基于遷移學(xué)習(xí)的腦機融合系統(tǒng)的研究.pdf

1、腦機融合(Brain Machine Integration)，是指通過腦機接口技術(shù)，融合生物智能和機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，隨著腦科學(xué)和人工智能的發(fā)展，腦機融合可以將生物智能（腦）與機器智能（機），通過腦機接口技術(shù)進行有機地融合和深度地協(xié)作，進而形成比單一生物智能或者單一機器智能，更加強大的混合智能新形態(tài)。同時，隨著腦機融合的發(fā)展和進步，又可以促進腦科學(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)與動物機器人領(lǐng)域有著重要的研究意義。作為腦機融合的重要組成部分，機器智能具有強大的存儲和運算能力;與機器智能相比，生物智能的優(yōu)勢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)勢有機地融合在一些，建立更強大的新型智能形態(tài)，是腦機融合面臨的關(guān)鍵問題和挑戰(zhàn)。
　　針對這一關(guān)鍵問題和挑戰(zhàn)，本文進行了基于遷移學(xué)習(xí)的腦機融合系統(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、知識進行遷移和融合;腦機接口，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)和腦機接口的腦機融合系統(tǒng)，可以將不同生物、不同領(lǐng)域、不同任務(wù)之間的信息進行交流、知識進行遷移、智能進行融合。概括來說，本文從以下三個方面逐層深入地進行了探討。
　　首先，本文提出基于遷移學(xué)習(xí)的腦機融合系統(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)過程，使機器具有能夠在不同但相似的領(lǐng)域中，解決不同但相關(guān)的問題的能力，這對于神經(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，通過腦機融合系統(tǒng)，將學(xué)到的知識在生物與生物、生物與機器、機器與機器之間進行遷移和融合，增強系統(tǒng)智能決策的能力，實現(xiàn)大腦-機器-機器-大腦之間深度協(xié)作的智能增強系統(tǒng);此外，通過腦機融合中計算理論與方法的創(chuàng)新，可以為生物大腦運行機制的探索提供新的思路和方法，促進腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)的進步。
　　然后，基于本文提出的腦機融合系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，針對動物機器人這一重要研究對

5、象，借助浙江大學(xué)的大鼠機器人平臺，本文設(shè)計了基于遷移強化學(xué)習(xí)的大鼠機器人腦機融合系統(tǒng)。首先，將大鼠機器入迷宮導(dǎo)航問題，抽象為經(jīng)典的強化學(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)計了基于層次化的遷移強化學(xué)習(xí)算法、基于策略復(fù)用的遷移強化學(xué)習(xí)算法、基于值函數(shù)復(fù)用的遷移強化學(xué)習(xí)算法和基于規(guī)則復(fù)用的遷移強化學(xué)習(xí)算法;接著，基于遷移強化學(xué)習(xí)算法，從遷移什么、如何遷移、何時遷移三個方面，詳

6、細(xì)地描述了大鼠機器人腦機融合系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn);并從行為實驗的角度，證明了基于遷移強化學(xué)習(xí)的大鼠機器人系統(tǒng)的智能增強性;最后，本文從計算神經(jīng)建模的角度，解釋了此腦機融合系統(tǒng)智能增強的神經(jīng)機理。
　　最后，本文進一步將基于遷移學(xué)習(xí)的腦機融合系統(tǒng)的研究，從以動物為對象的實驗室研究，拓展到以人類為對象的臨床醫(yī)學(xué)的研究。借助哈佛大學(xué)的臨床診斷和康復(fù)平臺，本文設(shè)計了基于遷移極限學(xué)習(xí)機的意識診斷和調(diào)控腦機融合系統(tǒng)。首先，將大腦意識診斷和調(diào)控的問

7、題，抽象為基于皮層腦電的清醒預(yù)測和藥物控制模型;然后，針對臨床醫(yī)學(xué)中高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足的問題，本文設(shè)計了基于特征和參數(shù)的遷移極限學(xué)習(xí)機算法;接著，基于遷移極限學(xué)習(xí)機算法，本文設(shè)計了意識診斷和調(diào)控的腦機融合系統(tǒng);并從臨床實驗的角度，評估了基于遷移極限學(xué)習(xí)機的人腦意識診斷和調(diào)控系統(tǒng)的有效性;最后，基于此遷移腦機融合系統(tǒng)，本文發(fā)現(xiàn)了人腦意識清醒與α震蕩具有相關(guān)性，并對此神經(jīng)機理進行了探討。
　　綜上所述，從基于遷移強化學(xué)習(xí)的大鼠機器人腦機融