可以自己拿起咖啡送入口中!腦機合一,讓癱瘓者靠意識控制四肢
可以自己拿起咖啡送入口中!腦機合一,讓癱瘓者靠意識控制四肢
2017.04.05 | AI與大數據

3月29日,在美國凱斯西儲大學學者與克裡夫蘭功能性電刺激中心的實驗下,一名四肢癱瘓病人透過大腦思維成功地控制雙手,將食物送進了自己的嘴裡。

參與實驗的癱瘓病人名為Bill Kochevar,今年56歲。他在一次騎自行車時發生車禍,導致全身癱瘓。

Bill對Engadget記者表示:

對於一個已經癱瘓八年,全身上下無法動彈的人來說,即使只能移動一寸對我來說都是極其幸運的事。而這次實驗結果已經比我想像中的好得多了!

點開下方影片,我們一起見證這對於所有癱瘓者來說,充滿曙光的一刻:

當然,這樣的成果不是一蹴而就的。

事實上,科學家們很早以前便開始嘗試製造這種大腦皮層腦機介面(intracortical brain-computer interface (iBCI))。其中,美國布朗大學神經生物工程學家Leigh Hocherg教授(也是這次實驗的領導人)取得的成果最為顯著。

Bill Kochevar
癱瘓患者透過大腦思想控制螢幕游標。

早在2004年,Leigh所帶領的「腦門」(BrainGate)就計畫將腦機介面放入了一名24歲的四肢癱瘓者的大腦皮層,幫助這位元患者傳遞大腦資訊。這個裝置雖然只有藥片大小,但內部十分複雜,由96根電極組成。

又到了2010年,美國加州大學洛杉磯分校和加州理工學院學者開始幫助患者利用大腦思想控制螢幕上的滑鼠游標。

Bill Kochevar
患者透過思維控制機械臂,拿起桌上的咖啡

2012年,在Hocherg的指導下,腦門計畫開啟了第二階段的探索。在這次試驗中,兩位參與者Cathy和Bob均已中風,四肢癱瘓,無法說話。

神經外科醫生製作了包含著約100根頭髮絲那麼細的電極的微型記錄裝置,植入到他們大腦的運動皮層中,記錄下與運動有關的神經訊號。這次實驗使患者成功利用大腦思維控制機械臂,拿起桌上的咖啡,準確送入自己口中。

Hocherg教授認為:

從二維到三位元,再到目標物體的到達和抓起,然後在指引下送入目的地,這對於我們來說是個巨大的進步,也遠遠比單純加上一個維度要來的複雜。

除了大腦皮層腦機介面外,功能性電刺激系統(functional electrical stimulation)在實驗中也起到了至關重要的作用。

功能性電刺激系統是一種通過刺激四肢上的神經,使手臂、大腿或手指動起來的系統。這種技術此前被用於幫助四肢癱瘓者來活動他們的四肢,但也僅僅只能做到聳肩或點頭的地步。

而凱斯西儲大學與克里夫蘭功能性電刺激中心此次實驗之所以能取得如此大的飛躍,就是因為他們將大腦皮層腦機介面與功能性電刺激系統兩者進行了有機結合。

為了讓大腦表層接收到最準確的指令,他們將Bill安置在一台核磁共振儀中,讓他在想像中活動自己不同的身體部位,並在此期間追蹤身體的每個部分是有哪部分神經控制的。

實驗的另一領導者Bolu Ajiboye在接受《時代週刊》訪問時說:

只有透過這種因人而異的實驗方法,我們才能得出精准的大腦地圖。

實驗小組透過資料在Bill大腦的特定地點植入電極,並將它們與一台可以解碼指令的電腦相連。
為了練習,Bill透過大腦思維控制了電腦螢幕上的虛擬手臂,又用相同思維控制了現實中自己的手臂。

那種感覺很好,但稍縱即逝,他說:「我很快就知道怎麼操作,並在每次聯繫後都愈發熟練。」

與此同時,克裡夫蘭功能性電刺激中心透過遠端操控36電極陣列(36-electrode array)加強Bill萎縮的手臂和手掌肌肉力量。

當大腦皮層腦機介面與功能性電刺激系統同時工作時,Bill便可以用自己的手吃、喝、甚至撓鼻子了。
對於實驗效果,Bill這樣描述自己的感受:

對我而言,這感覺就像(沒癱瘓)以前一樣,除了感覺上稍顯遲鈍。

當然了,Bill沒有任何觸覺上的感受,但這絲毫沒影響到他:

他們曾讓在某幾場實驗中閉上眼,結果我還是能拿到東西。

有朝一日,或許再細微的感覺都會被類比出來。

雖然這個系統有效地説明癱瘓者再次得以掌控自己的四肢,但在日常生活中,這樣龐大體積的器材卻不太現實。或許“腦門”計畫的下一步便是縮小整台機器的體積,直到它能被植入甚至適應患者的身體。

無論如何,這次實驗的結果都賦予了全球超過10億的殘疾人希望,也證明馬斯克曾闡述的「大腦介面」理念並不是空穴來風,聳人聽聞。

領頭人Leigh Hocherg認為,實驗成果或許真的將顛覆歷史:

這次實驗成果很可能將神經技術引入一個全新的時代,一個能夠幫助殘疾人們恢復活動能力和自主能力的時代。

本文授權轉載自:36 氪

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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