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从自动驾驶本义看，是要通过减少人工干预，甚至完全脱离人工干预情况下，在复杂道路交通环境中实现安全驾驶。而众所周知，目前的道路交通环境的复杂性，并不能完全用交通规则来覆盖。例如，机动车道上突然闯入的行人、自行车、两轮电动车等，这是在不遵守规则的情况下发生的，如何对端到端自动驾驶系统“说清楚”既要遵守交通规则，又要在类似突然情况下处理好行驶动作，是一件不容易的事。特别是“非规则”的情况可能千差万别，难以用一些理论模型来归纳概括，只能尽可能扩大数据库来“教”自动驾驶系统，这无形中就会提升算力需求。
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美国密歇根大学研究团队开发了一个脑机接口系统，能持续记录大脑多个神经元的电活动模式来转译复杂运动。该系统被植入一位上下肢瘫痪患者的左侧大脑中央前回（该脑区负责手部运动控制）。在患者观察一只虚拟手进行多种动作时，记录下其神经活动，然后团队成员利用机器学习算法，识别与特定手指动作有关的信号。
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