2016年6月6日，由清華海峽研究院、北京清華工業開發研究院、數據科學研究院共同主辦的“清華人工智能論壇”在清華大學成功舉辦。本次論壇邀請了清華人工智能領域的權威專家和校友產業界代表相聚清華，學術泰斗與產業嘉賓思想碰撞，共同為人工智能發展問診把脈。6月8日，清華大學電子工程系王生進教授也在清華大學發表了精彩演講。整理演講內容如下：
清華大學電子工程系王生進教授：腦電識別與腦機交互
腦機交互是人機交互的重要方向。從世界范圍內來說，關于人腦和類腦的研究已經引起了高度重視，《科學》雜志2013年時提出了6個值得關注的科學領域，人腦連接組計劃就是其中之一。歐盟也已啟動人腦工程項目，歐盟在2013年的時宣布“未來和新興技術(FET)旗艦項目”的競賽結果，石墨烯和人腦工程從21個候選項目中最終勝出，將在今后十年中各獲得10億歐元的科研資助。
腦功能的研究手段和目的
從目前的研究情況來看。腦功能的研究手段可分為以下幾類：一是侵入式，就是把電極植入到腦內，來形成皮質腦電圖(ECoG);二是非侵入式，這種侵入式需要很龐大的設備，比如說MEG(腦磁信號)設備，這個設備體量是非常大的;還有一種非侵入式，就是利用腦電信號--EEG，EEG信號的特點是設備非常小，可以做成一個便攜式裝置，甚至非常便宜，實用性很好。它應該是未來腦機交互的一個應用的趨勢，它的工作原理主要是視覺驅動電勢，通常叫VEP和ERP。
從研究目的來看，也分為三大類：第一類是疾病的診斷和診治;第二類是感知認知，即人工智能的研究;第三類是腦機交互的研究，就是人不用通過手，也不用通過語言，只通過大腦的想象來和機器進行交互。腦電信號直接反映人腦活動和認知特性，可以做情緒、疾病的監測和腦機交互。在應用領域和前景上也是非常廣闊的，比如在人工智能領域，它可以探索人腦活動和認知規律，在腦機交互上也可以幫助殘疾人來控制輪椅等設備。在情緒監測上可以感知工作狀態、壓力和焦慮等。
腦電信號存在的問題
腦電信號應用的前景廣闊，但也存在很多問題，主要有以下幾點：一是腦電信號的識別性能非常低。一般而言，腦電信號信噪比是非常低的，因此它的準確率和它的計算復雜度都難以滿足實際應用的需求;二是針對腦電信號多通道、強噪聲特點的有效降噪方法和分類理論尚不完善;三是從理論上解決通道鑒別性分析的現有分類模型和相關通道選擇問題的思路尚不十分有效;四是現有腦機接口系統模式單一(范式還比較單一)。
科學問題和亟需要突破的技術，我們提出三項需要解決的科學問題：第一，在研究當中需要發現新的視覺驅動與腦電信號的相關性，即低信噪比腦電信號下的高準確識別理論;第二，尋找和探索更有效的基于思維的腦機交互范式;第三，采用腦電的信號處理和腦機交互的方式探索基于人的視覺感知機理的計算機型。
對于這三個科學問題需要解決的三個關鍵技術為：低信噪比腦電信號高準確率識別方法;面向多種范式的思維腦控技術;基于腦電信號的有效視覺特性分析。
國內外的研究情況
一直以來，美國在這方面的研究處于領先地位。美國發展了基于腦電波識別和認知算法的戰場威脅探測技術，DARPA開發了CT2WS系統，利用腦電波的圖像篩選戰場目標檢測圖片。通過鏈接人類腦電波、改進的傳感器和認知算法，來提升戰場上戰士們的目標探測能力，使得戰場防區外威脅探測工作的傷亡可以降低。哈佛大學實現了利用腦電波控制老鼠的運動。這樣做的目的是為了能夠利用這種原理使癱瘓的病人恢復運動技能，使截肢的人能夠更好地控制假肢。
在國內，研究人員聚焦的是干電極式腦電信號以及腦機交互的研究。通過建立研究室，收集了很多的腦電信號。在這個領域，首要解決的問題就是低信噪比問題，因為腦電信號信噪非常差，如何通過降噪預處理，把噪聲抑制掉，將真正的腦電信號提取出來是關鍵課題;其次，不論是電極帽，還是干電極，都有很多通道。哪些通道有效?哪些通道有反作用?需要人們去了解清楚。我們利用識別方法去進行腦機交互。通過利用P300的范式進行腦機交互的打字，P300的范式是偶然發生的一個視覺事件，在300毫秒以后能夠產生一個特殊的腦電信號范式。利用這種范式就可以做一些工作，比如它可以顯示很多的字母，當你看到要打的字母亮起來的時候，你的腦電信號是有差別的，通過這樣的方式可以打出字。
腦電信號分析是腦機交互的基礎和關鍵，它可以提供一種直接的人機交互方式，這一方式是依靠人的腦波信號，把它識別翻譯成對機器的指令，腦電識別和腦機交互將會對人機交互方式產生革命性的影響。腦電信號分析是人工智能研究的一個重要部分，通過腦電識別，人們可以探索人腦，發現感知認知機理，解明邏輯推理過程，提供有效的人工智能研究手段和技術途徑。
(本文整理自清華大學電子工程系王生進教授在“清華人工智能”論壇上的演講，未經本人確認)
