腦機接口能否複製AI成功路徑？MIND項目構建全球最大腦機交互數據集

【環球網科技綜合報道】CIFAR系列數據集（如CIFAR-10與CIFAR-100）的構建，為計算機視覺領域提供了標準化且極具挑戰性的基準測試平台，有力助推了卷積神經網絡（CNN）的蓬勃發展，進而為深度學習在視覺任務中的廣泛應用奠定了堅實基礎，引領人工智能技術邁向新的發展階段。其所激發的計算機視覺技術創新成果，已廣泛滲透到安防監控、工業質檢等關鍵領域，成為推動這些行業智能化升級的核心驅動力，正式宣告人工智能在視覺感知層面進入快速發展期，為人工智能時代的全面到來添磚加瓦。

類似地，如果有足夠的數據集，那麼在腦機接口這一前沿領域是否也能複製人工智能技術的成果路徑？近日，一家名為姬械機科技（MaschineRobot）的腦機智能企業就宣佈啓動MIND（Massive BCI Interaction and Neural Dataset）項目，旨在構建全球最大的腦機交互數據集，有望將推動人機交互模式從傳統的物理交互邁向更為先進的意念交互。

MIND項目計劃在接下來的五年內，收集超過10萬人次參與的100多項不同腦機交互任務數據，打造一個規模空前、內容詳盡的數據資源庫。這些數據集將面向神經科學、機器學習及人機交互研究領域開放共享，為腦機接口技術的產業應用提供強大的推動力。

MIND數據集涵蓋了五大類核心數據：

1.狀態任務數據集：專注於記錄和分析大腦在不同狀態下的活動模式。

2.交互任務數據集：收集用户在執行特定任務時的腦電信號。

3.神經生物反饋數據集：用於研究大腦對特定刺激的反應及其反饋機制。

4.多模態交互數據集：結合多種感官輸入和輸出的數據，以支持更復雜的交互場景。

5.精神健康與神經健康數據集：關注於通過腦機接口技術改善和監測精神及神經健康狀況。

該項目不僅支持多種類型的腦機接口設備進行數據採集，還致力於實現高精度的數據標籤和細緻的數據粒度，確保數據的質量和可用性。其長遠目標是基於意念交互形態開發新一代的人機交互範式，最終實現AI 4.0時代——即腦啓發與腦機交互的人工智能時代的到來。（張陽）