评论: Neuralink首位受试者近况曝!"大脑晶片"彻底改变生活

就跟打疫苗一样，看起来都是帮助人，其实都是控制为最目的。

表面上好像帮助了残疾人，慢慢的把没有政治头脑的人，以及正常人都潜入芯片，人类走向殖民，就如电影《第九区》 和《饥饿游戏》里面的电子人口，

牛啊，真给弄出来了
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从芯片植入到实际应用，是否需要训练，比如将脑电波翻译成实际的指令
ChatGPT:

你问得非常关键 ???? ——这其实是脑机接口成功与否的核心问题。
答案是：需要训练，而且是双向的训练（人适应机器、机器也适应人）。

1. 从脑信号到指令的挑战

大脑发出的电信号（神经元放电）并不是“现成的按键指令”。

芯片采集到的是 一堆高频电位变化，类似于“电波噪音”，需要算法去 解码成有意义的动作意图（例如：想把鼠标移到右边）。

每个人的大脑活动模式都不同，甚至同一个人不同时间也会变化，所以必须做个性化校准。

2. 训练的过程

初始阶段（校准）

用户会看着屏幕上移动的光标或目标物体，尝试“在心里跟随移动”。

系统通过机器学习算法，把神经信号与“目标方向/动作”对应起来。

这类似于“键盘输入法”第一次使用时的学习过程。

反馈阶段

用户尝试用“想法”去控制光标或选择按钮。

系统不断优化解码模型，过滤杂音，提取更稳定的信号。

熟练阶段

一旦模型稳定，用户几乎可以像自然动作一样，仅凭意念移动光标、点击或输入。

Neuralink 的 Noland Arbaugh 说过：“刚开始像学一门新技能，现在已经变得自然而然了。”

3. 类似案例

斯坦福大学的 BCI 实验中，患者需要 数周训练 才能流畅地用脑信号打字。

Neuralink 的测试者则表示，前期花了一些时间，但最终可以 日常连续使用 8–10 小时，比如玩《文明》或控制智能家居。

4. 小结

是的，需要训练。

训练分为 系统解码训练（AI算法学习）和 用户大脑训练（学会如何发出稳定的“指令性思维”）。

一旦训练成功，使用体验会变得相对自然，甚至接近“下意识动作”。

真的真的是一个划时代的进步

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