出品｜搜狐科技
作者｜郑松毅
“失语者”有机会正常交流表达了？
(资料图片仅供参考)
在拉德堡德大学和 UMC Utrecht 的最新研究中，研究人员利用脑机接口和人工智能结合的神经解码技术，成功解码人类大脑信号，实现预测人类想说的话，准确率超过92%，该研究已发布在《神经工程杂志》上。
研究成员Julia Berezutskaya表示，“最终，我们希望这项技术提供给处于瘫痪状态且无法沟通的患者。这些患者失去了说话的能力，通过开发脑机接口，我们可以分析大脑活动并再次赋予他们声音。”
清华大学医学院神经工程实验室脑机接口研究组博士生史楠林向搜狐科技介绍，“该研究用到的脑机接口技术原理实际是神经编解码，找到Speech（说话）时喉咙运动所映射的神经响应。”
在新论文的实验中，被植入脑机接口设备的非瘫痪参与者被要求大声说出一些单词，观察者随即测量并记录他们的大脑活动。
研究人员将实验参与者表达的单词文本和记录到的大脑活动作为数据集训练，从而试图揭示人类大脑活动和言语之间的关系。
“然后我们就能够在大脑活动和言语之间建立直接映射。我们还使用先进的人工智能模型将大脑活动直接转化为语音。这意味着我们不仅能够猜到人类想说什么，还可以立即将这些单词转化为易于理解的声音。”
Berezutskaya说，“令人感到惊讶的是，重建的语音甚至在语气和说话方式上听起来都很像原始说话者。”
论文最后，研究者指出了该技术目前的限制，“一般来说，预测单个单词要比预测整个句子要简单。未来，人工智能研究中使用的大型语言模型可能会带来好处。我们的目标是仅根据人们的大脑活动来预测人们想要说的话的完整句子和段落。”
该技术现在发展到了什么程度，失语者什么时候才能使用该技术表达语言呢？
史楠林表示，“相关实验视频显示，该技术在部分测试对象上已经可以用了，并且效果很好。但局限性在于词汇量还不是特别大，暂时无法满足日常对话需求。”
搜狐科技追问道当前有什么方法可以扩充该技术可识别的词汇量，他指出，增大词汇量意味着增大数据采集样本，需要采集更多的数据。
搜狐科技在语言脑机接口（Speech BCI）相关研究论文中发现，研究人员都是采用侵入式脑机接口技术进行实验。史楠林对此解释道，“非侵入的方式基本做不了，因为空间分辨率太低了。”
他强调，相比于词汇量而言，该技术更大的瓶颈在于侵入式方法，因为侵入式方法目前只能用于少数患者，受伦理和高使用成本限制。
侵入式脑机接口需要用外科手术将电极植入大脑中，所以存在一定的风险和副作用，如感染、出血、神经损伤等。同时，这种手术也需要一定的医疗设施和技术支持。
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