脑机接口能否复制AI成功路径？MIND项目构建全球最大脑机交互数据集

【环球网科技综合报道】CIFAR系列数据集（如CIFAR-10与CIFAR-100）的构建，为计算机视觉领域提供了标准化且极具挑战性的基准测试平台，有力助推了卷积神经网络（CNN）的蓬勃发展，进而为深度学习在视觉任务中的广泛应用奠定了坚实基础，引领人工智能技术迈向新的发展阶段。其所激发的计算机视觉技术创新成果，已广泛渗透到安防监控、工业质检等关键领域，成为推动这些行业智能化升级的核心驱动力，正式宣告人工智能在视觉感知层面进入快速发展期，为人工智能时代的全面到来添砖加瓦。

类似地，如果有足够的数据集，那么在脑机接口这一前沿领域是否也能复制人工智能技术的成果路径？近日，一家名为姬械机科技（MaschineRobot）的脑机智能企业就宣布启动MIND（Massive BCI Interaction and Neural Dataset）项目，旨在构建全球最大的脑机交互数据集，有望将推动人机交互模式从传统的物理交互迈向更为先进的意念交互。

MIND项目计划在接下来的五年内，收集超过10万人次参与的100多项不同脑机交互任务数据，打造一个规模空前、内容详尽的数据资源库。这些数据集将面向神经科学、机器学习及人机交互研究领域开放共享，为脑机接口技术的产业应用提供强大的推动力。

MIND数据集涵盖了五大类核心数据：

1.状态任务数据集：专注于记录和分析大脑在不同状态下的活动模式。

2.交互任务数据集：收集用户在执行特定任务时的脑电信号。

3.神经生物反馈数据集：用于研究大脑对特定刺激的反应及其反馈机制。

4.多模态交互数据集：结合多种感官输入和输出的数据，以支持更复杂的交互场景。

5.精神健康与神经健康数据集：关注于通过脑机接口技术改善和监测精神及神经健康状况。

该项目不仅支持多种类型的脑机接口设备进行数据采集，还致力于实现高精度的数据标签和细致的数据粒度，确保数据的质量和可用性。其长远目标是基于意念交互形态开发新一代的人机交互范式，最终实现AI 4.0时代——即脑启发与脑机交互的人工智能时代的到来。（张阳）