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AI"副驾驶"通过解读用户意图
增强非侵入式脑机接口
科技进步为残疾人士提供帮助
2025年9月1日，加州大学洛杉矶分校的工程师们开发了一种可穿戴的非侵入式脑机接口系统，该系统利用人工智能作为辅助驾驶，通过移动机械臂或计算机光标来帮助推断用户意图并完成任务。该研究发表在《自然机器智能》杂志上，表明该接口在非侵入式脑机接口（BCI）系统中展现出新的性能水平。这有望催生一系列技术，帮助肢体功能受限的人士（例如瘫痪或神经系统疾病患者）更轻松、更精准地处理和移动物体。
▲图 利用AI-BCI系统，一名参与者在AI和机械臂的帮助下成功完成了移动四个积木的“拾取和放置”任务
该团队开发了定制算法来解码脑电图（EEG，一种记录大脑电活动的方法），并提取反映运动意图的信号。他们将解码后的信号与基于摄像头的人工智能平台配对，该平台实时解读用户的方向和意图。该系统使个人能够比没有人工智能辅助的情况下更快地完成任务。
加州大学洛杉矶分校萨缪尔利工程学院电气与计算机工程副教授、本研究负责人乔纳森·高 (Jonathan Kao) 说道，“通过使用人工智能来补充脑机接口系统，我们的目标是找到风险更低、侵入性更小的方法，最终，我们希望开发出能够提供共享自主权的人工智能脑机接口系统，让患有运动障碍（例如瘫痪或肌萎缩性脊髓侧索硬化症 (ALS)）的人能够重新获得一些日常任务的独立性。”
最先进的、通过手术植入的 BCI 设备可以将脑信号转化为指令，但它们目前提供的好处被植入神经外科手术相关的风险和成本所抵消。在首次演示后的二十多年里，此类设备仍然仅限于小规模的试点临床试验。同时，可穿戴和其他外部 BCI 在可靠地检测脑信号方面表现出较低的性能。
为了解决这些局限性，研究人员对四名参与者测试了他们的新型非侵入式 AI 辅助 BCI，这四名参与者中，三名没有运动障碍，还有一位腰部以下瘫痪。参与者戴着头帽记录脑电图，研究人员使用自定义解码器算法将这些脑信号转换为计算机光标和机械臂的运动。同时，带有内置摄像头的 AI 系统观察了解码后的动作并帮助参与者完成两项任务。
▲视频 加州大学洛杉矶分校团队与参与者一起测试其系统
在第一项任务中，他们被要求移动电脑屏幕上的光标，击中八个目标，每个目标上至少停留半秒钟。在第二项挑战中，参与者被要求启动机械臂，将桌子上的四个积木从原来的位置移动到指定位置。
在AI的帮助下，所有参与者完成这两项任务的速度都显著加快。值得注意的是，瘫痪的参与者在AI的帮助下大约用了六分半钟就完成了机械臂任务，而没有AI，他根本无法完成这项任务。
脑机接口 (BCI) 能够解读编码参与者预期动作的脑电信号。这款定制的人工智能 (AI) 运用计算机视觉系统，推断用户的意图（而非眼球运动），从而引导光标并定位积木。
该研究的共同第一作者、加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程博士生 Johannes Lee 说道，“AI-BCI 系统的下一步发展方向可能包括开发更先进的副驾驶系统，使其能够以更快的速度和更精确的方式移动机械臂，并提供灵巧的触觉，以适应用户想要抓取的物体。此外，添加更大规模的训练数据还可以帮助 AI 协作完成更复杂的任务，并改进脑电图解码本身。”
文章内容来源于：“加州大学洛杉矶分校官网” ，仅用于学术资讯分享，如有侵权请联系管理员删除。
原文链接：https://samueli.ucla.edu/ai-co-pilot-boosts-noninvasive-brain-computer-interface-by-interpreting-user-intent/
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