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一项由 Facebook 支持的旨在让人们通过思考打字的计划已经结束,今天发布了新发现Project Steno 是 Facebook 与加州大学旧金山分校 Chang 实验室之间的多年合作,旨在创建一个将大脑活动转化为文字的系统。发表在《新英格兰医学杂志》上的一篇新研究论文显示了为语言障碍者实施该技术的潜力。
但在进行这项研究的同时,Facebook 明确表示,它正在放弃商用头戴式读脑设备的想法,转而打造腕戴式界面。这项新研究对大众市场的科技产品没有明确的适用性,在一份新闻稿中,Facebook 表示正在“重新关注”其优先事项,远离头戴式脑机接口。
“需要明确的是,Facebook 对开发需要植入电极的产品没有兴趣,”Facebook 在一份新闻稿中表示。在发布的其他地方,它指出“虽然我们仍然相信头戴式光学 BCI 技术的长期潜力,但我们决定将我们的直接努力集中在一种不同的神经接口方法上,该方法具有更近期的路径市场。”
Chang Lab 正在进行的研究涉及使用植入的脑机接口 (BCI) 来恢复人们的语言能力。这篇新论文的重点是一位在 16 年前中风后失去说话能力的参与者。实验室为这名男子安装了可以检测大脑活动的植入式电极。然后,这名男子花了 22 小时(跨越一年多的课程)训练一个识别特定模式的系统。在那次培训中,他会尝试从 50 个单词的词汇集中说出孤立的单词。在另一个培训课程中,他尝试使用这些词造完整的句子,其中包括基本动词和代词(如“am”和“I”)以及特定的有用名词(如“glasses”和“computer”)和命令(如“是”和“否”)。
系统解码 50 个单词的大脑模式
这项培训帮助创建了一种语言模型,该模型可以在该男子想说特定单词时做出反应,即使他实际上不会说。研究人员对模型进行了微调,以预测他正在考虑的 50 个单词中的哪一个,并集成了一个类似于预测智能手机键盘的英语语言模式概率系统。研究人员报告说,在最后的试验中,系统可以解码每分钟 15.2 个单词的中位数,计算错误,或者只有正确解码的单词每分钟才能解码 12.5 个单词。
Chang 实验室在 2019 年和 2020 年发表了较早的 Project Steno 研究,表明电极阵列和预测模型可以创建相对快速和复杂的思维打字系统。以前的许多打字选项都涉及使用大脑植入物在屏幕键盘周围用精神推动光标,尽管其他一些研究人员已经尝试了可视化手写等方法。实验室早期的研究涉及解码正常说话的人的大脑活动,这篇最新论文表明,即使受试者不(也不能)大声说话,它也能起作用。
在一份新闻稿中,加州大学旧金山分校神经外科主席 Eddie Chang 表示,下一步是改进系统并在更多人身上进行测试。“在硬件方面,我们需要构建具有更高数据分辨率的系统,以更快地记录来自大脑的更多信息。在算法方面,我们需要有系统可以将这些来自大脑的非常复杂的信号转换成口语,而不是文本,而是真正的口头、可听的口语。” Chang说,一个主要的优先事项是极大地扩大词汇量。
今天的研究对于没有使用键盘和其他现有界面的人来说很有价值,因为即使是有限的词汇也可以帮助他们更轻松地交流。但这与 Facebook 在 2017 年设定的雄心勃勃的目标相去甚远:一个非侵入性的 BCI 系统,可以让人们每分钟输入 100 个单词,与传统键盘所能达到的最高速度相当。加州大学旧金山分校的最新研究涉及植入技术,并没有达到这个数字——甚至是大多数人在电话键盘上可以达到的速度。这对 Facebook Reality Labs(该公司的虚拟和增强现实硬件部门)这样一种技术的商业前景来说是不祥之兆,该技术例如可以光学测量脑氧水平的外部头带以原型形式亮相。
从那时起,Facebook在 2019 年收购了肌电图 (EMG) 腕带公司 CTRL-Labs ,为其提供了 AR 和 VR的替代控制选项。“我们仍处于释放腕部肌电图 (EMG) 潜力的早期阶段,但我们相信它将成为 AR 眼镜的核心输入,并且应用我们对 BCI 的了解将帮助我们更快地实现这一目标,”Facebook Reality Labs 研究主管 Sean Keller 说。Facebook 不会完全放弃头戴式大脑接口系统,但它计划将该软件开源并与外部研究人员共享硬件原型,同时结束自己的研究。
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