目前關於人類的腦機介面的研究都出現了哪些應用方向？

01-04

相關新聞：重磅 | 世界首例成功的人類腦機介面實驗：讓全身癱瘓病人可以通過思想進行交流
這個新聞里提到給 ALS 或其他癱瘓病人，使他們能夠通過意識與外界交流，除此之外，腦機介面還可以用來做些什麼？

感謝題主邀請，出差路上簡要回答如下，如有疏漏還望各位答主補充：

腦機介面其實涵蓋了三個子方向：Brain-Computer Interface，Brain-Machine Interface，Brain-Brain Interface。因為都涉及腦與非腦設備的連接與交互，所以被統稱為腦機介面。

Brain-Computer Interface 主要包括：

1. 在醫療康復領域中，幫助ICU病人和肌萎縮側索硬化患者與看護者和外界溝通，通過腦控滑鼠移動、腦控鍵盤輸入來實現；

2. 在教育培訓和諮詢領域，幫助有注意力缺陷的ADHD患者以及正常兒童或成人提升專註力以及記憶力和情緒壓力調節能力，主要通過生物反饋認知訓練和腦控電腦遊戲來實現；

3. 在大眾消費和娛樂領域，為傳統休閑娛樂產品提供附加值和新賣點、為消費者接觸新興腦科技提供觸點，主要通過腦控音樂播放和選曲、腦控電子繪畫等實現。

Brain-Machine Interface 主要包括：

1. 在醫療康復領域中，幫助（高位）截癱患者恢復取拿物品、喝水等一般自理能力，可以通過兩種方式實現，一是在大腦運動中樞植入晶元，通過探測、記錄、放大、傳輸運動神經元發放的神經衝動，對外接機械臂進行運動控制，第二種方式的差異主要在於實現運動執行的途徑上，不是通過外接機械臂，而是通過在患者脊髓中植入晶元來控制主管肢體運動的脊神經來實現，這種方式我認為是閉環解決和恢復截癱患者運動功能的最佳方案，雖然目前還處於實驗成功尚未臨床應用階段，但前景非常看好；

此外，最近在科學雜誌上發表的一篇研究論文，報導了通過在大腦初級感覺皮層中主管手部感覺的區域植入電極，並與放置在機械臂手部的感測器相連，已經可以幫助截癱患者恢復手部觸覺的腦機介面實驗，這標誌著腦機介面正在從執行向感知發展，並取得了初步勝利；

2. 在教育培訓領域，藉助教學輔助設備，比如服務機器人，通過腦控機器人幫助兒童進行認知訓練；

3. 在智能家居領域，通過腦控電燈、音箱等實現遙控開關功能；

4. 在大眾消費和娛樂領域，為玩具飛行器、無人機、賽車等傳統娛樂產品提供附加值，同時也為消費者接觸新興腦科技提供觸點，特別是低齡消費者。

Brain-Brain Interface 主要包括：

1. 非直接腦信號傳輸，主要指來自兩個以上個體的大腦狀態，各自通過腦機介面（此處主要指Brain-Computer Interface）呈現在屏幕上並展示給對方，使彼此的腦認知狀態受到影響甚至可能發生調整的過程；

2. 直接腦信號傳輸是指，當兩個以上個體的大腦直接通過發射、傳遞和接收對方的腦信號實現交互，亦即兩個或多個個體的大腦可以互為發射器和接收器（當然最簡單的情況是單向的發射或者接收），這種直接的腦腦介面，既可以是本地的也可以是異地的，只要確保信號的傳輸就可以實現遠程單向或雙向腦波通訊。

謝 @劉柯邀。很久沒上知乎了，隨手答一個。

目前很多做brain machine interface的是致力於用大腦直接控制外接的機械設備。當然很酷啦。介紹一個有意思的反其道而行之的研究思路。用BMI作為手段線性簡化運動輸出的自由度，通過改變映射來探索學習發生的過程，是用BMI研究神經網路的基礎機制。

比如這一篇文章 http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2560/11/2/026001/meta

這個系列有不少研究，都是CMU的年輕AP華裔Byron Yu的組做出來的。跟他聊過，他們現在還在繼續做，個人感覺如果能跟網路控制論結合起來，應該挺酷的，反正這個坑挖得贊。

謝邀，逛知乎有幾個月了，第一次正式的回答。希望以後湊時間多分享一些：）

首先簡單介紹一下答主的研究背景，控制科學與工程方向博士生（機器人設計，控制，模式識別都做過一些，自動化學院的，跟著導師項目走，所以東西有點雜(/ □ ).），之前在瑞士的洛桑聯邦理工學院（EPFL）交流2年，大約半年前回國，主要從事的是腦機介面方面的研究，正在以此作為大論文完成博士期間所有的工作。

OK，言歸正傳，簡單科普一些，腦機介面通常被劃分為生物醫學工程學科，是一個不折不扣的交叉學科，一個比機器人更交叉的學科（機器人可以看做腦機介面框架的外部設備），因為與大腦，神經科學放在一起，經常被認為是生物學科，其實更是一門工程學科：通過電極採集，放大器處理，對大腦信號進行識別，涉及到數字信號處理，機器學習，人機交互等。當然神經科學，神經工程學的一些背景知識也是需要的。

油管上有一個BCI方面的系列課程，稍稍有一些老，有興趣的童鞋可以跟一下

https://www.youtube.com/playlist?list=PLbbCsk7MUIGcO_lZMbyymWU2UezVHNaMq。

腦機介面起源於上世紀三四十年代，真正興起是2000年左右，組織了幾次數據競賽，大量的研究者湧入這一領域，目前世界上最好的一些團隊基本都是從那會兒做起的（包括我在瑞士的導師）。之後先進的機器學習的演算法、信號處理方法以及硬體方面的提升，不斷地促進著這一領域的發展。

除了題主看到的給ALS，讓locked-in的患者能夠與外界進行交流，其他的應用最主要的是康復（rehabilitation）和交流（communication），對了，這裡我默認你指的是腦電信號（EEG），其他的一些開顱的，侵入式的通常是針對靈長類動物，猴子等，或者嚴重傷殘的病人。再有就是腦磁圖，近紅外成像，功能性核磁共振等。不在討論的範圍內。

腦機介面用於communication，比如，speller，基於P300，即時間發生300ms之後的一個電位信號，嚴格的定義可以參考wiki，這個是最經典的，也是精度很高的一種信號模態；用於rehabilitation，大腦控制電動輪椅、機械臂、康復外骨骼，都有相應的研究和文章發表；腦機介面，很大程度是在做「介面」，所以原則上可以控制你能想到的所有的機器人和外部裝置，也有人用來控制無人機UAV，drone，humanoid等等，但是基本原理同你坐在電腦跟前通過訓練，控制一個moving bar是一樣的；

再有就是汽車輔助駕駛，這裡多說兩句，如果有人說拿腦電信號控制汽車，那太扯了，目前能做的也就是anticipating即將發生的事情，比如紅綠燈，比如緊急事件，腦電能夠在你的肌肉骨骼系統做出反應之前呈現一定的neural signature，自發的paradigm下被稱為readness potential（來源於一個很長的德語詞，簡寫為BP），有外部事件trigger的被稱為CNV。當前無人駕駛做的已經非常不錯的情況下，尚且不敢放心的交由機器，大腦控制汽車，更是不著邊際的事情。

另外就是entertainment，這個跟目前VR，AR可以結合，有的實驗室把Xbox買來做實驗，也有一些概念設計或者創業公司，做出一些類似於使命召喚的遊戲場景，讓subject完成任務，但是是基於腦電的信號，發送交互的指令。

當然還有一些醫學的應用，醫院裡面監護，比如癲癇發作；記錄睡眠時的腦電信號、測謊儀、work load的監測，疾病預測能不能做，或者做到什麼程度了，還請醫學院背景大神指點。

總體言說，目前BCI這個領域蓬勃發展，但比起機器學習，計算機視覺，算是很小眾的一個community，為什麼要跟ML，CV比呢，因為用到的基本的技能是一樣的：），只是把圖像語音文本換成了腦電的trace。腦電信號非侵入，非常容易受到各類干擾（artifact removol本身就可以構成一個博士課題了），信噪比是一個很大的局限；另外由於被試在做實驗，沒有grand truth，也沒有辦法label，所以精度遠遠不能令人滿意，很多時候，我們僅僅在跟chance level進行fighting。。

最後一點就是基本上做BCI的人，都想要把應用從實驗室環境轉換到家庭，至少clinical trial吧，但是實際上困難很多，基本上還是局限於一些比較嚴格的實驗環境。距離新聞媒體報道的「心隨意動」，或者海報上宣傳的阿凡達也好，萬磁王也好，還有很遠很遠很遠的路要走。各位加油吧。有興趣可以進一步交流~

腦部成像！人工耳蝸

感謝邀請，本人初涉腦機介面領域，對此還不是十分清楚，希望多多交流

謝邀。

然而並不知道。

可以控制高達吧應該。

……太偏硬體了，不太清楚。