针对瘫痪患者突破性研究，脑语言信号被成功解码成书面文本

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埃隆马斯克的Neuralink并不是唯一一家希望将您的想法直接从大脑发送到计算机的公司。两年多以前，脸书透露它正在研究一个项目，用于直接在大脑中输入文字，而无需进行侵入性手术。该公司一直与包括加州大学旧金山分校在内的多所大学合作，研究放置在大脑中的电极是否可以帮助我们学习如何实时解码来自脑电波的语音。

事实证明，这样的想法是可能的。周二《自然?通讯》杂志公布的一项研究显示，研究人员可以通过观察大脑活动，立即通过计算机屏幕上的文字看到参与者所说的一个词或短语，只要它是属于预先确定的问题的一组有限的答案范围内。

这项由Facebook资助的研究之所以成为可能，要归功于三位癫痫患者，这三位患者都有正常的语言能力。在手术开始之前，他们三个人的大脑表面都放置了一小块微型电极，它们将会安装在大脑上至少一个星期，以记录患者癫痫发作的起因。

该项目旨在改变严重残疾患者未来的交流方式，加利福尼亚大学旧金山分校的医生勇敢接受了这一挑战。他们希望能够创造一种产品，让瘫痪的人们比使用现有装置更流畅地进行沟通，现有的装置仅可以读取眼球运动和肌肉抽搐来控制虚拟键盘。而这项新研究实现的突破，首次描述了如何从大脑活动中提取特定词汇表达的思想，并将其迅速转换成文本，以跟上自然对话的节奏。

由于中风或脊髓损伤而经历面部麻痹的患者可能会部分或完全丧失说话能力。 但是控制下颌，嘴唇，舌头和喉部肌肉以产生语音的大脑区域通常是完整且活跃的，所以研究人员可以通过使用这些有意识的语音信号来解码患者试图说出的内容。

该研究的神经外科和首席研究员Edward Chang对此表示，迄今为止还没有语音修复系统允许用户在人类对话的快速时间范围内进行交互。该研究中，患者允许研究人员记录他们的大脑活动，同时每个人被问9个问题，并被要求阅读24个可能的回答。

Edward Chang的团队随后建立了计算机模型，使之与有关问题和回答的大脑活动模式相匹配。一旦经过训练，该软件几乎可以立即识别出病人听到了什么问题，以及他们给出了什么反应，仅凭大脑信号就能识别，准确率分别为76%和61%。这是第一次用这种方式识别口头语言和短语，研究人员用非常有限的词汇来实现这一目标，在未来的研究中，他们希望能够增加灵活性以及计算机解读的准确性。

Facebook也正在为加州大学旧金山分校目前正在开展的为期一年的新研究提供资金，该研究将试图利用大脑活动来帮助一个不会说话的人。研究人员将会花费1年的时间与一名不能说话的男性患者一起工作，使用用于癫痫病人的相同类型的电极跟踪他的大脑活动，研究人员希望能够恢复他的沟通能力。

总而言之，他们希望这些努力可以帮助揭示哪些大脑信号对于 未来几年计划的非侵入性可穿戴设备至关重要。负责运行脑机接口组的脸书现实实验室研究主管Mark Chevillet表示，该研究是一项长期研究计划，预计花费10年时间将有可能取得成功。


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