Facebook脑机接口新突破,全天候AR眼镜就在眼前

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2017年4月份的F8大会上,Facebook首次公布了脑机接口(BCI)研发计划,其旨在通过非侵入式可穿戴方案,来实现读取脑电图达到控制输入的目的。

据青亭网了解,为了努力实现这个目标,Facebook除了自己设立团队深入研究外,还与外部研究结构合作,共同探索这一领域。加州大学旧金山分校医疗中心的一组研究团队就是合作伙伴之一,该团队致力于研究大脑活动实时监测,以及语言分细,并帮助患有伸进损伤不能说话的患者进行沟通。

今天,加州大学旧金山分校医疗中心的研究员发布了一些目前的成果,本文中你将了解到Facebook开发BCI技术的目的,以及现阶段的研发现状。

BCI_carousel_brain Facebook脑机接口

不动手,不动口,就是BCI用武之地

根据Facebook描述,BCI就是为未来而准备的前沿技术。如今,大家都是在通过智能手机来获取信息,玩游戏,甚至进行轻量化的办公。而未来,你可以随时与最重要的人一起度过美好时光,并且不受任何硬件、地理限制,即便你身体残疾也能实现与他人的交流和沟通。

虽然听上去这是一个不可想象的遥远世界,但是Facebook认为就是他们看到未来世界的样子,这也是Facebook认为一款时尚的AR眼镜的终极形态。

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Michael Abrash

Facebook首席科学家Michael Abrash和Facebook Reality Labs已经向外界讲述了其中的一部分,Abrash此前曾表示:这是一个全新的形态,就像是鼠标和GUI界面从穿孔卡、打印和电传打字机中分离出来是一个道理。

而AR和VR技术的融合将彻底改变我们与周围世界互动、我们日常工作、娱乐,甚至沟通的方式。

当然,这还有很长的路要走,但本次公开的研究就是实现这个遥远未来的第一步,即:解决最复杂、最有趣的输入问题,换句话说,当我们戴上一副AR眼镜后,我们又该将如何进行操控和使用呢?

两个关键人物的加盟

如何从大脑中进行输入操作呢?现任Facebook Reality Labs(简称:FRL)的BCI团队的工程师的Emily Mugler,在2017年F8大会时就进行了一番讲解。当时提出的目标是:通过想象,无需动手,无需说法即可打出字来。

Facebook脑机接口

Emily Mugler

当时她在大学就读生物学博士学位的论文研究就是:通过清醒状态下脑部手术解析语音。据悉在医学中,当一种语言和大脑信号被患者已熟练应用,那么大脑中对应的区域仍然保持清醒,这个方法通常用于帮助绘制可安全移除而不损害认知功能的组织。

许多年以前,Mugler还曾经帮助过那些肌萎缩侧索硬化(ALS)的病人,她当时通过脑电图(EEG)来测量大脑活动,并尝试和病人交流。不过,当时的研究发现,这项技术实际应用并不理想,因为病人可能需要花费70分钟才能“打出一句完整的话”。

即便如此,正是因为这项工作也激励了Mugler,促使她通过更好更有效的方法来改善这一现状。

Facebook脑机接口

Mark Chevillet

Facebook Reality Labs的脑机接口(BCI)研究项目主任Mark Chevillet谈到:我在William Gibson和Neal Stephenson(现任Magic Leap首席未来官)的小说中读到了BCI技术,甚至在我成年之后也在思索BCI是否是一件真实可靠的技术。

用我们的思想去控制机器不再是科幻小说,我们可以通过BCI来养活自己,甚至还能驾驶喷气式飞机模拟器,不过目前只有通过在人脑植入芯片的方式来实现。“我们团队的长远目标是,通过非入侵式方案实现这一点,”Chevillet表示。

在加入FRL部门之前,Chevillet在约翰普林斯顿大学物理实验室(APL)工作,之所以去那里工作,是因为APL实验室有最顶尖的机器人能通过手术将电极芯片植入到受伤战士的假肢中。

进入FRL部门后,Chevillet提出一个大胆的想法:不再将BCI技术用于受伤的患者,而是将其用于正常人类和数码设备交互沟通的一种方式,无疑这是非常前卫的。

虽然目前的智能语音助手有很多,包括在智能手机、智能音箱等产品中,但是Chevillet认为:大多数人都护在手机上使用语音助手,但是不会当着其他人的面去使用。

与其他研究机构建立合作

为此Chevillet着手组建了一支跨学科的科研团队,该团队的目标只有一个:研发非侵入型、无创伤(与马斯克Neuralink侵入式不同)的BCI穿戴解决方案。

Chevillet讲到:我们需要真正了解语言产生及背后的神经科学的专业人士。实际上,随着团队研究范围的增加,跨学科的研究性质也导致必须寻找各个领域的顶尖研究员,包括生物医学、机器学习、量子计算等等。

但问题是,在FRL团队确切的提出想要构建一种什么类型的可穿戴设备之前,他们需要确定这种无声操控方式是否有可能实现,如果可以,又将通过哪些神经信号去下手研究。然而,现阶端而言,该问题只能通过植入芯片来解决。

为此,Chevillet也不得不向他长期以来的一位同事Edward Chang寻求帮助。Edward Chang是加州大学旧金山分校医疗中心的一位世界闻名的神经外科医生,他还负责着一家专门从事大脑测绘和语言神经学的科研团队,该团队也在致力于为神经系统受损的病人提供新的治疗方法。

Chevillet前去拜访了Chang的办公室,并提出的他的想法:如何将BCI技术用于可穿戴设备中,如何支持Chang的团队在侵入式方面的研究,并且以此来推动自己的非侵入式研究方案。

没想到的是,Chang一直在计划为哪些严重脑损伤后无法说话的患者(脑干中风、脊髓损伤等)开发一款通讯设备。但考虑到该计划需要大量的资源投入,而且短期内可能没有研究成果,为此一直搁置。

在双方深入交流后,决定达成合作,来共同探索真实的大脑活动语言是否能够被解析出来。

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右:Edward Chang,左:该实验室博士后学员David Moses

近日USCF官方博客公布了Edward Chang和他实验室的博士后学生David Moses在这一研究上成果,证明:人们在说话时记录的大脑活动可以用来完成近乎实时的解码,并且将文字呈现在电脑屏幕上。

本次USCF团队的突破性进展就在于,能够完成一小部分口语单词和短语的实时解码,这也是BCI研究领域的首次突破。研究人员表示:即便如此,该算法只能识别一小组单词或短语,目前正着手于提升长语句的编码,并降低错误率。

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Eddie Chang实验室BCI设备

据了解,在研究是加州大学旧金山分校的一项研究项目的一部分,同时该项目也得到FRL部分支持,双方将其称作Project Steno项目。该项目的部分参与者,已经进行了脑外科治疗。

据悉,最终研究人员希望实现的目标是:每分钟100字实时解析,词汇量为1000字,单词错误率降低至17%。显然,通过植入芯片的方式帮助这些患者解码语言是一项可行的方案,因此UCSF的研究成果也为FRL非侵入式可穿戴BCI实时解码算法和技术规范提供了很大帮助。

实际上,这一目标还有很长的路要走,FRL也将继续和其它合作伙伴共同探索非进入是BCI项目,包括华盛达大学医学院Mallinckrodt放射学研究所、约翰霍普金斯大学的APL。

FRL研发的原型机

我们知道,神经元在活跃状态下会消耗氧气,因此如果能够检测大脑内氧水平的变化,也就可以间接测量大脑活动。受到脉搏血氧仪的启发,其通过借鉴红外光来探测手指血氧饱和度的方式来开发了一款原型机。

bci_03Facebook脑机接口

FRL BCI原型机

该方案虽然使用了消费级零部件,但是看上去有些笨重。FRL实验室表示:目前该方案识别速度较慢,且不稳定,但是该方案潜力巨大,因此期待一下该技术的后续演进吧。

据悉,目前该原型机能够识别出“家”、“选择”、“删除”等简单词语,如果识别效率加以提升,在与VR和AR融合,那么绝对是一种全新的交互体验。

同时,FRL也在探索非基于血氧的方案,例如直接测量神经元自身的运动等。FRL认为可以创建一个小巧、便些的BCI设备,虽然这个距离有些远,可能十年,甚至更久,但是差距在不断被缩小。

商业化前需要思考的问题

安全性方面我们也不容忽视,虽然BCI技术在AR/VR中的技术应用还很长远,但在BCI商业化之前,我们该如何确保设备安全可靠呢?BCI是否有适合所有人呢?届时又该如何保护人们的隐私数据呢?

Chevillet表示:我们已经有所准备,在项目早期我们会向合作方寻求一些癫痫患者的电极记录,以此来验证工作方法,这个现象很常见。但是作为额外保护,这些数据已经被锁定,不会再被分享。

Mugler谈到:我比任何人都了解这项技术,我们虽然不是伦理学/生物学家,但我们有责任对科学金不有正确和符合价值观的认识。

这也是FRL鼓励合作伙伴可以在同行业的期刊上发表这些研究成果的原因,今天我们谈论的话题就是这其中的一部分。

Chevillet谈到:我们无法预测或解决有关该技术的伦理问题,但我们能做的就是正确认识到技术超越人类认知的可能性。神经伦理设计是我们计划的关键部分之一,我们也希望提供一个具备透明度的工作环境,以便让大家反馈给我们他们对于BCI技术的担心。

毫无疑问,AR在未来能够无缝衔接物理世界,全天候的可穿戴AR眼镜输入方案仍待解决,BCI技术就是一个典型的具备极大潜力的方案之一。

来源:Facebook

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