工作原理来看,脑机融合技术通过采集大脑活动时产生的脑电信号,经过过滤、识别、解码、编码来操作、控制外部设备,或外部设备通过编码发送刺激命令或反馈信息以驱动生物体,或生命体之间通过脑机接口进行交互。如果以上诸种情形都能实现的话,势必引发一系列有关人、机、物等基本概念界限的突破与拓展。譬如,人通过脑机接口增强自身器官功能,甚至通过可编码的意念驱动机器、操控其他生命体,是否可以将机器、其他生命体作为该主体自身的一部分?原本肉身大脑的人有可能变成装配了机器部件的“半人”,甚至是脑脑融合的“联脑人”。而机器也可能因与人的连接而有了“意识”“灵魂”。

Edward F. Chang 团队关于脑信号和发音动作的研究。(图源:Chang Lab, UCSF)

其次,人—机—物的本体论重建。如上可知,脑机融合的基本原理即是采集大脑活动时的脑电波信号,形成一定规模的数据,提取其中某种有规律的信息,通过解码、编码、反馈等程序完成人—机—物的互联互通。依此路径,人、机、物都面临着本体论重建,即形成人—机—物的信号—数据—信息的综合体,笔者将其称为数字化过程。通过解码、编码等手段,人—机—物与信号—数据—信息之间建立起了某种规律性的内在关联。只要纳入脑机融合的关联者,均可被数字化地表征和描述:原本只可意会、不可言传的思维、意念等变为可编码的数字化知识,原本冷冰冰的机器、物体也似乎有了“意识”。然而,在此数字化的重建中,“人格”有可能变为“物格”,从数字化身体到数字化大脑,再到数字化心智,人类有可能在这一过程中逐渐迷失自我;另外,有了“意识”的机器亦有可能挤占人类的生存空间。

那么,能否再进一步把脑活动、声道动作变化和语言进行整合,将脑电波解码为语音信息呢?

最后,人类隐私的可编码、可视化。脑机融合的突破空间在于能够对大脑活动发出的脑电波信号进行解析,总结其中的规律,挖掘出相关的思维、意念内容,再对其进行编码,或操控其他关联者,或与其他关联者互通。在这样构建起来的数字化网络中,人类的隐私问题同样可被数字化地刻画出来,通过解码、编码人类大脑的所思所想,似乎可以将每个关联个体思维中最隐秘的领地向外界敞开,暴露于光天化日之下。如此一来,每个被数字化重建的个体都有可能处在被窥视乃至被围观的窘境中。而这一切,早就暗藏在人类自我构建的数字化生存的洪流当中了。

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(本文系国家社科基金青年项目“道德判断的实验哲学研究”、中央高校基本科研业务费项目“道德归因的实验哲学研究”(2242017S20040)阶段性成果)

可将神经活动转码为语言的人工语音合成系统。

(作者单位:东南大学哲学与科学系;东南大学—蒙纳士大学苏州联合研究生院)

最近,Chang的研究团队开发了一套“两步法”人工语音合成系统,可将大脑神经活动解码合成为言语声音。相关研究于2019年4月25日发表于《自然》杂志 4]。

所谓“两步法”,就是科研人员首先将受试者的脑部活动转录为发声动作信息,然后将发声动作信息解码为声音信息进行语言合成。

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“两步法”将脑信号解码为声音信号。

研究具体是怎么进行的呢?科研人员请参与研究的五名志愿者大声地朗读几百个句子,同时记录下他们大脑皮层的活动信号。随后,研究人员将大脑活动信号转码为发声部位(舌头、嘴唇、下颌和喉部)的动作变化信号。最后,科研人员将动作变化信号进一步解码为声音信号传出。

研究发现,解码声音与原声音的声谱特征具有很高的相似性。科研人员还对合成语音的清晰度进行了检测。结果显示,听者在聆听101段合成语音后,能比较轻松准确的辨识其中的单词和句子。同时,与将神经信号直接一步转码为语音相比,“两步法”解码系统对语音内容的保真度更高,这种优势随着转码语音时间的延长而更加明显。

随后研究人员请一名志愿者朗读了58个句子,结束后紧接着对原句进行了默读,只有动作,没有声音。有趣的是,“两步法”解码系统合成的默读声谱与合成的朗读声谱特征相似。

虽然默读的整体语音合成效果逊色于有声阅读,但论文作者认为“两步法”系统可以对无声言语的重要特征进行解码。换句话说,“两步法”解码系统可以识别发声者的唇语,做到“你张张嘴,我就知道你要说什么”。

同期《自然》杂志还刊发了埃默里大学教授 Chethan Pandarinath 和佐治亚理工学院教授Yahia Ali关于该论文的新闻与观点文章。他们表示,Chang 的团队“两步法”解码系统从语音合成精确度和听众辨识度两方面对脑电波解码为语言的概念进行了有力的验证,但“如果语言环境比较复杂的话,直接合成语音的效果可能会和‘两步法’平分秋色,甚至优于‘两步法’”,而且当前合成语言的清晰度与正常对话差距还是比较大,脑-机接口技术实际应用于临床仍面临很多挑战。

两位评论者最后指出,“随着不断努力,我们希望有语言障碍的人能重新获得自由表达想法的能力,与周围的世界重新链接”。

主要参考文献:

1] Mental health of older adults, .

2] Emily M. Mugler, James L. Patton, Robert D. Flint. et al, Direct classification of all American English phonemes using signals from functional speech motor cortex. J Neural Eng. 2014 June; 11:035015. doi:10.1088/1741-2560/11/3/035015.

3] Chartier, J., Anumanchipalli, G. K., Johnson, K. & Chang, E. F. Encoding of articulatory kinematic trajectories in human speech sensorimotor cortex. Neuron98, 1042–1054 .

4] Anumanchipalli, G. K., Chartier, J. & Chang, E. F. Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences. Nature 568, 493–498 .

制版编辑 | 皮皮鱼

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