[發明專利]作為控制裝置的具有人工智能的腦電圖儀

在審

• 申請號: 202010300742.1
• 申請日: 2020-04-16
• 公開（公告）號: CN111831111A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: A·馬丁·馬林森
• 申請（專利權）人: 硅谷介入有限公司
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06N3/04;G06N3/08;A63F13/21;A63F13/212;A63F13/837
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 杜誠;楊林森

本文描述了用于由AI網絡基于來自用戶的腦電圖儀(EEG)信號來控制計算系統的系統和方法。當用戶操作現有控制器時，首先檢測用戶的EEG信號，在此期間，相關聯的人工智能(AI)系統通過使EEG信號與從控制器接收的命令相關來進行學習。一旦AI系統確定存在足夠的相關性來預測用戶的動作，其就可以控制計算系統，并且基于用戶的EEG信號代替用戶關于控制器的動作來發起命令。此時，可以將AI網絡中的權重鎖定，使得來自控制器的進一步命令或沒有來自控制器的命令不會降低與EEG信號的相關性。在一些實施方式中，AI網絡可以比用戶將能夠做的更快地發起命令。

本申請要求2019年4月16日提交的臨時申請第62/834,866號的優先權，其全部內容通過引用并入本文。

技術領域

本發明一般性涉及人工智能(AI)網絡，并且更特別地，涉及AI網絡對腦電圖儀(EEG)信號的使用。

背景技術

神經網絡(NN)是對于諸如手寫識別、圖像識別和聲音分析的問題的人工智能(AI)解決方案的基礎。特定形式的AI例如聲音或語音分析要求AI系統對跨時間分布的信號有所了解。因此，語音分析要求AI系統能夠將音頻信號隨時間的演變與某些學習到的模板進行比較。

在本領域中已知的一類神經網絡，通常稱為循環神經網絡(RNN)，通過在神經網絡的一個或更多個層中提供反饋來引入分析隨時間的演變的能力。在現有技術中已知各種類型的AI網絡。

EEG檢測器可以檢測EEG信號，EEG信號表示人的腦波并且可以被分析以指示人的意圖。在一些情況下，EEG信號已經用于允許用戶控制諸如無人機的裝置或游戲例如簡單的視頻游戲。

期望允許AI網絡基于用戶的EEG信號來控制多種類型的計算設備。

發明內容

本文描述了用于由AI網絡基于來自用戶的腦電圖儀(EEG)信號控制計算系統的系統和方法。

一個實施方式描述了一種控制計算系統的方法，該計算系統基于來自控制器的表示用戶動作的輸入來執行動作，該方法包括：由腦電圖儀(EEG)檢測器接收表示用戶的腦波活動的EEG信號；由人工智能(AI)網絡確定能夠基于EEG信號預測用戶的動作的可能性；當能夠預測用戶的動作的可能性超過預定閾值時，由AI網絡向計算系統發起表示預測的用戶的動作的AI網絡輸入；在計算系統和AI網絡處接收來自控制器的表示用戶的動作的輸入；以及由AI網絡更新AI網絡的權重，以更好地將接收的EEG信號與從控制器接收的輸入相關。

在該方法的另一實施方式中，其中，由AI網絡向計算系統發起AI網絡輸入還包括：由AI網絡用AI網絡輸入代替控制器輸入。

在該方法的又一實施方式中，其中，由AI網絡向計算系統發起AI網絡輸入還包括：在計算系統接收到控制器輸入之前向計算系統發起AI網絡輸入。

在方法的再一實施方式中，其中，由AI網絡向計算系統發起AI網絡輸入還包括：確定在控制器輸入之前向計算系統發起AI輸入使計算系統的性能劣化；以及，由AI網絡向計算系統發起AI網絡輸入被延遲，但仍然在計算系統接收到控制器輸入之前由AI網絡向計算系統發起AI網絡輸入。

另一實施方式描述了一種用于控制計算系統的系統，計算系統基于來自控制器的表示用戶的動作的輸入來執行動作，系統包括：腦電圖儀(EEG)檢測器，被配置成接收表示用戶的腦波活動的EEG信號；以及人工智能(AI)網絡，被配置成確定能夠基于EEG信號預測用戶的動作的可能性；當能夠預測用戶的動作的可能性超過預定閾值時，向計算系統發起表示用戶的預測動作的AI網絡輸入；以及更新AI網絡的權重以更好地將接收的EEG信號與從控制器接收的輸入相關。

在系統的另一實施方式中，其中，AI網絡還被配置成通過用AI網絡輸入代替控制器輸入來向計算系統發起AI網絡輸入。