我们的唤醒状态 - 恐惧，躁动或镇定 - 可能会严重影响我们在现实世界动态环境中做出最佳决策，判断和行动的能力。想象一下，例如，在平衡梁上行走。您的性能 - 越过横梁，并且在不掉落的情况下将其延伸的几率 - 如果光束坐在地面仅六英寸，而您放松而不是在60英尺高的光束上恐怖。为了使您保持最高性能，您的唤醒需要处于中等水平，而不是很高，以至于将您推向边缘。
哥伦比亚工程学的生物医学工程师首次表明，他们可以使用在线神经反馈来修改个人的唤醒状态，以提高苛刻的感官运动任务中的性能，例如飞行飞机或在次优的条件下驾驶。研究人员使用脑部计算机界面（BCI）实时通过脑电图（EEG）进行监测研究参与者的唤醒状态，当时他们从事虚拟现实的空中导航任务。该系统产生了神经反馈信号，该信号帮助参与者在特别困难的飞行情况下减少了唤醒，从而改善了参与者的表现。
“The whole question of how you can get into the zone, whether you’re a baseball hitter or a stock trader or a fighter pilot, has always been an intriguing one,” says Paul Sajda, professor of biomedical engineering (BME), electrical engineering, and radiology, who led the study. “Our work shows that we can use feedback generated from our own brain activity to shift our arousal state in ways that significantly improve our performance in difficult tasks—so we can hit that home run or land on a carrier deck without crashing.”
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研究中的20个受试者沉浸在虚拟现实场景中，在这种情况下，他们不得不通过矩形边界浏览模拟飞机。这种苛刻的感官运动任务模型被称为边界避免任务，产生了认知应力，例如使盒子每30秒缩小每30秒，这会升级并迅速导致任务失败，从而降低或撞向边界。但是，当研究人员使用神经反馈时，受试者做得更好，并且能够在执行需要高水平视觉和运动协调的困难任务时飞行更长的时间。
每次新飞行尝试都随机分配了三种反馈条件（BCI，假和沉默）。在BCI条件下，受试者听到了低速合成心跳的声音，该声音是从EEG解码的推断依赖性唤醒水平的函数中连续调节的。唤醒的水平越高，反馈的越大，反之亦然。参与者在BCI条件下的任务表现，以在失败前可以导航的时间和距离衡量，增加了20％。
“Simultaneous measurements of pupil dilation and heart rate variability showed that the neurofeedback indeed reduced arousal, causing the subjects to remain calm and fly beyond the point at which they would normally fail,” says Josef Faller, the study’s lead author and a postdoctoral research scientist in BME. “Our work is the first demonstration of a BCI system that uses online neurofeedback to shift arousal state and improve task performance in accordance with the Yerkes-Dodson law.”
Yerkes-Dodson法律是一项关于唤醒与绩效之间关系的行为心理学的良好且深入研究的法律。它于1908年开发，在唤醒和任务绩效之间提出了一个反相关性，即在给定任务中有一种唤醒状态对于行为性能是最佳的。在这项新研究中，研究人员表明，他们可以实时使用神经反馈，将个人的唤醒从Yerkes-Dodson曲线的右侧移至左侧，从而提高了性能的状态。Sajda补充说：“我们的新方法令人兴奋的是，它适用于不同的任务域。”“这包括使用自我调节作为靶向治疗的临床应用，例如精神疾病。”
研究人员现在正在研究如何使用神经反馈来调节PTSD等临床状况的唤醒和情绪。他们还在探索如何在机器人和人类在救援等高压力的情况下一起工作时，如何使用对唤醒和认知控制的在线监控来告知人类代理团队。如果机器人有有关人类唤醒状态的信息，它可以以减少队友的唤醒方式选择其任务，从而将她/他推向理想的表现区域。Sajda说：“像海军海豹突击队一样，良好的人类代理团队已经这样做，但这是因为人类代理可以阅读队友的面部表情，语音模式等，以推断出唤醒和压力水平。”“我们设想我们的系统是一种更好的方式来传达这种类型的信息，而且可以向机器人代理传达更多信息。”
资源：哥伦比亚大学
