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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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

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#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

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這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

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林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

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勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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