用AI對大腦放電來強化記憶——聽起來彷彿科幻片的場景，其實是正在進行的腦科學研究。
美國賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）心理學家卡哈納（Michael Kahana）帶領團隊研究，利用機器學習演算法判讀腦波，算準時機向特定腦區進行電脈衝刺激，據稱該技術可使記憶能力提升15%。相關成果剛發表於最新一期《自然通訊》（Nature Communications）。
該研究計畫是由美國國防部資助，目標開發能夠「修復主動記憶」（Restoring Active Memory）的神經科技，以幫助因腦傷產生記憶障礙的病人。
深入大腦進行電擊的「記憶增強術」
要精確觀測大腦活動，最好能直接深入顱內。不過，如果要為了科學研究，讓人打開腦袋、放入電極，恐怕沒人願意，研究倫理審查大概也不會通過。
於是研究人員找來了25位癲癇患者。這些病人因為治療癲癇需要，腦內已植入100至200個電極，用來監測癲癇相關的腦電波。研究人員便利用這些電極記錄高解析率的神經活動，也可透過電極對各腦區進行刺激。
研究人員過去實驗發現，刺激時間點會影響記憶的效果。先前方法要求受試者記憶螢幕出現的字詞，同時每個字顯示時都對大腦規律施放電脈衝。結果發現，只有在記憶功能不佳時，才有增強效果，記憶良好時反而產生反效果。因此無差別持續刺激並不是個好方法。
然而，腦波相當複雜，該如何判讀大腦記憶的活動情形、適時給予刺激？——這時AI就派上用場了。
用機器學習判讀腦波、精準放電
論文第一作者、賓大心理系的數據科學家埃茲亞特（Youssef Ezzyat）表示，新研究有兩方面革新：一是研發監測腦部活動的系統，可依據大腦活動即時觸發相應的刺激；另一方面則是具體找出新的刺激目標，即左腦外側顳葉皮質。
研究人員首先了解大腦進行記憶的腦波模式。受試者嘗試記憶螢幕上的單字時，研究團隊同時每秒從每個電極收集數千筆數據。接下來再測試患者的回憶，並訓練機器學習將數據與受試者記憶單詞的可能性相關聯，藉此針對特定受試者建立出記憶成功或失敗的大腦活動模式。如此一來，AI就能從電極活動預測記憶的情形。
接著再進行電刺激。受試者進行記憶測驗時，AI會即時分析腦活動狀態，如果預測受試者記憶不成功時，就會迅速刺激大腦，提高記憶功能。放出的刺激是安全範圍內的微量電脈衝，參與者並不會有感覺。這有點類似心律調節器，在心律不整、心跳過慢時會放電，只是調節的是更複雜的腦波。研究人員表示，從感測腦波到觸發刺激已可在幾百毫秒之內完成。
研究結果發現，這套系統平均提高患者15%的回憶能力。
四年的「修復主動記憶」研究計劃，目前結果逐漸接近目標，也就是開發可植入式的腦神經調節系統。研究人員相信，這種刺激療法可能有很大應用潛力，將來可望用於協助腦傷及阿茲海默症患者。