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“好,测试开始!”
随着丁子非的命令,测试正式开始。
只见蔡涛面前的大屏幕上出现了二十六个英文字母,然后这些字母迅速打乱顺序。
f,a,n,y,w,q……
蔡涛没大声读出来一个字母,大屏幕上的字母颜色也会随之变化,如果是正确的字母会变成绿色,错误的则会变成红色。
到现在为止,蔡涛所读完的这些字母全都是绿色。
蔡涛正在测试的这套系统并不是什么语音输入技术,他所测试的这套设备,是脑机交互,意念控制技术。通过佩戴在他头上的脑机传感器,能够将佩戴者的意念思维捕捉,并进行识别,然后控制操作相关的设备。
比如正在测试的这个科目,蔡涛需要凭大脑来想出自己所看到英文字母的名字。脑机系统随即会捕捉蔡涛在想出这个字母名字时候的脑电波,然后进行识别,转换为数字语言,并且执校
我们饶大脑在工作的时候,都会释放脑电信号。你大脑所处理的事情不同,那么大脑所形成的脑电波自然也就不相同了。
科学家就是根据这条理论,提出来了意念控制这项技术的可行性的。
当然了,这只是一种理论,但具体想要实现却很难。首先,我们人是属于独立的个体,每个人在基因上都不相同,大脑的思维模式,结构额都不相同。
如何准确的捕捉这些不同地区,不同文化,不同思维模式下的饶脑电信号,并加以识别,这就是一项非常复杂且庞大的工程。
在这一点上,有些像智能语音系统,也是需要收集不同国家不同地区,不同族群的语言。这项工程虽然庞大复杂,但是却已经有人在做。
吴浩他们可以通过多种方式获得这些语言,而且方法也比较简单。
可如何获得不同地区的脑电信号,这一点就非常难了。
最终科研团队想了一个办法,以医疗技术领域研究项目点名义,与全世界各国各地区的意愿进行合作,购买他们所收治所有患者的匿名脑电信号数据资料信息。
这个办法的确为他们解决了大问题,让他们不但可以不用全世界奔跑,也省下来去收集这些数据信息的时间和经历,以及资金和资源,加快了项目研究进度。
但是,所收集这些资料数据中也有很大的问题。
因为研究团队发现,这些从全世界各国各地区医院收集汇总过来的患者脑电信号中,有很大一部分都被污染了。
这些脑电信号都不稳定,或者出现了问题。
这个问题不难解释,因为去医院就医,且需要检查脑电信号的,肯定很多脑子里出了问题,势必会影响脑电信号。
所以研究团队只能是筛选派出掉这部分有用的数据,然后再进行分析。所幸因为覆盖全球,且医院众多,所以即便是这样汇集出来大数据,也是海量。单靠研究团队自己,即便是穷极一生,甚至穷极几辈子都无法分析完。
所以这时候就要借助人工智能技术和超算了,通过超算和人工智能技术,研究团队获得了一份非常详细关于人类脑电信号方面的数据报告。
也正是在这份数据报告的基础上,他们的脑机交互和意念控制技术才有了较大程度的进展。
啪啪啪啪……
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