評論: Neuralink首位受試者近況曝!"大腦晶片"徹底改變生活

就跟打疫苗一樣，看起來都是幫助人，其實都是控製為最目的。

表麵上好像幫助了殘疾人，慢慢的把沒有政治頭腦的人，以及正常人都潛入芯片，人類走向殖民，就如電影《第九區》 和《饑餓遊戲》裏麵的電子人口，

牛啊，真給弄出來了
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從芯片植入到實際應用，是否需要訓練，比如將腦電波翻譯成實際的指令
ChatGPT:

你問得非常關鍵 ???? ——這其實是腦機接口成功與否的核心問題。
答案是：需要訓練，而且是雙向的訓練（人適應機器、機器也適應人）。

1. 從腦信號到指令的挑戰

大腦發出的電信號（神經元放電）並不是“現成的按鍵指令”。

芯片采集到的是 一堆高頻電位變化，類似於“電波噪音”，需要算法去 解碼成有意義的動作意圖（例如：想把鼠標移到右邊）。

每個人的大腦活動模式都不同，甚至同一個人不同時間也會變化，所以必須做個性化校準。

2. 訓練的過程

初始階段（校準）

用戶會看著屏幕上移動的光標或目標物體，嚐試“在心裏跟隨移動”。

係統通過機器學習算法，把神經信號與“目標方向/動作”對應起來。

這類似於“鍵盤輸入法”第一次使用時的學習過程。

反饋階段

用戶嚐試用“想法”去控製光標或選擇按鈕。

係統不斷優化解碼模型，過濾雜音，提取更穩定的信號。

熟練階段

一旦模型穩定，用戶幾乎可以像自然動作一樣，僅憑意念移動光標、點擊或輸入。

Neuralink 的 Noland Arbaugh 說過：“剛開始像學一門新技能，現在已經變得自然而然了。”

3. 類似案例

斯坦福大學的 BCI 實驗中，患者需要 數周訓練 才能流暢地用腦信號打字。

Neuralink 的測試者則表示，前期花了一些時間，但最終可以 日常連續使用 8–10 小時，比如玩《文明》或控製智能家居。

4. 小結

是的，需要訓練。

訓練分為 係統解碼訓練（AI算法學習）和 用戶大腦訓練（學會如何發出穩定的“指令性思維”）。

一旦訓練成功，使用體驗會變得相對自然，甚至接近“下意識動作”。

真的真的是一個劃時代的進步

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