腦機革命真的來了！

　　大腦活動解碼語音已經(jīng)不是新鮮事，但是，實時地解碼大腦信號，將“聽到”和“說出”的對話轉(zhuǎn)變成文字，并且準確率很高，是全球首次！

　　2017年F8大會上，F(xiàn)acebook宣布了腦機接口(BCI)計劃，概述了構(gòu)建非侵入性可穿戴設(shè)備的目標，該設(shè)備能讓人們通過默想自己說的話來打字。

　　作為這項工作的一部分，F(xiàn)acebook一直支持加州大學(xué)舊金山分校(UCSF)的一組研究人員，他們致力于通過實時檢測大腦活動中有意“想象”的聲音，來幫助神經(jīng)損傷的患者重新說話。

　　今天，加州大學(xué)舊金山分校的研究團隊在《自然-通訊》上發(fā)表論文，分享了他們的新研究。他們已建成一個腦機接口，可以準確地實時從大腦解碼由佩戴設(shè)備的人聽到和說出的對話和短語。這是全球首個實時解碼大腦信號的問答語音的項目。

　　這篇文章的資深作者是華裔科學(xué)家、加州大學(xué)舊金山分校神經(jīng)外科教授 Edward Chang 博士。

　　Edward Chang

　　Edward Chang 博士的研究重點是言語、運動和人類情感的大腦機制，同時他也是加州大學(xué)舊金山分校和加州大學(xué)伯克利分校的合作單位 —— 神經(jīng)工程與假肢中心的聯(lián)合負責(zé)人。該中心匯集了工程、神經(jīng)病學(xué)和神經(jīng)外科方面的專家，以開發(fā)最先進的生物醫(yī)學(xué)技術(shù)，用以恢復(fù)神經(jīng)系統(tǒng)殘疾患者的功能，如癱瘓和言語障礙。

　　不久前，新智元報道了Edward Chang團隊通過解碼腦電波，使用深度學(xué)習(xí)方法直接從大腦信號中合成口語句子的突破性研究，而這次的新研究更進一步，從大腦信號解碼出對話，并轉(zhuǎn)換成文字。

　　Edward Chang博士表示，在對話環(huán)境中實時解碼語音，對那些無法說話的患者有重要意義。

　　Facebook AR/VR副總裁Boz將這一研究發(fā)到twitter上，引來吃瓜群眾熱議：

　　Gjergj Dollani打趣道——未來新聞標題：“2300萬大腦遭到大規(guī)模攻擊，數(shù)據(jù)安全受到破壞?！?/p>

　　Harold Thimbleby表示：有意思；我只需通過想就能打出我想說的話。就這么簡單。（我可以想象 Tommy Cooper的聲音）

　　Ed Ho表示：幫助腦部受傷的人是的非常酷的東西！

　　接下來就為大家解讀這項非常有意思的研究。

　　實時解碼問答對話，準確率大幅提升

　　Facebook的Mark Chevillet給了自己兩年時間來證明構(gòu)建一種非侵入性的BCI技術(shù)是否可行，這種技術(shù)可以從大腦活動中每分鐘讀出100個單詞。

　　兩年過去了，Chevillet說：“我們確實認為這是可能的?！?/p>

　　作為Facebook現(xiàn)實實驗室腦機接口項目的研究主管，Chevillet計劃推進這個項目——以及開發(fā)增強現(xiàn)實眼鏡的最終目標，這種眼鏡無需大聲說話就可以控制。

　　Mark Chevillet 是 Facebook Reality Labs 的腦機接口（BCI）項目研究主管

　　Chevillet的樂觀情緒在很大程度上得益于今天早上宣布的腦機接口領(lǐng)域的第一項突破：發(fā)表在Nature Communications上，加州大學(xué)舊金山分校由Facebook現(xiàn)實實驗室資助的一個團隊已建成了一個腦-機接口，能夠?qū)崟r地從大腦信號中準確解碼對話。

　　這項研究的資深作者、加州大學(xué)舊金山分校的神經(jīng)外科醫(yī)生Edward Chang說，該研究結(jié)果是朝著神經(jīng)植入物的方向邁出的重要一步，這種神經(jīng)植入物可用于恢復(fù)因中風(fēng)、脊髓損傷或其他疾病而失去說話能力的患者的自然交流。

　　不過，與生物醫(yī)學(xué)設(shè)備相比，F(xiàn)acebook對制造增強現(xiàn)實眼鏡更感興趣。Chevillet說，這項工作提供了一個原理證明，即通過測量大量神經(jīng)元的活動，可以從大腦信號中解碼想象的語言?！斑@一結(jié)果有助于設(shè)定我們需要打造的可穿戴設(shè)備的規(guī)范?！?/p>

　　今年4月，Chang的團隊首次推出了一種不同的腦-機接口，可以直接從大腦信號中解碼語音。今天發(fā)布的這項工作的目標是提高解碼大腦活動的準確性。

　　Chang說：“我們正在從大腦的兩個不同部分解碼兩種信息，并將其用作上下文?！彼f。結(jié)果是，這對解碼的準確性產(chǎn)生了“相當(dāng)大的影響”。

　　提高準確度的基礎(chǔ)來自一個簡單的概念：添加上下文。

　　UCSF的研究團隊通過將電極植入三名癲癇患者的大腦中，記錄了他們的電腦活動；同時，志愿者被要求聽一組事先錄制的問題，并大聲說出他們的回答。

　　然后，這些大腦數(shù)據(jù)被用來訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法。接著，當(dāng)志愿者再次被要求回答問題時，算法只使用大腦活動來判斷志愿者是在聽還是在說，然后嘗試解碼話語。

　　左邊是實際產(chǎn)生的問答，右邊是系統(tǒng)的解碼。

　　大多數(shù)語音解碼器的工作原理是對一個人在想什么聲音做出最佳猜測，因此一般的大腦解碼器可能會將發(fā)音相似的單詞混淆，例如“synthesizer”(合成器)和“fertilizer”(肥料)。

　　UCSF開發(fā)的新系統(tǒng)增加了上下文來幫助區(qū)分這些單詞。首先，該算法預(yù)測從一組已知問題中聽到的問題，比如“What do you spread on a field?”(你在田野上撒了什么?)，然后，這些信息被用作上下文來幫助預(yù)測答案:“Fertilizer”(肥料)。

　　在一個問題(藍色)和回答(紅色)的任務(wù)中，實時語音解碼的原理圖

　　Chang說，通過添加上下文，腦-機接口更容易預(yù)測答案。

　　問題-答案集

　　使用一組特定的問題和答案，該系統(tǒng)能夠解碼感知(聽到)和產(chǎn)生(說出)的語音，準確率分別達到76%和61%。研究團隊表示，他們希望在未來擴大系統(tǒng)的詞匯量。

更好的算法和更快的計算機也提高了研究中的解碼速度：Chang說，過去需要幾周到幾個月的離線處理，現(xiàn)在可以實時完成了。

　　一個參與者的語音解碼和分類結(jié)果

　　Facebook的終極目標：非侵入式的腦機接口設(shè)備

　　UCSF研究團隊的實驗仍使用植入電極來獲取大腦信號：參與者 1 和 2 各自植入兩個 128 通道 ECoG 陣列，參與者 3 植入一個 256 通道 ECoG 陣列。不過，F(xiàn)acebook的最終目標是非侵入式的腦機接口設(shè)備。

　　Facebook Reality Labs 設(shè)計了非侵入式可穿戴腦機接口設(shè)備的原型（在今天發(fā)表的打字實驗中沒有使用)。

　　在今天發(fā)表的一篇博客文章中，F(xiàn)acebook解釋了這種未來設(shè)備：

　　就像身體里的其他細胞一樣，神經(jīng)元在活動時也會消耗氧氣。因此，如果我們能檢測到大腦中氧氣水平的變化，我們就能間接地測量大腦活動。想象一下脈搏血氧計——一個夾子狀的傳感器，它會發(fā)出紅光，把它夾在食指上就可以測量血液的血氧飽和度。我們也可以使用類似紅外光的，以一種安全、非侵入性的方式來測量大腦中血液的氧含量。這類似于在功能性磁共振成像(fMRI)中測量到的信號——但使用的是由消費級零件制成的便攜式可穿戴設(shè)備。

　　我們不期待這個系統(tǒng)很快就能解決 AR 的輸入問題。目前它體積龐大，速度緩慢且不可靠。但潛力很大，因此我們認為隨著時間的推移，不斷改進這項最先進的技術(shù)是值得的。雖然測量氧含量可能無法解碼想象的句子，但是能夠識別哪怕只有幾個想象的命令，比如 “主頁”，“選擇” 和 “刪除”，都將為我們提供與今天的VR 系統(tǒng)以及未來的AR 眼鏡交互的全新方式。

　　我們還在探索各種方法，從把測量血氧含量作為檢測大腦活動的主要手段，轉(zhuǎn)向測量血管甚至神經(jīng)元本身的運動。由于智能手機和激光雷達光學(xué)技術(shù)的商業(yè)化，我們認為可以創(chuàng)造出小型、方便的BCI設(shè)備，讓我們能夠測量更接近我們目前用植入電極記錄的神經(jīng)信號，甚至有一天可以解碼無聲的語音。

　　這可能需要十年時間，但我們認為差距正在縮小。

　　Neuralink和Facebook，誰會最先商業(yè)化？

　　Facebook并不是唯一一家致力于腦機接口的大公司。還記得本月中旬馬斯克的Neuralink公司發(fā)布的腦機接口技術(shù)新突破嗎？

　　這套腦機接口系統(tǒng)利用一臺神經(jīng)手術(shù)機器人向人腦中植入其稱為“線”的專有技術(shù)芯片和信息條，然后可以直接通過USB-C接口讀取大腦信號，甚至可以用iPhone進行控制，簡直是科幻片成真。

　　負責(zé)放大信號，并將信號發(fā)送到計算機的芯片

　　這套腦機接口系統(tǒng)已經(jīng)成功連接到實驗鼠身上，可以從1500個電極讀取信息，馬斯克稱目前已經(jīng)通過實驗證明，“猴子可以通過大腦控制電腦”，并表示“2020年底之前要將人腦連接到計算機上”。

　　Neuralink的系統(tǒng)植入實驗鼠的體內(nèi)

　　詳見：《馬斯克發(fā)布iPhone可控大腦芯片！植入電極線細過發(fā)絲，機器縫線柔性無創(chuàng)》

　　與高調(diào)的馬斯克形成鮮明對比的是Facebook的這項研究。Facebook打算用紅外線制作一種從外部接收大腦信號的AR眼鏡，而Neuralink正在開發(fā)一種植入式陣列，由3000個柔性電極組成，以增強大腦功能。

　　這兩家公司似乎是在競爭第一名，看誰能把通過大腦-計算機接口來解碼大腦活動最先商業(yè)化。但朝著這一目標的進展可能更像是一場慢節(jié)奏的嘗試，而不是一次沖刺。Chevillet表示：“我們沒有任何實際的產(chǎn)品計劃，因為這項技術(shù)是早期階段的研究?！?/p>

　　與此同時，Chang希望盡快為那些不會說話的病人帶來有意義的改變。到目前為止，該團隊的所有工作都是由能夠說話的志愿者完成的，因此團隊現(xiàn)在將花費一年的時間與一位失語的參與者一起工作，在計算機屏幕上生成文本。所有數(shù)據(jù)將由UCSF收集并保密保存在大學(xué)服務(wù)器上。與此同時，與Facebook合作的所有結(jié)果都正在發(fā)布，并且可供學(xué)術(shù)界使用。

　　Chang說：“我希望這不僅有益于我們正在做的事情，而且有利于整個領(lǐng)域?！?/p>