他成為「世界上第一個全『賽博格』電子人」

2020-09-05 新青年思維

轉載自 科工力量 公眾號


我將不斷進化,作為人類的我已經死去,

未來我將以『賽博格』電子人的身份繼續活下去。



罹患運動神經元疾病的英國機器人科學家彼得·斯科特-摩根博士於2019年開始接受一系列手術,以期利用技術來延長壽命。


這是英國機器人科學家彼得·斯科特-摩根博士(Peter Scott-Morgan)說的話。2017年,他被診斷患有運動神經元疾病(MND),也被稱為肌肉萎縮性側索硬化症或葛雷克氏症。MND會攻擊人的大腦和神經,並最終導致所有肌肉(甚至包括那些支持我們呼吸和吞咽的肌肉)的癱瘓。


醫生告訴這位62歲的科學家,他或許只能活到2019年底,但彼得·斯科特-摩根博士卻另有一番打算:他想把自己的所有器官替換為機械,成為「世界上第一個全『賽博格』電子人」。彼得在去年年底開始了自身的「改造」,他接受了一系列的手術,利用科技來延長自己的壽命。


彼得現在依靠合成語音,並通過開發出一個栩栩如生的虛擬化身,來實現與他人的更有效的交流。他在去年年底做完手術後公開宣布:「彼得 2.0現在已經上線,面對MND,我有我的態度。」


英特爾院士兼英特爾預期計算實驗室主管Lama Nachman是與彼得工作的技術團隊中的一員。


Nachman曾幫助過著名物理學家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)「講話」。現在,她和她的團隊將繼續為彼得提供幫助。


在將近八年的時間裡,Nachman通過她和團隊開發的名為「ACAT」輔助情景感知工具包(Assistant Context-Aware Toolkit)的開源平臺,幫助霍金來傳達他幾近神話般的智慧成就。該軟體可通過鍵盤模擬單詞預測語音合成來幫助嚴重殘疾的人士進行交流。對於霍金來說,當他抽動臉頰上的一小塊肌肉便能夠激活眼鏡上的傳感器,該傳感器將與計算機交互,打出他想要說的句子。針對彼得的情況,Nachman團隊為他安裝了視線跟蹤系統,使他能夠通過盯著計算機屏幕上的字母來遣詞造句,這個系統也具備單詞預測功能


科技如何能賦予人們力量?這是我一生的課題。



英特爾院士兼英特爾預期計算實驗室主管Lama Nachman致力於幫助彼得·斯科特-摩根博士(Peter Scott-Morgan)交流。此前,Nachman曾幫助物理學家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking) 「講話」。Nachman和她的團隊開發了輔助情景感知工具包(Assistant Context-Aware Toolkit),該軟體可通過鍵盤模擬、單詞預測和語音合成幫助嚴重殘疾的人士進行交流。


Nachman是一名在科威特長大的巴勒斯坦人,她還記得鄰居請她幫忙修理損壞的電子設備的往事。Nachman說:「我總是對最新、最偉大的技術保持著濃厚的興趣,我喜歡擺弄這些新技術,經常把它們拆開再修好。」


如今,Nachman的團隊致力於情境感知計算(context-aware computing)和人工智慧協作技術(human artificial intelligence collaboration technologies)的研究,這些技術不僅可以幫助家中的老年人、還能幫助那些可能無法在標準教室環境中順利求學的學生,以及生產設施中的技術人員。Nachman說:「我一直覺得,技術可以為那些最邊緣化的人群賦能。它可以創造公平的競爭環境,為社會帶來更多平等,而這對殘疾人群體的意義尤為明顯。」


霍金希望能對自己的對話有更多的掌控,Nachman說:「而彼得則願意接受更大的實驗,也願意接受『與機器相輔相成、一起學習』的想法。因此,我們一直在研究如何建立一種反應生成能力——在聽到對話後能自動推薦答案,讓他可以在這些選項中快速選擇一個答案,或是將對話推向另一個方向。」


Nachman說,儘管這一解決方案不像霍金的偏好那麼精準,但彼得願意放棄對對話的完全掌控,以換取與AI驅動的通信接口的直覺協作,因為這能提供給他更快的速度。


我的呼吸機可比黑武士達斯·維達的面罩要安靜多了。


彼得·斯科特-摩根博士以機智和自謙的幽默而著稱,他希望能夠通過他的人造聲音來展示這一點。除了縮短他與談話對象之間的時延(也叫作「沉默間隙」),Nachman的團隊也正在研究如何幫彼得表達情感。當我們與他人正常交談時,我們會關注多種線索——例如表情和語氣,而不僅僅是詞語。針對彼得的情況,該團隊正在研究一種人工智慧系統,該系統可以監聽正在進行的對話,然後根據不同的條件給出不同的建議和語氣。


在未來的某天,像彼得這樣的殘障人士還將有機會使用腦電波來控制自己的聲音。



英特爾的預期計算實驗室團隊開發出了輔助情景感知工具包

據Nachman介紹,她團隊的部分研究重點聚焦於那些無法移動身體,甚至臉頰和眼睛也無法抽動的殘障人士。Nachman說,針對這一群體,人腦-計算機接口(BCI)還包含配備電極的頭蓋骨,電極負責監測腦電波,就像腦電圖檢測一樣。Nachman表示,她和團隊正在想辦法把BCI添加到ACAT中,以確保對任何殘障人士都能適用。


隨著人工智慧技術的不斷成熟,Nachman尤其感興趣的是探索如何在賦予人工智慧系統更大效力的同時,保有人類的控制權,以便讓這「兩個不同的角色」能夠協同工作,從而取得更好的結果。


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