比「i」人才更有「錢」景的腦人才

「10年前的學術研究,就是現今的產業。」無論在遊戲產品、醫療輔具或者機器人控制。腦波技術的發展在國內外均已被視為下個世代的研發主軸,因此學術界更應責無旁貸地為未來產業做打算,培育立論與實作能力兼並的人才,同時刺激產業轉型,打造互惠雙贏的合作模式。

文/郭重顯、游重安、林易增 圖片提供/國立臺灣科技大學、達志影像

目前國外已有公司將腦波應用開發成產品,其中以NeuroSky及Emotiv兩家公司較為出名。兩家公司的產品特性為具有各自的乾式電極技術,可以避免濕式電極在使用前需要塗抹導電膏的不便,而無線技術的應用如藍芽4.0 也讓使用者可具備較大活動自由度。

在進行應用前,因為每位使用者的腦波特性皆不相同,需要先進行註冊抓取腦波的特徵值。所謂的註冊就是透過完成指定的動作(如 Apple 手機在使用 SIRI 前需要進行訓練)進行個人資料庫的建置,以利後續的應用。目前的商品著重於3 個面向,分別為專注度偵測、運動想像及情緒及臉部表情偵測。專注度偵測主要應用於教育方面,透過腦機介面設備的偵測,可以知道學習者目前的專注度高低,是否打瞌睡、對於課程感興趣的程度及目前學習壓力如何。在運動想像方面,則可進行如推、拉、懸浮、旋轉,甚至是較為難以想像的消失等指令。這個部分也被實際應用在虛擬實境 (Virtual Reality, VR) 與遊戲的設計,Emotiv也曾在推出 EPOC 魔獸世界的遊戲,利用腦波進行人物角色的移動控制、攻擊、撿取物品等動作。情緒偵測部分,則可透過放置於額頭的電極感測如興奮、沮喪、快樂等情緒,日本 Necomimi 也曾發表了可感測人類情緒的穿戴式貓耳,當時被時代雜誌評選為年度20大發明,主攻青少年市場,甚至於在各個MV與廣告代言中均有其身影。

醫生的「第 3 隻手」

能夠憑著想像力與意志力控制周遭的事物、工具,一直都是人類的夢想。在科幻小說,甚至電影如《阿凡達》、《獵殺代理人》、《環太平洋》等也多可見其應用在控制機器人與腦部神經網路互連等概念。時至今日,腦波的應用距離我們已不再遙遠了,美國國防高等研究計畫署 (Defense Advanced Research Projects Agency, Darpa)在2008年發表了一項將腦機介面應用於戰場上目標偵測的研究計畫,在此研究中,使用雷達、高精度感測器與認知演算法的誤判率為 810 筆/小時,但使用了腦波進行視覺區偵測的誤判率竟低於5筆/小時!從此,腦機介面 (Brain-Computer Interface)也正式從學術界邁向了應用。

在醫療與長照產業方面,腦機介面的應用同樣炙手可熱。例如在手術房中,醫師執刀過程需全程於無菌狀態下執行,如果要進行內視影像的切換或器械的換取,往往需要其他臨床人員的協助。此舉不只造成執行手術所需的人力成本上升,更可能因為儀器操作者非醫生本人,無法更直覺性的進行操控,乃至延長手術執行時間,影響手術的成敗。腦機介面在此便可成功扮演醫生的「第3隻手」,在手術房中的指揮調度,器械控制可因此更加從容,配合醫療應用的機器手臂,甚至可大幅減輕手術房人力負擔。同樣的情境轉換到了重症病患的病房,許多病人臥病在床,在大腦還具備意識但身體無法運作的情況下,初期可能因為不想麻煩照顧的親友做些開關燈的小事,久了後心智就會慢慢封閉,承受心理的二次傷害。使用腦機介面協助不論對重症或輕症的患者,都能夠提供良好成效,最重要的是維護了病人的尊嚴。

綜觀醫療輔具與長照產業的趨勢,腦機介面可如智慧型手機的橫空出世般對人類生活提供延伸性的應用與服務,齊聚許多開發者與使用者之力,我們可以共謀更多樣化的用途,讓此技術更加貼近我們的生活。目前包括Intel、Microsoft、Google 等公司都正積極開發腦波應用於專注度、遊戲控制與穿戴式電腦的研發,相信未來不論在醫療抑或是居家生活上,都能夠有革命性的影響力!

炙手可熱的「腦人才」

腦波技術的應用受到多項因素的限制,近年來拜科技進展速度提升之賜,已具備開發的潛力與動能。分析其主要原因有 2 點:1. 乾式、濕式電極的應用。2. 分類器演算法的開發。因此,在人才培育方面往往也從這2部分著手。

腦波的訊號發源於細胞電訊號的產生,透過大腦深層如輻射般擴散至上層皮質層,進而能被非侵入的電極量測到,所謂的濕式電極就是需要額外透過導電膏塗抹在頭部以降低骨骼、皮膚的阻抗。相反的,乾式電極不需要導電膏即能進行訊號的量測,雖然使用上更為方便,但同時造價也相對昂貴。由此可知,若要克服目前的瓶頸,硬體電路研發、濾波器設計的人才培育是必須的。

前面提到,大腦的運作是極其複雜又精密的,縱使電極在小小的頭殼上布滿到128 個量測點,想一次囊括包括感覺區、運動區、視覺區、語言區等龐大資訊是不可能的;再加上訊號及訊號間又會彼此干擾,要從如此複雜的訊號萃取出具有單獨意義的資訊,分類器演算法的人才更是不可或缺。當然,腦科學的基礎研究仍然需要投入大量的資源與人力,以求更多的腦波訊號能夠被辨認出,但對於當下進行簡單的控制已是綽綽有餘了。

第 4 次工業革命領頭羊

「10 年前的學術研究,就是現今的產業。」如同 20 年前影像辨識才剛在學術萌芽的階段,現今已開始將其應用於停車場的進出管制系統、車牌辨識、人臉辨識、保全應用等。學術界如果只是專注於目前的研究領域,不僅領域發展已受限,更沒辦法對於未來的產業提供新的發展技術與能量。

腦波技術的發展無論在國內外,均已被視為下個世代的研發主軸,因此學術界更應責無旁貸地為未來產業做打算,培育新的人才。透過在校的訓練,結合產學合作的推廣,讓公司對於新的技術能有更高的接受度與考慮其應用的價值。更重要的是培育真正能幫助產業的學生,讓人才在未來能有發展的舞台,同時刺激產業轉型,打造互惠雙贏的合作模式。

腦科學的應用可走向兩個方向:1. 腦病變症狀判斷。2. 腦機介面應用科技輔具。我們將著重於後者,致力於將腦機介面應用於機器人控制、居家照護、臨床人員協助、情緒感測等面向發展。透過大量產學合作的機會,讓醫界、學界、產業界合作關係更緊密,並持續培養理論與實作能力兼並的人才,避免過於理論而在進入業界後適應不良的情形發生。

(本文作者為國立臺灣科技大學醫學工程研究所所長及其研究生)

圖文摘自:能力雜誌 第721期