“读心头盔”可将脑电波转化为文字

 据英国《每日邮报》网站12月12日报道，科学家开发出了世界上首个具有读心术的人工智能，可将脑电波翻译成可读文本。

它的工作原理是利用一个覆盖传感器的头盔，当佩戴者思考时，头盔会观察大脑中的特定电活动，并将这些活动转化为文字。

这项革命性技术是由悉尼科技大学的一个团队首创的，他们表示，这项技术可以彻底改变对因中风或瘫痪而失语患者的护理。

在一段演示视频中，受试者思考屏幕上显示的句子，然后再切换到人工智能模型解码的内容，结果几乎是完美匹配的。

该团队还表示，这项创新将允许对设备进行无缝控制，例如仿生肢体和机器人，而人类只需意念作用就可以给出方向。

首席研究员CT·林（音）说：“这项研究代表了将原始脑电波直接翻译成语言的开创性努力，标志着该领域的重大突破。”

他说：“这是首个将离散编码技术纳入到大脑—文本翻译过程中的技术，它引入了一种创新的神经解码方法。与大型语言模型的整合也为神经科学和人工智能开辟了新领域。”

之前将大脑信号翻译成语言的技术要么需要动手术在大脑中植入电极，比如埃隆·马斯克的“神经连接”公司，要么需要在核磁共振成像仪中进行扫描，这是一种兴师动众、昂贵且难以在日常生活中使用的技术。

而这项新技术只需使用一个简单的头盔，就可以读取一个人的想法。

为了测试这项技术，林和他的团队对29名参与者进行了实验，他们要把在屏幕上看到的一个句子或陈述在心里想着读出来。

然后，人工智能模型便会显示它从受试者的脑电波中翻译出来的内容。

其中一个例子要求参与者去想：“下午好！我希望你一切都好。请先给我一杯卡布奇诺，要加一杯浓缩咖啡剂量的。”

然后，屏幕显示了人工智能的“思考”，并显示出它所反应的内容：“下午好！你还好吗？卡布奇诺，加杯，浓缩咖啡。”

DeWave可利用基于BERT模型(语言表征模型)的大量脑电波数据的大型语言模型，再结合BERT的双向上下文和ChatGPT的从左到右解码器，将脑电波信号翻译成单词。

该团队指出，目前翻译准确率约为40%，但他们正在努力将其提高到90%。

（责编：赵珊）