2个头和一个脑-机接口在艺术界掀起了波澜

在一个安静的表演空间里，艺术家Eva Lee和设计师Aaron Trocola面对着大约70名观众，他们闭着眼睛。他们沉默着，但观众看到他们发出脑电波。Lee和Trocola神经相连，戴着Trocola定制的3D打印头戴式耳机，它的八个电极监测着他们的神经模式以及他们的心脏一根大电缆连接着他们，让人想起了梦幻般的情景电影其中角色交换身体。

观众正在体验双脑-这不是一项科学实验，而是李在2016年首次构思的一件表演艺术作品。尽管有着高科技的装饰，这部作品还是由一系列带有深刻人性主题的绘画作品发展而来。

“我最感兴趣的是人类如何表达对彼此的同情，”李说，“关于我们的神经联系以及我们如何根据个人意愿选择互相帮助。”

李和特罗科拉是使用脑机接口（BCI）技术。也称为“神经控制接口”，BCI在有线大脑和外部传感器设备之间创建了一条通信通道。在这种情况下，放大的脑波和技术产生了艺术体验，在智力和情感层面上与观众相联系。

最近的表现双脑三月份在纽约参加了第七届年度会议的特别项目部分春假艺术展，由Harvestworks和ThoughtWorks Arts制作，合作组织支持艺术家、制作人、技术专家和科学家之间的合作。ThoughtWorks还赞助艺术黑客它的共同创办人艾伦·珀尔曼博士是一位艺术家，他与BCI合作创作沉浸式表演。

艺术家长期以来都受到同时代人在科学领域的影响，反之亦然。有了BCI，艺术家可能在工程师能够完善日常应用之前就已经实现了创造性的作品，但科学和技术提供了工具。BCI头戴式耳机的市场非常繁荣，来自Emotiv、OpenBCI和Neurable等供应商，每一家都有早期的产品-接纳希望创造艺术和音乐的客户。

这个概念可以追溯到20世纪60年代，当时阿尔文·卢西尔等实验作曲家，大卫·罗森伯姆Richard Teitelbaum和John Cage对BCI的前体进行了实验。1965年，卢西尔介绍了他的独奏音乐“他放大的脑电波替代地演奏打击乐器。七年后，罗森博姆构思了一场表演，四个人的脑波将驱动一个音乐实验，2015年，他在纽约市中心的新惠特尼艺术博物馆开幕式上表演了这场表演。

这些都是新颖的实验，使用神经电数据（本质上是头皮上的电压波动读数）作为原始信号进行处理。艺术家们对这些信号所做的处理虽然数据丰富，但基本上是随机的，其根源更多的是审美兴趣，而不是科学。像李这样的艺术家致力于美学，但也是直截了当的受科学家的影响。

双脑例如，弗吉尼亚大学的James Coan博士研究了压力和移情的研究，李说，Coan提出了一个“社会基线理论”。科恩研究了处于人为压力下的夫妇，最终表明与受试者的配偶甚至陌生人握手可以显著降低实验压力。

李与Trocola合作，Trocola是一位与OpenBCI合作的设计师，他为OpenBCI设计了特殊的装备双脑.戴着通过定制信号处理器连接的耳机，Lee和Trocola静坐在一起三分钟。第一分钟，他们为自己的脑波设定了基线。在第二分钟，每个人都回忆起一件令人不安的事情，专注于它以引起焦虑。在第三分钟，他们手拉手。“我们正试图展示这种移情互动，”李说。

在它们的背后，脑电波被投射成一个复杂的、移动的形象。“视觉效果是由数据驱动的，”李说。“我们做出了美学上的决定，增加了色彩等等，但我们真的是想顺其自然。在第三部分中，我们手牵手，图案变化非常明显，还有另一种图案，我们认为是云或喷泉，随着表演的进展在我们之间发展。”

Pearlman与BCIs合作的重点是意识的本质以及她所说的“量化社会”：由以数据为中心的技术（生物特征、大数据、机器学习和人工智能）改造的文化。“艺术早于科学，”珀尔曼说。“情况并非如此。”

2016年，她首次演出努尔“她”脑剧.”努尔的沉思的故事情节发生在第二次世界大战。这是一个沉浸式的剧场，在一个15英尺高的墙上有五个屏幕的圆形空间中表演。表演者戴着一个Emotive耳机，它使用专有的平滑算法处理脑电波，以读取四种状态：沮丧、兴趣、兴奋和冥想。表演者体验这些状态，代表这些状态的彩色泡泡在投影屏幕上显示为动画，还有寓言性的、情感主题的讲故事图像数据库。

Pearlman的灵感来自Drs的工作。杰克·格兰特和亚历克斯·胡特加利福尼亚大学、伯克利、Galand和Huths开发了监测视觉皮层中图像处理的方法，并重建了具有良好逼真度的人类受试者所观察到的图像。在将来，用实际的神经信号数据可以模拟Pearlman用模拟图像进行的模拟。

在里面医学，BCI在促进闭锁综合征或其他语言障碍患者的交流方面表现出巨大的潜力；控制帕金森症状和癫痫发作；改善瘫痪的治疗；甚至将图像投射到视障者的脑海中。埃隆麝香和脸谱网据报道，他们对从神经植入到“用大脑打字”的应用很感兴趣。这种可能性似乎是科学和艺术的无尽沃土。

基于BCI的art的下一个潜在阶段是将脑波数据输入机器学习算法（基于模式识别的AI系统），以从复杂信号中提取字面意义，这是艺术家目前以视觉类型抽象的形式呈现的过程。

Trocola预见了BCI驱动的涉及众多人群的合作创意项目。“你可以想象大量人戴着耳机，测量他们的情绪状态并上传数据，”他说。“机器学习系统可以实时解释模式，小组可以表达社区或城市正在发生的事情，这比分析互联网上的书面交流更能提供深入的见解。”