EBET易博app脑机接口技术涉及到了大脑神经研究与人工智能应用。一方面，研究者需要找并破译到大脑神经元活动中可以被分类的重复活动模式，这一过程通常由神经科学家们来完成。另一方面，研究者们需要用这些数据来训练人工智能算法去准确识别和应用，例如将人脑中想到的字母、单词等打印出来或者转换成语音、命令。

　　这一突破在公众中引起轰动。由此，我们专程采访了三位世界顶尖科学家协会（WLA）会员：2014年诺贝尔生理学或医学奖得主、挪威神经科学家爱德华·莫索尔（Edvard Moser）与梅-布莱特·莫索尔（May-Britt Moser），1994年图灵奖得主、连续语音识别系统的先驱拉吉·雷迪（Raj Reddy）。

　　三位科学家不约而同地表示：突破可喜，但别过于兴奋，这项技术离大规模应用还远着呢。

　　与实验中对瘫痪患者研究使用的脑机接口类似，爱德华·莫索尔和梅-布莱特·莫索尔利用小神经探针(Neuropixels probes)来探究大脑成千上万神经元活动，旨在确定神经编码的机制，破译大脑是如何工作的。

　　他们表示，意念打字是一项“令人印象深刻”、“给某些患者带来了巨大希望”的研究。“它是一项革新，为那些无法有效沟通的残障人士们打开了一扇交流之门。”梅-布莱特·莫索尔说。

　　但他们进一步分析道，脑机技术要实现更进一步的通信能力，还有很长的路要走。目前人类大脑皮层对中26个字母和5个标点符号的重复类神经活动，已经被科学家们分类，并予以计算机进行深度学习，就如同本次的实验结果一样，取得了不错的效果。

　　“不过，目前能够选做研究的，依旧只有这31个模式，比起人们在说话、思考过程中产生的巨大参数空间，这仍然属于较低维度的神经活动。”爱德华·莫索尔解释说，“当人们说话时，有数百万种神经元同时在活动，而每一种都有着不同的含义。并且在这种高维环境下，某些活动模式可能仅仅只出现一次，这将对需要大量重复数据的解码器训练带来很大难度。”

　　而对于这项需要在大脑颅内记录电信号技术的大规模应用，他们并不看好，“目前还很难说这类侵入式技术何时能应用于实验之外的临床，”他们提出了一个关键风险点，“在大脑中植入电极仍有很高的门槛，与那些非侵入式技术如眼球追踪等相比，我们必须先弄清楚前者有哪些更多的益处。”

　　爱德华·莫索尔和梅-布莱特·莫索尔还曾多次参与世界顶尖科学家论坛（WLF），并在莫比乌斯分论坛、“科学前沿与颠覆性技术”分论坛等发表了精彩的神经科学演讲，认为大脑深层负责认知部分的脑机链接在近几年内尚无法实现，不过针对大脑的研究也十分需要人工智能的助力。

　　而涉及到人工智能算法在脑机接口技术的应用上，拉吉·雷迪和他的同事马赛尔·贾斯特（Marcel Just，卡内基梅隆大学认知脑成像中心主任）对此评价道，利用人工智能算法去解析大脑语意区域神经元活动，并将其翻译成为打印等动作，是一条可行且不错的路子。

　　2019年也有利用类似的方法完成了对大脑发音区域的解读和应用，即将大脑信号合成语音，以帮助失语者开口“说话”。

　　此外，人工智能算法也被用于破译大脑运动信号以操作外接设备如机械臂等项目中，例如他们的同事詹妮弗·科林格尔（Jennifer Collinger）于2013年发表在Nature上的研究。

　　并且，和爱德华·莫索尔、梅-布莱特·莫索尔一样，介于其入侵式的技术，贾斯特表示：“它还没有完全准备好广泛使用。”

　　雷迪曾在第三届WLF上表示，人工智能应该帮助所有需要帮助的人。不过对于人工智能在脑机接口大脑语意区的应用，他认为这还只是开始，他开玩笑地讲道：“不能说我刚刚爬上了一棵树，就表示可以摸得到月亮了。”他建议大家不必对此太激动，理性看待即可。

　　挪威心理学家和神经科学家、挪威科技大学神经科学教授。因“发现了构成大脑定位系统的细胞”，他和梅-布莱特·莫索尔以及约翰·奥基夫共同获得了2014年诺贝尔生理学或医学奖。

　　挪威心理学家，神经科学家，挪威科技大学神经计算中心主任。因“发现了构成大脑定位系统的细胞”，她和爱德华·莫索尔以及约翰·奥基夫共同获得了2014年诺贝尔生理学或医学奖。

　　印裔美国计算机科学家。人工智能早期开拓者、建立连续语音识别系统的先驱。1994年，他与爱德华·费恩海姆获得了图灵奖，因“他们开创了大规模人工智能系统的设计和建设，展示了人工智能技术潜力”。