研究人员试图使用脑计算机接口破译内部独白

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8月18日，北京的新华社的一个研究团队最近发表了一篇文章，该文章使用脑计算机接口技术成功地阻止了在实验中改善与内部独白（人脑静音语音）相关的大脑的活动，并在必要时用74％的精度破译了它们。先前的研究表明，可以在瘫痪的大脑计算机界面患者中解释语音测试。当用户试图动员与发声相关的肌肉并实际打开嘴巴时，即使声音模糊，大脑计算机接口也可以通过典型读取相应的大脑活动读取相应的大脑活动，而退出内容ex ex -ex ex ex excification表达。但是，对于控制有限的肌肉控制的人来说，开放是有问题且缓慢的。来自研究所的研究人员诸如美国斯坦福大学（Stanford University）之类的象征进一步探索了脑计算机界面的能力，并试图直接破译内部独白。研究人员在大脑区域实施了微电极，导致语音产生，即植入运动皮层，并用它们记录四名严重瘫痪的患者的神经元活动。在实验中，研究人员带领受试者在他们的脑海中说话并想象特定的单词。结果表明，试图发声时激活的大脑区域与内侧独白和类似的神经元活性模式非常一致，而内侧独白的一般激活强度却很弱。根据团队的说法，他们的训练人工智能模型以识别内部独白的内容。在概念测试实验中，大脑计算机界面解释了词典的内部独白，最多为125,000个单词，p最高可达74％。此外，脑计算机界面还可以捕获受试者的自发内部独白。例如，如果在屏幕上出现粉红色圆圈，则对受试者进行静止计数，并且系统也可以识别这些数字。研究人员还区分了发声尝试与运动皮层内部独白产生的神经元活性模式非常相似，但它们在两者之间可靠地区分了自己。我说这样做有足够的区别。在使用大脑计算机界面的过程中，用户通常不想完全解释其内部独白。 Theresearchers说，这种差异可用于训练大脑计算机的接口，以完全忽略内部独白，并且密码控制可用于暂时解锁使用特定关键字读取内部独白的能力的锁定。这为想要使用内部的用户提供了便利独白以实现更快的沟通。研究人员承认，当前的脑计算机接口系统无法解码自发的内部独白，同时避免了许多错误，但是如果将来有更多的传感器和更高级的算法，则可以实现此目标。

（审核：OU Yunhai）
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