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翻新時的期間,帶著家人們去逛逛家裡要買的新家具和家電,看著家人那種興奮的臉,就覺得很開心m135


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像現在家裡的電視還是那種箱型電視,冰箱也超老的,這些都要換掉great
可是挑那種家電真的要好好挑,要省電又好用又省錢,老人家才喜歡07.gif


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FaceBook的新狂想:大腦輸入像說話那麼快!

智東西(公眾號:zhidxcom) 編 | 海中天 導語:Facebook要開發腦輸入技術,每分鐘能閱讀100 [ ]


編 | 海中天

導語:Facebook要開發腦輸入技術,每分鐘能閱讀100個單詞,用的還是非入侵性技術。當今最先進的系統將電極植入大腦,每分鐘讀取8個單詞。Facebook的狂野目標招來一些懷疑,而且懷疑的都是專傢。如果Facebook真的達成目標,那將是一項突破性的技術。

當Facebook的Mark Chevillet介紹“腦輸入”項目時,他盡力讓項目顯得不那麼瘋狂。

Chevillet是一名神經科學博士,他並不是設計“霧件”的高管,對腦科學的現狀有著深刻的理解。最近,在美國約翰霍普金斯大學應用物理實驗室,他在會議上發言,介紹瞭腦-計算機界面,界面可以從用戶大腦的語音中心閱讀單詞,每分鐘有可能閱讀100個,聽眾一邊聽一邊點頭,這是一門非入侵性技術。

講話結束之後,一個事實浮出水面:現在還沒有類似的技術存在。看看當今最先進的腦輸入技術,每分鐘隻能閱讀8個單詞,而且它還是用植入式電極閱讀的。到底語音寄存於大腦的哪個區域?沒有人真正知道。

Chevillet知道事實的確如此,他承認Facebook的目標有些遠大。他說:“當中有許多的技術和研究風險,我們尋找的不是下一個增量式進步,而是革命性的進步。”

在硬件方面,Facebook成立瞭一個名叫 Building 8的團隊,該團隊正是由Chevillet領導。團隊如何解決問題的?Chevillet給出瞭一些線索。IEEE Spectrum隨後咨詢瞭一些專傢,Chevillet對技術的介紹相當模糊,無法解釋專傢的困惑。

在Facebook年度開發者大會上,公司高管Regina Dugan首次談到瞭“腦輸入”項目,在隨後的6周裡,許多神經系統科學傢對項目的時間表表示懷疑:在接下來2年裡,Dugan說團隊會讓技術變得可以使用。

Chevillet澄清說,Facebook並不認為2年內會有商用產品出現,高管們隻是希望能在這段時間內研究完成,證明產品是可行的。

為瞭達到目標,Chevillet團隊雙管齊下。一方面,他們開發非入侵性技術,可以讀取高質量神經數據。另一方面,他們專註於腦科學,尤其關註人類對語言、語音機制的理解。Chevillet說他們正在為一個問題尋找答案:“假設你擁有技術,可以獲得高質量神經數據,你如何以每分鐘100個單詞的速度解碼呢?”

每分鐘100個單詞到底是什麼概念?Chevillet說他們給出的數字是以人類自然說話速度作為標準的。如果技術可以跟上人類自然說話的速度,就可以讓用戶發出語音命令,現在我們在iPhone Siri、亞馬遜Alexa上已經使用這樣的命令,隻是用腦輸入下命令時沒有聲音。Chevillet說:“我們對靜默語音界面很感興趣,它可以擁有語音識別一樣的功能,但是保護隱私的力度和文本一樣。”

Facebook正在開發腦掃描技術,到底是怎樣的技術?Chevillet拒絕透露細節,Facebook隻是說它涉及到光成像。哥倫比亞大學生物醫學工程教授Paul Sajda說,聽起來Facebook想發明一些全新的東西。Paul Sajda是腦研究先進技術方面的專傢。

要用非入侵性技術閱讀腦信號,神經系統科學傢和醫生一般使用EEG,也就是用頭皮電極記錄無數神經元發出的信號,將它們集合在一起。不過Sajda解釋說,用EEG技術無法從細小的腦部區域收集精準信息。他解釋稱:“每個人都在說EEG無法提供足夠好的信號,我們不會使用它。”

瑞士日內瓦Wyss生物和神經工程中心主管John Donoghue也對非入侵性腦掃描技術表示懷疑。他曾花瞭幾十年時間開發BrainGate系統,該系統使用瞭植入式電極,使用這門實驗性技術之後,癱瘓的人可以控制機械臂、計算機傳感器。Donoghue說:“如果能夠幫到癱瘓者,不在他的大腦上植入電極,我肯定會第一個去做的。”他認為EEG難以獲得巨大的改進,也不認為有更好的方法可以用非入侵方式從大腦提取信息。Donoghue說:“我認為我們已經接近極限瞭,如果我錯瞭,那將是巨大的變革。”

BrainGate創造瞭當前的腦輸入速度紀錄,每分鐘8個單詞。在研究過程中,植入物植入癱瘓者的運動皮質,引導光標在屏幕上移動,挑選輸入的字符。植入物收集與電機指令有關的數據,並不是收集與字符、單詞有關的信息。

Facebook的方法似乎完全不同。Chevillet說過,他們的技術會閱讀大腦中“準備說的語音”。 Chevillet指出:“沒有人開發出偵測、解碼思想本身的算法,思想是抽象的。”怎麼辦?研究人員必須搞清一個問題,當人想著要向自己說話時,哪些腦部區域會參與,然後研究人員會開發模型,將腦部活動的模式與單詞聯系起來。

為瞭研究基本腦科學,Facebook與學術機構合作,比如Johns Hopkins、加州大學伯克利分校、加州大學舊金山分校。一些研究人員已經從癲癇病人身上收集瞭初步數據,這些病人在醫院做手術,研究人員將臨時電極植入他們的大腦,花短短幾天觀察反應。

在Johns Hopkins,研究人員Michael Wolmetz和Nathan Crone為大腦繪制瞭“語義圖”,以此為依據做實驗,試圖搞清處理高級概念時大腦的哪些部分會參與進去。

在最近的研究報告中,他們展示瞭癲癇病人畫的一些簡單線條畫,病人畫瞭60個不同的東西。針對每一個物件,研究人員都列出瞭一些語義屬性,用它們描述物件,例如,如果是一架飛機,就會包括“人造”“大”等語義屬性,如果是蝴蝶,就會包括“活生生”“小”的屬性。當病人說出物件的名字時,研究人員會觀察大腦哪個部分被激活。

218個語義屬性分別對應腦部哪個區域,搞清之後研究人員將它繪成圖,就可以確立一個模型,深入分析腦部活動,確定病人正在觀察哪個對象,隻是精準度有限。

Facebook想讀取腦部思想的意義,語義圖可以提供幫助,但是Hopkins的研究者指出,語義圖基本上就是對具體對象進行視覺識別。如果Facebook想讀取整個句子(當中會涉及到抽象概念和復雜語法),它需要完全不同的腦數據。

Wyss中心的Donoghue認為,神經系統科學傢還不知道哪些數據對某個機能(比如語音)最重要,這才是最大的問題。Donoghue說:“你從大腦中獲得所有信號,工程師跑過來說:‘這是一個信號處理問題,我來解決它。’但在大腦領域我們缺少一套底層理論,無法解釋這些信號到底是什麼。如果你不能透徹理解,就沒有辦法建立一個很好的模型。”

在神經科學領域有許多問題是開放的,資金雄厚的企業有興趣研究,對於神經系統科學傢來說並不一定是壞事。哥倫比亞大學的Sajda說:“如果Facebook投資研究基礎科學,像貝爾電話公司的貝爾實驗室一樣,對於社會是有利的。”

如果2年之內Building 8團隊沒有什麼成果拿來展示,到時又怎麼辦?Sajda很好奇。Sajda說研究基礎科學是需要時間的,突破的到來往往並沒有時間表。他說:“研究風險很高,並不一定能獲得回報,如果是股東,我不確定他們是否接受公司這樣做。”

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