由 Facebook 资助的一项来自加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)的长达数年的研究迎来了最新阶段,该项目名为 Project Steno,将一个有语言障碍的瘫痪病人脑中试图说的话翻译成屏幕上的文字。
周三发表在《新英格兰医学杂志》上的一项研究的主要作者大卫-摩西博士说:“这是第一次有人只是自然地试图说些什么,仅仅从大脑活动中解码成文字。希望这是对通信设备直接语音控制的原则性证明,使用预定的尝试性语音作为不能说话、瘫痪的人的控制信号。”
这项研究使用了脑机接口 (BCI) 技术,由加州大学旧金山分校的神经外科医生爱德华-张博士负责,他们将一个由电极组成的“神经假体”植入一名在 20 岁时发生脑干中风的瘫痪男子体内。在大脑中与控制声道有关的区域植入电极贴片后,让该男子对屏幕上显示的问题作出回应。UCSF 的机器学习算法可以识别 50 个单词,并将这些单词转换为实时句子。例如,如果男子看到一个问题:“你今天好吗?”,屏幕上会显示男子回答“我非常好”,会逐字逐句地跳出来。
摩西澄清说,这项工作的目标是在 Facebook 的资助阶段之后继续进行,而且这项研究仍然有很多工作要做。
摩西澄清说,这项研究和其他 BCI 工作一样,不是读心术:它依赖于感应大脑活动,这种活动在试图从事某种行为时发生,比如说话。摩西还表示,加州大学旧金山分校团队的工作还没有转化为非侵入性的神经接口。埃隆-马斯克的 Neuralink 公司承诺从大脑植入的电极中无线传输数据,用于未来的研究和辅助用途,但到目前为止,这项技术只在一只猴子身上得到了证明。
同时,Facebook 现实实验室研究部已经不再研究头戴式脑机接口,而是转移到研究 VR/AR 头显,在不久的将来,将重点放在基于从 CTRL-Labs 收购的技术的腕戴式设备上。Facebook 现实实验室有自己的非侵入性原型头戴式研究头显,用于研究大脑活动,该公司已经宣布,随着停止对头戴式神经硬件的关注,计划为开源研究项目提供这些设备。(UCSF 接受 Facebook 的资助,但没有硬件。)
IT之家了解到,以消费者为目标的神经输入技术仍处于起步阶段。虽然有使用无创头戴式或腕戴式传感器的消费者设备,但它们现在的准确度远远低于植入式电极。
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