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撰文丨王聪

裁剪丨王多鱼

排版丨水成文

咱们的神经系统需要在保管多数熟悉动作的领会神经表征（Neural Representation）的同期，也要促进新的学习。动物磋议已标明，神经表征可能会出现漂移——即神经行径与步履之间的关连性会随技术发生变化。

尽管在东说念主类身上进行的磋议标明，诸如手指障碍和舌头伸出这类苟简且经由充分进修的动作，在某一天内具有明确的躯体拓扑表征，但这些苟简动作的表征随技术如何变化仍不明晰。此外，新的学习如何影响表征动态也不解确。其中枢科学挑战在于，若缘何高时空分别率杀青对各样化动作表征的恒久动态跟踪——既要捕捉秒级技术圭臬上的神经编码瞬态特征，又要领悟数月跨度的神经表征的渐进式演化礼貌。

2025 年 3 月 6 日，加州大学旧金山分校的磋议东说念主员在海外顶尖学术期刊 Cell 上发表了题为：Sampling representational plasticity of simple imagined movements across days enables long-term neuroprosthetic control 的磋议论文。

该磋议通过一个植入大脑皮层名义的脑机接口（BCI），让算作透彻瘫痪者大约通过意念结果机械手臂，提起、移动和放下物体。且该设立可在无需退换的情况下创记录地责任 7 个月之久。该脑机接口依赖于一个东说念主工智能（AI）模子，当使用者在大脑中思象着疏通一个动作，该模子大约合乎大脑中发生的轻微变化，并学会以更雅致的阵势来作念这件事。

在这项磋议中，磋议团队开采了基于中圭臬皮层脑电图（ECoG）的闭环脑机接口（BCI）磋议范式，以意会神经表征的领会性和可塑性。

论文通信作家、加州大学旧金山分校神经学老师 Karunesh Ganguly 指出，东说念主类与东说念主工智能的学习会通，将是脑机接口（BCI）发展的下一阶段。独一通过这种协同，才能杀青复杂拟真功能。这项磋议的要津在于，磋议团队发现了受试者在反复思象特定动作时，其大脑神经行径的波动特征。当东说念主工智能算法被编程时纳入这些波动成分后，系统即可杀青长达数月的连气儿领会运行。

磋议团队通过动物实验发现：动物大脑行径模式对特定动作的表征特征会跟着学习进度发生每日演变。他因此推断东说念主类神经系统中存在同样动态演变机制，而这恰是脑机接口（BCI）快速丧失模式识别能力的根柢原因——当大脑表征随学习合手续优化时，基于开头静态模子构建的脑机接口系统将无法合乎新的神经编码模式。

该磋议招募了两名参与者，他们因双侧脑干中风而患有严重的算作瘫痪，且无法发声。磋议团队在他们的大脑皮层名义植入了小型传感器，当他们思象我方在移动时，植入的传感器大约捕捉大脑信号。

为了不雅察他们的大脑模式是否会跟着技术的推移而改造，磋议团队让参与者思象我方形体的不同部位（比如手、脚或头）在通达。固然参与者实质上并不行移，但当他思象我方在作念一个动作时，他的大脑仍然不错产天真作信号。而脑机接口通过连气儿他脑上皮层上的传感器记录下了大脑对这些通达的发达。

磋议团队发现，固然大脑中神经表征的形态结构保合手领会，但它们在大脑中的位置每天齐有微弱偏移。

固然神经表征的形态结构保合手领会，但其在大脑中的空间定位会每日发生微弱偏移——这种系统性漂移如同脑区坐标系的自合乎微调，既保管了中枢信息编码的拓扑好意思满性，又为学习驱动的神经可塑性提供了动态优化空间。

接下来，磋议团队条件参与者在两周的技术里思象我方用手指、手或拇指作念出苟简的动作，同期传感器记录他的大脑行径，以考验东说念主工智能（AI）模子。然后，参与者试图结果一个机械手臂和手，但动作仍然不是很精准。是以，磋议团队让参与者在一个诬捏的机器东说念主手臂上进修，它会给他对于他的可视化的准确性的反映。最终，参与者让诬捏手臂作念了他思让它作念的事情。

一朝参与者开头使用确凿的机器东说念主手臂进修，只需要几次进修，他们就不错将我方的学会的主宰手段诳骗到施行天下中。举例，不错让机械臂捡起积木，动掸它们并把它们移到新的位置，甚而能怒放柜子，拿出一个杯子，并把它拿到饮水机上。

在此之前，这种脑机接口设立只可责任一两天技术。而该磋议开采的设立不错连气儿使用创记录的 7 个月，况且，恒久使用后的性能着落，可通过片霎的从头校准来贬责，只需 15 分钟的退换后即可赓续使用。

这些成果标明，基于皮层脑电图（ECoG）的脑机接口既能跟踪表征统计信息，又能杀青恒久复杂的神经假体（举例机械手臂）结果。据悉，磋议团队当今正在立异 AI 模子，从而让机械臂移动更快、更巩固，并料想在家庭环境中测试该脑机接口。对于瘫痪患者来说开云(中国)Kaiyun·体育官方网站-登录入口，大约我方进食或喝水将会改造他们的生涯。