本期提要：在《中國經濟大講堂》演講中，中國科學院院士、中科院腦科學與智能技術卓越創新中心學術主任蒲慕明指出，大腦內部的活動可以反映在大腦的頭皮上面，頭皮上電極可以測到各種腦波。但是測量到的結果都是成千上萬的神經元在腦內部活動的整體結果，我們很難從這裡面去解碼。但是假如你有大量對應特定大腦思緒的腦波數據，就可以用機器學習的方法，從腦波的模式來推斷大腦的思緒，雖然我們不能知道這些腦波是這麼產生的。
更多精彩，4月5日21:30，CCTV-2央視財經頻道《中國經濟大講堂》特邀重量級嘉賓、中國科學院院士、中科院腦科學與智能技術卓越創新中心學術主任蒲慕明為您深度解讀《我們為什麼要探索人腦的奧秘？》。
中國科學院院士、中科院腦科學與智能技術卓越創新中心學術主任蒲慕明在節目中提到，人工智能的能力有限，但是已經很有用了。比如怎麼樣分析我們大腦的電信號，我們大腦不斷地向頭皮發出腦波，因為頭皮是溼的，有水分，所以它可以放置電極，電流可以流到外頭來。大腦裡面的活動實際上可以反映在大腦的頭皮上面，所以頭皮上電極可以測到各種波，但是這些波是成千上萬的神經元在裡面活動造成的整體的結果，我們很難從這裡面去解碼，告訴你到底是哪個神經元，或哪個腦區造成的活動。但是假如你有大量的腦波數據，又能夠有大量的腦內思緒的標記，比如你想用腦波來控制機器手，那麼在想有動作的時候，可以用人工智能的算法分析腦電對應著的想法，以後慢慢就可以準確地用來控制這個機器手了。但事實上這個信號怎麼來的，並沒有真正能夠解碼，但是已經可以用了。
抑鬱症出現時的腦波是異常的，但是不知道為什麼會有這樣的腦波， 假如能夠很準確地把異常腦波對應到抑鬱的症狀，腦波的模式就變成一個抑鬱症的指標了。
所以，將來由於使用大數據，就可以解釋很多事情，可以有很多用途，雖然我們不知道這些數據本身是如何產生的。醫療數據也是這樣，醫療系統裡每個人都有很多數據，這些數據能夠判斷此人是否有病，有什麼樣的病，包括面部的表情、走路的狀態都是數據。假如這些數據都收集起來了，就可以判斷有某種病的人，他有一組特殊的數據是最匹配的。機器不斷去學，成千上萬病人的數據都有了，機器都學過了，可能就可以認出來某一些組合的症狀，代表某一種病。雖然我們不知道為什麼會如此，會有這樣的表型，但是我們可以利用這個表型來做疾病的診斷。
最近腦機接口是一個很熱門的研究方向，腦機接口的應用相當廣。首先，腦機接口有兩類，一種是非侵入式的，一種是侵入式 的。像腦電波，就是電極放在頭皮上面的，是非侵入式的。非侵入式的應用會非常廣，比如通過腦波診斷來判斷大腦的狀態，做疾病的診斷。可以用腦波來控制外面的機器、外骨骼系統，比如癱瘓的人可以用腦波來控制外面的器械幫助走路，這些都有可能，馬上就可以用的。另外一種是侵入式的，侵入式的直接把電極插入到大腦皮層。侵入式的好處是它可以記錄更多、更準確的大腦的反應。如果只看外面皮層的電位，不能夠確定腦內活動的源頭，所以侵入式可以更好地用來操縱外面的器械。美國現在已經出現可以幫助人走路的設備，利用的就是侵入式的電極，這在醫療上很有用途。
有些閉環式的腦機接口，可以調控大腦的功能。比如說想睡覺了，或者想要一個不想睡覺的人進入睡眠，可以非侵入式地記錄他的電波，然後根據腦的狀態做反饋腦刺激，利用另外一個接口，來刺激大腦，也是非侵入式的，讓大腦進入睡眠態，或者進入清醒態，這都是很有用的。睡眠有問題的人，很多人吃安眠藥都無效，假如有很好的腦機接口的調控模式，就是一個非常有效的工具。該裝置還能讓長途司機保持清醒，觀測他的大腦狀態，改變他的大腦狀態，讓他能夠正常工作。
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