脑机接口技术获重大进展 瘫痪患者以前所未有的速度交流(2)
在研究中，研究人员对Bennett进行了手术，将一组小硅电极插入其大脑中与语言表达有关的部位。随后，科学家们对深度学习算法进行了训练，以便在Bennett尝试使用包含125000个单词的大型词汇集和包含50个单词的小型词汇集说出各种短语时，识别出她大脑中的独特信号。在这个过程中，AI从音素（phonemes，构成口语的单位）中解码单词。
研究结果表明，对于50个单词的词汇表，该脑机接口设备的工作速度比同一团队开发的早期设备快3.4倍，且错误率被降低到9.1%。在12.5万个单词的词汇量中，该脑机接口的错误率上升到23.8%。对此，Willett表示，“大约每四个单词中就有三个被正确破译。”
《自然》文章截图
在另一项研究中，加州大学旧金山分校的神经外科医生Edward Chang和他的同事们治疗了一位名为Ann的47岁女性，后者在18年前脑干中风后失去了说话的能力。
与Willett团队的方法不同，Chang的团队在患者大脑皮层表面放置了一个跟纸一样薄的矩形结构，其中包含253个电极。这项技术被称为皮质电图（ECoG），被认为对患者的伤害较小，且可以同时记录数千个神经元的综合活动。
在Ann尝试用1024个单词说出249个句子的过程中，研究小组对AI算法进行了训练，以识别Ann的大脑活动模式。最终，该脑机接口设备的结果是每分钟产出78个单词，错误率的中位数为25.5%。
Chang团队研究过程视频（图片来源：视频截图）
此外，Chang和他的团队还创建了定制算法，将Ann的大脑信号转换为合成声音和模仿面部表情的动画。科学家们根据Ann的婚礼录像进行训练，让她的声音听起来就像她本人。
Ann在研究结束后的反馈会议上也告诉研究人员：“听到与自己相似的声音，让我非常激动。”
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