摘要：以往的BCI系统使用微小电极记录单个或少量神经元的信号，但由于大脑会移动，这些信号不稳定，通常只能维持一天或两天。加州大学旧金山分校（UCSF）Weill神经科学研究所的神经学家Karunesh Ganguly博士介绍，新型BCI采用表面电极，不直接深入大脑组

一项由人工智能（AI）驱动的脑机接口（BCI）技术，成功帮助一名因中风瘫痪、无法说话或行动的男子，仅通过想象动作来操控机械臂抓取和移动物体。

以往的BCI系统使用微小电极记录单个或少量神经元的信号，但由于大脑会移动，这些信号不稳定，通常只能维持一天或两天。加州大学旧金山分校（UCSF）Weill神经科学研究所的神经学家Karunesh Ganguly博士介绍，新型BCI采用表面电极，不直接深入大脑组织，因此信号更稳定。虽然仍需手术植入，但其稳定性远超以往技术。

此外，该系统的AI可自动调整信号变化（“漂移”），在前8-9天内稳定后，可持续运行长达7个月，仅需短暂校准即可恢复精准度。

研究团队测试该系统时，选取了一名因中风瘫痪的患者。他的大脑表面电极记录了他想象自己移动身体各部位时的神经信号，并用于训练AI。

经过练习，这名患者成功用机械臂抓取积木、翻转并移动它们。他甚至可以打开橱柜，取出杯子，并放到饮水机下接水。7个月后，他仍能在短暂校准后继续控制机械臂，而大多数BCI系统需要每日重新训练。

Ganguly形象地比喻：“这就像每天都要重新学习骑自行车，和学会后就能随时骑行之间的区别。”

研究人员正在优化AI模型，使机械臂动作更快、更流畅，目标是让用户在日常生活中独立使用，不需要专家监督。

Ganguly表示：“人类与AI共同学习是脑机接口发展的下一阶段，这正是实现智能化、拟人化功能的关键。”

来源：都市老医生