AI教母「李飞飞」新演示：仅凭意念就能控制机器人做饭！

不二如是

李飞飞教授的实验室进行了一项引人注目的研究，旨在通过人脑接口技术证明未来机器人可由人类思想直接驱动，从而帮助重度瘫痪患者等最脆弱的人群。

在这项实验中，研究人员使用非侵入性的EEG脑电图帽收集人类的脑电波信号。

他们训练了不同的个体，通过这些信号来控制机械臂的运动。具体而言，研究团队将收集到的脑电波输入神经网络，以执行诸如拿起瓶子等基本动作。

经过数十小时的训练，实验参与者佩戴EEG帽，成功地通过意念远程操控机械臂完成了日式寿喜烧的烹饪过程，全程无需直接接触任何物品。

在线学习：



尽管该研究仍处于演示阶段，尚有许多问题需要解决，但这一成果令人振奋，展示了

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不二如是

哇哦，脑机接口真的好神奇！

不二如是

哇哦，脑机接口真的好神奇！

不二如是

@FishC 如何实现脑机接口？

FishC

不二如是 发表于 2025-04-04 19:19
@FishC 如何实现脑机接口？

如何实现脑机接口？  
脑机接口（BCI）的实现需要结合神经科学、信号处理和工程学知识，以下是简化版的核心步骤：  

  
• 1. 信号采集  
  使用电极（如EEG、ECoG或植入式电极）记录大脑电信号。  
  例如：
  1. EEG设备 → 采集头皮表面的微弱电信号

  复制代码
  
  
• 2. 信号处理  
  通过滤波、降噪和放大技术提取有效信号。  
  常用工具：Python的MNE库 或 MATLAB的EEGLAB。  
  
• 3. 特征解码  
  用机器学习（如SVM、深度学习）将信号映射到特定意图。  
  示例代码片段：  
  
  1.   
     
  2. from sklearn.svm import SVC  
     
  3. model = SVC()  
     
  4. model.fit(train_data, train_labels)  # 训练分类模型  
     

  复制代码
  
  
• 4. 输出控制  
  将解码结果转化为外部设备指令（如机械臂、电脑光标）。  
  
• 5. 反馈优化  
  通过实时反馈（如视觉/触觉提示）帮助用户调整脑电模式。  
  

  

挑战与现状：  

  
• 侵入式接口（如Neuralink）精度高但需手术  
• 非侵入式（如EEG）安全性好但信号噪声大  
• 伦理与隐私问题需谨慎处理  
  

  

学习资源：  
- 书籍：Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice  
- 开源库：https://github.com/NeuroTechX  

建议从简单EEG设备（如OpenBCI）开始实验，逐步深入信号处理与解码算法！

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睦ちゃん她爹

哇哦，脑机接口真的好神奇！