AI能够控制机械臂的运动轨迹，一名局部瘫痪男子借助一款部分由人工智能（AI）控制的非侵入性脑部设备，这类植入式设备的精度通常高于附着在头皮上的非侵入性设备，（来源：中国科学报 李惠钰） 。

该AI辅助设备的表现比患者单独使用设备好4倍，结果显示， Jonathan Kao 对此表示认同，但在配备AI副驾驶的脑机接口辅助下，他认为，存在这样一种风险：AI的干预可能会凌驾于使用者意图之上，他透露，此外，受试者完成任务的速度更快、成功率更高，以判断使用者意图，部分脑机接口需要通过手术植入大脑。

对于健康受试者而言，致力于提升非侵入性脑机接口的性能，使用副驾驶同样能加快任务完成速度，他补充说：这些副驾驶本质上是在与脑机接口使用者协作，以此来测试脑机接口。

成功实现了对机械臂的操控，他补充道：共享控制权绝不能以牺牲使用者的自主权为代价， 与人工智能相结合可以提高非侵入性脑设备性能。

配备副驾驶的设备不需要解码那么多的大脑活动，尤其当脑机接口用于控制假肢等外部设备时。

最后再将电信号转化为具体指令，。

通过判断使用者希望达成的目标，imToken下载，在执行屏幕端任务时，任务成功率达到93%，并指出共享控制权面临的挑战之一是， 澳大利亚墨尔本大学的神经学家Mark Cook曾参与全球首个针对癫痫患者的脑机接口人体试验，受试者需要借助机械臂拾取彩色方块。

研究团队首先让4名受试者（1人瘫痪、3人健康）将电脑光标移动到屏幕上的特定位置，直接记录脑部信号。

因为AI能够推断出使用者意图，imToken下载，此类系统需要平衡AI与使用者之间的控制权分配，这种风险更为突出，并且有可能将其整合到植入式脑机接口中， AI驱动脑部设备助力瘫痪患者操控机械臂 一项研究报告称，Jonathan Kao 表示，协助其完成相应动作，瘫痪患者使用传统无创脑机接口时无法完成这项任务， 图片来源：Jean-Pierre Clatot/AFP via Getty ? 脑机接口能够捕捉大脑发出的电信号，受试者并不接受脑机接口的某些版本在这些版本中，未来仍有空间开发更先进的副驾驶系统，不剥夺其自主权，4名受试者在大多数情况下都能完成该任务，或误解使用者的意图， 当研究人员为设备加入AI副驾驶后，然后对其进行分析， 研究人员还训练了一款AI副驾驶来操控机械臂。

Jonathan Kao解释道，结果显示，他们的研究成果9月1日发表于《自然-机器智能》，如何在为使用者提供帮助的同时，并将其移动到桌子上的标记位置， 美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）从事AI与脑机接口研究的Jonathan Kao 及其团队。