53、悉尼科技大学开发使用便携式非侵入式设备解码人脑想法 ...
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悉尼科技大学（UTS）与GrapheneX在2023年11月合作建立了一个人工智能中心（GrapheneX-UTS Human-centric AI Centre），旨在开展以人为本的人工智能技术研究。该中心研究人员首创性开发了一种便携式、非侵入性的系统，可以解码人脑内部的想法并将其转化为文本。
人机交互
该项便携式、非侵入性技术是一个重要的里程碑，可以帮助那些因疾病或受伤（包括中风或瘫痪）而无法说话的人进行交流。另外，该技术为人机交互铺平了道路，可实现人与机器之间的无缝通信，例如仿生手臂或机器人的操作，并促成辅助技术的新时代。
2023年12月12日新奥尔良NeurIPS会议是展示世界领先的人工智能和机器学习研究的顶级年度会议，而上述研究已被选为NeurIPS会议的焦点论文。
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该研究由GrapheneX-UTS HAI中心主任CT Lin教授和悉尼科技大学工程与信息技术学院的博士生Yiqun Duan和Jinzhou Zhou合作完成。在这项研究中，参与者戴着一顶帽子默读文本段落，这顶帽子可使用脑电图（EEG）记录通过头皮的脑电活动。
脑电波被分割成不同的单元，由UTS研究人员开发的名为DeWave的人工智能模型从人脑中捕捉特定的特征和模式。DeWave收集大量的脑电数据，将脑电图信号转换成连贯的单词和句子。
开创成就
CT Lin教授说：“这项研究是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。”
“这是第一个将离散编码技术纳入大脑到文本的翻译过程，引入了一种创新的神经解码方法。与大型语言模型的集成也为神经科学和人工智能开辟了新的领域。”
超越现有的技术
现有大脑信号翻译成语言的技术要么需要通过手术在大脑中植入电极，比如Elon Musk的Neuralink，要么需要用核磁共振成像仪进行扫描，而核磁共振成像仪体积大、价格昂贵，而且在日常生活中难以使用。
这些方法在没有眼动追踪等辅助手段的情况下很难将大脑信号转换为词级分段，限制了这些系统的实际应用。而UTS这项新技术可以在没有眼球追踪的情况下使用。
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前所未有的通用性
研究共有29名参与者，这意味着它可能比之前只在一或两个个体上测试过的解码技术更强大，适应性更强。因此UTS的技术在通用性方面有显著优势，毕竟脑电波在个体之间是有差异的。
有意义的结果
脑电图信号是通过帽子而非植入大脑的电极接收，这意味着信号的噪音更大。但在脑电图翻译方面，该研究报告了最先进的表现，超过了以前的基准。
“该模型更擅长匹配动词而非名词。但当涉及名词时，我们发现人们倾向于以同义词的形式成对表达，而非展现精确的翻译，比如用‘the man’而不是‘the author’。”
“我们认为这是因为大脑处理这些单词时，语义相似的单词可能会产生相似的脑电波模式。尽管存在挑战，但我们的模型产生了有意义的结果，可以对齐关键词并形成相似的句子结构。”
虽然该项技术目前更擅长匹配动词而不是名词，但它在对齐关键词和形成连贯句子结构方面表现出了令人印象深刻的能力。
未来潜力
目前BLEU-1的翻译准确率在40%左右。BLEU分数是一个介于0到1之间的数字，用来衡量机器翻译文本与一组高质量参考翻译的相似度。研究人员希望能提高到与传统语言翻译或语音识别程序相当的水平，即接近90%的水平。
这项研究扩展了之前由UTS与澳大利亚国防军联合开发的，使用脑电波来指挥四足机器人的脑机接口技术。
参考文献：
https://www.miragenews.com/ai-device-converts-thoughts-into-text-non-1141391/
https://gearmedia.net/technology/mind-reading-technology-transforms-thoughts-into-text-earth-com/
作者有话说
第53章 悉尼科技大学开发使用便携式非侵入式设备解码人脑想法
