CMU打造人機(jī)聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，用意念控制光標(biāo)，新手幾小時(shí)就能學(xué)會(huì)

有創(chuàng)腦機(jī)接口面世已有 30 余年，但是只有不到 100 人植入，有創(chuàng)腦機(jī)接口的信號(hào)質(zhì)量確實(shí)非常高，但是它需要開顱手術(shù)，而且需要長期維護(hù)，因此僅有極少數(shù)符合條件的患者能夠承受。

美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的賀斌教授和團(tuán)隊(duì)走的是一條無創(chuàng)的、不切開頭皮的、戴個(gè)電極帽就能用的無創(chuàng)腦機(jī)接口路線。這種方案一旦做成，可能讓全世界一半人口受益。然而，無創(chuàng)路線存在一個(gè)長期解決不了的麻煩，使用的時(shí)候新手太難學(xué)了。傳統(tǒng)訓(xùn)練方法需要較長時(shí)間、很多新手練到一半就放棄了，背后原因在于傳統(tǒng)腦機(jī)接口的算法是固定的，訓(xùn)練好之后就不再改動(dòng)，全靠真人用戶去適應(yīng)機(jī)器。

賀斌和團(tuán)隊(duì)決定讓機(jī)器也來適應(yīng)人，他們研發(fā)了一種名為人機(jī)聯(lián)合學(xué)習(xí)的方法。在 31 名從未接觸過腦機(jī)接口的受試者中，采用新方法之后一維光標(biāo)控制任務(wù)的準(zhǔn)確率為 86%，二維光標(biāo)控制任務(wù)的準(zhǔn)確率為 77.5%，這兩個(gè)準(zhǔn)確率都遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方法。更重要的是，這個(gè)效果在訓(xùn)練結(jié)束之后依然能夠保持，說明觸覺引導(dǎo)幫助受試者形成了穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)想象能力。

使用這一方法的時(shí)候，受試者的大腦能夠?qū)W習(xí)如何產(chǎn)生更清晰的腦電信號(hào)，機(jī)器能夠?qū)W習(xí)如何解碼這些信號(hào)。兩者之間互相適應(yīng)，完全無需其中一個(gè)死等另一個(gè)。他們還給這個(gè)框架加了一個(gè)名為觸覺反饋的引導(dǎo)機(jī)制，讓受試者的手腕上戴著震動(dòng)裝置，當(dāng)光標(biāo)走錯(cuò)方向的時(shí)候，手腕上就會(huì)傳來一陣震動(dòng)，告訴受試者剛才想錯(cuò)了。雖然看起來是一個(gè)簡單的物理信號(hào)，但它能讓受試者的學(xué)習(xí)速度得到大幅提升。

談及應(yīng)用場景，賀斌指出無創(chuàng)腦機(jī)接口能夠做到 80% 到 85% 的準(zhǔn)確率，就已經(jīng)非常具備實(shí)用價(jià)值。現(xiàn)在他和團(tuán)隊(duì)開展的二維任務(wù)已經(jīng)接近 80%，理論上講所有使用人手能做的事，都可以用腦機(jī)接口來控制。比如，中風(fēng)病人可以使用意念控制輪椅前進(jìn)后退，癱瘓病人可以使用機(jī)械臂抓取食物或飲料，居民可以控制智能家居設(shè)備。而這一切不需要手術(shù)、不需要植入芯片、只需要一個(gè)電極帽，不過本次成果尚未進(jìn)入落地階段。

（來源：《自然·通訊》）

這個(gè)方法為什么有效？先得從腦機(jī)接口的工作原理說起。

當(dāng)大腦在想象某一個(gè)動(dòng)作的時(shí)候，就會(huì)產(chǎn)生特定的腦電波模式。譬如當(dāng)你想象左手動(dòng)，大腦右側(cè)的傳感器就會(huì)記錄到一種信號(hào)模式；當(dāng)你想象右手動(dòng)，左側(cè)會(huì)出現(xiàn)另一種信號(hào)模式。腦機(jī)接口的任務(wù)就是先去采集這些信號(hào)，接著使用算法把它翻譯成指令，比如翻譯成為“光標(biāo)往左”或者“光標(biāo)往右”等指令。

對(duì)于有創(chuàng)腦機(jī)接口來說，它是直接把電極放在大腦表面或插進(jìn)腦組織里，信號(hào)干凈、清晰而且噪聲低；對(duì)于無創(chuàng)腦機(jī)接口來說，它的電極放在頭皮外面，信號(hào)需要穿過顱骨和頭皮，這就導(dǎo)致不僅信號(hào)衰減嚴(yán)重，而且信號(hào)噪聲也比較多。打個(gè)比方，一名歌手用高清麥克風(fēng)在錄音棚里錄音，和使用手機(jī)在菜市場錄音，兩者的信號(hào)質(zhì)量肯定不在一個(gè)量級(jí)上。

一旦信號(hào)質(zhì)量較差，算法的解碼準(zhǔn)確率就會(huì)變低。傳統(tǒng)方法試圖使用更復(fù)雜的算法來彌補(bǔ)信號(hào)的不足，然而無論算法多么復(fù)雜，它需要處理的還是那些模糊的信號(hào)。這就導(dǎo)致新手用戶往往要花好幾個(gè)星期才能學(xué)會(huì)穩(wěn)定地產(chǎn)生某種腦電模式，以便能讓算法“讀懂”自己，正是這個(gè)漫長的學(xué)習(xí)過程把很多人擋在了門外。

賀斌團(tuán)隊(duì)的思路是不再讓算法等著人來適應(yīng)它，改為讓算法主動(dòng)去追蹤人的變化。

傳統(tǒng)腦機(jī)接口的訓(xùn)練流程一般是這樣的：先讓用戶進(jìn)行一批想象任務(wù)，通過此來采集腦電數(shù)據(jù)，然后使用這批數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)解碼器。接著這個(gè)解碼器就會(huì)被固定下來，此后不管用戶的大腦怎么變化，解碼器都不會(huì)再進(jìn)行更新。這時(shí)用戶必須自己去摸索如何產(chǎn)生符合解碼器預(yù)期的信號(hào)，這就像一個(gè)人努力去適應(yīng)一臺(tái)聽不懂人話的機(jī)器一樣。

賀斌團(tuán)隊(duì)打造的人機(jī)聯(lián)合學(xué)習(xí)把上述順序調(diào)過來了，他們讓訓(xùn)練過程分多輪地、在多個(gè)回合里迭代。每一個(gè)回合結(jié)束之后，算法都會(huì)使用這一輪新采集的數(shù)據(jù)來重新訓(xùn)練自己。換言之，隨著用戶腦電信號(hào)的變化，解碼器自己也在同步更新。今天用戶學(xué)會(huì)了什么新東西，算法明天就能用上，兩者之間就像一個(gè)共同進(jìn)化的系統(tǒng)，打破了過去一個(gè)原地等待、另一個(gè)苦苦追趕的窠臼。

（來源：《自然·通訊》）

在這個(gè)框架里，前面提到的觸覺反饋扮演了關(guān)鍵角色。

傳統(tǒng)腦機(jī)接口的反饋是以視覺形式呈現(xiàn)的，當(dāng)屏幕上有一個(gè)光標(biāo)，你想它往左、結(jié)果它往右去了，你看到它走錯(cuò)之后，你就得調(diào)整你的想象然后再試一次。這個(gè)反饋回路的速度非常慢，同時(shí)視覺信息處理在大腦里要走很長的通路，在效率上存在一定掣肘。

針對(duì)這一問題，賀斌團(tuán)隊(duì)在受試者手腕上裝了一個(gè)線性諧振致動(dòng)器，其實(shí)就是裝了一個(gè)小震動(dòng)馬達(dá)。當(dāng)光標(biāo)走錯(cuò)方向的時(shí)候，受試者對(duì)應(yīng)的手腕會(huì)發(fā)出一陣特定頻率的震動(dòng)。170 赫茲的載波配上 30 赫茲的包絡(luò)，剛好可以激活受試者皮膚里的兩種觸覺感受器，讓受試者能夠清晰地分辨到底是“錯(cuò)了”還是“對(duì)了”。并且，這個(gè)觸覺信號(hào)可以直接傳到體感皮層，比視覺反饋要快得多，甚至更具本能性，用戶完全不需要想一下屏幕上發(fā)生了什么，身體就能直接告訴你。

實(shí)驗(yàn)中，31 名參與者被分為三組。第一組使用人機(jī)聯(lián)合學(xué)習(xí)加觸覺引導(dǎo)的方法，第二組只有觸覺沒有聯(lián)合學(xué)習(xí)，第三組既沒有觸覺也沒有聯(lián)合學(xué)習(xí)。結(jié)果顯示：第一組受試者的在線準(zhǔn)確率在二維任務(wù)中達(dá)到 77.5%，第二組和第三組的受試者都明顯更低。在更加簡單的一維任務(wù)中，第一組受試者更是達(dá)到 86%。

（來源：《自然·通訊》）

更關(guān)鍵的是學(xué)習(xí)速度的提升，傳統(tǒng)組在六個(gè)回合里基本沒怎么進(jìn)步，準(zhǔn)確率始終徘徊在 50% 出頭。聯(lián)合學(xué)習(xí)組則從第一回合開始就迅速上升，到了第三回合已經(jīng)接近峰值，之后仍能保持穩(wěn)定，這意味著新手只需要兩三個(gè)回合的訓(xùn)練就能達(dá)到可用水平，完全無需幾個(gè)星期。

腦電數(shù)據(jù)分析也支持上述結(jié)論，聯(lián)合學(xué)習(xí)組在訓(xùn)練之后，受試者的阿爾法頻段事件相關(guān)去同步化出現(xiàn)明顯增強(qiáng)。簡單來說，就是大腦在想象動(dòng)作的時(shí)候，相關(guān)腦區(qū)的神經(jīng)元活動(dòng)開始變得更加同步和更加有序，而這正是運(yùn)動(dòng)想象能力提升的直接神經(jīng)證據(jù)。

賀斌表示，他和團(tuán)隊(duì)做這個(gè)研究快兩年了，目前效果比他原先想象的好很多，他原本以為只會(huì)提高一點(diǎn)，但沒想到能夠提高那么多。日前，相關(guān)論文發(fā)在《自然·通訊》上，Hanwen Wang 是第一作者，賀斌擔(dān)任通訊作者。

目前腦機(jī)接口還沒有進(jìn)入普通家庭，賀斌認(rèn)為這是因?yàn)樗€沒進(jìn)入到人類日常生活之中。就像智能手機(jī)我們每個(gè)人都有，我們很難想象沒有它生活會(huì)怎樣。他認(rèn)為無創(chuàng)腦機(jī)接口的潛在受益人數(shù)是上億甚至幾十億級(jí)別的，因此他期盼并且相信腦機(jī)接口最終也會(huì)變成這樣的技術(shù)。

他還把本次研究所有的源程序和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)都公開了，期待能有更多的人從本次工作中受益。無創(chuàng)腦機(jī)接口一旦真的做出來，預(yù)計(jì)能讓全球一半人口受益，但這不是一年兩年、也不是三年四年能做完的，未來還需要大家堅(jiān)持下去。

參考資料：

https://www.cmu.edu/bme/People/Faculty/profile/bhe.html

https://doi.org/10.1038/s41467-026-75435-5

排版：胡巍巍

注:封面/首圖由 AI 輔助生成