大腦網路
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成功分辨包含食物盒子 結果科學家成功讓猴子“學懂”解讀這些訊息,過程更十分迅速。科學家準備了2個盒子,其中一個包含食物。猴子通過訊息知道食物所在。該實驗尚未正式發表,若獲證實,相信是首次成功將電子訊息傳送到靈長目動物腦內的實驗。
成功分辨包含食物盒子
訊息雙向流動 學習數目 然而科學家指出,要真正讓四肢癱瘓的病人自如控制機械骨骼,訊息的流動必須雙向,使病人感受到步法和行走速度等“感官訊息”。將訊息直接傳送到大腦皮層正是關鍵一步。負責研究的科學家尼科利斯指出,相關技術還須提升,將每個晶元包含的微電極數量由數百增至數千。到時病人只需花數月熟習,機械骨骼便會和病人身心相連,恍如身體一部分。
訊息雙向流動學習數目
相關技術還可有更廣泛用途。尼科利斯預計,將來人類可通過大腦訊息,直接和個人計算機的操作系統及軟體交互交流,不用滑鼠和鍵盤便可開啟程序和在計算機撰寫筆記。相關技術將來更可發展為“大腦網路”(brainnet),讓人類以大腦訊息直接溝通。現時英特爾、Google(谷歌)和微軟皆已成立“腦袋機械”部,進行相關研究。
商界人士早就盯上了這項“高含金量”的研究。英特爾、谷歌和微軟都已成立“腦袋機械部”,進行相關研究。以後,你可能不再需要用手指敲擊鍵盤,移動滑鼠了,直接用意念操縱電腦開機,甚至寫博客。
從網路出發,首先要搞清楚大腦網路的節點和邊是什麼?為此O.Sporns教授~cortex/CCNL_main_menu.html提出了從以下三個節點層次來建模,即微觀尺度(神經元)、中尺度(神經集群)、大尺度(腦區域)。正如J.Kurths教授所描述的大腦是“NetworksofNetworks”。
具有無標度和小世界雙重特徵 目前國內外許多學者都開始了大腦與複雜網路相結合的實證研究,他們分別利用神經解剖學數據、彌散張量成像技術(DTI:DiffusionTensorImaging)、腦電圖技術(EEG:Electroencephalography)、腦磁圖技術(MEG:Magnetoencephalography)、功能性磁共振成像技術(fMRI:FunctionMagneticResonanceImaging)來採集數據建立大腦網路,運用複雜網路觀點,結合圖論知識來進行分析,得出了許多令人振奮的結果。如以解剖學為依據構建的大腦結構性網路,發現具有小世界特徵;而以fMRI得到的數據構建的大腦網路具有無標度和小世界雙重特徵。
具有無標度和小世界雙重特徵
研究主要集中在幾個方面 大腦神經網路是一個能夠實時地從外部和內部各種刺激中極其完美地提取和整合各種信息的複雜網路。目前關於大腦網路的研究主要集中在以下幾個方面:大腦疾病(如精神分裂症、帕金森症、Alzheimer’sDisease等)的預測和診斷、大腦結構與功能性網路的動力學分析、腦的損傷以及與臨床相結合的實證研究。例如中國中科院自動化所蔣田仔教授。
實現人腦意念遙控
該研究建立起了人腦與蟑螂大腦的功能性“腦—腦介面”,把人腦信號發送到了蟑螂大腦,實現了人腦對蟑螂運動的遠程無線控制。
控制者頭部佩戴攜帶型無線腦電採集設備,控制者根據視覺反饋和視覺刺激,腦部產生方向控制意圖;計算機程序解碼腦電信號,識別控制者的控制意圖,控制意圖轉換為控制指令后無線發送到蟑螂的電子背包接收器;蟑螂腦部的觸角神經被植入了電刺激的微電極,這樣就製作出了一個可控的活體“機器動物”。
利用藍牙通信技術,建立計算機同電子背包的無線通訊,電子背包可接收來自控制者大腦的指令,通過侵入式神經電刺激技術向蟑螂的觸覺神經發送特定模式的電脈衝,進而實現人腦對蟑螂運動的控制。