智東西（公眾號：zhidxcom）

作者 | 楊暢

編輯 | Panken

智東西7月16日訊息，Facebook在當地時間7月14日發表部落格稱，決定停止研發頭戴式光學腦機介面（BCI）技術，轉而專注於一種不同的神經介面方法——由肌電圖驅動的手腕式裝置。

之所以做出這一決定，Facebook提到這種方法能在短期內進入市場，但他們仍相信頭戴式光學腦機介面技術的長期潛力，計劃開源其腦機介面軟體，並與關鍵研究人員及其他同行分享其頭戴式硬體原型，以幫助推進輔助技術等新用例。

部落格連結：

https：//tech。fb。com/bci-milestone-new-research-from-ucsf-with-support-from-facebook-shows-the-potential-of-brain-computer-interfaces-for-restoring-speech-communication/

一、基於手腕式裝置，探索AR/VR的高頻寬互動

Facebook在其部落格中提到，Facebook的VR/AR研究部門Facebook Reality Labs（FRL）將專注於把腦機介面概念應用於其肌電圖研究，從而加快基於手腕式裝置的神經介面AR/VR輸入研究。

今年3月18日，Facebook曾展示其基於腕式裝置的AR輸入裝置。手腕式裝置使用了肌電圖來感知透過手臂傳遞到手和手指的神經訊號，取代光學手部跟蹤方式，不再受攝像頭的限制。

肌電圖（EMG）的工作原理是，當你決定移動手和手指時，大腦會透過運動神經元傳送訊號，告訴它們以特定方式移動，以執行敲擊或輕掃等操作，而肌電圖可以在手腕上提取和解碼這些動作訊號，並將其轉換為裝置的數字命令。

Facebook稱這些訊號將使得使用者能以“高度可靠、精細、可個性化並適應多種情況”的控制程度與裝置通訊。

隨著這一研究領域的發展，基於肌電圖的神經介面有可能大幅擴充套件人們與裝置通訊的頻寬，從而開啟高速意念打字等應用的可能性。

FRL研究總監Sean Keller提到他們正在開發更自然、直觀的方法來與AR眼鏡互動：“我們仍處於釋放手腕式肌電圖潛力的早期階段，但我們認為這將是AR眼鏡的核心輸入。應用我們所學到的腦機介面知識，將幫助我們更快地實現它。”

語音是Facebook腦機介面研究的重點，其本質是高頻寬，你說話的速度比打字快。但Facebook不想僅僅研究基於語音的神經介面，他們意識到，其用於光學腦機介面研究的生物反饋和實時解碼演算法，可以加速我們使用基於手腕的肌電圖。

因此，儘管決定專注於基於手腕式AR/VR輸入裝置，FRL希望繼續支援其外部合作者開發的頭戴式光學腦機介面技術，為此開源了其腦機介面軟體，還將分享其頭戴式硬體原型。

一、基於手腕式裝置，探索AR/VR的高頻寬互動

FRL腦機介面專案始於一個雄心勃勃的長期目標：開發一個無聲、無創的語音介面，讓人們只需想象他們想說的話，就能打出字來。

早在2017年，Facebook在F8開發者大會上就首次隱約透露過他們想建立一個無需植入電極的非侵入式腦機介面系統，能直接將人類大腦裡想說的話轉化成文字，以每秒100個單詞的速度輸出。這種裝置有望成為AR或VR的輸入方式。

這項腦機介面工作最初是在Facebook的Building 8高階研究部門進行的，由Building 8部門的前任主任Regina Dugan負責。後來，該部門於2018年底解散，此專案又改由FRL負責。

Facebook曾在一篇技術部落格文章中詳細介紹這一專案，它利用近紅外光成像技術來實現大腦活動的間接測量，即感知神經元在活動時消耗氧氣時導致的“大腦氧氣水平變化”。

當時它的原型還很笨重，不過Facebook希望，有朝一日它能識別人類腦子裡想到的“回主頁”、“選擇”、“刪除”等少數命令，這樣它就有可能會與眼動追蹤等其他技術相結合，成為未來AR眼鏡的一種互動解決方案。

除了自己研究外，Facebook還資助一些學校或科研機構進行腦機介面相關的研究。

例如，受Facebook資助的美國加州大學舊金山分校的BCI專案已經完成，透過在人腦相關區域植入電極陣列，成功實現讓癱瘓失語男子再次“開口說話”。不過，這種方法屬於入侵式腦機介面，跟Facebook想要探索商業化路徑的非入侵式腦機介面有很多不同。

二、四年以來，意念打字研究屢有進展

過去數年來，Facebook一直相當看好VR/AR裝置的長期潛力，併為此推進了大量相關軟硬體研究。就連在推進另一項前沿研究腦機介面技術時，Facebook也希望它能為未來的VR/AR裝置提供一種全新的互動方式。

在今年的財報會議上，Facebook CEO扎克伯格提到他相信VR和AR的運用會比現在任何平臺都具有更深的存在感和社會連線性，並承諾公司會加大在這方面的投入。