脑机交互技术

一、 问题研究背景
       根据生物科学家发现，在物种的不断进化过程中，当人的大脑对通过眼睛对外部环境中的事物或发生的其它激励产生意识，并进行相关的思维活动的时候，在人体头部的神经系统会产生电位的改变从而形成脑电信号。而且人的大脑在松懈、紧张等各种不同精神状态下时的脑电信号之间的区别还很大，通过研究这些脑电波变化特征我们可以更加深入的探知其与所谓的大脑意识之间的相关联系。
“人工智能的终极目标在类脑智能。”
       最近几年，许多与人工智能相关的名词、产品热度一路上涨：“图灵测试”、“AlphaGo”等，技术成果凭借高度的准确率、人性化博得了越来越多的关注，如此下来非常有希望催生新的产业，占领科技市场。
       所谓的大脑内部的电信号指的就是一些脑部活动和认知能力，通过研究脑电信号能够拓展的功能包括人机交互、医学探病和心理研究等。在人工智能领域，可以探索人脑活动变化，可以通过总结人类的认知方式，还可以帮助行动困难的人来控制轮椅等设备，在目标检测上可以借助脑电信号提高目标检测的性能。而观测对象脑部的像精神状态、情绪波动等在脑电波信号上均有着相关程度的反应。而且我们也可以通过这些人类应对外部激励产生脑电波的变化特征，可以尝试移植到计算机领域中，推动人工智能的发展等。脑科学与脑电信号的研究有着广泛的应用范围。
       研究人工智能的长期目标是使其达到人类水平，使用阶段能够以假乱真和人类进行多种方式的交互。人类想要开发出的最理想的人工智能系统就是能够实现同人的大脑一样能认识对外部世界，能适应敏感环境变化以及能学习新兴事物规律等。
       类脑智能是人工智能发展的最终目标。有脑科学的研究发展作为铺垫，脑机交互人工智能系统在此基础上得到扩展：对脑信息处理机制的分析和借鉴。类脑智能就是将融合了人类视、听觉、思考和执行能力实现机械类脑、行为类人的人工智能系统。
 
二、 脑机接口BCI
       脑机接口（Brain-computer Interface,BCI）是现代脑机交互技术研究的一种人机接口。它是一种独立于通过像人体外部皮肤神经或肌肉这些能够与计算机通信的介质之外的新型通信接口。
        脑电波的获取手段大致可以分为：1.侵入式，把电极植入到人脑内，生成皮质脑电图（ECoG)），在一些科幻电影中可能有所体现。2.第一类非侵入式，而需要体积庞大的设备，例如MEG脑磁信号设备，其体量很大。3.第二类非侵入式就是携带式的，其特点就是体积小功能全，而且经济成本很低。它很可能成为未来社会脑机交互应用的主要趋势，利用视觉驱动电势。通常称作VEP和ERP。
 
BCI的结构可以分为：
       1. 测量结构：一般是通过一个含有电极的‘帽子’接受电信号；
       著名的神经学家奥克斯利发明的神经探针可直接取代传统电极，而不用通过插入大脑内部。这些神经探针能真实保存每个神经元的活动信息，而且对于传统电极所用的金属材料会引发脑部炎症，并且当时间一长，在电极周边还有可能出现疤痕组织。奥克斯利提到，设备可以经过人体血管就行，从而有效的规避了对大脑的伤害。
       Stentrode无法从血管中直接记录神经活动，但Oxley表示，通过适当的信号处理，Stentrode可以带来“一类不同的信号”。
       最常用的EEG信号采集使用非入侵方式，当人戴上“帽子”，通过事先设计好的不同电极标准值，选择耳垂、耳朵后部的骨骼之类的位置作为电极参考点，对比电压值的大小，即可作为所需脑电信号。
       电极材料由细小的导电材料组成，较灵敏地将大脑皮层上的电位信息传递给记录仪器。
       2. 信号的预处理：信号放大；滤波；模数转换等；
       3. 提取特征值：经过第2步的处理的脑电波信号，通过小波变换或者快速傅氏变换法来降维，减小特征值间的相关系数；
       过程涉及几种BCI的转换算法：
i. 独立分量分析（ICA）
       ii. 分析频谱：指运用快速傅立叶变换法对脑电信号进行分析处理。快速傅立叶变换后的特征频率成分的幅值来确定是否在每一个刺激源的相应频率的FFT是一个峰的峰组成；进一步确定它是否是一个特定的多的振幅平均值、范围采取对应的频率分量的最大峰值。
       iii. Wavelet变换：指小波分析脑电波信号，能够在强噪声背景下，准确快速获取微弱电位信号和不同频率的分布噪声。
       通过选取电位信号的特征频率带来选择滤波器。通过加上极少次数的累加平均值计算，提高高信噪比，快速准确提取电位信号，在脑和计算机接口应用中具有良好的通信速度。
       4.特征分类：根据BCI结构的不同进行分类，一般分为2-5类；
       5.设备控制器：指能将上一步处理的信号直接转化为相应的实际动作；其中设备控制器的输入即为分类器的输出；
       6.反馈部分：属于bio-feedbavk(生物反馈)，指将生物信息反馈回来，帮助其更好的进行训练。
 
三、 关键技术分析
BCI系统中的交互技术：
       本系统中的交互以生物反馈为主，就是接受者通过系统获得的反馈信息，根据与目标值的对比结果，做出具有针对性的状态调整，使得下一次的系统输出值更加的接近目标值的不断完善过程。
脑电信号有效特性分析技术：
       人眼看到外部事物产生电位改变，通过眼部神经传递给大脑，经大脑分析判断之后，做出相应的外在肢体反应，而通过识别这些电位信号来找到有代表性的特点；就要求研究脑部认知的过程机理，改良相应的认知模型；与此同时，提高信噪比、信号预处理过程十分重要。
   面向多种范式的思维脑控技术：
       这项研究的重点是VEP，这是更有效的在这个阶段。稳态视觉诱发电位（当受到一个固定频率的激励的不断刺激，人的大脑皮层的视觉部分会产生与刺激频率相关的电位变化，可以可靠地应用于脑机接口系统（BCI）相对）。相比于其它信号，ssvepbcis有更加简单的实验步骤，只需少量的实验次数验证，而且具有相当高的信息传输速率，
现阶段的技术方向：
       本领域未来的研究方向主要有以下几个：1、综合了在相关处理信号、机器学习过程中、统计学等各项技术的优势，在抗干扰和信噪比下很低的情况下仍然能够保证高水准精度的信号识别性；2、运用视觉诱发电位、企业资源计划模式，研发更加稳定可靠的大脑-机器的接口方法；3、逐步研究和掌握人脑认知机理，改进认知模型，为人工智能和相关计算机的更好发展拓宽道路。
四、 脑电信号获取及处理中存在的问题
 
       在脑机接口的众多领域中，最为核心的部分是脑电信号分析，通过大脑对于人脑信号的处理，将其直接转化为机器指令传递到脑机接口，可以毫不夸张的讲脑电识别技术与脑机交互技术都对人机交互的有着革命性的影响。脑电信号分析是人工智能研究的重要组成部分。通过脑电识别，我们可以探索人脑，发现认知机制，解释逻辑推理过程，提供有效的人工智能方法和技术。
       主要技术问题：
1、EEG信号识别性能非常低。由于EEG信噪比非常低，所以在面部或猫脸识别准确的结果之前，准确率难以达到。因此，其准确率和计算复杂度难以满足实际应用的需要。
2、 对具有强噪声特性的EEG目前还没有有效的降噪方法，而且相应的分类方法理论还很缺乏。
3、 理论上解决现有分类模型的渠道分类分析，相关渠道选择问题不是很有效。
4、现有的大脑和计算机界面系统模型单一（范例还比较简单）。
五、现阶段应用发展状况及未来方向
       综上所述，目前脑科学与人工智能的研究热点主要集中在神经网络与计算机网络产生交互上，可是很显然要想将已经取得的研究成果变为现实以及实现产业化依然任重道远。
       基于脑机交互接口的应用实践人们有过许多尝试：X国防部向外界透露了“阿凡达”研究项目，未来通过大脑接口控制武器装备计划，通过脑机交互技术可以在家远程控制“战士”，使其准确的执行各种作战命令。在运输领域，脑机交互技术还可用于无人驾驶技术，通过远程传输EEG信号来控制各种交通工具，不仅可以准确快速的运行，还可以有效规避交通事故的发生，减少损失。而在我们身边，脑机交互技术也是随处可见，例如：手机电脑，3D立体游戏体验和各个大楼的智能安保系统等。目前研究出来的一个EEG系统，玩家可以直接在系统中玩QQ飞车和英雄联盟等，非常的新奇。
       总之，BCI是集合神经科学，信号检测与处理，模式识别等众多学科优势的交叉学科，前景光明，意义远大。目前阶段的理论与算法还有很大的研究空间，要使科技工作者继续关注这一领域的研究。