Facebook 與加州大學(xué)舊金山分校（UCSF）發(fā)布了有關(guān)腦機(jī)接口研究的最新進(jìn)展，其論文出現(xiàn)在了最新一期的自然雜志子刊《Nature Communications》上。
再過不久，我們僅靠意念就可以打字聊天、向計(jì)算機(jī)發(fā)出指令了。今天，F(xiàn)acebook 與加州大學(xué)舊金山分校（UCSF）發(fā)布了有關(guān)腦機(jī)接口研究的最新進(jìn)展，其論文出現(xiàn)在了最新一期的自然雜志子刊《Nature Communications》上。
「今天我們分享的新工作有關(guān)構(gòu)建非侵入式可穿戴設(shè)備，讓人們只需通過想象要說的話即可完成『打字』動(dòng)作，」Facebook 副總裁 Andrew Bosworth 表示?！高@一進(jìn)展顯示了未來 AR 頭戴設(shè)備輸入和互動(dòng)能力的新潛力?！?/span>
這項(xiàng)研究證明了人們在對話時(shí)大腦產(chǎn)生的活動(dòng)可以實(shí)時(shí)解碼為電腦屏幕上的文字——而在此之前，這樣的工作都是離線完成的，實(shí)時(shí)「翻譯」文字是腦機(jī)接口研究領(lǐng)域的第一次。研究人員表示，他們的算法目前為止還只能識(shí)別一小部分單詞和短語，但正在進(jìn)行的工作旨在翻譯更多詞匯，并大幅降低識(shí)別錯(cuò)誤率。
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這一研究的主要作者，加州大學(xué)舊金山分校副教授 Edward F. Chang 和他的博士后 David A. Moses。
新研究展示的可能性或許離我們還很遙遠(yuǎn)，F(xiàn)acebook 在隨后發(fā)布的官方博客中表示：「這可能還需要十年時(shí)間……但我們認(rèn)為可以縮小這個(gè)差距?！?/span>
Facebook 與 UCSF 的研究致力于通過實(shí)時(shí)檢測大腦活動(dòng)中的預(yù)期語音來幫助神經(jīng)損傷的病人能像正常人一樣交流。有趣的是，與很多檢測大腦神經(jīng)電流的方法不同，F(xiàn)acebook 與 UCSF 正在探索的策略是使用脈搏血氧儀，檢測神經(jīng)元的氧氣消耗，從而檢測大腦活動(dòng)。這種間接、非入侵式的方法看起來安全很多。
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2017 年，F(xiàn)acebook Reality Lab 腦機(jī)接口項(xiàng)目的研究主管 Mark Chevillet 給了自己兩年的時(shí)間，證明利用非侵入式技術(shù)從人類大腦中每分鐘讀取 100 個(gè)單詞的可行性。
兩年過去了，結(jié)果也已經(jīng)出來：「承諾言猶在耳，」Chevillet 表示，「我們確實(shí)認(rèn)為這是可行的?！顾?jì)劃繼續(xù)推進(jìn)該計(jì)劃。該團(tuán)隊(duì)的最終目標(biāo)是開發(fā)一種無需大聲說話就能控制的 AR 頭戴設(shè)備。
加州大學(xué)舊金山分校的神經(jīng)外科醫(yī)生 Edward Chang 是作者之一，他表示，該結(jié)果是邁向神經(jīng)植入物的重要一步，可以幫助因中風(fēng)、脊髓損傷等失去說話能力的人恢復(fù)正常交流。今年四月，Chang 的團(tuán)隊(duì)打造了一個(gè)不同的腦機(jī)接口，可以直接從大腦信號中解碼語音。
提高解碼準(zhǔn)確性的法寶：添加語境
此次公布的這項(xiàng)工作的目標(biāo)是提高解碼大腦活動(dòng)的準(zhǔn)確性。研究者表示，他們正在解碼來自大腦兩個(gè)不同部位的兩種信息，并將它們作為語境，結(jié)果對解碼的準(zhǔn)確性產(chǎn)生了相當(dāng)大的影響。
解碼準(zhǔn)確性的提升基于一個(gè)簡單的概念：添加語境。利用植入三名癲癇患者腦部的電極，研究者記錄下他們在聽一組錄音問題時(shí)的腦部活動(dòng)，并讓他們把自己聽到的東西大聲說出來。
然后，他們利用這些大腦數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。然后，當(dāng)參與者再次被要求對問題作出回應(yīng)時(shí)，算法僅利用腦部活動(dòng)來判斷參與者是否在聽或說，然后嘗試解碼這些語音。
多數(shù)語音解碼器的工作原理是猜測人想要說出什么話，因此常規(guī)的大腦解碼器可能會(huì)被「synthesizer」（合成器）、「fertilizer」（肥料）這種發(fā)音相似的詞搞混。
但本文提到的新系統(tǒng)加入了語境來區(qū)分這些容易混淆的內(nèi)容。首先，該算法從一組已知的問題中預(yù)測聽到的問題，如「你在田里撒了什么？」。然后將該信息作為語境來幫助預(yù)測答案：「肥料」。
問（藍(lán)色）答（紅色）任務(wù)中實(shí)時(shí)語音解碼原理圖。
Chang 表示，通過添加語境，腦機(jī)接口預(yù)測答案會(huì)更加容易。借助于一組受限制的特定問答，該系統(tǒng)能夠解碼感知到（聽到）和生成（口語）的語音，準(zhǔn)確率分別達(dá)到 76% 和 61%。但團(tuán)隊(duì)希望將來可以擴(kuò)大系統(tǒng)的詞匯量。
他還表示，算法效果越好，計(jì)算機(jī)速度越快，解碼速度也會(huì)越快。過去需要花費(fèi)數(shù)周甚至數(shù)月時(shí)間進(jìn)行脫機(jī)處理的內(nèi)容現(xiàn)在可以實(shí)時(shí)完成了。
Facebook vs. Neuralink：兩條不同的腦機(jī)接口路線
Facebook 此次低調(diào)發(fā)布腦機(jī)接口新突破與前不久馬斯克高調(diào)公布其腦機(jī)接口公司 Neuralink 新進(jìn)展形成了鮮明對比。
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Neuralink 發(fā)布的腦機(jī)接口「縫紉機(jī)」。
與馬斯克的侵入式腦機(jī)接口不同，F(xiàn)acebook 想要制造一種借助于紅外光從外部接收大腦信號的 AR 頭戴設(shè)備（相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)的描述參閱 Facebook 博客），而 Neuralink 正開發(fā)包含 3000 個(gè)柔性電極的可植入陣列，以增強(qiáng)腦功能。
這兩種不同的開發(fā)模式似乎昭示著兩家公司展開競爭，從而能夠率先提供能夠解碼腦活動(dòng)的商用腦機(jī)接口。但是，達(dá)成這一目標(biāo)可能是一個(gè)緩慢發(fā)展的過程，并不能一蹴而就。
Chevillet 對此表示：「由于這項(xiàng)技術(shù)依然處于早期研究階段，所以我們并沒有任何實(shí)際的產(chǎn)品規(guī)劃。」
與此同時(shí)，Chang 希望可以盡快為那些無法開口講話的病人帶來有意義的改變。截至目前，團(tuán)隊(duì)所有工作都是與那些能夠開口講話的志愿者一道完成的。所以，團(tuán)隊(duì)將花費(fèi)一年時(shí)間對那些語言能力缺失的單一研究參與者們展開研究，以在電腦屏幕上生成相關(guān)文本。
所有數(shù)據(jù)將由加州大學(xué)舊金山分校收集，并存儲(chǔ)在學(xué)校服務(wù)器中，施以嚴(yán)格保密。同時(shí)，與 Facebook 合作獲得的所有研究成果將進(jìn)行發(fā)表，并向?qū)W界開放。Chang 強(qiáng)調(diào)稱：「我希望這不僅有益于我們正在從事的研究，還將使整個(gè)領(lǐng)域獲益?！?/span>
華裔教授團(tuán)隊(duì)
這項(xiàng)研究的大部分工作是在 UCSF 完成的，美國加州大學(xué)舊金山分校華裔科學(xué)家 Edward F. Chang 的團(tuán)隊(duì)近年來因?yàn)槟X機(jī)接口的研究而被人們所熟知。今年 4 月，該團(tuán)隊(duì)使用人工智能識(shí)別大腦電信號并將其輸出為合成語音的工作登上了《自然》雜志。
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Edward Chang 教授。
Edward Chang 是加州大學(xué)舊金山分校的神經(jīng)外科和生理學(xué)副教授。他的研究方向主要是人類語言、運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知的大腦活動(dòng)機(jī)制。他還是加州大學(xué)伯克利分校和加州大學(xué)舊金山分校的神經(jīng)工程與義肢中心的聯(lián)合負(fù)責(zé)人。
今天發(fā)表的研究結(jié)果是加州大學(xué)舊金山分校大型研究項(xiàng)目 Project Steno 的一部分。據(jù)介紹，Project Steno 的最后階段將涉及為期一年的研究，以確定人類能否利用大腦活動(dòng)來恢復(fù)殘疾人的交流能力。除了提供資金外，一小組 Facebook 研究人員正在與 Chang 和他的實(shí)驗(yàn)室直接合作，以提供工程支持。
增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的愿景是讓人與人、人與世界無縫連接起來，讓我們可以在交流的同時(shí)無需將目光轉(zhuǎn)向手機(jī)屏幕，這將會(huì)是一種頗具未來感的方式。不久之后，從大腦實(shí)時(shí)讀取文字信息的技術(shù)或許就會(huì)出現(xiàn)在我們的生活中。
