北京時間 9 月 14 日上午消息，據(jù)報道，目前，人工智能技術(shù)使得非侵入式大腦解碼技術(shù)更進一步！盡管該技術(shù)尚不能使無法語言交流人群像正常人那樣談笑風(fēng)生，但可使科學(xué)家精準解碼他們的語音內(nèi)容。

▲人工智能技術(shù)可從參與者大腦活動中解碼單詞和句子，其準確性令人不可思議，準確率可達 73%，這意味著人工智能朝向大腦活動數(shù)據(jù)“無創(chuàng)解碼”大腦語言和意識邁進一步！

這項人工智能技術(shù)可從參與者大腦活動中解碼單詞和句子，其準確性令人不可思議，但仍無法達到 100% 精準，人們僅需幾秒鐘的大腦活動數(shù)據(jù)，即能通過人工智能技術(shù)推測出人們聽到什么內(nèi)容，他們在一項初步研究中發(fā)現(xiàn)，參與者從選擇性測試中找到正確答案的概率平均達到 73%。

未參與該項研究的愛爾蘭都柏林三一學(xué)院計算機科學(xué)家喬瓦尼?迪?利伯托 (Giovanni Di Liberto) 稱，人工智能的表現(xiàn)已超出許多人認為可能實現(xiàn)的水平。

8 月 25 日，有媒體報道稱，F(xiàn)acebook 母公司 Meta 研發(fā)一項最新人工智能技術(shù)，最終有望應(yīng)用于全球數(shù)以萬計無法通過語音、打字或者手勢進行交流的人群，其中包括：最低限度的意識狀態(tài)、閉鎖綜合癥或者“植物人狀態(tài)”患者，現(xiàn)在他們通常被稱為無反應(yīng)清醒綜合癥人群。

據(jù)悉，目前大多數(shù)幫助語言表達障礙人群的技術(shù)具有一定程度的身體侵入性，需要進行高風(fēng)險腦部手術(shù)植入電極，Meta 公司 AI 研究員、神經(jīng)科學(xué)家珍妮-雷米?金 (Jean-Remi King) 表示，最新研發(fā)的人工智能技術(shù)有望提供一種可行方案來幫助溝通障礙患者，而不是使用侵入性方法。

珍妮和同事研發(fā)了一種計算工具，可以檢測 53 種語言的 56000 小時語音錄音中的單詞和句子，該工具也被稱為語言模型，學(xué)習(xí)如何在細微等級 (例如：字母或者音節(jié)) 和更廣泛等級 (例如：單詞或者句子) 識別語言的具體特征。

該研究團隊將帶有語言模型的人工智能系統(tǒng)應(yīng)用于 4 個機構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，其中包括 169 名志愿者的大腦活動，在這些數(shù)據(jù)庫中，參與者傾聽不同的故事和句子，例如：作家歐內(nèi)斯特?海明威的《老人與?！泛蛣⒁姿?卡羅爾的《愛麗絲夢游仙境》，期間工作人員使用腦磁波描記器 (MEG) 或者腦電圖儀對參與者的大腦進行掃描，這些設(shè)備可以測量大腦信號的磁成分或者電成分。

之后在一種有助于解釋實際大腦間物理差異的計算方法幫助下，研究團隊試著利用每位參與者 3 秒鐘的大腦活動數(shù)據(jù)來解碼他們聽到的內(nèi)容，他們指示人工智能系統(tǒng)將故事錄音中的語音與人工智能計算出人們聽到的內(nèi)容相對應(yīng)的大腦活動模式進行匹配，然后依據(jù) 1000 多種可能性，預(yù)測參與者在短時間內(nèi)可能聽到的內(nèi)容。

研究人員發(fā)現(xiàn)使用腦磁波描記器進行測試，參與者選擇的前 10 種可能性答案的準確率達到 73%，然而通過腦電圖儀的測試結(jié)果，該準確率下降至不足 30%，因此腦磁波描記器性能非常好。利伯托說：“但是我們預(yù)測該系統(tǒng)的實際應(yīng)用并不樂觀，它能有什么用途呢？腦磁波描記器是一部笨重且成本昂貴的機器，將該項技術(shù)應(yīng)用于診所需要技術(shù)創(chuàng)新改良，從而使該設(shè)備成本更低、更易于使用。

美國密歇根大學(xué)安娜堡分校語言學(xué)家喬納森?布倫南 (Jonathan Brennan) 說：“在這項最新研究中，理解‘解碼’的真正含義非常重要，這個詞經(jīng)常被用于描述直接從信息源破譯信息的過程，這里特指從大腦活動中破譯語言，人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)這一點，因為該系統(tǒng)能提供一個有限范圍的可能性答案，大幅提高的準確率。對于語言來講，如果我們想將該人工智能系統(tǒng)擴展至實際應(yīng)用，這是很難實現(xiàn)的，因為語言應(yīng)用是無限的。”

更重要的是，人工智能能解碼被動傾聽音頻的參與者信息，這與非語言患者沒有直接關(guān)聯(lián)，為了使它成為一種具有意義的交流工具，科學(xué)家需要學(xué)習(xí)如何從大腦活動中解密患者想表達的信息，例如：饑餓、不適表情或者簡單的“是”或者“不是”的表情。

事實上，這項人工智能技術(shù)是解碼語音感知，而不是語音生成，雖然語音生成是科學(xué)家的最終目標，但就目前而言，亟待進一步完善提升相關(guān)的科學(xué)技術(shù)。