由 Wolfgang 
各位看官，提起人機介面，您腦海裡浮現的是不是電影裡那些酷炫的腦機介面？直接用意識控制機器，聽起來是不是超科幻？但今天我們要聊的，可不是那種需要開顱動手術的玩意兒，而是更接地氣、更實用的「神經運動介面」。
等等，誰能告訴我，這神經運動介面到底是啥？簡單來說，它就像是腦機介面的親戚，但它讀取的不是你腦袋裡的電波，而是你肌肉的活動訊號。想像一下，你動動手指，肌肉就會產生微弱的電流，這些電流雖然微小，但卻蘊含著你大腦的指令。神經運動介面，就是靠著捕捉這些電流，來解讀你的意圖，進而控制機器。
所以，別再只知道腦機介面了，神經運動介面才是未來的趨勢？或許沒那麼絕對，但它確實提供了一種更安全、更方便的人機互動方式。畢竟，誰想在腦袋裡裝一堆電極呢？戴個腕帶就能控制電腦，這才是懶人科技的最高境界啊！
Meta，這個科技巨擘的野心可不小，他們想打造一種「通用型」的神經運動介面，也就是說，不管你是誰，戴上這個裝置就能立刻上手，控制電腦、輸入文字、玩遊戲，樣樣都行。聽起來很美好，但問題來了，這玩意兒真的能通用嗎？
之前那些神經運動介面，最大的問題就在於「泛化性」太差。什麼意思呢？就是說，你可能花了大把時間，收集一個人的肌肉活動數據，訓練出一個超厲害的模型，讓他可以靠著想像來移動游標，或者用手指捏一捏就能操控機器。但是，當你把這個模型拿給另一個人用，嘿，完全失效！就像是你學會了一種方言，結果到了另一個地方，根本沒人聽得懂。
Meta 想要解決這個問題，他們的策略就是：大量收集數據！從 1 個人到 100 人，再到 1000 人，甚至更多。透過分析這些數據，他們希望能找到一種通用的模式，讓神經運動介面能夠適應不同的人，就像是學會了世界語，到哪都能溝通無礙。這聽起來是不是有點像在煉金術？但 Meta 相信，只要數據夠多，就能點石成金，打造出真正通用的神經運動介面。
想像一下，你不再需要笨重的滑鼠、敲打鍵盤，甚至不用在腦袋裡植入電極，只要戴上一個小小的腕帶，就能控制你的數位世界。這聽起來是不是有點像科幻小說？但 Meta 正在努力將其變成現實。
傳統的輸入方式，像是滑鼠、鍵盤，甚至是腦機介面，都有其局限性。滑鼠和鍵盤需要你保持特定的「電腦操作姿勢」，長時間下來，腰痠背痛是家常便飯。而腦機介面雖然酷炫，但畢竟需要在腦袋裡動刀，風險可不小。Meta 的神經運動介面，則試圖擺脫這些束縛。
這個腕帶的優勢在哪裡？首先，它夠方便。你不需要特地去適應它，只要像平常一樣活動你的手部，腕帶就能捕捉你的意圖。這意味著，你可以隨時隨地使用它，甚至在走路的時候也能操作。想像一下，你戴著智慧眼鏡，走在路上，想要回覆訊息，不用拿出手機，只要動動手指，就能搞定。這才是真正的解放雙手啊！
當然，Meta 並不是唯一一家在研究神經運動介面的公司。但他們的方法，卻有其獨到之處。他們不追求花俏的功能，而是專注於打造一種簡單、易用、通用的輸入方式。這就像是在手機上設計 App，不是功能越多越好，而是要讓使用者能夠輕鬆上手，解決實際問題。Meta 顯然深諳此道。
各位觀眾，接下來我們要進入一個有點玄妙的領域：AI 煉金術！Meta 的神經運動介面，之所以能夠通用，背後靠的其實是 AI 的力量。但等等，這跟 AI 有什麼關係？難道 AI 也能讀懂肌肉的語言？
這裡就要提到一個叫做「Scaling Laws」（縮放定律）的概念。簡單來說，就是 AI 模型的規模越大，也就是參數越多，它的能力就越強。這就像是練武功，內力越深厚，招式就越厲害。Meta 的研究人員發現，這個定律也適用於神經運動介面。你用 10 個人的數據來訓練模型，它可能只能辨識一些簡單的手勢。但如果你用 100 個、1000 個人的數據來訓練，模型的辨識能力就會突飛猛進，就像是吃了大力丸一樣。
當然，收集這麼多數據並不容易。你需要打造一套龐大的系統，包括硬體、軟體，以及無數的志願者。這就像是在蓋一座金字塔，需要大量的資源和人力。但 Meta 相信，只要能夠克服這些挑戰，就能打造出一個真正萬用的手勢辨識系統，讓每個人都能輕鬆駕馭神經運動介面。這聽起來是不是很像在變魔術？但 Meta 相信，只要有 AI 的加持，就能讓不可能變成可能。
Meta 的肌電手環，就像是經歷了一場「減肥大作戰」，從最初的笨重原型，一路瘦身到現在的小巧模樣。這背後，可不是單純的縮小尺寸，而是工程師們嘔心瀝血的成果。
早期的肌電圖檢查，需要在皮膚上貼滿電極線，甚至還要塗上厚厚的導電膠，簡直就像是全身貼滿了膏藥，既不美觀也不方便。Meta 的前身 CTRL-Labs，最初的產品也是一個帶著電線的運動腕帶，看起來就像是從實驗室裡直接搬出來的。但現在，Meta 的肌電手環，已經變成了一個輕薄的陣列設備，可以輕鬆戴在手腕上，就像戴手錶一樣。
這場「減肥」的關鍵，在於電極尺寸的縮小，以及設計的優化。Meta 的工程師們，不斷地迭代設計，尋找最佳的電極排列方式，以及最舒適的佩戴體驗。更重要的是，他們還需要確保，在體積縮小的同時，手環的性能不能打折。這就像是在螺絲殼裡做道場，需要在極小的空間內，實現精密的電訊號捕捉。Meta 的工程師們，顯然做到了。
各位看官，別以為 Meta 的手環只要夠小、夠漂亮就夠了。要成為一款真正成功的消費級產品，舒適度、續航力、顏值，一個都不能少！想像一下，你戴著一個不舒服的手環，一整天下來，手腕被勒得又紅又腫，就算功能再強大，你還會想用嗎？所以，舒適度絕對是首要考量。
再來說說續航力。如果手環一天就要充好幾次電，那簡直就是一場災難。你總不希望在關鍵時刻，手環突然沒電，讓你錯失重要訊息吧？所以，Meta 必須確保手環的電池續航力夠長，讓你能夠安心使用一整天。
最後，當然還有顏值。畢竟，誰想戴一個醜不拉嘰的手環出門呢？Meta 的設計師們，必須讓手環的外觀時尚、簡約，能夠搭配各種服裝，讓你戴起來更有自信。總之，Meta 不僅要打造一款功能強大的手環，更要打造一款讓你愛不釋手的時尚配件。這就像是在打造一件藝術品，需要精雕細琢，才能達到完美。
各位，前面我們講了這麼多，都是在實驗室裡測試的結果。但真正重要的是，當使用者戴上 Meta 的手環，在真實世界中使用時，它的表現如何？別忘了，實驗室數據再漂亮，都比不上使用者的一句「好用」。
Meta 當然也明白這個道理。所以，他們投入了大量的精力，開發了一套完善的評估體系，模擬各種真實的使用情境，像是手寫輸入、菜單導航等等，觀察使用者在這些情境下的表現。這就像是在拍電影，光有劇本還不夠，還要看演員的實際演出，才能知道效果如何。
更重要的是，Meta 還需要確保，手環的表現具有「普適性」，也就是說，不管你是誰，都能輕鬆上手。這就像是在設計一款遊戲，不能只考慮核心玩家，還要照顧到休閒玩家，讓每個人都能找到樂趣。所以，Meta 在評估時，會選擇各種不同背景的使用者，確保手環能夠適應不同人群的需求。這就像是在做市場調查，了解不同消費者的喜好，才能打造出真正受歡迎的產品。
Meta 希望你戴上手環就能立刻使用，而不是花上三天三夜學習 EMG 手勢。這就像在教阿嬤用智慧型手機，如果太複雜，保證她老人家直接放棄！所以，Meta 評估的重點之一，就是使用者戴上手環後，多久才能開始順暢操作。這就像是在考駕照，不是要你背誦交通規則，而是要看你能不能馬上開車上路。
但問題來了，要怎麼評估「快速上手」這個概念呢？Meta 的方法是，設計一些簡單的任務，讓使用者在戴上手環後立刻執行，像是輸入文字、瀏覽網頁等等。然後，觀察使用者完成這些任務所需的時間，以及犯錯的次數。這就像是在玩遊戲，看你多久才能通過新手教學，以及死了幾次。
更重要的是，Meta 還會觀察使用者在學習過程中的感受。他們會問使用者：「這個手勢容不容易記住？」「這個操作順不順暢？」「你覺得還有哪些地方需要改進？」這就像是在做使用者訪談，了解他們的需求和痛點，才能打造出更貼心的產品。畢竟，科技的最終目的，就是要讓生活更美好，而不是更複雜。
各位看倌，Meta 的研究團隊也不是神，他們設計的線上任務，或是實驗室評估，常常會出槌。這就像在廚房裡做菜，偶爾也會不小心把鹽巴加太多。但重點是，Meta 如何從這些錯誤中學習，讓手環變得更好用？
Meta 的秘訣，就是建立一個完整的「反饋閉環」。他們會從各種管道收集使用者反饋，像是問卷調查、錯誤報告等等。然後，他們會分析這些反饋，找出問題的癥結點，並調整評估指標，以便更精準地追蹤問題。這就像是醫生看病，先問診、檢查，然後才能對症下藥。
更重要的是，Meta 會不斷地調整評估方式、數據收集方法、以及建模策略。這就像是在做實驗，不斷地嘗試不同的方法，才能找到最佳的解決方案。總之，Meta 相信，只要不斷地聆聽使用者的心聲，並持續改進，就能打造出更貼心的神經運動介面。這就像是在談戀愛，需要不斷地溝通、磨合，才能讓感情更長久。
各位觀眾，準備好進入 AI 的奇幻世界了嗎？接下來我們要聊聊「大語言模型」，這個聽起來高深莫測的名詞，它跟肌肉活動偵測又有什麼關係？難道 AI 也能讀懂你的肌肉語言？這簡直就像在問，為什麼魚會騎腳踏車一樣的荒謬！
但別急著吐槽，Meta 的研究人員可不是在開玩笑。他們發現，近年來在生成式 AI、大語言模型、以及語音辨識技術方面的許多最新進展，都可以應用到神經介面文字輸入的研究上。這就像是把不同領域的知識，像拼圖一樣拼湊起來，產生意想不到的效果。
簡單來說，Meta 過去曾發表過一些關於按鍵結構識別的研究，像是雙手觸控打字，或是手寫識別。他們讓使用者戴上手環，在一隻手臂上用自己的書寫風格寫字，然後利用機器學習模型來識別這些字符。這就像是在訓練 AI 解讀你的筆跡，讓它知道你寫的「龍飛鳳舞」到底是哪個字。Meta 能夠利用大語言模型來提升手寫辨識的準確度，這簡直就像是讓 AI 變成了一個書法大師，能夠讀懂你的鬼畫符。
想像一下，你坐在地鐵上，想偷偷給心儀的對象發個訊息，但又不想大聲嚷嚷，讓整個車廂的人都知道你在想什麼。這時候，Meta 的手寫輸入功能就派上用場了！你只要戴著腕帶，在另一隻手上，甚至在大腿上，用自己習慣的筆跡寫字，系統就能自動識別你寫的內容，並將其轉換成文字。這就像是擁有了一個隱形的打字員，隨時隨地為你服務。
更重要的是，Meta 還利用了語言建模技術，來預測你想發送的文字，自動補全訊息。這就像是擁有一個貼心的助理，能夠猜透你的心思，幫你快速完成訊息。總之，有了 Meta 的手寫輸入功能，你再也不用擔心在公共場合打字不方便了！你可以隨時隨地，自由自在地表達你的想法，再也不用受到環境的限制。這簡直就像是擁有了一支魔法筆，讓你能夠隨心所欲地書寫你的生活。
各位觀眾，如果你覺得 Meta 的手寫輸入功能已經夠神奇了，那你就錯了！接下來我們要聊聊一個更嚴峻的挑戰：如何讓 AI 讀懂你的鬼畫符？我知道，有些人寫的字，簡直就像是密碼，連自己都看不懂。但 Meta 的研究人員，卻要挑戰這個極限，讓 AI 能夠辨識各種潦草的字跡。
這就像是在挑戰一項不可能的任務，就像要訓練一隻狗學會說人話一樣的困難。但 Meta 的研究人員並沒有放棄。他們收集了大量的字跡樣本，包括各種風格、各種潦草程度的字跡。然後，他們利用 AI 模型，學習這些字跡的特徵，讓 AI 能夠辨識出不同的筆劃、不同的結構，進而推斷出你寫的到底是什麼字。Meta 正在努力讓 AI 成為一個解碼大師，能夠解讀你的獨特密碼。這簡直就像是在創造一個奇蹟，讓科技能夠理解人類最私密的表達方式。
各位，科學家的腦袋裡裝的，往往是各種天馬行空的想法，但要將這些想法變成真實的產品，就需要工程師的巧手。Meta 的研究團隊，就像是一群懷抱夢想的科學家，而產品團隊，則是一群擅長將夢想化為現實的魔法師。他們如何攜手合作，將神經運動介面推向市場？
Meta 的研究人員，會將最新的研究成果，分享給產品團隊。這些成果，可能是新的手勢辨識演算法，或是新的電極設計。然後，產品團隊會評估這些成果的可行性，看看是否能夠應用到實際產品中。這就像是在開產品發表會，科學家們展示最新的技術，而產品經理們則評估這些技術的商業價值。
更重要的是，Meta 的研究人員，會與產品團隊共同開發新的互動方式。他們會思考，如何讓使用者更自然、更直觀地使用神經運動介面。這就像是在設計一款遊戲，科學家們負責開發引擎，而遊戲設計師們則負責打造遊戲體驗。總之，Meta 相信，只有科學與產品的完美結合，才能打造出真正 혁신적인 產品。
各位，科技不該只是少數人的玩具，更應該成為幫助弱勢群體的工具。Meta 深知這個道理，他們的目标不只是打造一款人人都能使用的手環，更希望透過神經運動介面，為身障人士帶來新的希望。這就像是在黑暗中點亮一盞燈，為那些需要幫助的人們，照亮前方的道路。
對於行動不便的人來說，神經運動介面不僅僅是一個科技產品，更是一個重拾生活掌控權的機會。他們可能無法自由地移動肢體，無法順暢地表達自己的想法，但透過神經運動介面，他們可以重新控制電腦、與人溝通、甚至玩遊戲。這就像是為他們裝上了一雙隱形的翅膀，讓他們能夠自由地飛翔。
Meta 與卡內基梅隆大學（CMU）合作，在脊髓損傷患者身上測試了這些設備，即使肢體完全無法運動，他們仍然可以透過這些設備控制電腦、玩遊戲，甚至打電話。在另一個研究中，Meta 發現即使是有嚴重手抖等过度运动的情況，也仍能識別出他們的動作。總之，Meta 相信，神經運動介面可以成為無障礙領域的一個巨大突破，讓科技真正造福人群。這就像是在創造一個奇蹟，讓科技能夠跨越障礙，連接彼此的心。
各位，想像一下，如果無障礙科技不再是昂貴的醫療設備，而是像 Ray-Ban Meta 智慧眼鏡一樣，人人都能負擔的產品，那會是什麼景象？這就像是把原本只能在醫院裡看到的精密儀器，搬到了每個人的客廳，讓科技真正走入生活。
Meta 深知價格對於普及科技的重要性。他們希望神經運動介面，能夠像智慧型手機一樣，成為人們日常生活的一部分。這不僅僅是為了擴大市場，更是為了讓更多的人，能夠享受到科技帶來的便利。這就像是在打造一個平等的科技世界，讓每個人都有機會接觸到最新的技術。
Netflix 上有一半的觀看行為使用了字幕，這代表著對無障礙功能和個性化的需求非常巨大。AI 在這方面有巨大的機會，能夠為人們提供這些輸入和支持。 Meta 正在努力降低神經運動介面的成本，讓更多的人能夠負擔得起。這就像是在打造一個科技烏托邦，讓每個人都能享受到科技的恩惠，無論他們的身體狀況如何。
各位，Meta 不只是一家公司，更是一個平台，一個匯聚了各路英雄好漢的舞台。在這裡，你可以找到來自軟體工程、硬體開發、神經科學、機器學習和人工智慧等各個領域的頂尖人才。這就像是在打造一支夢幻般的隊伍，每個成員都身懷絕技，共同為一個目標而努力。
更重要的是，Meta 敢於下注，願意支持那些高風險、高回報的項目。因為神經運動介面是一項全新的技術，沒有人能夠保證它一定會成功。但 Meta 相信，只要給予足夠的支持，這些科學家和工程師，就能夠克服一切挑戰，創造出奇蹟。這就像是在投資未來，即使風險很高，但一旦成功，就能帶來巨大的回報。
Meta 擁有世界级的語言建模和语音领域专家，Meta 的研究能夠接觸到他們，不管是从他们那里学到的方法论和算法经验，还是在大规模 GPU 集群上高效训练的技术，这些都讓 Meta 獲益良多。總之，Meta 的平台优势，讓神經運動介面研究，能夠站在巨人的肩膀上，加速創新。
各位觀眾，Meta 不僅僅是將研究成果藏在實驗室裡，他們還選擇將一部分研究成果開源共享，讓更多的人能夠參與到神經運動介面的開發中。這就像是打開藏寶箱，將裡面的寶藏分享給全世界，讓大家一起尋找新的寶藏。
Meta 對最近發佈的一些 EMG 數據集感到非常興奮，其中涵蓋了大約 100 名用戶在核心交互任務上的數據，例如雙手打字、手寫等。更令人振奮的是，Meta 大約六個月前在 NeurIPS 上剛剛發佈的一個數據集，就已經有人基於它撰寫論文並投稿到學術會議，在這項技術上取得了新的進展。
Meta 的開源共享，就像是在建立一個開放的生態系統，吸引更多的人參與到神經運動介面的開發中，加速技術的發展。這不僅僅是對 Meta 有利，更是對整個科技界有利。因為只有開放合作，才能讓科技的發展更快速、更健康。 Meta 希望以這種方式，吸引更廣泛的學術群體參與和合作。這就像是在播撒種子，期待著未來能夠收穫豐碩的果實。
各位觀眾，Meta 在神經運動介面這條路上，還只是個起步階段。雖然他們已經推出了一些原型產品，但真正的消費級設備，還在路上。這就像是在建造一座摩天大樓，雖然已經打好了地基，但距離完工，還需要很長的時間。
Meta 有一個小小的「博物館」，裡面陳列著早期的 EMG 腕帶，從最初的「汗帶+導線」版本到後來的原型機。 Meta 仍然有很大的餘地去做小型化和精細化，而且他們仍處在 AI 與人體生物學交互的早期階段。 Meta 將會繼續構建新的交互方式，探索在設備中利用 EMG 的新方法。 就像 Sean 提到的，僅僅六個月， Meta 就已經看到有人基於他們開源的研究進行二次開發。所以 Meta 相信未來還會不斷出現意料之外的新突破和新收穫。這就像是在探索一片未知的領域，充滿了挑戰，但也充滿了無限的可能。