Meta有一个用于大脑打字的AI，但它陷入了实验室

早在2017年，Facebook揭开了您可以仅通过思考就可以使用脑阅读帽子的帽子。首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）共享在那年的帖子中。

现在，自从更名为Meta以来，该公司实际上已经这样做了。除了重量半吨，耗资200万美元，并且不会离开实验室。

尽管如此，神经科学和AI研究人员在键入时还是通过思想来确定他们正在施压的钥匙时设法分析了人们的大脑，这还是很酷的。

该研究在公司发表的两篇论文中描述（这里和这里），以及博客文章，特别令人印象深刻，因为受试者的思想是使用磁扫描仪从头骨外部测量的，然后使用深神经网络进行处理。

``正如我们一次又一次看到的那样，深层神经网络与强大的数据配对时可以发现出色的见解。竭尽全力收集高质量的数据。

根据Metasâsâsâsâsâsâs和Ai研究团队负责人Jean-rã©Mi King的说法，该系统能够确定熟练的打字员在80％的时间内按了什么字母，准确性足够高，可以从大脑信号中重建完整的句子。

Facebook的原始寻求消费者脑阅读帽或头带遇到技术障碍，四年后，公司报废了这个想法。

但是元从未停止支持神经科学的基础研究，现在它是通往更强大AIS的重要途径像人类一样学习和理性。金说，他的团队总部位于巴黎，专门负责弄清人类脑的智力原理。

国王说，试图理解人脑的确切结构或原则可能是一种告知机器智力发展的方式。”

打字系统绝对不是商业产品，也不是成为商业产品。新研究中使用的磁脑扫描仪收集在皮质中产生的磁信号作为脑神经元火。但是它又大又昂贵，需要在屏蔽的房间中操作，因为地球的磁场比大脑中的磁场强。” 

诺曼将该设备比作倾斜的MRI机器，并悬挂在用户头顶上。

国王说，第二个受试者的头部移动，信号丢失了。他说，我们的努力根本不是为了产品。实际上，我的信息总是说我认为产品没有一条途径，因为这太难了。

打字项目是在西班牙的一个研究地点，巴斯克认知，大脑和语言中心的35名志愿者进行的。每个在扫描仪中花费了大约20个小时的时间，例如“ El procesador ejecuta lainstrucciãn”（处理器执行指令），而他们的大脑信号被馈入了一个深层学习系统，Meta正在称呼Brain2QWerty，以指称Brain2QWerty键盘上的字母布局。

该深度学习系统的工作是找出哪些大脑信号表示某人正在键入A，该A表示为Z，依此类推。最终，在看到一个单独的志愿者类型几千个字符之后，该模型可以猜测真正的人实际上是什么。 

在第一个预印本中，元研究人员报告说，三个字母中的平均错误率约为32％或几乎一个错误。尽管如此，根据META的说法，它的结果对于使用完整的字母键盘和颅骨外收集的信号来说是最准确的。

大脑阅读的研究一直在迅速发展，尽管最有效的方法使用植入大脑或直接在其表面上的电极。这些被称为侵入性脑电脑界面。尽管他们需要脑部手术，但它们可以非常准确地从小组神经元中收集电气信息。

例如，在2023年，一个从ALS失去声音的人能够说话通过连接到语音合成器的脑阅读软件。由埃隆·马斯克（Elon Musk）创立的Neuralink正在测试自己的大脑植入物，使人们对光标的控制瘫痪。

梅塔（Meta）表示，其自身的努力仍在对智力性质的基础研究方面保持注重。

这就是大磁扫描仪可以提供帮助的地方。即使对于患者而言，这是不实用的，并且没有测量单个神经元，但它可以立即广泛地看着整个大脑。” 

元科学家说，在第二次研究工作中，使用相同的键入数据，他们使用这种更广泛的观点来积累证据，表明大脑以自上而下的方式产生语言信息，并发出初始信号，以启动单独的信号单词，音节，最后输入字母。

诺曼说，核心主张是大脑结构语言产生。”诺曼说。这不是一个新想法，而是元报告强调了这些不同级别作为系统的相互作用方式。”诺曼说。

这些类型的见解最终可以塑造人造智能系统的设计。其中一些（例如聊天机器人）已经广泛依靠语言来处理信息和理性，就像人们一样。

国王说，语言已成为AI的基础。因此，允许大脑或任何系统获得此类能力的计算原理是这项工作的关键动机。

更正：Meta在其网站上发布了两篇论文，描述了其大脑效果。这个故事的较早版本错误地说它们已经出版在arxiv.org上。。.