來(lái)源：華西都市報(bào) 發(fā)布時(shí)間：2023-9-7 9:32
“當(dāng)你想到肌萎縮側(cè)索硬化(以下簡(jiǎn)稱ALS)時(shí)，你可能首先會(huì)想到對(duì)手臂和腿部的影響。”貝內(nèi)特在電子郵件中描述道，“對(duì)于我來(lái)說(shuō)，這個(gè)病癥始于言語(yǔ)困難，我說(shuō)不出話來(lái)�！�
現(xiàn)年68歲的貝內(nèi)特曾是一名人力資源總監(jiān)，也是馬術(shù)運(yùn)動(dòng)員，曾有每天慢跑的運(yùn)動(dòng)習(xí)慣。但在2012年，她被診斷出患有ALS，這是一種進(jìn)行性神經(jīng)退行性疾病，會(huì)攻擊控制運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)元，導(dǎo)致肌肉逐漸失去控制最終癱瘓。
對(duì)于貝內(nèi)特來(lái)說(shuō)，ALS并不典型，因?yàn)榧膊∽钕扔绊懙氖撬哪X干。雖然貝內(nèi)特患病后仍可以四處走動(dòng)，能自己穿衣服，用手指打字，但她不能再用嘴唇、舌頭、喉部和下顎的肌肉來(lái)清楚地表達(dá)聲音，而此部位又恰巧是語(yǔ)音的“基石”。
8月28日，發(fā)表于英國(guó)《自然》雜志上的兩篇背靠背研究展示了腦機(jī)接口的強(qiáng)大功能：讓通過(guò)“AI+腦機(jī)接口”成功實(shí)現(xiàn)交流的貝內(nèi)特，不再是“失語(yǔ)者”。對(duì)于說(shuō)話有困難的人來(lái)說(shuō)，借助腦機(jī)接口這把“鑰匙”，可將患者大腦活動(dòng)轉(zhuǎn)化為屏幕上的文字，從而使無(wú)法說(shuō)話的人能夠進(jìn)行交流，這意味著他們可以打開(kāi)溝通的大門(mén)，與周圍或更廣闊的世界保持聯(lián)系，甚至可以繼續(xù)工作實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值。
癱瘓患者如何重獲語(yǔ)言能力？
在研究中，來(lái)自美國(guó)斯坦福大學(xué)的Francis R. Willett團(tuán)隊(duì)，給由于肌萎縮側(cè)索硬化癥導(dǎo)致言語(yǔ)不清的患者貝內(nèi)特，在大腦體感運(yùn)動(dòng)皮層植入了一個(gè)陣列電極，用于收集單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)，所有的信息會(huì)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解碼，并且搭配一個(gè)語(yǔ)言模型共同用于從神經(jīng)元活動(dòng)中預(yù)測(cè)發(fā)聲。
這些傳感器是皮層內(nèi)腦機(jī)接口(以下簡(jiǎn)稱BCI)的組成部分，結(jié)合最先進(jìn)的解碼軟件，它們可以將伴隨語(yǔ)音嘗試的大腦活動(dòng)翻譯成屏幕上的單詞。植入貝內(nèi)特大腦皮層的傳感器是微小硅電極方形陣列，每個(gè)陣列包含64個(gè)電極，排列成8×8的網(wǎng)格。這些設(shè)備將信號(hào)從貝內(nèi)特大腦中幾個(gè)與語(yǔ)音相關(guān)的區(qū)域傳輸?shù)阶钕冗M(jìn)的軟件中，該軟件解碼她的大腦活動(dòng)并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)屏幕上顯示的文本。
手術(shù)后，研究團(tuán)隊(duì)在數(shù)周時(shí)間里對(duì)人工智能算法進(jìn)行系統(tǒng)訓(xùn)練，以識(shí)別這名女性患者獨(dú)特的大腦語(yǔ)音信號(hào)。最終通過(guò)機(jī)器訓(xùn)練，區(qū)分與她口語(yǔ)中的每一個(gè)音節(jié)所激發(fā)的相關(guān)不同大腦活動(dòng)，并將貝內(nèi)特嘗試說(shuō)出的音節(jié)序列輸入到語(yǔ)言模型中。這是一個(gè)復(fù)雜的自動(dòng)更正系統(tǒng)，能將音節(jié)轉(zhuǎn)換為它們所代表的單詞序列。
為了教算法識(shí)別哪些大腦活動(dòng)模式與哪些音節(jié)相關(guān)聯(lián)，貝內(nèi)特進(jìn)行了大約25次訓(xùn)練，每次持續(xù)約四個(gè)小時(shí)。當(dāng)她試圖背誦每個(gè)句子時(shí)，其大腦活動(dòng)由解碼器翻譯成音節(jié)流，然后由自動(dòng)更正系統(tǒng)組合成單詞，顯示在原文下方的屏幕上。貝內(nèi)特每次訓(xùn)練重復(fù)260到480個(gè)句子，在不斷熟悉貝內(nèi)特在嘗試對(duì)話期間的大腦活動(dòng)后，整個(gè)系統(tǒng)也在不斷改進(jìn)。
四個(gè)月后，貝內(nèi)特想要說(shuō)出的話語(yǔ)以每分鐘62個(gè)單詞的速度在計(jì)算機(jī)屏幕上轉(zhuǎn)換為單詞，是之前BCI輔助通信記錄的三倍多。
研究結(jié)果表明，對(duì)于50個(gè)單詞的詞匯表，該腦機(jī)接口設(shè)備的工作速度比同一團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的早期設(shè)備快3.4倍，且錯(cuò)誤率被降低到9.1%。在12.5萬(wàn)個(gè)單詞的詞匯量中，該腦機(jī)接口的錯(cuò)誤率上升到23.8%。對(duì)此，Willett表示，“大約每四個(gè)單詞中就有三個(gè)被正確破譯�！彪m然這遠(yuǎn)非完美，但與之前的技術(shù)水平相比邁出了一大步。
該論文作者之一、外科醫(yī)生亨德森博士表示，實(shí)驗(yàn)已經(jīng)證明，貝內(nèi)特可以通過(guò)記錄大腦表面非常小的區(qū)域的活動(dòng)來(lái)解碼預(yù)期的語(yǔ)音。
在另一項(xiàng)研究中，加州大學(xué)舊金山分校的神經(jīng)外科醫(yī)生Edward Chang和他的同事們治療了一位名為Ann的47歲女性，后者在18年前腦干中風(fēng)后失去了說(shuō)話的能力。
與Willett團(tuán)隊(duì)的方法不同，Chang的團(tuán)隊(duì)在患者大腦皮層表面放置了一個(gè)跟紙一樣薄的矩形結(jié)構(gòu)，其中包含253個(gè)電極。這項(xiàng)技術(shù)被稱為皮質(zhì)電圖(ECoG)，被認(rèn)為對(duì)患者的傷害較小，且可以同時(shí)記錄數(shù)千個(gè)神經(jīng)元的綜合活動(dòng)。
在實(shí)驗(yàn)患者Ann嘗試用1024個(gè)單詞說(shuō)出249個(gè)句子的過(guò)程中，研究小組對(duì)AI算法進(jìn)行了訓(xùn)練，以識(shí)別Ann的大腦活動(dòng)模式。最終，該腦機(jī)接口設(shè)備的結(jié)果是每分鐘生成78個(gè)單詞，錯(cuò)誤率的中位數(shù)為25.5%。
此外，Chang和他的團(tuán)隊(duì)還創(chuàng)建了定制算法，將Ann的大腦信號(hào)轉(zhuǎn)換為合成聲音和模仿面部表情的動(dòng)畫(huà)。Ann在研究結(jié)束后的反饋會(huì)議上表示：“聽(tīng)到與自己相似的聲音，讓我非常激動(dòng)�！�
腦機(jī)接口如何幫助人類？
“就生命科學(xué)而言，我們通常將人工智能技術(shù)作為一種工具，用于生命規(guī)律的探索、疾病的輔助診斷等。從廣義上來(lái)說(shuō)，腦機(jī)接口本身就屬于人工智能的范疇，是其中一個(gè)新興的分支，只不過(guò)腦機(jī)接口主要側(cè)重于對(duì)大腦認(rèn)知(思維)的解讀。傳統(tǒng)人工智能發(fā)展的這些信號(hào)處理和模式識(shí)別等功能，都可以應(yīng)用于腦機(jī)接口�！�8月29日，國(guó)家優(yōu)秀青年基金獲得者、四川認(rèn)知科學(xué)學(xué)會(huì)人工智能分會(huì)主任委員、電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授徐鵬告訴華西都市報(bào)、封面新聞?dòng)浾�，從臨床等應(yīng)用方面來(lái)說(shuō)，把腦控和控腦結(jié)合起來(lái)，形成一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，更符合臨床等方面的需求。
徐鵬指出，當(dāng)前腦機(jī)接口發(fā)展的主要方向，一是利用腦機(jī)接口的腦控功能，也就是解碼功能，對(duì)病人大腦的狀態(tài)、疾病損傷程度進(jìn)行有效監(jiān)控，然后結(jié)合外界的如神經(jīng)反饋、聲光電磁等調(diào)控手段，對(duì)大腦的狀態(tài)進(jìn)行干預(yù)調(diào)節(jié)�！澳壳�，國(guó)際上已經(jīng)出現(xiàn)了多種腦機(jī)接口系統(tǒng)，應(yīng)用于兒童多動(dòng)癥、孤獨(dú)癥、腦癱、癲癇、帕金森、腦中風(fēng)康復(fù)等疾病的治療康復(fù)中�！�
“介入式腦機(jī)接口在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊。”南開(kāi)大學(xué)教授段峰在接受記者采訪時(shí)表示，一方面，介入式腦機(jī)接口可以輔助腦卒中、漸凍癥這類行動(dòng)不便的患者通過(guò)大腦運(yùn)動(dòng)皮層的腦電信號(hào)控制外圍設(shè)備，提升生活質(zhì)量；一方面，還可能通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)攜帶者的情緒信號(hào)，及時(shí)緩釋儲(chǔ)存于傳感器支架上的藥物，幫助抑郁癥、躁郁癥等精神疾病患者控制不定時(shí)發(fā)作的沖動(dòng)情緒。
“我們?cè)诮衲?月完成了全球首例將半侵入式腦機(jī)接口設(shè)備植入恒河猴進(jìn)行打乒乓游戲的實(shí)驗(yàn)�！痹�2023世界人工智能大會(huì)“腦機(jī)智能與數(shù)字生命”主題論壇上，腦虎科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO彭雷表示，通過(guò)信息解碼，腦機(jī)接口設(shè)備可以早于恒河猴動(dòng)作本身，提前獲取它將如何操作手柄，并且在拔掉手柄控制線后實(shí)現(xiàn)“腦控”游戲，“其中，解碼準(zhǔn)確性上，預(yù)測(cè)軌跡和真實(shí)軌跡相關(guān)性0.85以上，而延遲性則控制在30毫秒以內(nèi)�！�
數(shù)據(jù)顯示，侵入式腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)的三大技術(shù)路線主要包括硅基硬質(zhì)電極系統(tǒng)，血管電極系統(tǒng)和柔性電極系統(tǒng)，“我們與馬斯克所主導(dǎo)的Neuralink腦機(jī)接口設(shè)備采用了同一種技術(shù)路線即柔性電極，而柔性電極則一定需要滿足高通量、低創(chuàng)傷和長(zhǎng)期在體這3個(gè)特點(diǎn)�！贝送猓砝走�介紹，2023年上半年，這款腦機(jī)接口設(shè)備還在臨床上完成了3項(xiàng)植入手術(shù)，手術(shù)過(guò)程都非常順利，實(shí)現(xiàn)了單神經(jīng)元Spike信號(hào)記錄、漢語(yǔ)言解碼與合成，以及患者術(shù)中語(yǔ)言區(qū)實(shí)時(shí)定位等功能，并能指導(dǎo)外科醫(yī)生精準(zhǔn)切除腦區(qū)病灶，保留患者的重要腦功能。
腦機(jī)接口需求廣泛
在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革重構(gòu)全球創(chuàng)新版圖的大背景下，以腦科學(xué)、機(jī)器人、人工智能等為代表的一批前瞻性、戰(zhàn)略性領(lǐng)域已經(jīng)成為國(guó)家重點(diǎn)關(guān)注和布局的技術(shù)突破口。而腦機(jī)接口作為一種變革性人機(jī)交互技術(shù)，其中既有不依賴外周神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)即可從大腦直接向外部設(shè)備或機(jī)器輸出指令的腦機(jī)接口，也包括繞過(guò)外周神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)從外部設(shè)備或機(jī)器直接向大腦輸入電、磁、聲、光等刺激神經(jīng)反饋的腦機(jī)接口。
麥肯錫的研究報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)腦機(jī)接口相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模在2030年至2040年期間可達(dá)700億美元至2000億美元。中國(guó)信通院發(fā)布的《腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報(bào)告》也曾預(yù)測(cè)，我國(guó)神經(jīng)重塑、神經(jīng)替代、神經(jīng)調(diào)控腦機(jī)接口技術(shù)將擁有數(shù)十萬(wàn)億規(guī)模的市場(chǎng)空間。
近5年，中國(guó)有關(guān)腦機(jī)交互領(lǐng)域的專利申請(qǐng)數(shù)量共279件，占全部國(guó)家/地區(qū)專利申請(qǐng)數(shù)量的52.7%，從專利數(shù)量排名分析，天津大學(xué)位列第一。腦機(jī)海河實(shí)驗(yàn)室副主任倪廣健在接受采訪時(shí)直言：“根據(jù)全球?qū)＠麢z索分析數(shù)據(jù)庫(kù)最新報(bào)告，目前腦機(jī)交互領(lǐng)域的研究高度集中在美國(guó)和中國(guó)。尤其是天津大學(xué)和加州大學(xué)舊金山分校，在研發(fā)規(guī)模(表現(xiàn)為專利數(shù)量)和技術(shù)影響力(表現(xiàn)為專利被引次數(shù))上都遙遙領(lǐng)先于其他研發(fā)機(jī)構(gòu)�！�
隨著腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展，其不僅在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有潛在應(yīng)用，而且在非醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，如教育、金融、娛樂(lè)、智能家居等方面也具有應(yīng)用前景。
華西都市報(bào)-封面新聞?dòng)浾?邊雪 見(jiàn)習(xí)記者 車家竹
