離腦波「打字」更近!Facebook成功拆解大腦想法,準確度破7成
離腦波「打字」更近!Facebook成功拆解大腦想法,準確度破7成
2019.07.31 | Facebook

2017年的F8開發者大會上,Facebook向觀眾述說一個科幻小說般的願景:不必動手敲打鍵盤,也不用張口吐露隻字片語,憑腦中所想,人們就能彼此溝通交流,速度甚至比打字更快。

這兩年來,Facebook一直在默默研究這項技術到底可不可行,並攜手舊金山加大(UCSF)神經科學團隊通力合作。如今他們正式發表研究進度,展示一種可即時讀取腦中單字、片語的腦機介面技術,再次宣稱當年所描繪的未來不是夢。

成功即時解碼大腦思緒,準確度比以往更高

實際上,倚靠腦中思緒對話早已是許多學者的研究標的,但絕大多數都是要求使用者透過虛擬鍵盤輸入單字,這種作法不僅效率不彰,適用範圍也顯得較為侷限。

今日發表在Nature Communications期刊上的研究中,由Facebook贊助的UCSF研究團隊,成功解碼受測者回答問題時的腦波反應,能即時將答案內容轉換成文字,呈現在電腦螢幕上。

當研究播放預先錄製的問題,例如「你喜歡聽什麼樂器?」時,受測者有可能會回答小提琴、鋼琴之類的答案,而問答過程的腦波運動會被記錄下來,用於訓練演算法。隨後當受測者再次回答時,系統便能透過腦波分辨是否在說話,並分析出語音內容。(咬走小七嘴邊32塊肉!全家開張台鐵門市

facebook Mark Chevillet
雖然目前實驗仍須透過植入電極執行,但研究總監 Mark Chevillet正帶領團隊攻克這道關卡。
圖/ Facebook

跟一般語音解碼研究不同的是,大多研究是藉由腦海中思考的聲音來做推測,因此系統會被發音近似的單字給混淆。本次研究中,UCSF團隊建構的系統會利用上下文加強推測準確度。舉例來說,當系統推測問題是「你喜歡什麼音樂」時,那答案就會是金屬(Metal)而非勳章(Medal)。

UCSF神經外科醫生愛德華·張(Edward Chang)表示,此種作法能大大提升系統判斷的準確度。原先研究團隊預估準確度只會有7%至20%,然而這套系統卻展現61%至76%的成功率。同時,過去可能需要數週時間進行解碼,現在可以做到即時翻譯。

目前研究仍在非常初步的階段,能辨識的詞彙、片語十分有限,受測者只被詢問9種問題,並且只有24個答案選項。不過研究人員強調,進行中的計畫正著手朝更大量的詞彙、更低的錯誤率邁進。

把大腦連上AR眼鏡,現實、網路無縫接軌

腦機介面技術是眾多企業、研究人員致力鑽研的方向。本月中時,矽谷企業家伊隆.馬斯克創辦的生技企業Neuralink首度曝光研究進展,並聲稱最快明年就能人體實驗,期望能在醫療上發揮作用,幫助行動不便的患者重掌自由。(生化腦技術曝光!馬斯克的Neuralink直播發表串聯關鍵,最快明年人體實驗

但Facebook對這項技術的研究,並不打算侷限在醫療用途,有計劃拓展至消費層面的願景,他們希望能結合AR眼鏡,為消費者帶來前所未有的體驗。

試想有一天,當前手機的所有功能都納入AR眼鏡之中,你可以隨時隨地使用這些便利服務,和親朋好友線上相聚,不必動一根手指頭,甚至在音樂會途中也能無聲和人交談,這種超越外部干擾、地理限制以及身體障礙的技術,就是Facebook想像中AR眼鏡的終極樣貌。

在實現這個藍圖前,還有一個前提步驟,那就是突破腦機介面需要植入電極的限制,否則這項技術很長一段時間都不可能走出醫療範疇。目前Facebook進行的實驗,依舊需要受測者在腦中先行植入晶片。

Facebook Reality Labs研究總監馬克.舍維萊(Mark Chevillet)表示,「現在人們已能利用腦機介面餵自己吃飯、牽起家人的手,甚至在模擬器中駕駛飛機,但依舊還是得依靠植入電極,還沒有其他方法能辦到。」Facebook研究團隊的長期目標,便是攻克這道難關。

為了達成這項任務,目前Facebook Reality Labs正在開發一種紅外線頭盔,可以檢測大腦內氧氣含量的變化,非侵入式間接得知大腦運動,就像是能檢測血壓、血氧、脈搏的智慧手錶一樣。

facebook wearable brain-computer interface device
目前紅外線頭盔仍然厚重、不可靠,但Facebook相信它潛力無窮,將是未來打造非侵入式腦機介面的重要管道。
圖/ Facebook

這套裝置還在起步階段,Facebook認為,可能至少得10年後才有商用的可能性,但相信該技術擁有足夠的潛力。雖然間接檢測較不準確,可能無法解碼一句完整的句子,不過足以辨識特定的指令,例如「選擇」、「刪除」等等。

Facebook認為,AR技術能夠讓資訊無縫地嵌入現實世界,你在搜尋任何有用資訊時,也不會錯過身邊的一舉一動,無須當低頭族。這樣充滿魅力的願景下,腦機介面就是打造可全天候穿戴的AR裝置,一條極具可能性的道路。

責任編輯:陳映璇

資料來源:FacebookThe VergeIEEE Spectrum

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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