# 大脑植入芯片，瘫痪男孩重玩吉他英雄

- 作者：宋延博
- 发布时间：2016-04-18 14:22
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/646176

![pk-20140623-bionic-3](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/04/pk-20140623-bionic-3.jpg)

> “现在我对未来有了更多的希望”

日前，俄亥俄州立大学等机构研究人员在新一期《自然》杂志上发表的[论文](http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/full/nature17435.html#videos)表示，利用神经旁路系统（neural bypass system，NBS）成功帮助一名四肢瘫痪患者恢复手部动作能力。与[此前](http://www.ifanr.com/news/219316)通过脑内植入芯片控制机械手臂不同，这是第一次让自身的瘫痪肢体进行较为精细的控制动作。

![20160414-114916_U1085_M146869_9a82](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/04/20160414-114916_U1085_M146869_9a82.jpg)

这名患者名叫 Ian Burkhart，现年 24 岁，在五年前因潜水意外自头部以下全身瘫痪。研究人员通过 3 个小时的手术，在他的大脑内皮层内植入一块约 5 平方毫米的电极阵列，该电极阵列拥有 96 个探针电极，它们能够将神经信号传输到神经辅助装置（Neuroprosthetic devices）进行“解码”，并将“解码”后得到的指令发送给绑在手臂上的电极，通过刺激肌肉来实现手臂运动。

手术后的 Ian Burkhart 仅用了两个月便能实现控制手的握张，但是为了实现一些日常的简单动作，Ian Burkhart 又经过了 15 个月的专心训练。

> “但这就像运动，在不断尝试后，它变得越来越简单。”

Ian Burkhart 如此描述着训练经历，而实现这一切要归功于“机器学习”。研究中发现即便大脑想着相同的动作，每次发送出来的信号却有所不同，于是研究人员为神经辅助装置引入了“机器学习”技术，来不断适应和学习神经讯号的改变，所以训练的越多将会判断的越加准确。

![ian-burkhart-guitarra_0](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/04/ian-burkhart-guitarra_0-1024x576.jpg)

实验结果是振奋人心的，Ian Burkhart 已经能够做到一些复杂的动作，比如使用信用卡刷卡，抓住瓶子进行倾倒动作，接听电话，甚至能够玩吉他英雄游戏。

当然目前技术还不成熟，只能在实验室中使用，但是研究团队表示他们计划让系统实现无线接入，这样患者就能在家使用了。

题图来自：BrianPagan

插图来自：Telemundo