科學家開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng)，可以通過分析人的大腦活動將其思想轉化為文本。

加利福尼亞大學舊金山分校的研究人員開發(fā)了AI，可以從30到50個句子中實時解密多達250個單詞。

該算法是使用四名在大腦中植入電極的婦女的神經(jīng)信號進行訓練的，這些信號已經(jīng)在監(jiān)測癲癇發(fā)作中。

志愿者反復大聲朗讀句子，而研究人員將大腦數(shù)據(jù)輸入AI，以取消可能與單個單詞相關的模式。重復設置的平均單詞錯誤率低至3%。

“在首次從人腦信號中解碼語音后的十年，準確性和速度仍遠低于自然語音，”一份詳細闡述這項研究的論文指出，該論文于本周發(fā)表在《自然神經(jīng)科學》雜志上。

“從機器翻譯的最新進展中汲取經(jīng)驗，我們訓練了一個遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，將神經(jīng)活動的每個句子長度序列編碼為一個抽象表示，然后將這個表示逐字地解碼為英語句子。”

據(jù)估計，說英語的人的平均活躍詞匯量約為20,000個單詞，這意味著該系統(tǒng)距離能夠理解常規(guī)語音還有很長的路要走。

由于解碼器依賴于學習句子的結構并使用其來改進其預測，因此研究人員不確定其擴展的程度。這意味著每個新單詞都會增加可能的句子數(shù)量，從而降低整體準確性。

論文指出：“盡管我們希望解碼器學習和利用這種語言的規(guī)律性，但這仍然表明需要多少數(shù)據(jù)才能從我們的小語言擴展到更通用的英語形式。”

一種可能是將其與使用不同類型的植入物和算法的其他腦機接口技術相結合。

去年，英國皇家學會(Royal Society)的一份報告聲稱，將人的大腦與計算機連接起來的神經(jīng)接口將使人們之間的思想讀取成為可能。

該報告援引了埃隆·馬斯克(Elon Musk)的Neuralink初創(chuàng)公司和Facebook目前正在開發(fā)的技術，他們將電子人的遠程感應描述為“以人為本的計算的下一個偉大浪潮”。

皇家學會估計，這樣的界面將在二十年內(nèi)成為治療像阿爾茨海默氏病這樣的疾病的“既定選擇”。

報告說：“人們可能會變得某種程度的心靈感應，不僅可以說話，而且無需說話。”同時，它還擴展到了更未來的應用程序中，例如能夠虛擬地品嘗和嗅覺而又不會物理感覺。

“度假的人可以將他們所看到，聽到或品嘗到的東西的'神經(jīng)明信片'帶回家里的朋友的腦海中。”