44岁的Sarah de Lagarde成为世界上第一批接受人工智能支持的仿生手臂的人之一。
2022年9月，萨拉在伦敦地铁一个被雨水浸泡的站台上滑倒，跌倒在一列行驶中的火车下。尽管进行了医疗干预，但她的胳膊和腿仍无法挽救。
英国Covvi公司设计的人工智能仿生手臂让她的手臂有了近乎自然的运动范围，最终将延伸到手指。
她形容自己是“80%的人类和20%的机器人”，并加入了世界上少数人的行列，他们已经恢复了一定程度的自然运动，这得益于先进的假肢。
国民健康服务(NHS)为拉加德提供了假肢，但手臂并不容易获得。她考虑了私人选择，但成本飙升至30万GB以上。
德·拉加德发起了一场筹款活动，反响热烈。她说：“我以为我们能筹集到1万GB的资金，但资金开始源源不断地涌入，最终她拿到了足够的钱来接洽Covvi，这是一家行业领先的专门生产上肢假肢的公司。”
它是如何工作的？
当有人失去肢体时，健康的神经末梢仍留在受伤的残肢中。
这些神经末梢在肌肉中产生肌电信号，这些信号可以被电极拾取，并转化为人造电信号，传递到假肢的马达中。
在这两者之间，算法处理将肌电信号转化为物理动作。当de Lagarde考虑执行一个特定的动作时，她肘部内的肌肉运动会被嵌入假肢中的人工智能软件检测并转换为动作。
反过来，仿生手臂和手可以执行她想要的动作，随着时间的推移，人工智能系统会改进动作以提高准确性。
“人工智能有两面。其中一个可能是相当可怕的，但另一方面，原谅双关语，它可以给我一部分我的生活，“她说—在讨论人工智能对人类的有害风险时，这是一个中肯的观点。
在Instagram上查看此帖子
人工智能正在为下一代先进假肢和脑机接口提供动力，包括一种设备， 使一个瘫痪的人 再次移动他的腿。
Gert—Jan Oskam在2011年摔断了脖子，下半身完全瘫痪。一个连接到他大脑的人工智能设备通过他脊柱受伤的部分传递电信号，以刺激腿部肌肉。
最近的另一项实验涉及将大脑植入物与机器学习相结合，重新连接大脑和脊髓的受损部分，使瘫痪的人能够恢复肢体的一些运动和感觉。
在de Lagarde的例子中，操作仿生手臂会随着练习而变得越来越自然，对传感器检测到的微小肌肉抽搐做出反应，从而赋予她握鸡蛋或捡起硬币的能力。
在安装该设备之前，莎拉接受了严格的训练，以调整和优化她新肢体的功能，包括学习如何弯曲手臂和旋转手腕。
人工智能是如何促进仿生假肢的？
对受伤肢体的电活动作出反应的先进机动假肢已经有十多年的历史了，但机器学习（ML）大大加快了它们的性能。
以下是它的工作原理：
- 肌肉运动检测：假肢配备了电极，当用户考虑执行动作时，这些电极可以拾取来自用户受伤肢体内肌肉运动的微弱电信号。这些检测和放大的肌肉信号被传输到嵌入假肢内的微型计算机。
- 信号解释安装在肢体或身体上的微型计算机运行机器学习算法来解释接收到的信号，根据这些电脉冲解码用户的预期动作。ML技术可以准确地识别和分类电信号的模式，以足够详细的细节，以实现先进的运动。
- 动作执行解释的信号被转换成控制假肢马达的命令，使手和手臂执行所需的动作。这可以从举起物体到旋转手腕或打开手。
- 不断优化人工智能软件学会预测用户最常见的动作，使过程随着时间的推移更加高效和流畅。
假肢最终将赋予感觉能力，除了促进复杂的行动，如抓握和操纵小物体。
人工智能已经成为弥合技术和神经系统之间差距的过程中不可或缺的一部分，这为医疗康复开辟了一个充满机遇的世界。
随着时间的推移，技术和生物系统可能会变得几乎完全同质，自然交流。
