关于天津95后大学生用脑电波写福字一事，你有何看法？

目前已经很久没有什么重大的科学进步了，如果脑电波可应用在多领域，那么人类社会会有多大进步。

90后大学生为了提高工作效率，应对单人难以完成的复杂控制任务，首次尝试了脑脑合作写?符?操作。?脑-脑协作不是简单的1+1=2问题。该团队基于之前创建的最大国际指令集的脑控制系统，创新性地设计了一种基于时频混合脑信息编码的脑-脑协同操作模式。?脑电波模块要达到了216个指令集，再次大大提高了脑控制指令的维数和输出速度，使?哪吒?智能手臂能够完成更高阶的脑控制动作。

与2019年开发的第一代单人脑控智能机械臂系统相比，其控制效率和信息传输速率比单人操作提高了一倍以上，脑控视图的空间分辨率从9?12像素提高到12?18像素以上，可以胜任更复杂的任务。

人脑是由成千上万个神经元组成的，脑电波是这些神经元之间活动产生的电信号。这些神经元之间的联系有的被激发，有的被抑制；思维活动是反映这些神经元之间的联系。大脑中的神经元会接收来自其他神经元的信号。当这些信号的能量积累超过一定值时，就会产生脑电波。为了检测脑电波，人们通常会在人的头皮上放置电极来检测脑电波信号，然后使用相关设备来采集和处理脑电波。脑电波中单导联脑电信号的确定性和随机性较差，非线性研究受到一定限制，导致识别结果较差，多导联脑电信号包含更多的大脑活动信息，能够更好地反映大脑活动的整体信息。在直接从脑电波解码语音的研究中，脑机接口系统仅限于解码单音节，或者志愿者连续阅读100个单词左右时，只有不到40%的单词能被正确解码。

受机器的启发，研究小组训练了一个循环神经网络。在这项研究中，四名志愿者被要求大声朗读30到50个句子。它们的外侧大脑皮层分布着大量的微电极，可以监测相应的脑神经活动。这些脑电波数据输入人工智能系统后，被编码成一系列序列，然后解码成相应的英语句子。本研究证明了皮层脑电图解码的高准确性和自然语速。在一名志愿者的脑电波解码任务中，平均每个句子只需要纠正3%?比专业手工速记员5%的平均错误率要好。[