DeWave 模型通過(guò)從大量的腦電圖數據中學(xué)習，將腦電圖信號翻譯成單詞和句子。圖為研究人員正在測試 DeWave 模型。圖片來(lái)源：悉尼科技大學(xué)/侵刪

　　據物理學(xué)家組織網(wǎng) 11 日報道，澳大利亞悉尼科技大學(xué)科學(xué)家開(kāi)發(fā)出了首款便攜式、非侵入性的人工智能系統，可解碼無(wú)聲的想法并將其轉化為有形的文本。這項技術(shù)可幫助那些因疾病或受傷(包括中風(fēng)或癱瘓)而無(wú)法說(shuō)話(huà)的人進(jìn)行溝通，也有望實(shí)現人與仿生手臂或機器人等設備之間的無(wú)縫通信。最新研究代表了將原始腦電圖(EEG)直接翻譯成語(yǔ)言的開(kāi)創(chuàng )性努力，標志著(zhù)該領(lǐng)域的一次重大突破。

　　在最新研究中，參與者佩戴一頂帽子，通過(guò) EEG 記錄頭皮的腦電活動(dòng)，同時(shí)默讀文本段落。EEG 波被分割成不同單元，從人腦中捕捉特定的特征和模式，這一任務(wù)由研究人員開(kāi)發(fā)的 DeWave 模型完成。DeWave 模型通過(guò)從大量的腦電圖數據中學(xué)習，將腦電圖信號翻譯成單詞和句子。

　　研究人員指出，這是科學(xué)家首次將離散編碼技術(shù)納入大腦思想轉化為文本的翻譯過(guò)程。為此，他們引入了一種創(chuàng )新性的神經(jīng)解碼方法。最新技術(shù)與大型語(yǔ)言模型的集成，也為神經(jīng)科學(xué)和人工智能開(kāi)辟了新的前沿。

　　以前將大腦信號轉換為語(yǔ)言的技術(shù)要么需要在大腦中植入電極，比如埃隆·馬斯克的 Neuralink，要么需要借助磁共振成像(MRI)設備掃描大腦，而 MRI 機器體積大、價(jià)格貴，難以在日常生活中使用。此外，這些方法也很難在沒(méi)有眼動(dòng)追蹤輔助的情況下將大腦信號轉換為單詞級片段，因此限制了這些系統的實(shí)際應用。而最新技術(shù)既可使用眼動(dòng)追蹤，也可不使用眼動(dòng)追蹤。

　　最新研究共有 29 名參與者，這意味著(zhù)它或許能比以前只在一兩個(gè)人身上測試過(guò)的解碼技術(shù)更強大、更具適應性，因為不同人之間的腦電波不同。

　　借助佩戴的帽子而非從植入大腦的電極接收 EEG 信號，意味著(zhù)信號的噪音更多。但研究結果顯示，新系統在腦電圖翻譯方面的表現超過(guò)了之前的基準。這項研究已被選為 12 月 12 日在美國新奧爾良舉行的 NeurIPS 會(huì )議的重點(diǎn)論文，該會(huì )議旨在展示領(lǐng)先的人工智能和機器學(xué)習研究成果。

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