吃一口蛋糕需要多少步，手嘴不动？首先，用意念控制拿着叉子的机械臂，对准蛋糕叉下去。然后控制拿着刀的机械臂切一块。最后，一边旋转一边移动机械臂，将蛋糕举到嘴边，大功告成。约翰霍普金斯大学的这项研究让一名瘫痪了30年的志愿者通过脑机接口同时操纵两个机械臂。普通人使用刀叉并不难，但对于脑机接口系统来说，需要操纵的两个机械臂有34个自由度。包括肩、肘、腕关节运动，手掌运动和转动，手指控制。而这个志愿者是世界上第一个双侧植入者，也就是说大脑的左右半球都植入了电极阵列。解码如此复杂的神经信号对于当前的技术来说仍然太难了。这次研究团队提出了一种新的方法，将需要操纵的自由度从34个减少到12个，大部分交给算法处理。人类只需要同时控制不超过4个。最后，在吃蛋糕实验中，参与者可以根据自己的喜好微调机械臂切出的蛋糕大小，实现双手协调性的精细化操作。最近发表的一份实验报告向人们展示了这项研究的更多细节。将人和机器视为一个整体的新计算方法称为共享控制策略。简单来说，在共享控制系统中，参与实验的人类和两个机械臂被看作是一个人机组合，由算法统一调度。这样，系统在最终的操作执行环节只需要考虑两个机械臂的末端执行器（也就是手）的3D位置和3D方向。算了算，就是3+3再乘以2手，一共12个自由度。在这个系统下，其他的关节运动、手指揉捏等自由度都交给了逆运动学算法（InverseKinematics）来解决。此外，这12个自由度是在任务执行过程中动态划分的。对于每个具体的任务，系统会划分执行步骤，并通过语音引导人类参与者同时控制最多三个，将大部分工作留给算法。参与实验的是一名49岁的志愿者，他因脊髓损伤导致上肢瘫痪30多年，肩、肘、腕关节活动受限。在这个实验中，他实际上尝试移动他的手臂，而不是想象自己移动它。由此产生的神经信号更容易解码，这就是为什么在视频中可以看到他受限的手腕在移动。最后，共享控制策略下左右手的平均解码准确率分别为63.5%和67.6%。在总共20个测试任务中，他成功执行了17个。研究团队认为，使用共享控制策略来降低操作自由度对于脑机接口的开发至关重要。它最大的意义在于减少人们需要投入的能量，降低脑机接口的解码难度，有利于植入电极更少或精度更低的廉价方案。在OneMoreThing的研究报告中，还有一个有趣的细节。原本20个测试任务中并没有吃蛋糕这一项，但是蛋糕太好吃了，所以志愿者们主动选择了尝试。在新方法的初始阶段，执行如此复杂的任务并不容易，您看到的视频演示以5倍的速度播放。实际情况是，吃一口蛋糕前后总共需要90秒。有网友表示，这适合吃火锅，热腾腾的食物送到嘴里刚好凉。
