轉鋼鐵俠是如何用意念控制盔甲的？

1.智能盔甲不再遙遠在《鋼鐵俠》中，天才武器專家托尼?斯塔克（Tony Stark）的壹身“金剛不破甲”讓人好生羨慕。它不僅防彈、能飛，還裝置了各式先進武器、遙感定位和通訊設備，甚至還有壹個智能的管理系統與人直接對話。鋼鐵俠的瀟灑身姿不禁令人遐想，如果我們用坦克裝甲造壹個同樣結實的盔甲出來，再給它配上各種設備，豈不就可以實現拯救世界的夢想了？——可是等等，恐怕最讓人頭疼的是怎麽讓這個大家夥動起來。他怎麽能來去自如，活蹦亂跳的呢？他沒有操縱桿，也不按電鈕，甚至不用發出任何語言指令。故事的原作者解釋說，在這個科學幻想中，鋼鐵俠是通過意念來指揮的。他想出拳就出拳，想踢腿就踢腿，這個智能盔甲都會自動配合。Paramount供圖鋼鐵俠意念術？是的，智能盔甲的夢想也許已不再遙遠。人類的思想活動是建立在上億個神經細胞之間傳遞的電信號上的，如果能據此把大腦的運動指令轉換成機械指令，盔甲不就動起來了嗎？人們已經有了捕捉這些信號的方法——腦電圖（electroencephalogram，EEG）分析技術。EEG通過分布在頭皮各個部位的電極，可以全面探測和記錄傳到大腦表面的電波。而當代電子計算機的迅猛發展，使人們能對這些信號進行快速的實時分析，從而推測出大腦的活動情況。人們研究EEG的初衷是為了探究意識的原理，治療有行動障礙的病人。然而這種技術壹旦成熟起來，其應用前景將會大大挑戰人類的想象力。2.腦機界面原理在學術界，“意念控制系統”的學名叫作腦-機界面（Brain-Computer Interface）。壹邊是大腦，壹邊是電腦，兩者之間的橋梁就是EEG。Getty Images供圖EEG是由貝格爾（Hans Berger）醫生於1924年首創的記錄頭皮表面腦電波的方法。目前人們已經知道人腦在不同活動狀態下的電波有不同頻率，比如閉上眼睛但保持清醒的時候，在後腦勺部位能探測到每秒波動8-12次的波，稱為阿爾法（α）波；如果妳開始犯困了，這個阿爾法就消失了，取而代之的是頻率慢壹些的西塔（θ）波，每秒鐘大概4-7次，妳接下來睡著了，那EEG就能測到更慢的波，德爾塔（δ）波，每秒只有3次，這時實驗員把妳叫醒了，妳受了點小驚嚇，快速的伽瑪波（γ）波就出現了，每秒高於30次，最後妳恢復了平靜，腦波就慢下來成了貝塔（?）波，每秒13-30次。這是比較粗略的分類方法，從這些腦波頻率只能粗略地推知大腦所處的狀態。因為大腦各處的神經細胞有不同的功能和特點，分布於頭皮表面的各個電極得到的數據也是不壹樣的，不會全是阿爾法或者全是德爾塔等等。要更進壹步地分析大腦到底在“想”什麽，就得同時考慮這幾十或上百個電極探測到的電波，而不是單獨的哪個電極。這所有的數據綜合起來，輸送給電子計算機，就能實現對大腦的實時監控了。用腦機界面獲得大腦的指令，聽起來像“讀心術”，其實是有差距的。當前的科學理論還不能解釋什麽樣的腦電波代表哪壹種心理活動。換句話說，我們無法設定壹套“標準波”讓計算機來對號入座。目前的辦法是具體情況具體分析，讓計算機自己去學習與它搭檔的那個大腦的特點。因此，對每個腦機界面的使用者，第壹件事就是進行預實驗。預實驗中人所處的環境比較簡單，盡量排除各種幹擾。實驗員通過簡單指令來獲得對應的大腦活動電波，然後把這些特點作為模板，在實際應用時參照它來辨認出腦的活動。比如受試者坐在安靜的屋子裏，實驗員發出壹聲指令“註意右邊！”，在這之前和之後，受試者的腦電波就會有差異。計算機比對兩段時間得到的數據，很可能發現前額部位的差異最大，而別的地方不明顯。這個結果就被計算機自動存儲下來。在實際應用的時候，當計算機探測到前額部位出現了同樣的變化時，就能判斷出它的搭檔正在把註意力集中到右邊。為了實現意念盔甲的夢想，我們可以訓練計算機去學習大腦發出運動指令時的EEG。比如在預實驗中要求受試人想象自己擡起手臂，或者想象某個手指在動，記錄下這些腦電波模板。那麽在鋼鐵俠準備揮拳的時候，計算機發現他的腦電波和“揮拳”的模板最匹配，就啟動盔甲的自動控制系統，完成揮拳的動作。3.腦機界面的應用鋼鐵俠穿鋼戴甲是為了拯救世界，而腦機界面的設計者們則更多關註現實。這項技術和人工智能結合起來，也許會開啟全新的智能機器時代。2007年，《連線》（Wired）電子雜誌報道了壹個西班牙研究小組開發的輪椅。通過腦機界面，病人可以“想”右就右，“想”左就左。別看輪椅是個小東西，如果能由此推廣到其他有輪子的大家夥上，那就不是壹般的酷了。壹輛能理解主人意願的汽車，該有多貼心。許多因為措手不及而導致的公路慘禍可能就有不同的結局。那些猛然驚醒卻手腳不聽使喚的醉漢，如果有壹個車內探測系統把大腦指令傳給車輪而不是身體，也許就能避免壹場悲劇。如果鋼鐵俠能用意念指揮盔甲，他也許沒必要再親自穿著盔甲上陣——遠程控制不是更安全嗎？“人類想，機器做”，腦機界面能彌補人工智能設計在控制上的不足。機器的自動控制系統沒有人類的感覺系統那麽靈敏和精確，那麽幹脆就通過人的感官來指揮吧。想象壹個能在主人的註視下把家裏犄角旮旯的灰塵都掃得幹幹凈凈的小機器人，會有多可愛。那些需要地質勘探的煤礦、水庫、涵洞，如果能由機器人在科學家的“意念指揮”下進行探測，不僅能保護考察隊員的安全，還將大大擴展探索的領域。Getty Images供圖用思維控制機器除了上面這些“嚴肅”的領域，腦機界面也可能給電子遊戲帶來壹場革命。《新科學家》（New Scientist）雜誌於2006年報道了壹個叫做“mind ball”（思維小球）的遊戲。玩家戴上EEG頭套，靠集中註意力，把小球引導滾入對方的洞中。遊戲的技巧在於，妳越緊張，球就越不聽使喚。壹場球賽的雙方都爭著使自己放輕松，而不是劍拔弩張。這樣愉快又有趣的比賽，也許能讓網吧裏精疲力竭的孩子們出來放松壹下。4.EEG主要技術困難EEG壹個最大的不足就是它只能探測頭皮表面的信息，而不能告訴人們這些腦電波來自大腦的哪些具體部位。這對研究大腦功能原理是壹個不小的阻礙。另外，目前的腦機界面系統在為使用者建立“腦電波模板”的過程中，計算機的“學習效率”還不高。也就是說，要經過很長的預實驗階段才能正確地辨認與腦電波對應的功能。而且人的EEG波形是會隨著時間推移而發生變化的，已經建立起來的模板在壹段時間後就會失效，需要重新進行預實驗，讓計算機重新學習。怎樣設計出靈活的程序，讓計算機能時時保持“讀心”的準確性，是對人類智慧的壹個挑戰。