Meta 科学家使用 AI 解码磁脑扫描，揭示想法如何转化为打字句子

快速阅读: 据《实时科学》称，两项新研究利用AI和非侵入性脑扫描技术，揭示了人类如何将思想转化为屏幕上的文字。科学家开发的AI模型能够解码大脑信号，重现志愿者输入的句子。这些研究有助于设计非侵入性脑-机接口，未来可能帮助失语者恢复沟通。

两项新研究揭示了我们如何将思想转化为数字界面中的文字句子。（图片来源：脸书）

脸书公司的科学家们利用人工智能（AI）和非侵入性脑扫描技术，揭示了思想是如何转化为打字句子的过程。在这两项研究中，科学家们展示了这一过程。

在第一项研究中，科学家们开发了一种AI模型，该模型解码大脑信号以重现志愿者输入的句子。在另一项研究中，同一组研究人员使用AI来绘制大脑实际产生语言的方式，将思想转化为打字句子。脸书公司的科学家们利用人工智能（AI）和非侵入性脑扫描技术，揭示了思想是如何转化为打字句子的过程。

科学家们表示，这些发现未来可能支持一种非侵入性的脑—机接口，帮助有脑损伤或受伤的人进行沟通。“这在解码方面确实是一个重要的进展，尤其是在非侵入性解码方面，”未参与研究的德克萨斯大学奥斯汀分校计算神经学家亚历山大·胡斯（Alexander Huth）在接受《生命科学》采访时说。

相关报道：AI“大脑解码器”仅需一次快速脑部扫描和几乎无需训练就能读取一个人的想法。采用类似解码技术的脑机接口已被植入那些无法交流的人的大脑中，但新的研究可能支持潜在的可穿戴设备路径。

在第一项研究中，研究人员使用了一种称为脑磁图（MEG）的技术，该技术测量由大脑中的电信号产生的磁场，以追踪参与者输入句子时的神经活动。然后，他们训练了一个AI语言模型来解码大脑信号，并从MEG数据中再现句子。模型对参与者输入的字母的解码准确率为68%。常见字母被更频繁地正确解码，而较少见的字母，如Z和K，则错误率更高。当模型出错时，它倾向于用物理上接近目标字母的字符替换，这表明模型使用来自大脑的运动信号来预测参与者输入的字母。

研究团队的另一项研究在此基础上展示了人在打字时大脑如何产生语言。科学家们每秒收集了每位参与者输入几句话时的1000张MEG快照。从这些快照中，他们解码了句子生成的不同阶段。通过AI解码你的思维，他们发现，大脑首先生成关于句子的上下文和意义的信息，然后随着参与者打字，逐步生成每个单词、音节和字母的越来越精细的表征。

这些结果证实了长期预测，即语言生成需要将句子意义分解成越来越小的单元，最终控制运动行为，作者在研究报告中写道。为了防止一个词或字母的表征干扰下一个，大脑使用了一种“动态神经编码”来区分它们。研究小组发现，这种编码不断改变信息在大脑语言产生部分的表征位置。这使得大脑能够在较长时间内链接连续的字母、音节和单词，同时保持对每个元素的信息。

然而，MEG实验无法精确定位这些表征在大脑区域的确切位置。综合来看，这两项尚未经过同行评审的研究可以帮助科学家设计非侵入性设备，改善失去说话能力的人的沟通。尽管目前的设置过于笨重且过于敏感，无法在受控实验室环境之外正常工作，但MEG技术的进步可能会为未来的可穿戴设备打开大门。

“我认为他们在方法上处于最前沿，”胡斯说。“就他们能从这些信号中提取的内容而言，他们正在充分利用当前技术。”

斯凯勒·沃 社交链接导航

《生命科学》撰稿人斯凯勒·沃是一位自由科学记者，专注于化学、生物学、古生物学和地球科学。她的作品还发表在《科学新闻探索》、ZME科学和Chembites等媒体上。

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