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「頭殼壞去」真的沒救了?讓微型電子網格進入體內修復大腦

PanSci_96
・2016/03/12 ・1520字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 553 ・八年級

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

文/李瑋倫

微型電子網格能夠如何助神經科學一臂之力?「不同於以往嵌入到體內的一般晶片,機械生物(Cyborg-type)型態的裝置, 將在不久的將來實現。」哈佛大學的化學教授查理斯李柏(Charles Lieber)表示。根據目前植入到實驗鼠大腦中的結果顯示,微型電子網格未來可能可以替人操控義肢、義眼、甚至是協助修復大腦損傷、幫助受損組織的細胞再生。

先縮小,再還原

腦細胞
腦細胞會游近並附著在微型電子網格之上。(圖片來源:Lieber Research Group/Harvard University)

聽來驚悚,微型電子網格究竟要怎麼進到一顆腦子裡呢?其實只要打針就可以了。實驗團隊從矽奈米線(silicon nanowires)中製造出場效電晶體(field-effect transistors),發現當這些微型電晶體被放置在液體中的時候,會「蜷縮」起來變得更微小。

於是他們將場效電晶體放進食鹽水、並用針筒將食鹽水注射到實驗鼠的大腦中。在注射完成的一個小時後,場效電晶體就會延展、恢復為原本的形狀。「這個手法其實在生物和藥學的領域很常被用到。」哈佛大學的化學教授查理斯李柏(Charles Lieber)表示。

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其實 2012 年時,李柏的團隊就打造了可被神經、心臟以及肌肉組織依附生長的矽奈米線支架(silicon nanowire scaffolds),藉此測試這些細胞會如何對外來刺激做出反應。這次新研發出來的微型電子網格同樣是由矽所製成,但外觀更加扁平、形狀更近似於平行四邊形,這些特性都讓它更容易在浸泡至食鹽水時可以蜷縮至小於針頭的直徑。

覺得「遇水則縮」聽起來沒什麼了不起的嗎?那麼來看看這些微型電子網格原本有多大吧-大約為 3 到 4 公分寬,是針頭直徑的 33 倍大

微型電子網格如何和體內組織好好相處?

想當然耳,「能伸能屈」對於微型電子網格是種非常重要的能力,微型電子網格必須具有彈性,才能和腦部組織互相接合。唯有電子網格能夠保持足夠的柔軟,才能確保它不會傷及體內組織、減少副作用、避免免疫反應發生。
奈米電子學的目標是要能夠擔任細胞外基質的角色去「抱住」細胞們。在李柏的團隊和實驗鼠的努力之下,發現微型電子網格可以和腦細胞良好的結合,甚至可以幫助修補中風或脊髓受損造成的損傷。「這幾乎是達成一種『人工突觸』的程度了。」李柏表示。

看看過往瓶頸,想想未來展望

微型電子網格可扮演感測器的角色,測量藥物如何幫助心臟更加順利跳動。在這種情況下,這類型裝置的最大挑戰都在於促成電子和細胞之間的通訊。以目前的醫療科技發展,醫生其實已可運用電極裝置,去測量大腦或肌肉發出的訊號來嘗試控制義肢,但使用電極裝置的副作用也不少。以為了深度刺激帕金森氏症患者腦部的微型電極裝置為例,疤痕會引起絕緣問題,一旦如此醫生就必須不斷調整電極的位置並重新發出電波訊號,而導致患者的不適。

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目前實驗團隊仍在測試微型電子網格能否維持到 3~6 個月的穩定度。而這項技術若要真正被實踐在人體上,恐怕還需要數年的時間。李柏對於未來的技術發展充滿期待,例如幹細胞是否能隨同網格一同注射、或是直接改變網格表面的化學物質讓他們和特定細胞互相結合、或是建造更複雜、但也更高能力的網格。

糖尿病
或許某一天,糖尿病患者將不再經由血液來判斷他們的胰島素狀況。source:pixabay

「如果微型電子網格的能力越高,我們就能對它的應用有越多想像,例如在不用針頭插入的狀況下,就可以藉由植入奈米裝置來監測糖尿病患的胰島素狀況,或是,使用感測器來持續追蹤心臟病風險群病人的血小板生成。」李柏說。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威
審校:陳妤寧

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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讓身障者重掌生活,念動機械手臂新突破
PanSci_96
・2016/03/14 ・1519字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

文/喻守謙 | 台灣數位文化協會

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正在練習使用機械手臂的艾瑞克(圖片來源:撰稿團隊取自 Cortesía Excélsior)

艾瑞克索圖(Erik Sorto)是一名癱瘓十年的身障者,但他同時也是類似患者們的新希望。2013 年艾瑞克不顧家人反對,毅然報名接受了一場腦部手術。現在的艾瑞克有如科幻小說中的角色,只要他想像抓取東西的樣子,安裝的機械手臂就會執行他的命令。

過去雖然也有少數身障者透過腦機介面(brain-computer interface,簡稱 BCI) 操控機械,但這些受試者的植入體,所接受的信號多來自連結脊椎與肌肉的前運動皮質區,只能被動記錄訊號。而艾瑞克是第一位在後頂葉皮質層內(產生肢體運動意念的區域)植入晶片,讓機械主動理解使用者意圖的人。

加州理工學院的神經科學教授、也是這次實驗的首席研究員理查安德森(Richard Andersen)解釋,從使用者的意圖出發,不僅較符合人性,也能讓機械手臂作用的速度更快,艾瑞克所做的是讓機械手臂理解他的最終目標,而不是操控所有運動細節。舉例來說,當我們伸出手臂拿起一杯水時,你不會去思考每一個關節或肌肉該如何伸展、或拆解每個動作,你只想著要拿到那杯水而已。

透過數據累積,讓手臂知道你想做甚麼

在研究初期,研究人員先透過核磁共振技術,觀察當艾瑞克產生抓取等動作等意念時,頂葉皮層內兩個最活躍的區域。在此之後便植入 2 個微電極陣列,裡面各自包含 96 個電極,能夠記錄單一神經元的活動。此外,在艾瑞克的頭骨上有兩個金屬基座,能夠接收電極收到的信號,並連接機械手臂。

術後一個月,艾瑞克就開始了與團隊的合作。在第一個實驗中,工作人員先做出某些手勢,讓艾瑞克在腦中想像、模仿做出這些動作的感覺,並藉由不同的動作,觀察哪些神經元會對特定動作有反應。長期研究下來,團隊能夠不斷校準神經元與動作間的關係,針對位置、移動軌跡及特定運動等類別歸納出一套演算法。此外,安德森表示,即使系統沒有接收到完整的信號,也能透過演算法與過去的數據,自動補足需要的信號,這也會讓使用者操作起來更便利,減少失誤的次數。

頂葉皮質會是最佳解答嗎?

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大腦構造圖。source:wiki

過去腦機介面(BCI)的開發,多根基於美國布朗大學腦科學研究所主任約翰多諾霍(John Donoghue)對運動皮質的前瞻研究。­多諾霍認為這次的實驗確實證明了頂葉皮質可以提供較有用的信號,但現階段他無法肯定頂葉皮質就是念動控制最好的選擇,因為目前的實驗成果雖好、但還不夠好,團隊尚未得知如何得到更精準的控制手段。

實驗的首席研究員安德森也曾提議結合來自運動皮質與頂葉皮質的兩種訊號,透過交叉判斷讓機械手臂的判讀更清晰,然而多諾霍則表示,結合不一定會帶來增值效果。他提到,當我們試圖用手拿起杯子時,會用到多達 80% 的大腦,上述兩種皮質只占了一部分,且傳遞出的訊號其實相當類似,因此不排除其他部分的大腦有可能蘊藏了更關鍵的數據。

依然努力著的艾瑞克

在學界熱烈討論的同時,艾瑞克仍舊繼續著他與機械手臂間的實驗。在這兩年中,他的熱情絲毫未減,並致力提升操控的精準度,他練習玩了 6700 多次的剪刀石頭布,因為這些對常人而言簡單的動作,都是重要的突破。雖然過程辛苦,但艾瑞克終於在今年實踐了他長久以來的目標:透過機械手臂拿起啤酒,並暢快的痛飲一番。未來,他還想嘗試刷牙、刮鬍子等更精細的動作。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威
審校:陳妤寧

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進入身體的迷你醫用機器人
PanSci_96
・2016/03/13 ・1780字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 553 ・八年級

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文/喻守謙 | 台灣數位文化協會

在1966上映的電影《聯合縮小軍》中,劇情講述一群科學家透過高科技將自己縮小,乘著飛船進入人體中進行治療的冒險故事。雖然電影年代久遠,許多鏡頭與畫面在今日看來有些荒唐,但仍能看出人們對迷你世界的想像與野心。時至今日,雖然我們還無法將人縮小,但在醫療領域,小到足以進入人體執行治療任務的技術已經不是科幻小說中的空想,而是正在實踐的理想。

機器人
讓微型機械進入體內治療。(圖片來源:Photo-Illustration: Dan Saelinger; Prop: Swell)

終極目標:實用醫療

過去十年,已經陸續出現各種研究成果,例如由公牛精子與細菌推進的微型機器人、如海星般遇熱能緊密關閉的顯微夾具、由藥丸包裹的可控制磁球、由胃酸驅動的馬達以及能夠在眼球玻璃體中前進的扇貝型微機械。

這些案例有些還躺在實驗室,有些則已經進入動物實驗,科學家們的終極目標則是投入實用醫療領域。期望這些技術能夠應用在放射性藥物針、清除血塊、組織篩檢、在支架上培養新細胞等等任務,醫界期望能夠在「及早預防」與「精準治療」兩個領域有所突破。

當然,夢想的路上還有許多障礙要克服。在微觀尺度下,科學家們必須重新思考機器人運作的方式。其中又以續航力與動力最為棘手。此外還必須確保這些微小裝置沒有毒性,以免傷及組織,並設計一套在任務完成後,安全分解或離開身體的方式。

如何維持續航力?

關於續航力的問題,微型化不利於傳統的化學電池技術,因為一旦物體小於一毫米,電池的容量就會急遽下降。其中一種替代方案是「無線電力傳輸」,透過無線電波獲取電力,從體外進行發電。但這種做法仍須面對微型化挑戰,因為機器人需要有能夠接收電波的天線,且天線不能太小,同時也要確保電源與裝置的距離不能太遠,避免收不到信號。

此外,也有團隊研製出不帶有電源與天線的「變形細菌芯片」。在芯片兩端有兩個電極,當芯片遇到胃酸變形時,電極便會結合並透過化學作用獲取5~10分鐘的短暫電力。在這期間,裝置本身可以有足夠的電力來發送一組識別碼到肌膚表層的接收器上。

找到持續推進的動力

面對續航力的限制,工程師勢必要尋找新的途徑來讓裝置得到推進的動力,才能到達身體內的目的地。其中一個選擇是透過微型的化學火箭,經由特定反應對象獲取能量,例如胃酸。研究人員也正積極探索生物技術,例如藉由在組織間游動的細菌、或是隨著特定分子的濃度變化信號而前進。

在某些情況下,也可能不需要任何能量載體。約翰霍普金斯大學的大衛格拉西亞斯(David Gracias)與其同事,已經開發出一種星型的微型鉗,能對環境因素產生反應,例如溫度、pH值、或是特定酶的濃度。偵測範圍在直線距離500微米以內,當偵測溫度靠近人的體溫時,微型鉗就會關閉。只要擺放的位置得當,微型鉗便能採集周遭的組織,進行篩檢。微型鉗的應用,可提供慢性腸道疾病患者一種新的篩檢選擇。

格拉西亞斯表示,患者可以透過「服用」大量的微型鉗,讓裝置直接抵達腸道,增加篩檢取樣的面積。與之相對,醫生也能從直腸直接注入微型鉗,稍後再經由患者的糞便回收採樣結果。

精準投放的困難

胃腸道系統相較於其他器官,到達的門檻較低,且能搭配排遺回收裝置。但其他如眼、腦、血液等組織,前往正確位置的難度就高上許多,需要更為複雜的機械設計。

來自蘇黎世聯邦理工學院的布萊德利納爾遜(Bradley Nelson)正致力於視網膜的微型治療裝置。他表示,即使是能夠感應溫度和PH值的最先進微型機器人,都難以抗衡血液中強大的電流,因此這些裝置需要更好的「嚮導」。雖然納爾遜的團隊目前已經能讓攜帶藥物的裝置在視網膜中慢慢擴散,但最終僅有少數能到達患部。團隊希望能夠未來提高投放的精準度,進一步減低藥物的劑量,以減少副作用。

目前採用的解決方案,是在裝置外圍添加磁性材料,並透過核磁共振機器,引導裝置到達目的地,此舉已在動物實驗獲得成功,但納爾遜仍想尋找其他不需動用到巨型電磁鐵的方案。目前團隊除了摸索如何透過磁力線圈控制裝置運動所需的物理、數學機制,也開始研究大腸桿菌的鞭毛推進模式,希望將人工鞭毛技術結合到現有的裝置上。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

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