雨果·巴拉:行业北极星Vision Pro过度设计不适合产品市场

探寻谷歌投资的脑机公司Ctrl-labs背后的技术和产品

文章相关引用及参考:venturebeat

用意念来控制鼠标指针

映维网 2018年06月21日)用意念来控制鼠标指针听起来像是科幻小说,但位于纽约市的初创公司Ctrl-labs正在努力实现这个愿景。记者KYLE WIGGERS最近拜访了这家公司位于曼哈顿的新办公室。

Ctrl-labs有资本搬到寸土尺金的曼哈顿中城。在今年5月,这家初创公司完成了由Lux Capital和谷歌旗下GV(原称Google Ventures)领投的2800万美元融资。除了这两家之外,Ctrl-labs的投资者同时包括亚马逊的Amazon Alexa Fund,微软创始人保罗·艾伦的Vulcan Capital,彼得·泰尔的Founders Fund,蒂姆·奥莱利(Tim O’Reilly),Slack创始人兼首席执行官斯图尔特·巴特菲尔德,以及Warby Parker首席执行官戴夫·吉尔伯阿(Dave Gilboa)等等。

为什么科技圈鼎鼎大名的人物和机构都愿意投资这家创办至今只有三年的神经科学与计算公司呢?

1. 神经链接

Ctrl-labs原名是Cognescent,而其创始人兼首席执行官托马斯·里尔登(Thomas Reardon)可谓是一名神童。他在高中时就已经在攻读麻省理工学院研究生水平的数学和理科课程,并在微软成为了Internet Explorer的带头人。数年后,他就读于哥伦比亚大学并开始研究神经科学和行为,然后获得了博士学位。

在2015年的哥伦比亚大学,里尔登与同行的神经科学家帕特里克·凯夫什(Patrick Kaifosh)和提姆·马查多(Tim Machado)构思了Ctrl-labs及其崇高的使命:“回答计算,神经科学和设计领域中最大的问题。”经过三年的研发后,这支团队制作了第一个产品:一个用于读取从大脑传递到手部信号的臂环。

这个臂环在很大程度上仍属于原型阶段。设备包含一系列的小型电路板,每个都焊接至旨在紧紧粘在前臂皮肤的金触点上。带状缆线将触点连接到开放塑料外壳中的树莓派中,后者又通过无线方式连接到运行Ctrl-Lab软件框架的PC上。

这一切都看似非常简单。

贝伦斯威格认为臂环是一个非常类似于键盘或鼠标的界面。但与大多数外设不同,它采用了差分肌电图来将大脑意念转化为行动。

这是如何做到的呢?通过测量电势的变化,而后者由从大脑通过下运动神经元传输至手部肌肉的脉冲所造成。这种信息丰富的神经系统通路包括两部分:直接连接到大脑运动中枢的上运动神经元;映射至肌肉和肌肉纤维的下轴突。神经递质走过这个长长的神经通路,然后打开和关闭单个肌纤维:二进制0和1的生物学等值。

他们的臂环对脉冲非常敏感。在贝伦斯威格开始演示臂环之前,他确保设备与附近的金属手推车隔开一段距离。

他说道:“这就像一条天线,所以很容易受到干扰。”(最新版本的臂环已经解决了这个问题)

对于运动单元的肌纤维,16个电极监测将监测其所放大的运动神经元信号,并从中测量信号,同时借助于由谷歌TensorFlow训练的机器学习算法来区分每个神经的单个脉冲。

贝伦斯威格在记者到达之前就已经戴上了臂环,而他在PC上向记者展示了一张类似于心电图的图表,其中的彩线则代表着每一个触点。当他举起一只手指时,一条彩线出现了轻微的震颤。然后他把手放在一边,一动不动。这时,图表再次出现了震颤。

贝伦斯威格解释说,肌电图的奇妙之处在于,它独立于肌肉运动,可以产生出Ctrl-labs技术所能够检测到的大脑活动模式:只需要神经元沿着轴突放电即可,或者是神经科学家所说的动作电位。

脑电图(EMG)则主要是通过压在头皮上的触点来测量大脑中的电活动,利用这项技术可以令其成为高一档次的可穿戴设备。EMG设备可以从运动神经元身上获取更清晰的信号,因此只是受软件机器学习模型的准确性,以及触点与皮肤的贴合程度所限制。

这不是说EMG设备就是完美。在2013年,位于加拿大滑铁卢的Thalmic Labs开始发货EMG臂环。这款名为Myo的设备可以检测肌肉运动,识别手势和关节运动,并将神经信号映射到键盘和游戏热键上的按键。不过,大部分评论都有提到手势的识别的不一致性。

在开发自己的硬件之前,Ctrl-labs曾使用Myo对他们的机器学习算法进行了原型开发,而贝伦斯威格自己就拥有一台设备。不过,当前的Ctrl-labs臂环迭代比Myo更精确,可以支持前臂或上臂的任何位置。另外,未来的版本将能在手腕上运行。

贝伦斯威格向Linux终端输入了数个命令,并启动了第一个演示。一个类似于人类手部的形象出现在屏幕上,而贝伦斯威格则用自己的手指进行操纵。可以看到,手指的动作映射至了相应的数字分身。

然后贝伦斯威格将设备戴到记者的手臂上。数字手部的拇指映射了记者的拇指动作,但食指和小拇指没有。这时,他让记者稍微倾斜手腕来重新校准系统,但无济于事。

贝伦斯威格将这个故障归咎于演示作品的广义机器学习模型。他指出,软件的实验版本表现更好。

在第二个演示作品中,贝伦斯威格将一个电脑光标移向目标。与第一个演示作品不同,这里的运动正在主动地训练一个神经网络,根据每个用户的神经特性来调整系统。

当轮到记者的时候,记者不知道应该如何控制。但经过一开始的不熟悉后(光标只是疯狂地绕着目标转),算法出现了大幅度的提升。在数秒内,用意念移动光标几乎变成了第二本能,而记者能够上下左右地进行移动,甚至可以进行书写。记者只需想着移动手部,但无需实际移动手部。

贝伦斯威格相信,他们可以通过其他方法来游戏化这种对系统精度十分关键的算法学习。他说道:“我们正在寻找合适的方法来实现这一点。”

2. 瞄准AR/VR/智能手机

Ctrl-labs的臂环将很快离开实验室。这家公司计划在今年年底出货少量的开发套件,并提供能够expose臂环原始信号的软件。他们正在不断调整最终的设计,并且至少在内部生产多款设备。

他们尚未公布定价,但贝伦斯威格表示初始价格将高于最终商业版本的价格。

在演示空间的角落,在包含MakerBot的房间附件(团队用来快速制作shell原型的工具),贝伦斯威格向记者展示了一张概念海报,其包含潜在的外形尺寸。有些看起来与Android Wear智能手表没什么不同,而贝伦斯威格说道,尽管开发套件必须连接到PC以进行一些处理,但最终所有的硬件都是完全独立,自行应对处理开销。

对于Ctrl-labs期待早期采用者针对的用例而言,游戏位于榜单之首,尤其是VR游戏。贝伦斯威格认为VR游戏自然契合EMG所能提供的沉浸式体验。(想象一下,只需用手势即可浏览库存,或者只需要用意念即可驾驶战斗机)。

但Ctrl-labs同时在瞄准其他更小的用例。在不久前,这家公司向《连线》杂志演示了一款虚拟键盘,其能够将手指运动映射至PC输入,这样用户只需在桌面进行键入操作即可输入信息。在纽约市举行的2018 O’Reilly AI大会上,里尔登谈到了用于智能手机和智能手表的即时讯息应用。对此,贝伦斯威格已经实验过用于桌面机器人手臂的控制方案。

他说道:“你知道早期Windows版本所搭载的扫雷吗,而Windwos也有点是因此而闻名?我们希望找到我们的扫雷。”

Ctrl-labs不会涉足的一个领域是医疗保健,至少在一开始不会。尽管贝伦斯威格同意这项技术可用于帮助中风患者,以及诸如肌萎缩性侧索硬化症(ALS)这样的退行性神经疾病患者,但他表示这并非是他们正在积极探索的用例。Ctrl-labs不愿意将硬件提交至美国联邦食品和药物管理局,因为审批是一个可能长达数年的过程。(里尔登的既定目标是,在未来三到四年内让100万人用上他们的臂环。)

贝伦斯威格表示:“我们目前正专注于消费者领域。我们认为这存在医疗用例,但我们希望它成为一款消费者产品。”

当Ctrl-labs真正登陆零售货架时,它可能将面临一定的竞争。Thalmic Labs正在开发第二代EMG臂环,而由埃隆·马斯克资助的NeuraLink Corp正在开发治疗情绪障碍,以及帮助残障人士重获新生的消费者版植入物。

另外,Facebook正在研究与大脑语言中心相关的大脑转录器。在2017年9月的MIT Media Lab大会上,项目负责人马克·雪佛莱特(Mark Chevillet)表示,Facebook计划使用非入侵性传感器和扩散光学层析成像来检测大脑信号。实际上,用户只需想着单词即可输入相应的字符。

贝伦斯威格坚信,Ctrl-labs的早期增长力,以及其开发工具的强大性能,将能帮助他们在脑机界面的竞赛中占据早期的领先优势。

他在2017年9月接受《连线》采访时说道:“言语的演变是为了将信息从一个大脑传送至另一个大脑。运动神经元信号的演变是为了将信息从大脑传送至手部,从而能够施加对世界的变化。但与言语不同,我们之前无法真正访问到这种信号,直到现在。就好像是没有麦克风一样,我们没有任何记录和打量声音的能力。”

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