用人工智慧電擊大腦,可望幫助人類提升15%的記憶能力
用人工智慧電擊大腦,可望幫助人類提升15%的記憶能力

用AI對大腦放電來強化記憶——聽起來彷彿科幻片的場景,其實是正在進行的腦科學研究。

美國賓夕法尼亞大學(University of Pennsylvania)心理學家卡哈納(Michael Kahana)帶領團隊研究,利用機器學習演算法判讀腦波,算準時機向特定腦區進行電脈衝刺激,據稱該技術可使記憶能力提升15%。相關成果剛發表於最新一期《自然通訊》(Nature Communications)。

該研究計畫是由美國國防部資助,目標開發能夠「修復主動記憶」(Restoring Active Memory)的神經科技,以幫助因腦傷產生記憶障礙的病人。

深入大腦進行電擊的「記憶增強術」

要精確觀測大腦活動,最好能直接深入顱內。不過,如果要為了科學研究,讓人打開腦袋、放入電極,恐怕沒人願意,研究倫理審查大概也不會通過。

於是研究人員找來了25位癲癇患者。這些病人因為治療癲癇需要,腦內已植入100至200個電極,用來監測癲癇相關的腦電波。研究人員便利用這些電極記錄高解析率的神經活動,也可透過電極對各腦區進行刺激。

研究人員過去實驗發現,刺激時間點會影響記憶的效果。先前方法要求受試者記憶螢幕出現的字詞,同時每個字顯示時都對大腦規律施放電脈衝。結果發現,只有在記憶功能不佳時,才有增強效果,記憶良好時反而產生反效果。因此無差別持續刺激並不是個好方法。

然而,腦波相當複雜,該如何判讀大腦記憶的活動情形、適時給予刺激?——這時AI就派上用場了。

用機器學習判讀腦波、精準放電

論文第一作者、賓大心理系的數據科學家埃茲亞特(Youssef Ezzyat)表示,新研究有兩方面革新:一是研發監測腦部活動的系統,可依據大腦活動即時觸發相應的刺激;另一方面則是具體找出新的刺激目標,即左腦外側顳葉皮質。

研究人員首先了解大腦進行記憶的腦波模式。受試者嘗試記憶螢幕上的單字時,研究團隊同時每秒從每個電極收集數千筆數據。接下來再測試患者的回憶,並訓練機器學習將數據與受試者記憶單詞的可能性相關聯,藉此針對特定受試者建立出記憶成功或失敗的大腦活動模式。如此一來,AI就能從電極活動預測記憶的情形。

接著再進行電刺激。受試者進行記憶測驗時,AI會即時分析腦活動狀態,如果預測受試者記憶不成功時,就會迅速刺激大腦,提高記憶功能。放出的刺激是安全範圍內的微量電脈衝,參與者並不會有感覺。這有點類似心律調節器,在心律不整、心跳過慢時會放電,只是調節的是更複雜的腦波。研究人員表示,從感測腦波到觸發刺激已可在幾百毫秒之內完成。

研究結果發現,這套系統平均提高患者15%的回憶能力。

四年的「修復主動記憶」研究計劃,目前結果逐漸接近目標,也就是開發可植入式的腦神經調節系統。研究人員相信,這種刺激療法可能有很大應用潛力,將來可望用於協助腦傷及阿茲海默症患者。

資料來源:Nature CommunicationsEurekAlert!Wired

往下滑看下一篇文章
玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋
玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋

通勤、排隊、等餐時,幾乎人人都在滑手機。零碎時間變多、也變得更密集,消費者在社群與影音之間來回切換,也更常打開遊戲。根據資策會 MIC 統計,台灣有 69% 網友會玩數位遊戲,近 8 成每日遊戲時長落在 2 小時內,輕度、碎片化已成主流。

這股趨勢,與 ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 的觀察不謀而合。「大家在零碎時間裡,經常會拿起手機玩手遊,找個方式殺時間、放鬆心情。」因此,ShopBack 把視角轉向遊戲場景,推出 ShopBack Play,嘗試把娛樂轉化為「好玩、也能賺」的新型回饋體驗,讓回饋不必等到消費發生,日常零碎時間也能累積回饋。

從手遊場景打造現金回饋新模式

Arthur Wan 指出:「ShopBack 在台灣市場落地 8 年了,核心強項始終是電商回饋機制。」然而,若回饋只綁在購物,使用頻率終究受限於消費需求。對此,ShopBack Play 借助手遊的高黏著、高回訪特性,把回饋從交易場景延伸到日常互動;使用者不需消費,只要下載並完成指定任務,就能累積現金回饋,平台也因此更貼近使用者的日常生活。

這也呼應近年全球竄起的「X to Earn」模式。Arthur Wan 解釋,從 Shop to Earn 把消費轉成回饋、Play to Earn 讓玩樂產生回饋,到 Move to Earn 讓移動與運動也具備回饋可能,市場正在探索「參與行為」的價值:「愈來愈多日常行為,其實都能透過特定場景轉化為實際獲益。」

ShopBack Play 的優勢在於回饋可轉移。過往遊戲獎勵多停留在虛擬世界,例如兌換道具;但透過 ShopBack,玩家取得的現金回饋可直接延伸到電商與日常消費,讓娛樂回報更實用、更有感。

SHOPBACK圖說一.jpg
ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan
圖/ 數位時代

引發使用者越玩越賺的回饋循環

ShopBack Play 的使用方式很簡單。在 ShopBack App 首頁進入遊戲專區選定遊戲後,系統即導流至 App Store/Google Play 下載並開玩;玩家只要破關或完成指定里程碑,就能回到 ShopBack 形成「選遊戲→開玩→達標領回饋→再探索」的回訪循環。為了加碼誘因,ShopBack Play 也不定期推出「紅色遊戲專區 2 倍回饋」活動。

Arthur Wan 觀察,「消費者其實並沒有那麼忠誠於某一款特定遊戲。」多數人打開手遊,只是想放鬆、填補空檔,對單一遊戲的黏著度不高。也因此,ShopBack Play 目前合作超過 400 款遊戲,並規劃於 2026 年持續更新合作清單,讓使用者隨時有新選擇可玩。

「我們希望透過遊戲回饋,創造更多回訪的理由。」 Arthur Wan 表示,這也補上 ShopBack 的互動頻率缺口。由於 ShopBack 核心仍以購物回饋為主,熱門品類多集中在旅遊與時尚(如 Booking.com、Trip.com、KKday、Klook,以及 adidas、Nike、GU),消費頻次相對較低;ShopBack Play 則提供更日常、更高頻的回訪動機,讓使用者更常打開 App。

他指出,ShopBack Play 上線後帶動每月回訪 ShopBack 的使用者數成長 15%,整體使用者 CLV(Customer Lifetime Value,顧客終身價值)成長 30%,顯示回饋場景擴張確實見效。且透過遊戲接觸到 ShopBack 的使用者中,也有相當比例會進一步前往平台其他商家消費,形成交叉銷售效應(Cross-sell),推升平台使用深度與消費頻率。

讓回饋生態系融入生活空檔

將回饋帶入用戶生活中的更多片段,讓原本就會經歷的日常時刻變得更有價值,是 ShopBack 持續拓展「行為換回饋」場景的核心思維。對遊戲廠商而言,長期痛點在於下載成本高、留存率偏低,最怕「下載了就走」:數字漂亮,卻沒有實際遊玩行為,轉換與 ROI 難以落地驗證。對此,ShopBack Play 把回饋門檻從「下載」改為「達標」──使用者必須完成指定關卡或里程碑才拿得到回饋,藉此濾掉無效流量,讓導入更貼近真實參與,也更有利於提升轉換率與投資報酬。

對許多用戶而言,遊戲早已是生活的一部分。現在透過 ShopBack Play,不僅能在零碎時間中放鬆娛樂,更能完成任務獲得實質回饋 ,讓「玩遊戲」與「破關」不再只是虛擬成就,而是能實際折抵日常開銷的量化報酬。對 ShopBack 而言,不僅提升用戶在平台內的互動頻率,也補強過去必須透過消費行為才能獲得回饋的單一路徑。透過遊戲機制,用戶即使在非購物場景中也能保持接觸,並於任務完成後自然回流 App,進一步探索購物優惠與合作商家,打造高頻率且正向的使用循環。

也因此,ShopBack Play 推出後的亮眼表現,更進一步驗證這套機制具備高度潛力與市場接受度。據平台統計,功能上線後短短半年內,用戶數成長 12 倍,其中近 60% 為原本的 ShopBack 使用者首次接觸手遊,成功帶動原有會員活躍與新型態行為轉換。除了使用數提升,ShopBack Play 的回饋金發放規模亦快速擴大,自功能上線以來,累計回饋金額已接近 1 億元,展現「遊戲回饋」模式的強勁吸引力與發展性。

隨著 ShopBack Play 與購物回饋、載具回饋機制整合,平台逐步建構出「玩能賺、買能賺、日常生活也能賺」的循環回饋生態系,不僅為用戶帶來更即時、更有感的回饋體驗,也持續深化 ShopBack 在消費日常中的角色。

「ShopBack Play 只是起點。」ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 認為,當消費者愈來愈精打細算、也更習慣用行為換取回報,未來仍有更多「X to Earn」場景值得探索與開發。「對我們來說,關鍵不只是推出一個新服務,而是持續擴大回饋觸發點,從線上購物、實體場景一路延伸到遊戲入口,串連商家與用戶的日常接觸,讓回饋真正融入生活,讓每一個日常時刻,都更有所得。」

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
進擊的機器人
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓