腦機接口技術(shù)獲重大進展 癱瘓患者以前所未有的速度交流(2)
在研究中，研究人員對Bennett進行了手術(shù)，將一組小硅電極插入其大腦中與語言表達有關(guān)的部位。隨后，科學家們對深度學習算法進行了訓練，以便在Bennett嘗試使用包含125000個單詞的大型詞匯集和包含50個單詞的小型詞匯集說出各種短語時，識別出她大腦中的獨特信號。在這個過程中，AI從音素（phonemes，構(gòu)成口語的單位）中解碼單詞。
研究結(jié)果表明，對于50個單詞的詞匯表，該腦機接口設(shè)備的工作速度比同一團隊開發(fā)的早期設(shè)備快3.4倍，且錯誤率被降低到9.1%。在12.5萬個單詞的詞匯量中，該腦機接口的錯誤率上升到23.8%。對此，Willett表示，“大約每四個單詞中就有三個被正確破譯?！?/p>
《自然》文章截圖
在另一項研究中，加州大學舊金山分校的神經(jīng)外科醫(yī)生Edward Chang和他的同事們治療了一位名為Ann的47歲女性，后者在18年前腦干中風后失去了說話的能力。
與Willett團隊的方法不同，Chang的團隊在患者大腦皮層表面放置了一個跟紙一樣薄的矩形結(jié)構(gòu)，其中包含253個電極。這項技術(shù)被稱為皮質(zhì)電圖（ECoG），被認為對患者的傷害較小，且可以同時記錄數(shù)千個神經(jīng)元的綜合活動。
在Ann嘗試用1024個單詞說出249個句子的過程中，研究小組對AI算法進行了訓練，以識別Ann的大腦活動模式。最終，該腦機接口設(shè)備的結(jié)果是每分鐘產(chǎn)出78個單詞，錯誤率的中位數(shù)為25.5%。
Chang團隊研究過程視頻（圖片來源：視頻截圖）
此外，Chang和他的團隊還創(chuàng)建了定制算法，將Ann的大腦信號轉(zhuǎn)換為合成聲音和模仿面部表情的動畫?？茖W家們根據(jù)Ann的婚禮錄像進行訓練，讓她的聲音聽起來就像她本人。
Ann在研究結(jié)束后的反饋會議上也告訴研究人員：“聽到與自己相似的聲音，讓我非常激動?！?/p>
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