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撰文 | 马雪薇 前言 当你开始阅读这篇文章时,你可能会不自觉地伸手拿水杯、然后喝口水,或者转头回复一下他人发来的消息。这些看似简单的动作,实际上在大脑中引发了不同的编码过程,且是同步发生的,形成了错综复杂的大脑活动模式。 但是,对于瘫痪患者而言,他们的想法却无法转化为特定的肌肉动作。 近年来,脑机接口技术备受瞩目,它能够解读患者的思维,并将其指令传递给外部设备(比如机械臂),进而帮助他们恢复运动能力。 然而,一个关键问题: 大脑中的神经网络并非简单的线性叠加,而是涉及复杂的非线性关系,这就使得同时发生的编码难以被解析。 区分特定行为的大脑编码与其他行为的编码,仍是一大挑战。 日前,来自南加州大学和宾夕法尼亚大学的研究团队开发了一种人工智能(AI)算法—— DPAD (Dissociative Prioriti
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