編譯 希區(qū)客

2021年5月12日，《自然》發(fā)布封面文章：斯坦福大學的科學家結(jié)合腦機接口與人工智能，創(chuàng)建了一套皮質(zhì)內(nèi)腦機接口系統(tǒng)，此系統(tǒng)可將大腦控制“手寫”的神經(jīng)活動破譯為“筆跡”，再把“筆跡”實時轉(zhuǎn)化成電腦屏幕上的文本，從而幫助癱瘓人士實現(xiàn)超越物理限制的“腦寫”。這一創(chuàng)舉是科學界的首次。

參與此項目的志愿者代號T5，是一名現(xiàn)年60歲的白人男性，在2007年因脊髓受傷而失去了脖子以下幾乎全部的運動能力。2016年，T5參加了BrainGate2項目，該臨床試驗項目旨在開發(fā)和測試實用的創(chuàng)新醫(yī)療設備，尤其是腦機接口——可植入并從大腦直接讀取電活動的小型計算機芯片——幫助患有神經(jīng)系統(tǒng)疾病、癱瘓或肢體殘疾的人群恢復與溝通和運動能力。

在此項研究中，項目帶頭人弗蘭克·威利特（Frank Willett）和同事在T5的左腦放置了2塊計算機芯片，每個芯片的尺寸差不多是嬰兒劑量阿司匹林（81 mg，成人劑量為325 mg）的大小，且?guī)в?00個電極。

手寫過程的神經(jīng)表征

他們要求T5想象自己正執(zhí)筆在紙上書寫單個字母（雖然他無法真的動手寫字），當參與者進行此類嘗試時，威利特等人記錄下了可能控制這一過程的神經(jīng)活動。具體過程是這樣的：大腦運動皮層（控制手部運動的區(qū)域）的神經(jīng)元發(fā)出信號→芯片上的電極接收到這些神經(jīng)信號→信號通過電線發(fā)送至計算機。

威利特等人記錄下大量“腦寫”的神經(jīng)活動過程作為素材訓練AI算法，令其解碼神經(jīng)信號，推測T5的手和手指的運動。

歷經(jīng)高強度訓練，研究團隊的算法最終實現(xiàn)了高達94.1%的準確率；他們在添加自動校正功能后，準確度更是提高到99%。你沒聽錯，連接上該系統(tǒng)的T5的“腦寫”成功率至少94%，而他的“碼字”速度達到了每分鐘18個單詞。

此外，新研究也顯示了一個重要結(jié)果，那就是即便癱瘓了十多年后，人的大腦仍能就“碼字”工作（包括字母和各種標點符號的書寫）產(chǎn)生確切的神經(jīng)活動模式。

另一方面，研究者指出，在解碼神經(jīng)信號時，有些字母比其他字母更難以分辨，例如，字母r、h和n的書寫所需的手部運動比較相似，其對應的運動皮層的活動也就不易區(qū)分了。這一問題在某些其他語言中會被進一步放大，像泰米爾語有247個字母，而且其中許多看起來很相似，這可能會使AI感到困惑。

該研究論文的作者之一、斯坦福大學霍華德·休斯醫(yī)學研究所研究員克里希納·謝諾伊（Krishna Shenoy）表示，此次研究的最大創(chuàng)新在于首次破譯了與手寫筆跡有關(guān)的大腦信號，可以讓癱瘓患者不用手也能快速打字。

美國華盛頓大學的神經(jīng)工程專家艾米·奧爾斯博恩（Amy Orsborn）并未參與這項工作，不過稱這是“皮質(zhì)內(nèi)腦機接口的一項非凡進步，因為它在寫字速度和準確性方面取得了巨大飛躍”，但她也表示，此類“腦寫”系統(tǒng)要實現(xiàn)真正的應用，還有很長一段路要走，“他們只是在一個人身上短暫地演示了此算法。如何擴展這項工作，保證算法每天都能正常工作并對每個人有效，是一個令人興奮的新挑戰(zhàn)”。

未來，當一個人因受傷或疾病而四肢癱瘓，甚至不能說話時，只要大腦的神經(jīng)活動仍然存在，患者就有可能恢復交流能力。

資料來源TheGuardian