AI读取大脑信号转成文本，Meta公开脑波打字研究成果

早在2017年，Facebook（2021年公司更名Meta）发布一项脑波打字的研究计划，让人通过脑机界面直接从大脑输入文本，速度可比手机打字快约5倍，这项研究发展至今有何成果？

Meta投入超过200万美元，打造如同一顶半吨重的巨型头盔，从头外部读取脑波，分析人们打字时的大脑，从思考就能判断人们想按下哪些按钮，不同于大脑植入特殊芯片。

这项研究使用脑磁波仪收集大脑皮质神经元放电时产生的信号，设备又大又重又昂贵，而且必须在隐蔽的空间操作，因为地球磁场比大脑磁场更强，于是需在特殊环境才能执行，可想而知设备无法离开实验室。

现阶段试验一旦受试者移动头部，来自大脑信号就会消失，为此研究团队感到困难重重，声称这套系统绝对不是为了商业开发，也无法成为商业产品。

“试图理解人类大脑的精确结构或原理，可能有助于机器智能的发展”，Meta Brain&AI研究团队负责人Jean-Rémi King认为值得深入探索。

Two new studies from our team we're particularly happy about
Study 1: Brain-to-Text Decoding
Study 2: From Thought to Action
— Jean-Rémi King (@JeanRemiKing)February 7, 2025

Meta公开脑波打字现阶段研究成果。

研究试验是在西班牙巴斯克认知、大脑、语言中心（Basque Center on Cognition, Brain and Language）进行，有35名志愿受试者参与。每人使用脑磁波仪大约20个小时输入处理器执行指令之类的短语，同时将他们的大脑信号输入深度学习系统，Meta称之为Brain2Qwerty模型，对照键盘上的字母布局。

训练Brain2Qwerty目的是为找出哪些大脑信号代表受试者正在输入字母a、b、c至z。受试者输入几千个字母后，这套系统可以猜测这个人实际想要采取什么行动。

Meta研究报告指出，平均错误率约为32%，也就是说大约每3个字母就有1个错误。尽管如此，Meta认为这是目前使用全字母键盘且从头外部收集信号最准确的结果。

破解语言的神经准则仍然是AI和神经科学的一大挑战，Meta仍愿意为此投入研究心力，期望未来帮助失去说话能力如脑损伤患者对外沟通。

（首图来源：视频截屏）