本文经AI新媒体量子位授权转载（公众号ID：QbitAI），转载请联系出处.这一次，GAN玩起了大票，向“人脑思维”伸出了手。没错，它直接就是一种“综合思维”——生成那种用来喂养脑机接口的大脑活动数据。据作者介绍，这是人工智能首次应用于该领域。而这项技术将训练脑机接口系统提取和分析大脑信号的时间增加了整整20倍。这项研究来自南加州大学华裔博士温世贤博士团队。该论文已发表在Nature子刊上。在我们与作者文世贤的深度对话中，他表示将继续推动相关研究：这项研究的成果未来可以应用于很多神经解码问题，他将继续致力于失眠、自闭症等方面的工作、多动症、阿尔茨海默氏症等癌症等疾病的个体化干预和预防研究。用AI合成“思维”还是第一次，但问题来了，为什么要用AI来“造假”神经活动数据？直接用human不好吗？不一定好。比如今年5月登上Nature封面的心理打字研究中，这个代号T5的瘫痪老人是唯一的受试者：模型需要的训练数据就是这个老人“写”一笔一笔地在他的脑海里。”出来的字母：在脑海中想象出文字的轨迹与手动书写不同，模型需要的不仅仅是几个字母，而是大量的重复书写数据，对于一个残障人士来说不仅是一项艰苦的工作人每天要花几个小时做重复性的工作，但数据收集的速度和数据集最终的规模自然是非常有限的。而在让算法解读神经活动信号的脑机接口中，同样是机器学习问题，所以算法的效果当然会依赖于海量训练数据的支持，但是在实际实验中，不一定能得到这么多数据，即使有足够的数据,神经元信号因受试者而异。如果要将在一个人的数据上训练的解码算法应用于另一个人，则必须从头开始。此外，即使是解码算法在同一主题会随着时间的推移而恶化，需要定期重新校准。更有什者，一些最需要脑机接口帮助的残疾人，由于神经系统受损，无法发出相应的信号。那么，如何解决或改善以上问题呢？温世贤博士说：GAN搞定了。让猴子玩吃蛇游戏本次研究的对象是两只小猴子，它们需要完成的任务非常简单。屏幕上随机位置会出现一些物体，小猴子需要用摇杆控制屏幕上的光标来触摸这个物体。结合论文的图片，大概和吃蛇差不多吧？植入猴子手臂的电极阵列会采集神经的运动控制（MotorControl）信号。初级运动皮层中的神经元以1-2毫秒的间隔释放约100毫伏的间歇性脉冲，每个神经元都会发射一个尖峰脉冲。这种活动模式被称为尖峰列车（SpikeTrain）。△真实神经元的尖峰序列研究人员首先用双向LSTM网络设计了GAN中的生成器和鉴别器，利用收集到的神经数据加上随机高斯噪声合成新数据。研究要解决的关键问题是如何仅使用少量的真实采集数据来产生可用的合成数据。△合成尖峰序列对于神经信号，合成数据的可用性面临两个问题：不同个体产生的信号具有不同的模式，甚至同一个体在不同时间的神经信号也会不同。前面的步骤相当于预训练，下一步就是微调这些情况。结合另一只猴子或同一只猴子在不同时间的数据进行微调会产生大量可应用于不同情况的脉冲序列。最后一步是用少量真实数据+大量合成数据来验证脑机接口解码器的训练，验证效果。最终，他们只需要不到1分钟的真实数据加上合成数据，他们可以使用20分钟的真实数据。论文最后提到，虽然本研究只是实验了猴子的电机控制信号，但研究中使用的方法是纯数据驱动的，并没有针对电机控制问题进行额外的设计。换句话说，本文提出的方法是通用的，如果用于其他神经编码和解码问题，只需要最少的修改。在另一项研究中，论文第一作者温世贤与杜克大学脑机接口专家MiguelNicolelis合作，进行了让猴子在跑步机上玩耍的实验。温世贤表示，这是首次利用人工智能合成思维或运动信号，可以推动脑机接口技术的进一步应用。但还有最后一个问题，用猴子做的方法能不能套用到人身上？在与量子比特的交流中，温世贤认为，仅从解码算法的角度来看，问题不大，在研究中已经考虑到了。更多的问题是脑机接口硬件和材料的设计，比如设备和人体生物细胞的兼容性，如何快速安全地将采集芯片植入正确的位置等。毕业于北京交通大学，毕业于北京交通大学。他现在是南加州大学维特比工程学院的博士生。他正在计算机科学系学习。主要研究方向为人工智能和神经科学。他的导师是南加州大学计算机科学、心理学和神经科学教授、CS系副主任LaurentItti。LaurentItti主要研究视觉注意力、场景理解、眼动控制等领域，同时也是多个开源神经拟态视觉软件工具包的开发者。脑机接口其实并不是伊蒂的主要研究方向，神经科学一开始也只是文世贤自己的兴趣。读研究生的时候，他又一次看到了杜克大学脑机接口专家MiguelNicolelis教授的著名TED演讲，他介绍了他们如何用脑机接口帮助一个瘫痪青年打进了第一个进球巴西足球世界杯与他的思想。后来有机会在Nicolelis教授的实验室实习。这是我第一次“结识”脑机接口。此次温世贤携日内瓦大学和西北大学的研究人员合作完成了这篇论文。如今，温世贤即将博士毕业，他也选择继续在AI+神经科学方向修行。目前已经面试了国内一些高校和科研机构，以及比较热门的脑机接口公司，已经拿到了一些不错的offer。对于脑机接口和神经科学行业的现状和趋势，温世贤表示：脑科学市场本身就有巨大的需求，比如Neuralink的脑病治疗，苹果的心理健康评估，Meta的元界Ctrl实验室等。计算机交互硬件等。所以它的重点是科学，而不是谁在市场化方面做得更好。所以这种商业模式是最有利于像我们这样的科研人员创业的。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41551-021-00811-z
