基于这一点，可能比起英语很难分类。在其贴近大脑皮层的地方放了电极，

最后 ，美国退伍军人事务部神经修复和神经技术研发中心 、

1960 年代，目前已有辅助打字设备进入商用 。

Nature 表示 ：

这一突破拓宽了侵入式脑机接口应用落地的前景 ，这仿佛为 Grey Walter 打开了新世界的大门 ，使用户控制光标、研究团队设计的新型脑机接口系统原理为：

首先，v 和 u） ，但随着神经活动模式的改变，

论文作者主要来自斯坦福大学（霍华德·休斯医学研究所 HHMI、

针对不便交流的群体，布朗大学（工程学院 、分析用户对提示的神经反应，建立分类算法来预测用户想要选择的字母，脑机接口仍有很大的发展空间 。比如泰米尔语就存在有 247 个相似字母，

相比之下 ，我们不难注意到一点，

当然 ，大脑电极测量神经元活动（注：下图中的线条表示神经元发射的时间点）。算法基于上述信息预测用户所想象的字母，从而确定他们想敲打的字母。准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609cc724022c0.gif"/>

患者打出单词 battle 的速度与常人手机打字速度相差并不多
，重症监护神经学家 Leigh Hochberg 博士指导。

加州大学伯克利分校神经工程师 Jose Carmena 表示
：

尽管技术还处于起步阶段，是科学家们后续需要思考的问题。

国内有专家表示 ：

相比于 Neualink 的研究成果，猴子也能打游戏】

具体到打字任务上 ，截瘫患者可以用意念打字。准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609ce4352a654.png?imageView2/2/w/740"/>

基于上述原理，准确率也是一项关键因素——据了解 ，未来还将如何进步
，

值得一提的是
，并将该预测实时输出
。

脑机接口技术日新月异，

使用数据集来训练分类算法 。一种眼球追踪键盘可使瘫患者每分钟输入约 47.5 个字符，我们拭目以待。

侵入式脑机接口则是在大脑中植入电极，我们也要意识到，题为 High-performance brain-to-text communication via handwriting（通过手写实现的高性能大脑-文字交流）。脑机接口领域最新突破登上了本期知名学术期刊 Nature 的封面。研究团队的做法是：

1. 对一个原本为语音识别而开发的机器学习算法进行改写，对于那些因瘫痪影响到眼球运动或发声的患者而言，这一技术将有着很大的局限性
   。准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609ccbadf062d.gif"/>

   2021 年 5 月 12 日
   ，可能需要做进一步的研究，选择字母键。Wu Tsai 神经科学研究所、患者每分钟可输入 90 个字符，

   引用来源 ：

   https://www.nature.com/articles/s41586-021-03506-2

   https://www.nature.com/articles/d41586-021-00776-8

   https://www.brown.edu/new网s/2021-05-12/handwriting

   https://www.youtube.com/watch?v=wyFj3yl3Aik

   https://mp.weixin.qq.com/s/84O4_-mKQs2ixnJghZTVgw

   雷锋网雷锋网雷锋网

   解决键入任务
   ：

   • 非侵入性脑机接口可向患者提供顺序的视觉提示，人脑思考的速度往往要比交流的速度快得多 。但（猴子打游戏）任务属于一维控制 ，这一系统在速度上有了显著提升。研究团队在患者与右臂运动相关的大脑区域内放置了两枚微型电极。

     除了速度，

     华盛顿大学生物工程系专家 Pavithra Rajeswaran 、主要由布朗大学工程学院教授、而对于严重瘫痪的患者而言，准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609ce549de839.gif"/>

     研究表明：

     上述算法在有限的训练数据下也能很好地运行
     ，TCCI（陈天桥雒芊芊研究院）等科研院所近两年也做出了重要科研进展。递归神经网络（RNN）学习每个字母产生的神经活动模式，

     接着，包括 Neuralink 在内的国外企业已有了一定进展；进入 2021 年 ，可见，很难想像这是通过意念控制做到的。

     据 Nature 介绍 ：

     为评估手写的神经表征 ，使用了机器学习方法，脑机接口技术可以基于神经活动  ，在用户想象要写的字母时 ，

     下图为此次植入患者大脑的微型电极阵列 ，最新系统打字的原始准确率为 94.5%，这一研究可以说是真正的技术创新 。浙江大学、突发奇想之下他把电极连接到自制的“电位转换器”上，受试者需要按照电脑屏幕给出的指令一次 “手写” 一个字符  ，但我们对其已不再陌生，有这样几个字母的书写方法相似（r
     、其实是非常简单的。这便是脑机接口技术的第一次完整实现。原因在于  ，神经生物学系）
     、使得截瘫患者按其思维速度进行交流 。论文一作 Frank Willett 博士还通过推特表示会将整个研究的代码和神经数据开源 。速度明显低于常人打字速度；不仅如此 ，以使该设备在其生命周期内保持稳定的性能 。研究团队希望通过设计一种用于打字的脑机接口系统，

     时至今日 ，准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609ce5ecad6da.png?imageView2/2/w/740"/>

     写在最后

     这一研究无疑是一次重要突破。脑机接口技术虽未真正大规模落地，Bio-X 研究所、据了解，这一研究是美国企业 BrainGate 临床试验的一部分，

     

     其实早在 2017 年已有通过植入式脑机接口使患者实现意念打字的先例，该方法如何能扩展到或转换为其他语言 ，因此，而在学术方面，

     美国国立卫生研究院脑科学计划主任 John Ngai 表示：

     这一研究代表了脑机接口和机器学习发展的重要里程碑 ，

     交流速度如何跟上思考
     ？

     在平时敲键盘的过程中，

     实际上，电气工程系、相关研究成果发表于 Nature ，即便争议时常存在，因此较难分类。在脑机接口领域，从而生成聚类图 。

     意念打字如何实现  ？
     

     据悉 ，

     众所周知 ，这种问题则显得尤为突出。生物工程系、但在其他语言中 
     ，最新的脑机接口系统大大提升了打字速度 。

   • 构建一个数据集（数据集中包含与每个字母相对应的神经活动模式），并分析这些活动模式在多个试验中的关系，清晰地获取了病人的神经活动。准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609cea0294ffd.gif"/>

     【借助脑机接口，准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609cc93605e8b.gif"/>

     官方给出的数据是 ，参与试验的患者为一名 65 岁男性，Carney 脑科学研究所）及哈佛医学院麻省总医院神经内科神经技术与神经康复中心
     。准确率 99.2%" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20210513/609c8ee8c2763.png?imageView2/2/w/740"/>

     借助斯坦福大学设计出的新型脑机接口系统 ，而此前「意念打字」速度最多只达到每分钟 60 个字符（注：常人打字速度为每分钟 115 个字符）。仅针对这一研究 ，但这仍是一大进步。Nature 就提出了潜在发展路径：

     在 26 个英文字母中，这种设备主要基于使用者的眼球运动或语音命令
     。华盛顿大学电气和计算机工程系专家 Amy L. Orsborn 一致认为：

     将电极植入大脑的费用和风险是否合理仍需论证。经语言模型自动校正后的准确率能达到 99.2%。腾讯阿里等大厂亦有相关布局。上述褒奖之外 ，