脑机接口在脑科学中的应用

夏妙芸 王 颖 杨谦梓 罗 艳

脑科学与人工智能是两个不同的领域,但两者间存在着紧密的联系和互动。随着人工智能技术的不断发展,研究者们能更加深入地了解大脑的结构和功能,同时可从脑科学中汲取灵感并受到启发,不断推动人工智能的发展。本文将从脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术角度,探讨脑科学与人工智能的相互影响。

BCI是一种将人的大脑信号转化为计算机指令的技术,其通过对人脑电信号的采集、分析和处理,使人类能够与外部世界进行直接交互,而无需依赖传统的输入设备(键盘、鼠标等),实现人与计算机之间的直接交互[1]。这种技术不仅可为残疾人提供一种新的通信和控制方式,也有望为健全人提供更加高效的人机交互方式,有助于研究者进一步研究大脑的功能和结构,并在此基础上为人工智能提供更好的交互模式[2-4]。

目前,BCI技术已在理论和实践方面取得了一些进展,但在可靠性和实用性方面还面临一些挑战。

1 BCI在残疾人中的应用

首先,BCI技术已实现了单一运动功能的控制,如轮椅、机器手臂和假肢等。对于因截肢或神经损伤等原因失去肢体功能的残疾人,通过BCI技术,可使用大脑信号控制上述设备,恢复其日常生活自理能力[5]。其次,对于运动神经系统疾病患者或脊髓损伤患者,BCI可通过采集其脑电信号,识别其所想表达的思想,并转化为语音或文字输出,从而帮助此类患者克服语言表达和文字录入方面的困难[6]。第三,对于因运动障碍或肌肉疾病等原因无法使用传统的遥控器或开关者,BCI可通过控制电器或智能家居系统,帮助其更加方便地实现环境控制。第四,对于自闭症患者或有社交障碍者,BCI可通过分析其脑电信号,识别其情感状态,从而帮助此类人群更加准确地表达自己的情感和意愿,提高其与他人的交流和互动能力,甚至实现情感交流[7]。总之,BCI在残疾人中具有广泛的应用前景和社会价值,未来还可在更多的应用场景中得以拓展。

2 BCI在神经科学研究中的应用

BCI技术在神经科学,尤其在大脑的功能、结构和神经可塑性等方面的研究中也已广泛应用。

2.1 神经可塑性的研究 神经可塑性是指神经系统对外界刺激或内部环境变化的适应性调节能力,表现为神经元和神经网络的结构、功能和代谢的可逆性改变。BCI通过对脑电信号的采集和分析,可以实时监测和识别人脑活动,研究人脑神经可塑性的调控机制和规律。通过对不同任务下的脑电信号的分析,可以发现大脑功能网络的变化,从而研究神经可塑性的调控机制,并提供有效的生理指标用于神经可塑性的评估。BCI技术在应用过程中,需要大量的脑机交互,这样的交互会不断激发神经系统的活动,从而促进神经可塑性的发生和调节。应用BCI技术刺激特定的神经回路,模拟神经可塑性的变化,可促进该脑区的功能连接和神经元的结构变化,产生预期的治疗作用。Fu等[8]研究发现,通过BCI技术训练,可以促进失能患者的神经可塑性,促进其相应脑区的功能恢复。

2.2 神经解码的研究 神经解码是将神经信号转化为行为或认知信息的过程。BCI将从脑电图(electroencephalography, EEG)、功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)、脑皮层电图(electrocorticography, ECoG)等获取的神经信号解码成计算机指令,从而实现人脑与外部设备的交互[9]。神经解码的过程通常需要先对神经信号进行预处理和特征提取,然后通过机器学习算法进行分析和分类。具体而言,预处理和特征提取步骤包括信号滤波、去噪、时频分析、空间滤波等,机器学习算法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。神经解码技术的应用非常广泛,除BCI外,还可应用于神经反馈、神经控制、认知科学等领域。在神经反馈领域,神经解码可帮助人们了解自己的脑部活动模式,从而改善自我调节能力;在认知科学领域,神经解码可帮助研究人员探索人类认知过程的神经机制[10]。因此,神经解码是将神经信号转化为行为或认知信息的过程,BCI则是利用神经解码技术实现人脑与外部设备之间的交互。两者的应用前景非常广泛,未来有望在医学、心理学、认知科学等领域发挥更大的作用。

2.3 疾病的诊断和治疗 BCI与疾病诊断有关的一个重要应用领域是脑机接口诊断(brain-computer interface diagnosis, BCD),是一种通过记录和分析大脑活动来诊断疾病的技术。BCD可用于检测脑部疾病,如阿尔茨海默病、帕金森病和癫痫等,通过分析EEG等生物信号来检测疾病的早期症状,以期更早地明确诊断,提高疾病治疗率。此外,通过神经电活动的特异性标志,也可用于精神疾病,如抑郁症和焦虑症等的诊断。最近,有研究团队提出新兴的虚拟大脑(the virtual brain,TVB)模拟算法技术,用于估计癫痫致病范围及癫痫发作期间的时空动力学,为临床治疗提供依据[11]。

2.4 大脑计算的研究 BCI技术用于研究人类大脑计算的规律和机制,揭示了人脑认知和决策的本质,这对于了解人类智能和开发人工智能技术具有非常重要的意义。大脑计算是模仿人脑的计算方式来设计和构建计算机系统及算法的一种方法[12],其借鉴了神经科学、认知心理学等多学科知识,探索人脑中信息处理的本质和规律。有学者将一种很有前景的从人类大脑活动中重建图像的方法(潜在扩散模型)用于视觉重建领域[13],这对算法的应用提升及对生物信息科学的探索都意义重大。与传统的计算机系统不同,大脑计算系统具有自适应性、容错性、并行性和能量效率等,在解决复杂问题方面具有更明显的优势。因此,BCI技术与大脑计算研究可以相互促进:通过大脑计算研究,可以更好地了解人脑的信息处理机制和模式,为BCI的设计和优化提供指导;通过BCI技术,可以收集更多的人脑数据,有助于进一步深入研究大脑的计算和信息处理规律。总之,BCI和大脑计算都是当前快速发展的前沿技术和研究领域,两者相互关联、相互促进,为未来的科学研究和技术应用带来更多的机遇和挑战。

3 BCI的不足和前景

BCI技术有着广泛的应用前景,但目前仍存在一些问题,主要为精度不高、限制活动、缺乏标准化和通用性、隐私和安全、伦理挑战。

3.1 精度不高 由于大脑信号的复杂性和不稳定性,BCI在解码大脑信号时存在一定的误差和不确定性[14],是该技术面临的重要挑战之一。首先,大脑信号容易受到身体运动、环境噪声等因素的干扰,使得信号的质量下降,影响信号解码的准确性;其次,大脑信号的变化和不稳定性,需要解码器实时地调整和优化算法,以保证信号的准确性和稳定性,这对设备和解码算法提出了更高的要求。目前常用的算法有基于模型的方法和基于模式识别的方法,两种方法各具优缺点,需要根据具体应用场景选择最合适的算法。

基于模型的方法通过对大脑信号的物理模型进行建模和分析,包括基于滤波器的方法、基于时频分析的方法和基于状态空间的方法等,以实现信号解码。该方法的优点是具有较高的准确度和鲁棒性,能够较好地处理噪声和干扰,还能提供对大脑信号的物理解释,有助于对大脑功能和运行机制的理解[15]。该方法的缺点是需要对大脑信号的物理特性进行详细的研究和建模,需具备专业领域的知识和技能,并且需要大量的计算资源和时间,故不适于实时应用。

基于模式识别的方法通过对大脑信号模式进行分类和识别,来实现信号解码,包括支持向量机、人工神经网络、卷积神经网络等[16-17]。该方法的优点是具有较快的运行速度和较高的实时性,适合实时应用;还可对大量的数据进行处理和分析,适用于更加复杂多样的场景。该方法的缺点是需要大量的训练数据和特征提取技术,否则会导致较低的准确度和鲁棒性。此外,基于模式识别的方法通常对噪声和干扰比较敏感,需要采取有效的预处理和优化措施。

针对上述问题,目前的研究方向主要包括优化信号采集设备和解码算法,提高信号的质量和稳定性,减少干扰和误差,以提高BCI技术的精确度和可靠性等。

3.2 限制活动 目前的BCI技术需要使用者佩戴相应的设备,这些设备在一定程度上限制了使用者的活动范围和自由度,影响使用体验。

3.3 缺乏标准化和通用性 目前的BCI技术缺乏统一的标准和通用性,不同的设备与系统之间缺乏互通性,限制了技术的发展和应用,亟待在此方面制订相应的规范,统一管理。

3.4 隐私和安全 BCI技术涉及使用者的大脑信号和个人隐私信息,如没有良好的隐私保护措施和安全机制,可能会造成用户信息的泄露和滥用。此外,若不能确保远程数据传输和调控的安全性,还可能存在法律层面的安全事件,这些均亟待从技术层面和法律、法规层面的共同推进。

3.5 伦理挑战 人脑借助BCI技术,可获得超越人脑常态水平的感觉、记忆等信息处理和反应能力,是否会引发不公平?国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长徐一峰教授认为,BCI等脑疾病诊断新技术的底线是以治疗疾病为目的,而并非单纯地增强人类脑功能。该学术研究领域应当遵循科学性、有利、自主、最小伤害和公平公正原则,同时亟须构建伦理治理体系。

综上所述,BCI技术目前仍存在一些挑战和不足之处,需要进一步的研究和发展:通过更加精确的信号采集和处理技术,提高BCI技术的可靠性;实现摆脱外部设备的无缝衔接技术,让BCI技术更加便携、隐蔽和自然;从目前的单一运动功能和通信功能的控制,扩展到更多的功能领域,如情感识别、学习和记忆等。BCI是一项前沿且具有挑战性的技术,相信随着技术的不断发展和突破,有望在未来为人类带来更多的便利和福利。不同学科领域的发展,其实是在不同的道路上走向同一个归点,即解析意识,解析大脑,解析人类,解析自我。BCI与人工智能之间存在着密切的联系,相互促进和发展,为研究者更深入地了解大脑和开发更先进的人工智能技术提供了重要的思路和方法。