Nature子刊封面：用 AI 算法解码「意念」，实现灵活、稳健机械手

导读

用意念控制假肢，让残疾人过上正常的生活，这听起来像是科幻电影，但最近来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究人员通过AI技术让其变为现实，该项成果刊登在近期的《Nature Machine Intelligence》上。

作者：风雨抚蕖

通过无感的控制系统，让机器人成为身体的延伸是大多机器人专家一直的追求，对于残疾人士更是恢复正常生活的希望。

过去的研究使得人们通过意识控制一两根机器手指，现在来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究人员正在开发一种使用人工智能（AI），为截肢者提供精准控制的机器人手。

EPFL的研究人员开发了一种机器学习算法，将神经工程和机器人技术方面的专业知识结合起来，让人负责有意识的动作，AI负责无意识的动作，通过两者的结合实现对既有假肢的精准操控。

解码神经信号，实现主动意识 

正如非植入式脑机接口那般，该算法首先学习如何解码用户意图并将其转换为假手的手指运动。被截肢者必须执行一系列手部动作，以训练使用机器学习的算法。

被截肢者残肢上分布着传感器以检测肌肉活动，该算法通过分析传感器信息学习不同神经信号所对应的运动。一旦理解了用户预期地手指运动，该信息便可用于控制假手的各个手指。

“由于肌肉信号可能有噪声，我们需要一种机器学习算法，从这些肌肉中提取有意义的活动并将其解释为动作，”该出版物的第一作者Katie Zhuang说。

在生物学上如何解码肌肉信号是一个难题，另一方面，提取的过程中会使得很多微弱的有效信号被过滤，这使得控制系统难上加难。

为了弥补缺失的细节，AI的辅助进入了研究人员的视野。

AI辅助，完成无意识行为 

人的意识是非常神奇的，在骑自行车时，你的意识都集中在控制自行车的方向，而你却很少操心如何保持自行车的平衡，事实上很多的复杂行为都由人的潜意识在控制。

这项技术的突破就是通过算法预测人的意图，这些意图大多都是无意识而为的，当你试图抓住物体时，并不会在意使用哪些手指。

当受试者准备拿起水杯时，一旦机器手碰到水杯，AI 算法就会让手指闭合，抓紧杯子。

研究人员称，“在过去，如果你用机器手拿杯子，如果太用力会捏碎，如果太松会摔碎，你需要一直保持一个动作，不松不紧，否则你的杯子总会碎，但现在AI接管了这些无意识的动作。”

完整意识，道阻且跻 

虽然该项研究通过AI技术弥补了通过意识控制机器人的部分缺失，并且在《Nature Machine Learning》获得了一定的成功。但是我们可以通过演示可以发现，该算法的在神经信号的解码中依旧存在一些失误，由此模拟出来的动作意图也是不精确的。

未来必须经过进一步的研究和开发这项成果才能被整合到截肢者的假肢装置中。

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