時間：2017-11-21 來源：互聯網 瀏覽量：
窺見了一種未來體驗
（映維網 2017年11月21日）得益於新的機器學習技術，腦機接口領域出現了大幅度的進步。現在，技術已經可以通過直接閱讀你的神經活動來重建你從視覺皮層中思考的圖像。
微軟提出了一係列可以用於控製計算機的非入侵性方法，而映維網發現他們已經申請了相應的專利，其中包括：
用於改變應用程序狀態的計算機係統，方法和儲存媒介，方法是檢測與特定應用程序狀態的特定操作相關聯的神經學上的用戶意圖數據，並且改變應用程序狀態，從而能夠執行用戶預期的特定操作。根據接收到的神經學上的用戶意圖數據，能夠自動改變應用程序狀態，使其與用戶預期操作相匹配，從而執行用戶預期的操作。一些實施例涉及通過訓練過程來創建或更新一個狀態機器的計算機係統，從而根據檢測到的神經學數據來改變應用程序的狀態。
專利表明，通過閱讀用戶的大腦活動，應用程序可以自動執行用戶的預期操作。
下麵的專利表明，用戶可以將神經活動作為PC的模擬控製，用於控製PC的音量或移動鼠標。
用於通過神經學數據生成持續性運動控製，以及通過一個持續性用戶界麵控製來啟用用戶界麵控製的模擬控製的計算機係統，方法和儲存媒介。用戶界麵是通過與持續性運動控製相關聯的持續性運動控製範圍內的用戶物理運動進行調製。持續性運動控製可以對相應的用戶界麵控件進行微調和持續控製，而不是將控製局限於少量的離散設置。
微軟還表示，大腦活動可以改變PC的模式。
本文描述了根據用戶大腦活動來修改計算設備模式的技術。機器學習分類器是通過識別用於操作計算設備的模態的數據，以及識別計算設備的用戶大腦活動的數據進行訓練。一旦訓練完成，機器學習分類器可以根據用戶當前的大腦活動，以及潛在的其他生物數據來為計算設備選擇操作模式。然後，計算設備可以按照所選的模式進行操作。應用程序編程接口還可以公開一個接口，通過該接口，在計算設備上執行的操作係統和應用程序可以獲得識別機器學習分類器所選擇的模式的數據。通過使用這些數據，操作係統和應用程序可以修改它們的操作模式，使其匹配用戶當前的心理狀態。
最有趣的是，微軟表示在使用頭顯設備的時候（比如說微軟HoloLens），可以使用大腦活動來辨別用戶感興趣的物品。
本文描述了根據用戶大腦活動和注視來修改由計算設備提供的用戶界麵的技術。機器學習分類器是通過識別用戶界麵狀態的數據，識別計算設備的用戶大腦活動的數據，以及識別用戶注視點位置的數據進行訓練。一旦訓練完成，分類器可以根據用戶大腦活動和注視點來為用戶界麵選擇狀態。然後可以根據所選擇的狀態配置用戶界麵。API還可以公開一個接口，通過該接口，操作係統和程序可以獲得通過機器學習分類器選擇的用戶界麵狀態的數據。通過使用這些數據，可以將用戶界麵配置為適合於用戶當前的心理狀態和注視點。
當然，用戶頭部穿戴的設備可以通過EEG或其他形式來讀取神經信號。
微軟的發明者似乎來自於Surface和HoloLens團隊，但其中一人已經離開微軟並加盟PerceptivePixel。
目前映維網尚不清楚微軟是否計劃將上述概念用於輔助性技術，但這確實令我們窺見了一種未來體驗，亦即免手操作不再局限於聲音。
