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      這種令人難以置信的大腦植入物可以將內心的想法解碼為語音

      科學家們在腦機接口(BCI)技術,以及新開發的系統可以將我們的思想轉化為文本或聲音。

      它本質上是一個內部語音解碼器,由來自美國各地機構的研究人員開發。在對四名患有嚴重癱瘓的志愿者的測試中,解碼器在翻譯思想方面的準確率高達 74%變成有聲語音.

      這里的潛力在于 BCI 可以幫助那些言語或運動障礙比以往任何時候都更有效地進行溝通,盡管在提高系統的準確性和個性化程度方面仍有工作要做。

      以前的腦機接口依賴于癱瘓者試圖說話或寫作時產生的大腦活動,即使他們的身體無法執行該動作。這項新技術離源頭更近了一步。

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      “如果你只需要考慮言語而不是真正嘗試說話,那么對人們來說可能會更容易、更快,”來自美國斯坦福大學的神經科學家 Benyamin Meschede-Krasa。

      這種新的腦機接口基于一種植入物,旨在測量與語音單位相關的神經活動和點模式稱為音素.然后可以將這些音素構建到句子中。

      機器學習用于訓練 BCI 連接大腦信號四名參與者思考的詞語,特別是大腦中負責運動(包括說話)的運動皮層部分。

      研究人員發現,當志愿者嘗試說話時(這將涉及與參與肌肉相關的信號),而當他們只是想象中的單詞和短語(不會)。

      盡管存在重疊,但信號可以相互區分。通過一些概率計算,就音素和單詞通常在一起而言,新的 BCI 僅使用內部語音就可以識別多達 125,000 個單詞。

      機器學習用于發現將單詞與大腦信號聯系起來的模式。(Kunz 等人,細胞, 2025)

      “這些模式似乎是嘗試言語所引發的活動模式的類似但較小的版本,”斯坦福大學的神經科學家弗蘭克·威利特。

      “我們發現我們可以很好地解碼這些信號來證明原理,盡管仍然不如嘗試語音時那么好。”

      還有很長的路要走,腦機接口經常遠低于 74 的最大準確率等級。然而,通過利用升級的種植技術和繪制更多大腦地圖對于思想線索,研究人員相信該系統可以在未來幾年內迅速改進。

      另一個需要克服的問題是翻譯、記錄和說出旨在保密的內心獨白的可能性——這不是您在腦機接口中想要的東西。研究人員建議,可以在這里實施一些保護措施,例如考慮一個特殊的密碼來啟動和停止解碼。這一概念在實驗中進行了試驗,準確率為 98%。

      我們現在看到今年早些時候在這一技術領域取得了很大進展L另一項研究發表在實時思想解碼上,盡管它是針對單個個體進行個性化的。

      “腦機接口的未來是光明的,”威利特。“這項工作給人帶來了真正的希望,即語音腦機接口有朝一日可以恢復像對話語音一樣流暢、自然和舒適的交流。”

      該研究已發表在細胞.

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