能读懂你心里话的AI来了，识别错误率低至3%

　　最近，美国加州大学旧金山分校的科研团队行使人工智能解码体系，把人的脑电波转译成英文句子，最低均匀错误率只有3%。这项研究颁发在《天然·神经科学》杂志上。

　　介入尝试的4名志愿者都是癫痫患者，他们因为治疗必要在大脑外貌植入了数百个微电极。研究职员正是操作这些微电极阵列来记录其脑电波信号，然后借助人工智能体系举办解码。

　　正确率赛过人工速记员

　　论文表现，10年前，科学家初次从人类大脑信号中解码出语音，可是解码的精度和速率远低于天然语速。

　　低到什么水平呢？

　　研究团队先容，迄今为止，在直接从脑电波中解码语音的研究中，脑机接口体系仅限于解码单音节，或在志愿者持续念出约100个单词的环境下，只能正确解码不到40%的单词。

　　为晋升解码准确度，研究团队从呆板翻译中得到开导，实习了一种轮回神经收集。研究中，4名志愿者被要求高声一再朗读30至50句话。他们大脑外侧皮质上漫衍着大量微电极，可以监测到响应的大脑神经勾当。这些脑电波数据输入人工智能体系后，先被编码成一串序列，然后解码成响应的英文句子。

　　研究职员暗示，这项研究展示了以高精度和天然语速来解码皮层脑电图。在对个中一个志愿者的脑电波解码使命中，均匀每句话只有3%必要更正——低于专业人工速记员均匀5%的错误率。

　　但研究团队也夸大，该研究涉及的句子量较量少。“假如你实行不行使这50个句子的数据集，解码就会糟糕许多。”论文第一作者约瑟夫·马金接管媒体采访时说。

　　展示AI解读神经信号的潜力

　　“这项研究的创新之处在于，回收端到端的深度进修收集实现神经信号翻译，从工程角度展示了人工智能技能应用于神经信号解读的潜力。”清华大学医学院神经工程尝试室、清华大学人工智能研究院传授洪波在接管科技日报记者采访时评价说。

　　洪波说明，这项研究的难点在于两个方面。

　　起首是回收了高密度微电极阵列，间距4毫米，多达256个电极，包围大脑皮层外貌的要害脑区，获取了足够的神经信息用于解码。这种电极在海内尚没有可用于临床的产物。

　　其它，研究中深度轮回神经收集的实习，除了回收时刻轴上的卷积操纵进步特性提取手段，还把语音频谱特性也作为实习方针，大大低落了对神经数据量的需求。

　　“脑机接口的一个焦点困难是神经信息的解码和翻译，脑电信号噪声大，背后的神经编码机制伟大未知，这些都是挑衅。”洪波以为，以深度进修为代表的人工智能技能成长，为脑机接口打开一条应对该挑衅的新路径。

　　不外，在洪波看来，人工智能与脑机接口团结，也带来新困难：怎样得到大量的实习数据？来自人脑的高精度神经数据凡是只在临床前提下才气得到，这会使神经收集实习陷入逆境。

　　实际应用仍存技能障碍

　　“这项技能今朝首要用于癫痫外科的临床，辅佐外科大夫在切除癫痫病灶之前，确定要害的说话成果区。要让渐冻人、高位截瘫等残疾患者用上这样的脑机接口，还要继承办理长效电极息争码服从的题目。”洪波说。

　　他以为，相干技能在将来现实应用中，如故有很大的技能障碍，譬喻高密度的微电极阵列今朝还无法恒久植入，难以作为将来脑机接口的尺度电极。

　　洪波团队也在和原料、微电子以及临床团队相助，开拓可以恒久植入的微创办理方案。他汇报记者，基础上说，人工智能应用于脑机接口，要害门槛照旧恒久靠得住的神经电极和清楚精确的神经解码纪律。

　　“人们所等候的戴上脑电帽就能读出内心话，从科学和工程角度来看尚有很远的间隔。但脑科学和人工智能技能的团结，有也许加快这些试探和研发的历程。”洪波说。（记者 刘园园）

（编辑：湖南网）

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