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想象一下，仅凭思考就能操作手机，甚至能够增强你的专注力和记忆力，或者读取他人的想法。这听起来像是科幻小说中的情节，但随着人工智能（AI）的迅速发展，这一被称为“脑机接口”的技术正逐渐成为现实。
澳大利亚悉尼科技大学（UTS）的研究人员正在探索如何利用 AI 读取人类思维的前沿领域。他们的研究不仅展示了这一技术的潜力，还揭示了其背后的工作原理。
AI 如何读取思维？
在 UTS 的 GrapheneX-UTS 以人为中心的人工智能中心，博士后研究员 Daniel Leong 戴着一顶看似普通的橡胶泳帽，但帽子上布满了 128 个电极。这些电极正在检测 Leong 脑细胞中的电脉冲，并通过脑电图（EEG）技术将数据传输到电脑上。EEG 原本是医生用于诊断脑部疾病的技术，但 UTS 团队正在利用它来读取思维。
Leong 与博士生 Charles（Jinzhao）Zhou 及其导师 Chin-Teng Lin 共同开发了一种先驱性的 AI 模型，该模型使用深度学习技术将 EEG 信号转换为特定单词。深度学习是一种 AI 形式，通过人工神经网络模仿人脑的工作方式，从大量数据中学习。在这里，AI 模型通过分析大量 EEG 数据，识别出与特定单词相关的脑电波模式。
在实验中，Leong 默读简单的句子，如“jumping happy just me”，同时 AI 模型实时解码这些单词，并根据从 12 名志愿者阅读文本的 EEG 数据中学到的知识，生成概率排名。林教授表示，目前 AI 模型已从有限的单词和句子集合中学习，以便更容易检测单个单词。
为了提高准确性，团队还引入了第二种 AI——大型语言模型，如 ChatGPT。这种模型能够匹配解码的单词，并纠正 EEG 编码中的错误，最终生成完整的句子。例如，AI 模型根据 Leong 的脑电波生成了句子“I am jumping happily, it’s just me”，而这一过程完全依赖于他的脑电波，没有任何其他输入。
脑机接口的历史与挑战
脑机接口技术已有数十年的历史。早在二十年前，一名四肢瘫痪的男子通过在大脑中植入设备，成功控制了屏幕上的鼠标光标。这是首次使用脑机接口恢复因瘫痪而丧失的功能。如今，科技巨头 Elon Musk 正在研究这种植入技术的现代版本，以帮助四肢瘫痪者恢复自主能力。
与侵入性技术相比，非侵入性 EEG 脑机接口具有便携且无需手术的优势，但由于信号位于大脑外部，存在较大的噪声干扰。林教授指出，非侵入性技术无法精确解码单词，因为信号来自大脑的不同区域，混合在一起。然而，AI 的引入能够放大并过滤脑信号，减少噪声，生成更清晰的语音标记。
新南威尔士大学的生物电子学专家 Mohit Shivdasani 表示，AI 在检测与认知功能相关的未知脑电波模式方面具有巨大潜力。AI 可以快速学习特定个体的脑电波模式，从而个性化脑机接口的使用方式。林教授表示，团队通过“神经反馈”技术改进 AI 模型，使其能够适应不同人的说话方式。目前，团队在将思维转换为文本方面的准确率已达到约 75%，他们的目标是达到 90%，与植入式模型的水平相当。
医学及其他领域的潜力
脑机接口技术在医学领域具有广泛的应用前景。Shivdasani 博士指出，非侵入性 EEG 技术可以用于中风患者的康复治疗。大脑具有惊人的愈合能力，通过脑机接口让大脑继续工作并尝试完成某些任务，可能有助于患者的康复。此外，这项技术还可用于自闭症患者的言语治疗。
除了医学应用，脑机接口技术还可能进入科幻领域，增强人类的注意力、记忆力、专注力甚至情绪调节能力。Shivdasani 博士表示，科学家们通过观察医疗状况，确定患者的需求，并利用技术恢复功能。在此之后，技术的应用潜力将无限扩展。
未来展望与伦理挑战
尽管脑机接口技术前景广阔，但其普及仍面临挑战。目前，没有人愿意戴着布满电线的帽子四处走动。林教授表示，未来的技术可以与增强现实眼镜等设备结合，提高其便携性。大型科技公司已经在开发带有电极的耳塞，以测量脑信号。
然而，随着技术的发展，伦理问题也日益凸显。Shivdasani 博士提到，“大脑隐私”是必须考虑的重要问题。如何以伦理的方式使用这些工具，将是未来技术发展过程中必须面对的挑战。
在 UTS 团队的努力下，脑机接口技术正逐步走向现实。虽然距离用思维操作手机或直接从大脑到大脑交流还有一段距离，但随着技术的不断进步，这一科幻般的未来或许并不遥远。
