據外媒New Atlas報導，經過十多年的發展，加州大學舊金山分校的研究人員首次展示了一種將神經活動轉化為完整文字的大腦植入物。試驗的第一位參與者是一位30多歲的癱瘓男子，他現在只需思考“發聲”，就能“說出”50個單詞的詞彙量。

這項創新的新技術與之前為幫助癱瘓患者說話而設計的腦機接口不同。該設備不是讓人在屏幕上指揮光標來拼出單詞，而是跟踪控制發聲系統的區域的大腦活動。因此，儘管癱瘓的受試者可能失去了真正移動嘴巴和發聲的能力，他們的大腦仍然可以嘗試將這些獨特的信號發送到下巴和喉部等地方。

研究高級作者Edward Chang說：“通過’講話’，我們通常以非常高的速度交流信息，每分鐘可達150或200字。像我們在這裡所做的那樣，直接使用文字，有很大的優勢，因為它更接近於我們通常的說話方式。”

發表在《新英格蘭醫學雜誌》上的這項新研究描述了第一個測試這種實驗性植入物的人。該受試者15年前中風，只能通過在屏幕上用連接在棒球帽上的指針打出單詞來交流。研究人員成功開發出一種“言語神經假體”，使這位重度癱瘓的人能夠用句子進行交流。

研究人員通過手術將高密度電極陣列植入受試者的語言運動皮層上。然後，在幾個月的時間裡，大腦活動被記錄下來，將特定信號與50個單詞的詞彙聯繫起來。然後，定制的神經網絡模型被訓練成能夠識別大腦活動，並在思考時實時識別這些單詞。

這些早期測試表明，該男子用完整的句子回應了研究人員的詢問。諸如“你想喝水嗎？”這樣的問題之後，該男子的回答是：“不，我不渴。”

“我們很高興看到對各種有意義的句子的準確解碼，”這項新研究的主要作者David Moses說。“我們已經表明，以這種方式促進交流實際上是可能的，而且它有可能在對話環境中使用。”

這個最初的概念驗證測試並沒有提供閃電般的速度結果。植入物目前每分鐘可以解碼大約18個單詞。而且準確率中位數只有75%，所以還有很大的改進空間。

Moses說，算法的改進可以提高該設備的準確性和速度。一種“自動更正”功能被納入了這項早期測試中，顯示了該系統如何通過計算機學習和預測一個人的意思來改進。

隨著更多參與者的加入，該試驗將被擴大。研究人員還希望在該系統的詞彙量的基礎上，加快解碼語音的速度。

Edward表示：“據我們所知，這是第一次成功地展示了從癱瘓和不能說話的人的大腦活動中直接解碼完整的詞語。它顯示了通過利用大腦的自然語言機制來恢復交流的強大前景。”

這項新研究發表在《新英格蘭醫學雜誌》上。