基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合系統(tǒng)的研究.pdf

1、腦機(jī)融合(Brain Machine Integration)，是指通過(guò)腦機(jī)接口技術(shù)，融合生物智能和機(jī)器智能的混合智能系統(tǒng)，被認(rèn)為是二十一世紀(jì)最重要的前沿科技領(lǐng)域之一。近年來(lái)，隨著腦科學(xué)和人工智能的發(fā)展，腦機(jī)融合可以將生物智能（腦）與機(jī)器智能（機(jī)），通過(guò)腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)行有機(jī)地融合和深度地協(xié)作，進(jìn)而形成比單一生物智能或者單一機(jī)器智能，更加強(qiáng)大的混合智能新形態(tài)。同時(shí)，隨著腦機(jī)融合的發(fā)展和進(jìn)步，又可以促進(jìn)腦科學(xué)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)等

2、領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和應(yīng)用突破，在神經(jīng)康復(fù)與動(dòng)物機(jī)器人領(lǐng)域有著重要的研究意義。作為腦機(jī)融合的重要組成部分，機(jī)器智能具有強(qiáng)大的存儲(chǔ)和運(yùn)算能力;與機(jī)器智能相比，生物智能的優(yōu)勢(shì)在于其高效低功耗的感認(rèn)知和邏輯推理能力。如何將二者的優(yōu)勢(shì)有機(jī)地融合在一些，建立更強(qiáng)大的新型智能形態(tài)，是腦機(jī)融合面臨的關(guān)鍵問(wèn)題和挑戰(zhàn)。
　　針對(duì)這一關(guān)鍵問(wèn)題和挑戰(zhàn)，本文進(jìn)行了基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合系統(tǒng)的研究:遷移學(xué)習(xí)，可以將從不同但相關(guān)的領(lǐng)域或者不同但相關(guān)的任務(wù)中學(xué)習(xí)到的

3、知識(shí)進(jìn)行遷移和融合;腦機(jī)接口，可以在生物大腦與外圍設(shè)備之間建立直接的連接通路;因此，基于遷移學(xué)習(xí)和腦機(jī)接口的腦機(jī)融合系統(tǒng)，可以將不同生物、不同領(lǐng)域、不同任務(wù)之間的信息進(jìn)行交流、知識(shí)進(jìn)行遷移、智能進(jìn)行融合。概括來(lái)說(shuō)，本文從以下三個(gè)方面逐層深入地進(jìn)行了探討。
　　首先，本文提出基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合系統(tǒng)的概念和體系結(jié)構(gòu)，總體思路為:首先，模仿生物的學(xué)習(xí)過(guò)程，使機(jī)器具有能夠在不同但相似的領(lǐng)域中，解決不同但相關(guān)的問(wèn)題的能力，這對(duì)于神經(jīng)調(diào)控

4、、殘障康復(fù)等缺乏足夠多高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的領(lǐng)域具有重要的意義;其次，通過(guò)腦機(jī)融合系統(tǒng)，將學(xué)到的知識(shí)在生物與生物、生物與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器之間進(jìn)行遷移和融合，增強(qiáng)系統(tǒng)智能決策的能力，實(shí)現(xiàn)大腦-機(jī)器-機(jī)器-大腦之間深度協(xié)作的智能增強(qiáng)系統(tǒng);此外，通過(guò)腦機(jī)融合中計(jì)算理論與方法的創(chuàng)新，可以為生物大腦運(yùn)行機(jī)制的探索提供新的思路和方法，促進(jìn)腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)的進(jìn)步。
　　然后，基于本文提出的腦機(jī)融合系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，針對(duì)動(dòng)物機(jī)器人這一重要研究對(duì)

5、象，借助浙江大學(xué)的大鼠機(jī)器人平臺(tái)，本文設(shè)計(jì)了基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大鼠機(jī)器人腦機(jī)融合系統(tǒng)。首先，將大鼠機(jī)器入迷宮導(dǎo)航問(wèn)題，抽象為經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型;然后，根據(jù)源智能體和目標(biāo)智能體是否相同、源迷宮和目標(biāo)迷宮是否相同、源任務(wù)和目標(biāo)任務(wù)是否相同，設(shè)計(jì)了基于層次化的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、基于策略復(fù)用的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、基于值函數(shù)復(fù)用的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和基于規(guī)則復(fù)用的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法;接著，基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，從遷移什么、如何遷移、何時(shí)遷移三個(gè)方面，詳

6、細(xì)地描述了大鼠機(jī)器人腦機(jī)融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn);并從行為實(shí)驗(yàn)的角度，證明了基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大鼠機(jī)器人系統(tǒng)的智能增強(qiáng)性;最后，本文從計(jì)算神經(jīng)建模的角度，解釋了此腦機(jī)融合系統(tǒng)智能增強(qiáng)的神經(jīng)機(jī)理。
　　最后，本文進(jìn)一步將基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合系統(tǒng)的研究，從以動(dòng)物為對(duì)象的實(shí)驗(yàn)室研究，拓展到以人類為對(duì)象的臨床醫(yī)學(xué)的研究。借助哈佛大學(xué)的臨床診斷和康復(fù)平臺(tái)，本文設(shè)計(jì)了基于遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)的意識(shí)診斷和調(diào)控腦機(jī)融合系統(tǒng)。首先，將大腦意識(shí)診斷和調(diào)控的問(wèn)

7、題，抽象為基于皮層腦電的清醒預(yù)測(cè)和藥物控制模型;然后，針對(duì)臨床醫(yī)學(xué)中高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了基于特征和參數(shù)的遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)算法;接著，基于遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)算法，本文設(shè)計(jì)了意識(shí)診斷和調(diào)控的腦機(jī)融合系統(tǒng);并從臨床實(shí)驗(yàn)的角度，評(píng)估了基于遷移極限學(xué)習(xí)機(jī)的人腦意識(shí)診斷和調(diào)控系統(tǒng)的有效性;最后，基于此遷移腦機(jī)融合系統(tǒng)，本文發(fā)現(xiàn)了人腦意識(shí)清醒與α震蕩具有相關(guān)性，并對(duì)此神經(jīng)機(jī)理進(jìn)行了探討。
　　綜上所述，從基于遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大鼠機(jī)器人腦機(jī)融