在花🎗️科技圈
既使是最最前沿的研究，有人做过利用机器学习，实现脑海里想文字到外部解码的映射的，也做的很初级，基本都是固定词表里，少量的解析。
既使是最最前沿的研究，有人做过利用机器学习，实现脑海里想文字到外部解码的映射的，也做的很初级，基本都是固定词表里，少量的解析。
然而一个都做不到
只能说，bci目前还是内行骗外行的好手😂很多人都以为bci是监控思想，直接注入或者直接读取
比如浙大团队，就做过让被试利用bci进行写字
国内目前在bci的投入和产出其实挺不错的
比如说天津的团队，就开源过mi泛式的大模型
目前，学界正在把大模型引入到bci，试图提高bci的迁移能力。因为传统的bci，经常需要针对每个人进行校准，或者定制。
像马斯克他们有团队做的就是侵入式的
除了非侵入式，还有半侵入式和侵入式。侵入式的优点就是信噪比很好，支持的操作就更多
或者高位截瘫，就是那种除了认知正常，然后别的啥也做不了的
主要面向脑卒中患者
这样实现对外的输出
然后由此决定具体的任务。所以我以bci控制机械臂为例，现在做的是，屏幕上有几个按钮，然后用户通过想象左右手和左右腿来移动选择，最后通过想象咬牙来确认
其中，mi比较接近脑海里想，然后就能解读。但非常有限，比如说，我想象动左手，那么左右脑的平均能量不一样，然后我通过电极测量，大致就能知道被试的意图是左边的操作
以非侵入式脑机接口（bci）举例，有mi，ssvep和p300这些泛式
基本上都是比较复杂的编解码
其实很多人都误会脑机接口了，目前的脑机接口，既不能写入东西，一般也很难读取东西