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《未来光锥》/哈赛/清华大学出版社/2014-10

我运动，我存在

魏坤林于2000年在北京体育大学获得生物力学的学士学位，2002 年和2003 在美国宾夕法尼亚州立大学获得运动控制和电子工程双硕士学位，2007 年在宾夕法尼亚州立大学获运动控制的博士学位。2007 年至2009 年在美国西北大学和芝加哥康复医院进行博士后研究。2009 年加入北京大学心理学系。他的运动控制与虚拟现实实验室，集心理物理、虚拟现实、生物力学和数学建模等研究手段，探讨人的运动控制问题。实验室的主要研究工具包括人的三维运动捕捉、虚拟现实、人机交互等。虽然其研究主要以基础科学问题为主，他们却希望运用对人的运动控制与学习的基本理论来帮助解决实际问题，比如辅助中风病人的运动功能康复，开发利用肌电信号控制的智能假肢等。

2000年，本田发布了一款Asimo 人形行走机器人，他在世界各地表演爬楼梯。看到Asimo 的表演，大家都会觉得这是一个奇迹。在人工智能如此发达的今天，我们有超级电脑，我们用最好的材料，给机器人最好的程序员，为什么他们的运动还是这么笨拙？

再来看看，人能够做什么样的运动呢？当棒球运动员接一个高速飞过来的球时，首先，他要快速奔跑过来，这时，球的飞行速度可能超过每小时100公里，如果他发现自己触不到球，他可以腾空而起，在空中控制自己的姿态，在合适的地点、合适的时间伸出手接住球，这才是奇迹。然而，大家却熟视无睹不以为然。

为什么人觉得稀松平常的事情，机器人却做不到？作为运动控制的研究者，我们发现，人的运动控制系统还远远未被了解清楚。这方面的研究，就叫感知运动控制，主要是研究我们如何获取信息进而控制身体的运动。一个人走下楼梯，他大脑里需要自动做一些运算，知道楼梯离他有多远，知道应该迈多大步子，这是感知和动作控制的问题。

在运动过程中，人脑的中枢神经系统首先要向全身的骨骼肌发出指令。但是，麻烦就来了，因为我们有太多的骨骼。我如果拿一杯水送到嘴边，胳膊上十几条肌肉都必须要激活。激活它们的时间先后关系是怎样的，它们之间是怎样协调的，这是典型的控制问题，对工程师来说是难题。如果我喝一点水，瓶子的重量改变了，我的动作结果和环境进行交互以后产生一些变化，神经指令必须也进行改变。这时候运动结果需要重新被感知器官所感知，重新送回中枢系统。同时，感知也不是一个简单的问题，因为我们的感知系统有很大的不确定性。当一个棒球很快飞过来的时候，在你的视网膜上会看到一个光影，然后逐渐变大。这时，你必须做出一个精确的判断，但是，我们的视野中可能有大量的信息，只有少数的信息是有用的。这就要求大脑处理海量、模糊的信息。对于控制来说，有两个难点，第一是输出，神

经指令得控制他要的东西；第二是感知输入，信息太多，而且都是模糊的，中枢神经系统必须做出大量的运算。

感知运动控制是交叉学科

感知运动控制的研究属于交叉学科，这里边涉及神经科学、心理学、生物力学、物理学、工程学和康复医学。

神经科学是与感知运动控制联系最紧密的学科。运动控制的神经指令是怎么计算的，在中枢神经系统是怎么表达出来的，哪个脑区控制运动的哪一部分？这都需要神经科学的直接研究。此外，感知系统也是这样，比如视觉，首先你获得的信息要转化成神经信号，再进行分级处理。

运动与心理学有什么关系呢？实际上，很多心理学概念，比如记忆、情感、情绪、动机等都会影响我们感知运动控制，这也是属于心理学的范畴。

另外一个重要学科是生物力学，生物力学把人看成一个多关节的肢体，首先，运动过程是一个控制各种力的过程，这其中也包括各个关节间的交互力，比如我在台上走，就会与地面有交互力，所以，通过研究力的交互可以了解人脑要控制运动的哪些方面。生物力学可以提供测到运动信号的研究手段，为我们下一步的研究提供依据。

下一个是工程学，提供了大量有用的数学手段和工程手段来研究生物是怎么运动的。举一个简单的例子来说明一下吧，被动动力机器人没有控制器，不发出主动的控制信号，只是被做得和人体的比例非常像，我们把这种机器人放在很缓的斜坡上，然后松手，机器人就能做出像人一样的行走动作。我们通过机器人进行反推，就可以帮助我们了解人的运动控制，以及如果没有神经控制的话人将会如何运动。

用神经信号来控制一个机器，可能吗？其实，对工程师来说，问题非常简单：首先解码那些神经信号，弄清楚神经信号的意义；再把神经信号翻译成机器了解的信号，以控制机器的运动。这是科幻电影经常出现的桥段，但其实已经不是科幻了。

现在，已经有科学家能让猴子控制机械臂喂自己吃东西，而猴子自己一动不动，这是怎么实现的呢？因为猴子大脑的运动中枢被植入了运动电极，电极实时采集了运动信号，然后把信号翻译出来，之后猴子只要动动脑子，就能够控制假肢，坐享其成。2010 年，有一个重度瘫痪的病人已经被植入了电极，我们用这种方法让他恢复了一定的运动能力。

用到康复中去

了解了人体运动控制的基本原理，就可以把这些应用到帮助病人康复中去。比如帮助那些运动障碍病、中风、小儿麻痹症、帕金森等病的患者。现在，Lokomat康复系统可以把病人像吊在空中一样，通过电脑带动他们在空中走。这样既提供了保护，又让重度瘫痪的病人恢复了运动能力。康复医学的另外一个方面是我们可以通过研究病人的行为，来了解一些运动控制的基本机理。怎么做到这一点呢？比如说，病人的某个脑区有损伤，就会相应地表现出某种运动障碍，通过总结和观察就能找出是哪个脑区控制运动的哪个方面。

我的实验室里有项研究是用神经信号来控制机器假肢。什么样的神经信号呢？我们知道肌肉收缩的时候会产生电信号，如果在皮肤表面采集这些电信号，就可以结合电脑来分析这个人的运动意图。之后再用这样的信号来驱动带动力的假肢。假设我们能做到这一点，给截肢病人安装上动力假肢的话，当他想“我要迈腿”，电脑采集到那些残留的肌肉电信号，就能分析出他要迈腿，然后帮忙控制他的机器假肢的动作。这并不科幻，国外已经做出来了，我们也在努力做下肢康复方面的东西。我相信不久的将来能够做到这一点。我们知道，中风病人因为平衡能力低下，所以行走困难。传统的方法是搀扶着病人走，这样费时费力。有人就因此研究出用机器人治疗，用电脑控制的那些机器设备给病人一定的保护，来引导他进行运动康复。但是，这些设备比较昂贵，另外，经过十多年的跟踪研究发现，和传统的疗效相比，这种方法的疗效一般，没有显着差异。

我们了解到，中风病人一侧身体“控制失灵”，另外一侧却基本没有问题。然而，随着病情的发展，他会越来越喜欢用好的一侧，忽视坏的一侧，这就会导致病情的恶化。目前，比较成熟的治疗方法是把健康的那一侧绑起来，迫使病人用坏的那一侧，这叫强制性诱导运动疗法。这种治疗方法是有效的，会引起脑区的一些变化。目前这种治疗方法只能用于上肢，要想束缚病人的下肢的话，他无法站立和控制平衡。

于是，我和我的同事想到，可以给病人玩视频游戏。我们知道，现在的体感游戏比较流行，比如微软的Xbox Kinet、索尼的PS move、任天堂的Wii……等体感游戏能够实时地测到人的运动信号，让病人玩游戏，就能同时锻炼他平衡的能力。另外，它们也很便宜。当然，让病人玩游戏前，还必须改变一些运动信号。这项工作的目标是促进病人用坏的一侧，我们先测量了病人两只腿的控制力和对地面的压力，然后对游戏机的参数进行一些改变。比如，让一个人通过改变重心来玩滑雪游戏，我们用电脑截取、改变运动信号。在病人玩的过程中，我可以改变坏的那只腿的控制力，这样不知不觉中就可以促使病人用坏的那侧身体。

康复叫rehabilitation，那么，通过玩游戏来康复，我们就叫它wii-habilitation。

我回国之后，治疗的第一个中风的病人就是我父亲。几年前，他突发小脑中风，当我回来时，已经在康复期了。我发现他一侧的小腿有毛病，就把他带到实验室，玩游戏锻炼小腿，我希望他能长期坚持下去。

在美国，我不仅给中风病人玩游戏，也给高位截瘫的病人玩过。他们的生活非常痛苦，只有头能动，到病情的后期，病人往往会失去治疗的信心，连头都不想动了，颈部肌肉都会变得僵硬。所以我想，能不能让他们用头玩游戏呢？

我先给高位截瘫的病人戴一个帽子，上面有一个发红外光的点，可以实时测出头部运动。当时那个病人很有意思，他整整玩了一个小时，后来，护士告诉我：“今天他真是太高兴了。”在美国做康复疗程，一小时200 美元，而这项康复手段的硬件改动只要花35 美元。我是研究基础科学的，做这些事对我的学术研究没有什么帮助。但有时候做一点小事就能够给人带来快乐，还是非常令人开心的。

拿游戏给病人玩看起来似乎是件很搞笑的事情。但是，我的同事却将这项工作带到了神经科学年会上。我们设计游戏给小儿麻痹症病人玩，除了锻炼他们的运动能力。同时病人的运动数据会实时地传到电脑里，这些数据可以用来判断小儿麻痹的程度，现在，这项工作仍在进行。

我们通过上述的这些工作，了解人的感知控制是怎么回事，并希望能帮助有障碍的病人摆脱束缚，重拾健康。此外神经信号也能控制一个外设，比如，外骨骼。穿上机器外衣，你运动，机器也跟着动，机器会给你更大的力量，跋山涉水也不觉得累。“钢铁侠”就是这样的，《蜘蛛侠》里的科学怪人也是如此。让我震撼的是《机械公敌》里的机械人，他们的自主性和动作力相当强，现有技术还差得很远。

用神经信号翻译出人的意识，这是神经系统的输出，而感知就是人神经系统的输入。我们要了解感知，要了解感知信息是如何编码的（控制是解码，感知是编码）。如果输入输出的问题都被解决了，想象一下，你坐着不动，就可以在虚拟的世界里遨游，这就是《黑客帝国》里的景象。

凤凰读书 2015-08-23 08:41:13