Facebook資助了一項研究項目，指望將人類大腦中的語言信號轉(zhuǎn)換成書面形式的語句。

　　據(jù)英國《衛(wèi)報》7月30日報道，這一項目的突破首次證明，可以從大腦活動中提取人類說出某個詞匯的深層含義，并將提取內(nèi)容迅速轉(zhuǎn)換成文本。

　　目前，該項目研發(fā)的大腦閱讀軟件只適用于它訓(xùn)練過的一些語句，但科學(xué)家們認(rèn)為，該軟件為某個更強(qiáng)大的系統(tǒng)奠定了良好的基礎(chǔ)，未來的系統(tǒng)將能夠?qū)崟r解碼一個人想說的話。

　　致力于該項目的是美國加州大學(xué)舊金山分校的醫(yī)生們，他們希望研發(fā)出一種超越現(xiàn)有設(shè)備的產(chǎn)品，讓癱瘓的人也能夠更流暢地交流。目前已有的設(shè)備可以捕捉眼球運動和肌肉抽搐，從而控制虛擬鍵盤。

　　這項研究發(fā)表在《自然》（Nature）雜志上，首席研究員愛德華⋅張（Edward Chang）是一位神經(jīng)外科醫(yī)生，他說：“到目前為止，還沒有語音修復(fù)系統(tǒng)可以讓使用者跟上人類快速交談的節(jié)奏。”

　　該項目由Facebook資助進(jìn)行，得到了三位癲癇患者的幫助。在研究開始之前，醫(yī)生在他們的大腦上直接放置了一小塊微型電極，放置時間至少一個星期，以記錄他們癲癇發(fā)作的起因。

　　在住院期間，所有能正常說話的患者都同意了參加張的研究。他讓每個患者回答9個固定問題，并要求他們閱讀24個可能的回答，在這個過程中用電極記錄他們的大腦活動。

　　掌握這些記錄之后，張和他的團(tuán)隊建立了計算機(jī)模型，訓(xùn)練它將特定的大腦活動模式與患者聽到的問題和說出的答案相匹配。一旦接受過訓(xùn)練，該軟件幾乎能立即識別病人聽到的問題和做出的反應(yīng)，這一過程僅憑大腦信號就能完成，準(zhǔn)確率分別為76%和61%。

　　研究小組的成員大衛(wèi)⋅摩西（David Moses）表示：“這是第一次用這種方法來識別口語詞匯和短語。很重要的一點是，我們使用的詞匯量非常有限，但在未來的研究中，我們希望增加翻譯的靈活性和準(zhǔn)確性。”

　　雖然目前該系統(tǒng)還處于初級階段，但已經(jīng)可以幫助病人回答一些基本問題了，比如喜歡的音樂；自己的身體感覺；房間的冷熱和光線；以及什么時候需要再次檢查。

　　盡管取得了突破，但研究仍然存在一些困難。其中一個挑戰(zhàn)是改進(jìn)軟件，使其能將大腦信號實時轉(zhuǎn)換成更多樣化的語音。這將需要系統(tǒng)對大量口語和相應(yīng)的大腦信號數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練，患者不同，這些數(shù)據(jù)可能也有差別。

　　另一個改進(jìn)目標(biāo)是讓系統(tǒng)讀出“想象的語言”，即在腦海中想到的語句。目前，該系統(tǒng)的運行主要通過檢測大腦發(fā)出的信號，這些信號是要支配嘴唇、舌頭、下巴和喉部的移動，換句話說，該系統(tǒng)目前只是一臺語言機(jī)器。但對于一些受傷或神經(jīng)退行性疾病的患者來說，可能無法發(fā)出這種信號，他們需要用更復(fù)雜的方式來解讀大腦中的語句。

　　溫斯頓⋅蔣是加州大學(xué)舊金山分校的一位神經(jīng)倫理學(xué)家，他沒有參與最新的研究，但他表示，這種系統(tǒng)以后可能會引發(fā)倫理問題，這一點值得注意。例如，這種輔助語言神經(jīng)的系統(tǒng)是否會無意中透露出人們最私密的想法?

　　張則表示，解碼一個人想公開說出的話已經(jīng)很困難了，提取他們內(nèi)心的想法幾乎是不可能的。“就算這種情況可能實現(xiàn)，我也對開發(fā)一種技術(shù)來窺探人們內(nèi)心的想法沒有興趣。”他補(bǔ)充說。

　　“但如果有人想要交流卻沒法做到，我認(rèn)為作為科學(xué)家和臨床醫(yī)生，我們有責(zé)任恢復(fù)人類這種最基本的能力。”