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再过不久，我们仅靠意念就可以打字聊天、向计算机发出指令了。今天，Facebook 与加州大学旧金山分校（UCSF）发布了有关脑机接口研究的最新进展，其论文出现在了最新一期的自然杂志子刊《Nature Communications》上。
「今天我们分享的新工作有关构建非侵入式可穿戴设备，让人们只需通过想象要说的话即可完成『打字』动作，」Facebook 副总裁 Andrew Bosworth 表示。「这一进展显示了未来 AR 头戴设备输入和互动能力的新潜力。」
这项研究证明了人们在对话时大脑产生的活动可以实时解码为电脑屏幕上的文字——而在此之前，这样的工作都是离线完成的，实时「翻译」文字是脑机接口研究领域的第一次。研究人员表示，他们的算法目前为止还只能识别一小部分单词和短语，但正在进行的工作旨在翻译更多词汇，并大幅降低识别错误率。
这一研究的主要作者，加州大学旧金山分校副教授 Edward F. Chang 和他的博士后 David A. Moses。
新研究展示的可能性或许离我们还很遥远，Facebook 在随后发布的官方博客中表示：「这可能还需要十年时间……但我们认为可以缩小这个差距。」
Facebook 与 UCSF 的研究致力于通过实时检测大脑活动中的预期语音来帮助神经损伤的病人能像正常人一样交流。有趣的是，与很多检测大脑神经电流的方法不同，Facebook 与 UCSF 正在探索的策略是使用脉搏血氧仪，检测神经元的氧气消耗，从而检测大脑活动。这种间接、非入侵式的方法看起来安全很多。
2017 年，Facebook Reality Lab 脑机接口项目的研究主管 Mark Chevillet 给了自己两年的时间，证明利用非侵入式技术从人类大脑中每分钟读取 100 个单词的可行性。
两年过去了，结果也已经出来：「承诺言犹在耳，」Chevillet 表示，「我们确实认为这是可行的。」他计划继续推进该计划。该团队的最终目标是开发一种无需大声说话就能控制的 AR 头戴设备。
加州大学旧金山分校的神经外科医生 Edward Chang 是作者之一，他表示，该结果是迈向神经植入物的重要一步，可以帮助因中风、脊髓损伤等失去说话能力的人恢复正常交流。今年四月，Chang 的团队打造了一个不同的脑机接口，可以直接从大脑信号中解码语音。
提高解码准确性的法宝：添加语境
此次公布的这项工作的目标是提高解码大脑活动的准确性。研究者表示，他们正在解码来自大脑两个不同部位的两种信息，并将它们作为语境，结果对解码的准确性产生了相当大的影响。
解码准确性的提升基于一个简单的概念：添加语境。利用植入三名癫痫患者脑部的电极，研究者记录下他们在听一组录音问题时的脑部活动，并让他们把自己听到的东西大声说出来。
然后，他们利用这些大脑数据来训练机器学习算法。然后，当参与者再次被要求对问题作出回应时，算法仅利用脑部活动来判断参与者是否在听或说，然后尝试解码这些语音。
多数语音解码器的工作原理是猜测人想要说出什么话，因此常规的大脑解码器可能会被「synthesizer」（合成器）、「fertilizer」（肥料）这种发音相似的词搞混。
但本文提到的新系统加入了语境来区分这些容易混淆的内容。首先，该算法从一组已知的问题中预测听到的问题，如「你在田里撒了什么？」。然后将该信息作为语境来帮助预测答案：「肥料」。
问（蓝色）答（红色）任务中实时语音解码原理图。
Chang 表示，通过添加语境，脑机接口预测答案会更加容易。借助于一组受限制的特定问答，该系统能够解码感知到（听到）和生成（口语）的语音，准确率分别达到 76% 和 61%。但团队希望将来可以扩大系统的词汇量。
（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）
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