專訪北京航空航天大學李陽：實現意念控制的腦機介面技術，這不是魔術！

作為由生物谷主辦的「2018腦科學與類腦智能前沿研討會」的特邀嘉賓，李陽副教授將會在2018-04-20至2018-04-21的研討會上給大家帶來精彩的演講。本次會議設立了「腦認知基礎」、「類腦人工智慧」、「腦疾病的診斷與干預」三大板塊議題。

生物谷：李教授您好，非常感謝您此次接受生物谷的邀請來參加「2018腦科學與類腦智能前沿研討會」。腦機結合是未來人工智慧的一個重要發展方向，您和您的團隊在這方面也取得了一些成果，如「意念控制轉運床」，請您介紹一下這項科研成果以及未來的應用前景。

回答：「意念控制轉運床」的主要核心點是如何準確、有效、快速在線識別大腦的運動想像信號，利用腦信號去控制傳輸終端即轉運床的實時同步運動。該項成果於2017年5月參加了第四屆中國機器人峰會，被獲評為三大亮點之一，被央視新聞、新華社等多家媒體進行了在線實時報導。

意念控制轉運床」的未來應用前景十分廣泛。團隊主要將其應用於兩個方面。一個是臨床方面，2018年發布了中國腦計劃，因此該項腦機介面技術可用於腦損傷脊椎癱瘓病人的大腦康復，以及神經功能重建。另一方面，該項技術可用於航天方面，最近我們也在與航天科技集團合作申請腦機相關項目，利用腦機介面技術，實現太空空間機器人的精準操控。

生物谷：我們知道Space X和Tesla的CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）創建了第三家科技公司Neuralink，專門研究腦機介面（BCI）。他的夢想是要把我們現在離不開的手機、電腦等多種設備壓縮進一個隨身攜帶的BCI，並且實現總體大於部分之和的更多功能。我們想請您評價一下他的腦機介面技術，您認為腦機介面需要解決的技術關鍵是什麼？國內外差距有多大？

回答：腦機介面需要解決的技術關鍵是腦信號的實時採集和準確解析。這項技術面臨的主要技術挑戰在於腦信號極其微弱、信噪比低、變化快。因此，如何有效地採集腦信號是腦機介面技術需要解決的一個關鍵問題，另一個關鍵問題則是如何高效精確解析腦信號的特徵。

國外很早就開始了此項技術的研究，例如賓夕法尼亞大學。國內這幾年，因為腦計劃的啟動，相關研究者也做了不少工作。相比於國外，國內很大的優勢在於，臨床需求量和樣本數據量遠遠超過國外。國外有很多做猴子訓練、脊椎損傷方面與人工智慧結合的研究機構，國內也在這方面做了很多工作。另外，國內還有一個優勢，就在於航空航天方面，優勢巨大。

生物谷：您帶領的研究團隊基於電生理信號、結構與功能磁共振成像等，在阿爾茨海默症致病機理、癲癇疾病病灶定位、海馬體突觸可塑性機理等領域也進行了深入研究，相關成果得到了國際同行的廣泛認可，您能簡要介紹一下這方面的研究成果嗎？

回答：我們團隊主要是依託北京的醫院，包括宣武醫院、天壇醫院、中國康復研究中心、積水潭醫院，通過採集多模態腦信號分析大腦變化。腦電數據時間解析度高（ms級）；功能磁共振成像有著很好的空間解析度（mm級），能夠看到大腦內生成的像素級別的活動情況。我們團隊會結合電生理數據和神經成像數據的優點，去分析早期老年痴呆即輕度認知障礙患者的大腦區域，解釋腦區的變化，在早期篩選出認知障礙程度較輕的病人。如果能夠早期篩選出來輕度認知障礙患者，並結合臨床為患者提供建議或者物理療法，這樣患者會痊癒，成為正常人。如果認知障礙患者錯過了早期，就無法得到有效的治療，病情發展成為老年痴呆後就無葯可治。另外，海馬體的機理也是我們的研究重點。我們採集海馬體的神經元數據，研究神經元之間如何產生記憶變化過程。同時模擬正常人和老年痴呆患者的記憶機理，嘗試著恢復老年痴呆患者的記憶過程。我們也會將研究的神經元間機理應用於航天工程。

生物谷：您具有計算機專業背景，這是否為您現在的腦科學及類腦智能研究奠定了很好的基礎？如果想讓您給未來投身這一領域研究的青年科學家一些建議，您想說什麼？

回答：這個問題非常好。目前國際上最倡導的就是交叉學科背景的人才培養。我們能夠通過工程的應用，解決臨床問題。這就是目前國內很火的一個概念——醫工交叉，其指的是信息學、計算機科學、神經科學、心理學等若干學科的綜合。多學科交叉背景的人才，在做腦科學及類腦智能這方面的研究時，具有非常好的研究基礎。而且計算機科學技術，主要用於解決國家的重大需求，例如航空航天、腦科學。具體包括人工智慧、智能機器人、深度學習演算法、圖像處理，這些需求的解決，都離不開計算機的專業背景。

現在的青年科學家應該注重多學科背景知識的學習。現在的大趨勢是多學科交叉，單一學科的鑽研會遇到瓶頸。我建議青年科學家在了解背景需求的情況下，盡量將自己的工程技術應用在不同的行業中以解決不同的問題。

會議議題：

腦認知基礎

- 全腦神經網路結構圖譜的繪製

- 認知的神經迴路機制研究

- 非人類靈長類動物大腦研究

- 神經元的可塑性

- 腦科學研究先進技術：類腦器官、 類腦晶元、光遺傳技術、單細胞記錄技術、神經成像技術

類腦人工智慧

- 語音識別與圖像識別

- 深度學習與自主學習

- 神經元人腦模擬模擬器

- 基於人工神經網路的類腦機器學習演算法

- 腦機結合

腦疾病的診斷與干預

- 精神疾病， 如抑鬱與成癮

- 神經退行性疾病，如阿爾茲海默症

- 神經發育疾病，如自閉症

- 應用於疾病監測的大腦可穿戴設備

- 腦成像技術 - 腦疾病藥物開發

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