研究向脑机接口自主迈进了一步

一位休斯顿大学的工程师正在报道eNeuro作为人工智能的一种形式，脑机接口可以通过检查单个神经元活动和流向这些神经元的信息之间的相互作用(称为局部场势)来感知用户何时期待奖励。

生物医学工程教授乔·弗朗西斯报告说，他的团队的发现允许自主更新的发展脑机接口(BCI)能够自我改进，无需编程就能学习其主题。

这一发现可能会应用于机器人假肢，它会感知用户想做什么(例如，拿起一个杯子)并进行操作。这项工作代表着假肢在更自然的表现上迈出了重要的一步。

弗朗西斯说:“这将有助于义肢按照使用者希望的方式工作。”“BCI能迅速解释你要做什么，以及你对结果是好是坏的预期。”弗朗西斯说，信息使科学家预测奖励结果的能力从70年代中期上升到97%。

为了了解奖励对大脑初级运动皮层活动的影响，弗朗西斯使用植入电极来研究脑电波和尖峰大脑的活动实验是为了观察条件奖励期望如何调节互动。

“我们假设意图在那里，我们通过算法解码信息，并让它控制计算机光标，例如，或一个机械手臂弗朗西斯说。有趣的是，即使任务不需要运动，只是被动地观察一个活动，BCI也能够确定意图，因为神经活动的模式与运动时的模式相似。

“这很重要，因为我们将不得不从那些不能实际移动的人身上提取这些信息和大脑活动，所以这是我们展示我们仍然可以获得的方式信息即使没有任何行动。”这个过程利用了镜像神经元，当采取行动和观察到行动时，它们就会发射。

这是对奖励动机的考察初级运动皮层可能有助于开发一种自主更新的脑机接口，”弗朗西斯说。

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