北京
近日，Meta公布了两项突破性成果。他们联合西班牙圣塞巴斯蒂安领先的跨学科研究中心巴斯克认知、大脑与语言中心，进行AI解码大脑活动对图像和语音的感知方面的探索，从而加速实现高级机器智能（Advanced Machine Intelligence, AMI）。
在第一项研究中，研究人员利用AI成功地解码了从非侵入性大脑记录中产生的句子，准确解码了高达80%的字符，从而经常仅从大脑信号中重建完整的句子。在第二项研究中，研究人员详细介绍了AI如何帮助我们理解这些大脑信号，并阐明大脑如何有效地将思想转化为一系列单词。
利用AI从无创脑部记录中解码语言
每年，数以百万计的人患有脑部病变，无法进行交流。目前的方法表明，通过神经假体向人工智能解码器提供指令信号，可以恢复通信。然而，像立体定向脑电图和皮质电图这样的侵入性脑记录技术需要神经外科干预，而且很难规模化。到目前为止，使用非侵入性方法通常受到它们记录的信号噪声复杂性的限制。
在第一项研究中，研究人员使用脑磁图和脑电图——测量神经元活动引起的磁场和电场的非侵入性设备——记录了35名健康志愿者在BCBL打字时的脑电波。然后，研究人员训练了一个新的AI模型，仅根据大脑信号重建句子。对于新的句子，我们的AI模型能够解码参与者通过MEG记录的80%的字符，比传统EEG系统至少高出两倍。
这项研究为非侵入式脑机接口开辟了新途径，帮助那些失去说话能力的人恢复沟通，但在这种方法应用于临床环境之前，仍存在一些重大挑战。第一个挑战与性能有关：解码性能仍然不完善。第二个挑战更实际，因为MEG要求受试者在一个有磁屏蔽的房间里保持静止。最后，虽然这项研究是在健康的志愿者身上完成的，但未来的工作还需要探索它如何能让脑损伤患者受益。
利用AI理解大脑如何形成语言
第二项研究旨在理解人类大脑中协调语言产生的神经机制。研究说话时的大脑对神经科学来说一直是极具挑战性的，部分原因是一个简单的技术问题：嘴巴和舌头的移动严重破坏了神经成像信号。
为了探索大脑如何将思想转化为复杂的运动动作序列，研究人员使用AI来帮助解释参与者键入句子时的脑磁图信号。通过每秒拍摄1000张大脑快照，我们可以精确定位思想转化为单词、音节甚至单个字母的精确时刻。我们的研究表明，大脑产生一系列表征，从最抽象的表征——句子的意思——开始，逐步将它们转化为无数的动作，比如手指在键盘上的实际运动。
重要的是，这项研究还揭示了大脑是如何连贯、同时地表达连续的言语和动作的。我们的研究结果表明，大脑使用了一种“动态神经编码”——一种特殊的神经机制，它将连续的表征连接起来，同时在很长一段时间内保持每个表征。
破解语言的神经代码仍然是人工智能和神经科学的主要挑战之一。语言能力是人类所特有的，它赋予了我们推理、学习和积累知识的能力，这是地球上其他动物所不具备的。因此，理解其神经结构和计算原理是开发高级机器智能(AMI)的重要途径。
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