美国宾州大学团队以机器学习分析大脑形成记忆时的脑波。接着进行记忆测验时，如果AI从脑波感测到记忆不成功，就会即时以微电击刺激大脑，据称可增加15%记忆能力，可望用于脑伤及失智患者。
用AI对大脑放电来强化记忆——听起来仿佛科幻片的场景，其实是正在进行的脑科学研究。
美国宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）心理学家卡哈纳（Michael Kahana）带领团队研究，利用机器学习演算法判读脑波，算准时机向特定脑区进行电脉冲刺激，据称该技术可使记忆能力提升15%。相关成果刚发表于最新一期《自然通讯》（Nature Communications）。
该研究计画是由美国国防部资助，目标开发能够「修复主动记忆」（Restoring Active Memory）的神经科技，以帮助因脑伤产生记忆障碍的病人。
深入大脑进行电击的「记忆增强术」
要精确观测大脑活动，最好能直接深入颅内。不过，如果要为了科学研究，让人打开脑袋、放入电极，恐怕没人愿意，研究伦理审查大概也不会通过。
于是研究人员找来了25位癫痫患者。这些病人因为治疗癫痫需要，脑内已植入100至200个电极，用来监测癫痫相关的脑电波。研究人员便利用这些电极记录高解析率的神经活动，也可透过电极对各脑区进行刺激。
研究人员过去实验发现，刺激时间点会影响记忆的效果。先前方法要求受试者记忆屏幕出现的字词，同时每个字显示时都对大脑规律施放电脉冲。结果发现，只有在记忆功能不佳时，才有增强效果，记忆良好时反而产生反效果。因此无差别持续刺激并不是个好方法。
然而，脑波相当复杂，该如何判读大脑记忆的活动情形、适时给予刺激？——这时AI就派上用场了。
用机器学习判读脑波、精准放电
论文第一作者、宾大心理系的数据科学家埃兹亚特（Youssef Ezzyat）表示，新研究有两方面革新：一是研发监测脑部活动的系统，可依据大脑活动即时触发相应的刺激；另一方面则是具体找出新的刺激目标，即左脑外侧颞叶皮质。
研究人员首先了解大脑进行记忆的脑波模式。受试者尝试记忆屏幕上的单字时，研究团队同时每秒从每个电极收集数千笔数据。接下来再测试患者的回忆，并训练机器学习将数据与受试者记忆单词的可能性相关联，借此针对特定受试者建立出记忆成功或失败的大脑活动模式。如此一来，AI就能从电极活动预测记忆的情形。
接着再进行电刺激。受试者进行记忆测验时，AI会即时分析脑活动状态，如果预测受试者记忆不成功时，就会迅速刺激大脑，提高记忆功能。放出的刺激是安全范围内的微量电脉冲，参与者并不会有感觉。这有点类似心律调节器，在心律不整、心跳过慢时会放电，只是调节的是更复杂的脑波。研究人员表示，从感测脑波到触发刺激已可在几百毫秒之内完成。
研究结果发现，这套系统平均提高患者15%的回忆能力。
四年的「修复主动记忆」研究计划，目前结果逐渐接近目标，也就是开发可植入式的脑神经调节系统。研究人员相信，这种刺激疗法可能有很大应用潜力，将来可望用于协助脑伤及阿兹海默症患者。
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