脑机接口让思想发声的技术突破

Cognixion让用户的思想发声

辅助现实架构旨在通过将脑机接口与机器学习算法、辅助技术和增强现实应用集成到可穿戴设备中，克服言语障碍。

该技术的当前体现是一款名为Cognixion ONE的非侵入式设备。通过头戴设备呈现的交互对象，检测和解码与视觉注视相关的脑电波模式。这些信号使得能够无需手部操作和语音即可控制AR/XR应用，生成语音或向智能家居组件或AI助手发送指令。

在设计这项技术时，考虑到了用户可能具有的各种能力或残疾情况。关键约束是不能对用户使用手、臂或嘴的能力做出任何假设。

在最极端的情况下，用户实际上没有身体自由度。唯一剩下的自由度是注意力。因此，可以通过注意力作为驱动与计算机交互的机制，完全绕过身体的其他部分。

通过将视觉刺激投射到用户视网膜上，并寻找他们对这些刺激的注意力反应，可以实现这一目标。如果给用户两个具有不同运动特征的图像，通过脑电波模式可以识别用户正在看这两个东西，而用户关注其中一个的事实实际上改变了这种模式。

将这种输入与过去五到十年机器学习领域的巨大进步相结合，可以更积极地预测用户试图做什么，或者在该情况下什么是合适的。利用这些信息来最小化所需的交互次数。理想情况下，可以达到一个非常高效的界面，因为用户只需要在最相关的事物之间做出决定。

通过整合关于用户环境、先前发言、时间等信息，可以使系统更加精细。这种架构的真正魔力在于：它利用最小输入与激进的预测能力，帮助人们流畅高效地沟通。

这项技术首先实现的是语音功能。对于许多技术用户来说，达到每分钟20-30个单词的对话速率曾经像是天方夜谭。

除了语音生成，这种广泛的"神经假体"还具有其他功能。人们还与地点、事物和媒体互动——这些互动不一定需要语音。正在构建集成以支持家庭自动化控制和其他丰富体验。

通过头戴设备，用户可以与环境互动，控制智能设备，或访问新闻、音乐等可用内容。将来，设备可以使用户能够控制移动设备以辅助导航，控制机器人执行家务任务，调节环境照明和温度设置。

脑机接口历史上一直受到一定程度的怀疑，特别是脑电图的使用。因此，挑战在于提出一种刺激响应范式，在用户界面内实现足够的表达能力。

另一个挑战是商业设备应该需要几乎为零的学习曲线。一旦戴上，需要在几分钟内而不是几小时内就能使用。

目标是在算法上真正加强和巩固所做工作的可靠性和准确性。然后拥有非常强大的知识产权组合，可以进入主流应用，很可能以更深层次的合作形式实现。

在应用方面，正在追求医疗渠道和研究渠道。制造医疗设备比制造消费设备更具挑战性，原因有多种：验证、文档、监管考虑等。因此需要一些时间。但最初的适应症将是语音生成和环境控制。