英特尔：两位科学家，一位”赛博格”电子人

英特尔院士兼英特尔预期计算实验室主管Lama Nachman致力于帮助彼得·斯科特-摩根博士（Peter Scott-Morgan）交流。此前，Nachman曾帮助物理学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking） “讲话”。Nachman和她的团队开发了辅助情景感知工具包（Assistant Context-Aware Toolkit），该软件可通过键盘模拟、单词预测和语音合成帮助严重残疾的人士进行交流。

“我将不断进化，作为人类的我已经死去，未来我将以’赛博格’电子人的身份继续活下去”

这是英国机器人科学家彼得·斯科特-摩根博士（Peter Scott-Morgan）说的话。2017年，他被诊断患有运动神经元疾病（MND），也被称为肌肉萎缩性侧索硬化症或葛雷克氏症。MND会攻击人的大脑和神经，并最终导致所有肌肉（甚至包括那些支持我们呼吸和吞咽的肌肉）的瘫痪。

医生告诉这位62岁的科学家，他或许只能活到2019年底，但彼得·斯科特-摩根博士却另有一番打算：他想把自己的所有器官替换为机械，成为”世界上第一个全’赛博格’电子人”。彼得在去年年底开始了自身的”改造”，他接受了一系列的手术，利用科技来延长自己的寿命。

彼得现在依靠合成语音，并通过开发出一个栩栩如生的虚拟化身，来实现与他人的更有效的交流。他在去年年底做完手术后公开宣布：”彼得 2.0现在已经上线，面对MND，我有我的态度。”

英特尔院士兼英特尔预期计算实验室主管Lama Nachman是与彼得工作的技术团队中的一员。

Nachman曾帮助过著名物理学家斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking）”讲话”。现在，她和她的团队将继续为彼得提供帮助。

在将近八年的时间里，Nachman通过她和团队开发的名为”ACAT”辅助情景感知工具包（Assistant Context-Aware Toolkit）的开源平台，帮助霍金来传达他几近神话般的智慧成就。该软件可通过键盘模拟、单词预测和语音合成来帮助严重残疾的人士进行交流。对于霍金来说，当他抽动脸颊上的一小块肌肉便能够激活眼镜上的传感器，该传感器将与计算机交互，打出他想要说的句子。针对彼得的情况， Nachman团队为他安装了视线跟踪系统，使他能够通过盯着计算机屏幕上的字母来遣词造句，这个系统也具备单词预测功能。

“科技如何能赋予人们力量？这是我一生的课题。”

Nachman是一名在科威特长大的巴勒斯坦人，她还记得邻居请她帮忙修理损坏的电子设备的往事。Nachman说：”我总是对最新、最伟大的技术保持着浓厚的兴趣，我喜欢摆弄这些新技术，经常把它们拆开再修好。”

如今，Nachman的团队致力于情境感知计算（context-aware computing）和人工智能协作技术（human artificial intelligence collaboration technologies）的研究，这些技术不仅可以帮助家中的老年人、还能帮助那些可能无法在标准教室环境中顺利求学的学生，以及生产设施中的技术人员。Nachman说：”我一直觉得，技术可以为那些最边缘化的人群赋能。它可以创造公平的竞争环境，为社会带来更多平等，而这对残疾人群体的意义尤为明显。”

霍金希望能对自己的对话有更多的掌控，Nachman说：”而彼得则愿意接受更大的实验，也愿意接受’与机器相辅相成、一起学习’的想法。因此，我们一直在研究如何建立一种反应生成能力——在听到对话后能自动推荐答案，让他可以在这些选项中快速选择一个答案，或是将对话推向另一个方向。”

Nachman说，尽管这一解决方案不像霍金的偏好那么精准，但彼得愿意放弃对对话的完全掌控，以换取与AI驱动的通信接口的直觉协作，因为这能提供给他更快的速度。

“我的呼吸机可比黑武士达斯·维达的面罩安静多了。”

彼得·斯科特-摩根博士以机智和自谦的幽默而著称，他希望能够通过他的人造声音来展示这一点。除了缩短他与谈话对象之间的时延（也叫作”沉默间隙”），Nachman的团队也正在研究如何帮彼得表达情感。当我们与他人正常交谈时，我们会关注多种线索——例如表情和语气，而不仅仅是词语。针对彼得的情况，该团队正在研究一种人工智能系统，该系统可以监听正在进行的对话，然后根据不同的条件给出不同的建议和语气。

在未来的某天，像彼得这样的残障人士还将有机会使用脑电波来控制自己的声音。

据Nachman介绍，她团队的部分研究重点聚焦于那些无法移动身体，甚至脸颊和眼睛也无法抽动的残障人士。Nachman说，针对这一群体，人脑-计算机接口（BCI）还包含配备电极的头盖骨，电极负责监测脑电波，就像脑电图检测一样。Nachman表示，她和团队正在想办法把BCI添加到ACAT中，以确保对任何残障人士都能适用。

随着人工智能技术的不断成熟，Nachman尤其感兴趣的是探索如何在赋予人工智能系统更大效力的同时，保有人类的控制权，以便让这”两个不同的角色”能够协同工作，从而取得更好的结果。

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