當(dāng)前最核心的研究是通過(guò)各種腦機(jī)接口技術(shù)捕獲腦信號(hào)，通過(guò)外部設(shè)備來(lái)獲取大腦的電信號(hào)，根據(jù)獲取信號(hào)的方式，將其分為侵入式、非侵入式和微創(chuàng)式。其中，侵入式因植入電極，信號(hào)質(zhì)量最高，已有讓癱瘓患者用意念控制機(jī)械臂，打字交流的成功案例，但面臨手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和長(zhǎng)期植入挑戰(zhàn)。因此，研究熱點(diǎn)正逐步轉(zhuǎn)向更安全的非侵入式與微創(chuàng)式方案，但是這兩種方式采集的信號(hào)相對(duì)微弱，噪聲干擾大，必須依賴(lài)先進(jìn)的人工智能算法，尤其是深度學(xué)習(xí)，來(lái)有效提取與解析隱藏在強(qiáng)背景噪聲中的腦電信號(hào)。另一重要分支是通過(guò)神經(jīng)肌肉接口來(lái)捕獲意圖，它不直接解讀復(fù)雜的大腦信號(hào)，而是去捕捉更容易被檢測(cè)的肌肉信號(hào)，例如，通過(guò)解讀手腕的肌電信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)控制，或通過(guò)檢測(cè)面部與喉部肌肉在收縮時(shí)的電信號(hào)來(lái)預(yù)測(cè)說(shuō)話內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)無(wú)聲交流。這類(lèi)方法繞開(kāi)了復(fù)雜的腦內(nèi)信號(hào)解碼，更具實(shí)用潛力。
最后一種是讓機(jī)器具備上下文感知的智能。真正的自然交互要求設(shè)備不僅能聽(tīng)懂指令，更要理解發(fā)出指令的場(chǎng)景。通過(guò)深度融合視覺(jué)、觸覺(jué)、姿態(tài)等多模態(tài)信息，從而讓機(jī)器像人一樣結(jié)合環(huán)境進(jìn)行理解與決策。
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