加州大学旧金山分校 （UCSF） 的科学家们创建了一个平台，可以在机械臂的帮助下恢复瘫痪者独立行动的能力。你可以用思想的力量控制纵器，想象所需的动作。人工智能在此过程中发挥着关键作用。
图片来源： UCSF
科学家开发的平台基于皮层电图 （ECoG），这是一种用于检测大脑皮层活动区域的系统。它通常在脑部手术前使用，这样外科医生不会影响关键区域。ECoG 系统和植入物相当昂贵，但在这种情况下，它们已经显示出很高的效率。
一名四肢完全瘫痪的患者通过 ECoG 连接到 AI 计算机，然后 AI 计算机将命令传输到机械臂。一种基于机器学习的算法识别了大脑中负责手部运动的部分的活动，并将适当的命令传输给纵器。患者观看过程并在心里实时纠正手的动作，这些动作立即传输到机械臂上。
研究人员指出，这种根据患者意愿通过即时纠错来训练算法的方法已显示出很高的效率。此外，AI 已经学会了跟踪负责向皮层邻近区域移动的大脑区域活动的变化。
总的来说，活动模式没有改变，但活动区域“漂移”在皮质，科学家指出。这通常需要每隔几天重新校准植入物。然而，基于人工智能的平台能够独立应对这一转变，并在没有重大干扰的情况下运行了7个多月。仅仅这一点就使得这个项目充满希望。
在机械臂的帮助下，患者能够拾取和放下物体、使用餐具，并从分配器中装满玻璃杯中的液体。科学家们还认为，他们可以改进平台，例如，通过为机械臂配备机器视觉。这将使机器能够帮助患者更准确地执行动作，并改进 AI 学习过程。
“ 我完全相信，我们现在知道如何构建一个系统，并且可以让它发挥作用 ，”发表在 Cell 杂志上的一项研究的参与者说 。
