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 by
陳建鈞
離腦波「打字」更近!Facebook成功拆解大腦想法,準確度破7成
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2年前,Facebook傳達一個用大腦每分鐘打100字的願景,至今Facebook仍持續鑽研這項任務,並距離該目標更近一步。

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

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。
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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。

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。
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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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