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“這些對大腦來說，屬於低功耗的維護行為，不需要你動腦子，就自動完成了。”
“不管過不過腦子，這兩種行為的原理都是一樣的。只不過一種比較明顯，一種比較隱晦罷了。”
“無論如何，這些行為都是能透過神經訊號進行檢測的。”
“這就是腦機介面背後的神經學原理，只要我們把對應行為的神經訊號檢測出來，記錄為資料庫，就能夠將這些生物訊號轉變為機電訊號，成功地驅動機械裝置，做出同樣的動作。”
這番話簡單明瞭，通俗異懂，王大力瞬間聽明白了。
他往椅背上一靠，享受著這種知識流過大腦的感覺，表情無比地陶醉，搖頭晃腦地說道。
“說得太好了，讓我這樣的外行也能一聽就懂。”
“我今天才明白，原來大腦跟電腦有這麼多相似之處啊。”
“神經系統就像電路一樣，遍佈全身，控制著身體的肌肉，做出每一個動作。”
“而電腦就是有自我意識的控制器，甚至還自己編好了控制程式，編譯成電訊號，透過一根根電路，傳達到身體的每一部分。”
“傳說中的賽博機器人，大概也就是如此了吧。”
他的眼神逐漸變得狂熱起來：“其實人體和機器，兩者背後的原理都是相通的，只不過表現形式不同，生物系統要複雜得多。”
突然，王大力身為理工男的靈敏嗅覺被觸動了，敏銳地察覺出其中的關鍵。
他猛地抬頭，看向陳以清，提出了一個問題。
“那麼，該如何將原始的大腦活動轉化為數字訊號呢？”
啪啪啪！
陳以清熱烈地鼓起掌來：“好問題。”
“這正是關鍵所在，早些時候，許多人認為這是無法逾越的難關。”
“想一想，生物神經訊號，跟交流電訊號，壓根就是兩回事，要怎樣才能在兩者之間轉換自如呢？”
“科學家做了一番努力後，發現……”
“事實上，問題的答案很簡單。”
“神經元電訊號是一種資料，只要是資料，我的意思是，任何資料，那麼就都能用簡單的演算法進行統計，並模擬計算出來。”
說到這裡，陳以清看向聞人龍，對其大加褒獎。
“這就要用到演算法方面的能力了，在阿龍的幫助下，我們才完成了這一工作。”
“當然，之前給猴子玩的遊戲也是他程式設計的結果，可以說，阿龍充分享受到了被幹翻的上帝般的待遇。”
聞人龍本來已經露出了一絲得意的笑容，在聽到後面一句話後，笑容瞬間凝固在了臉上。
陳以清繼續翻動ppt，將整個演算法圖展現在螢幕上。
“我們採用了一種多元線性迴歸演算法，能夠線性地匯總皮層神經元同時產生的電活動，從而準確地預測到猴子手的位置。”
“這個演算法能夠確定衡量每個神經元電活動的最佳方法，然後匯總這些加權，產生連續的運動輸出訊號。”
“與此同時，我們也給猴子前臂戴上了一種塑型帶，裡面有光纖感測器，能夠感應到猴子手臂的運動。”
“當猴子移動手臂的時候，我們記錄下手腕的位置，並在每次運動開始的時候，跟猴子的神經元訊號進行對照。”
“就這樣，一邊是猴子神經元訊號對手臂動作的預測，一邊是猴子手臂運動時對應的神經元訊號。”
“將兩組資料進行對比，我們就能推匯出描述神經元訊號與猴子手臂運動之間相關水平的多元線性方程。”
“然後我們可以改進演算法，使它能夠將神經元的電活動轉化為隨時間改變的動作軌跡。”
“而且，經過長時間的演算法改進，係數值變得越來越穩定，達到了最優水平。”
“在某種程度上，這種演算法能夠人工再造出，通常由脊髓來完成的複雜的神經生理學任務。”
“經過大量的訓練，最終這些神經電訊號能夠被用在機械裝置上，重新構建猴子手腕的運動軌跡，從而實現猴子的手部運動。”
“唯一的遺憾就是，這種演算法暫時只能用來預測運動引數。”
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