'Facebook最新研究，直接從大腦識別語音，網友：太超前了'

兩年前，Facebook宣佈計劃創建一種非侵入式可穿戴系統，通過解碼用戶認為的短語和單詞，每分鐘可輸入100個單詞。

Facebook認為一臺解碼大腦語音中心單詞的機器可以提供語音速度和資料隱私。

“ 研究機構的研究人員在一篇博客中說： ”AR的功能在於它能夠將人們無縫地連接到他們周圍的世界 - 彼此之間。

“我們可以保持目光接觸並檢索有用的信息和背景而不會錯過任何一個節拍，而不是低頭看電話屏幕，我們可以保持目光接觸。這是一個誘人的願景，但需要一種進取的精神，需要大量的決心，心胸開闊。“

該公司認為這是一項可行的技術，假設在腦 - 計算機接口（BCI）研究領域取得了重大進展，而今天的研究需要在大腦中使用植入電極的侵入性技術。

Facebook Reality Labs正在調查BCI的潛力，並在加利福尼亞大學舊金山分校資助研究人員，他們在Nature Communications中詳細介紹了BCI，它可以檢測到某個人何時聽到或說出某些內容然後對該短語進行解碼。

在這個實驗中，參與者聽取問題並大聲回答答案，而研究人員使用系統實時解碼大腦中的話語。

“在訓練之後，參與者完成了一項任務，在每次試驗期間，他們聽取了一個問題，並大聲回答了他們的選擇。僅使用神經信號，我們檢測參與者何時正在聽或說，並預測每個檢測到的身份。使用電話級維特比解碼的話語，“研究人員解釋道。

參與者是正常講話的志願者，他們正在接受腦外科治療癲癇。他們被問到諸如“你的房間目前如何？”之類的問題。對於這個問題，他們有五個有效的答案可供選擇，包括“Bright”，“Dark”，“Hot”，“Cold”和“Fine”。

Facebook指出，本文的主要進展是研究人員能夠“實時解碼一小部分完整的，大腦活動的單詞和短語 - 這是BCI研究領域的第一次。”

研究人員的目標是以每分鐘100字的速度解碼語音，詞彙量為1000字，詞錯誤率低於17％。

Facebook表示，使用非侵入式技術實現相同結果仍然是“漫長的道路”，但它認為正在進行的工作將有助於開發解碼算法並找出非侵入式可穿戴設備的規格。

在另一個項目中與研究人員一起探索的一種非侵入性技術是使用近紅外光來檢測大腦中神經元的變化。

“就像你體內的其他細胞一樣，神經元在活躍時會消耗氧氣。因此，如果我們能夠檢測到大腦內氧氣水平的變化，我們可以間接地測量大腦活動，”Facebook說。

該公司並不認為這種技術能夠解碼思想短語，但卻看到了識別“家”，“選擇”和“刪除”等關鍵詞的潛力。