华盛顿:美国研究人员使用大脑扫描仪和人工智能，至少大致记录了自愿测试对象的某些类型的想法。
研究人员在《自然神经科学》杂志上写道，他们开发的解码器能够在所谓的功能磁共振成像图像的帮助下，大致重现参与者在特定实验情境下的大脑活动。
研究小组希望这种不需要手术的脑机接口有一天能帮助那些因为中风而失去说话能力的人。然而，该领域的专家仍持怀疑态度。
来自德克萨斯大学的研究作者强调，他们的技术不能被用来偷偷地读懂人们的想法。
脑机接口(BCI)的原理是通过技术电路读取人类思想，对其进行处理，并将其转化为动作或语言。例如，瘫痪的人可以通过思想控制外骨骼，或者患有闭锁综合征(也称为假性昏迷)的人可以与外界交流。然而，目前正在研究的许多系统需要手术植入电极。
在新的方法中，计算机根据大脑活动形成单词和句子。研究人员让三名志愿者躺在功能性磁共振成像(fMRI)扫描仪中，听故事16个小时，以此来训练这种语言解码器。功能磁共振成像可以使大脑区域的血流变化可见，这反过来又是神经元活动的一个指标。
在接下来的步骤中，研究人员给受试者听新的故事，同时再次用功能磁共振成像管检查他们的大脑。先前训练过的语音解码器现在能够从功能磁共振成像数据中创建单词序列，根据研究人员的说法，这些序列可以正确地再现大部分听到的内容。
然而，该系统并没有将功能磁共振成像中记录的信息翻译成单个单词。相反，它利用训练过程中识别的相关性以及人工智能(AI)将测量到的大脑活动分配给最可能的新故事短语。
荷兰马斯特里赫特大学(Maastricht University)认知神经科学系主任Rainer Goebel在一份独立提交的报告中解释了这种方法，他说:“这项工作的核心思想是使用人工智能语言模型，大大减少与大脑活动模式一致的可能短语的数量。”
在这项研究的新闻发布会上，合著者杰里·唐说明了测试的结果。他说，解码器将“我还没有驾照”这句话翻译成“她甚至还没有开始学开车”。唐教授表示，这个例子说明了“这个模型在代词方面非常糟糕——但我们还不知道原因是什么”。
根据戈贝尔的说法，总的来说，解码器是成功的，因为许多新故事中选择的短语都包含了原文中的单词，或者至少有相似的意思。“但也有相当多的错误，这对一个成熟的脑机接口来说是非常糟糕的，”他说，“因为对于关键的应用——例如，与闭锁病人的交流——最重要的是不要产生错误的陈述。”
当被试被要求独立想象一个故事或观看一段动画短片，解码器被要求重现其中的事件时，产生的错误甚至更多。
对于Goebel来说，所呈现的系统的结果总的来说太糟糕了，不能作为一个值得信赖的界面。他说:“我冒昧地预测，不幸的是，未来基于功能磁共振成像的脑机接口可能仍将局限于少数受试者的研究工作——就像这项研究一样。”
莱布尼茨神经生物学研究所的Christoph Reichert也持怀疑态度。“如果你看一下展示和重建文本的例子，很快就会发现，这种技术还远远不能从大脑数据中可靠地生成‘思想’文本。”尽管如此，他相信这项研究暗示了如果测量技术得到改进，可能会有什么结果。
还有一些道德方面的担忧。作者自己写道，根据未来的发展，保护知识产权隐私的措施可能是必要的。然而，解码器的实验表明，训练和随后的使用都需要受试者的合作。“如果他们在解码时心算、给动物命名或想别的故事，这个过程就被破坏了，”唐说。
同样，如果模型与另一个人一起训练，解码器的表现也会很差。——德通社
