科学家翻译了内部独白。含义令人难以置信。

在阅读此故事时，您会学到什么：

• 世界各地的许多人，尤其是患有神经退行性疾病的人，都失去了有效沟通的能力。
• 一种开发的技术利用脑部计算机界面（BCI）和AI驱动的解码器可以通过准确地解释脑部运动皮层的神经活动来帮助无声声音。
• 未来的硬件改进和对大脑其他地区的探索可能会改善这种思维技术。

在过去的几年中，由联合导演弗兰克·威利特（Frank Willett）领导的斯坦福大学的神经假体转化实验室养成了习惯翻译不可翻译。

在2021年，该实验室揭示了一种大脑计算机界面（BCI），能够通过分析运动皮层中的神经活动来将尝试笔迹（在患有运动障碍的人）转化为语音。两年后，同一实验室与BCI一起展示了类似的壮举演讲。现在，斯坦福实验室似乎像发条一样，将事情进一步迈进了一步，避免了尝试手写和言语的需求，而是分析了内在独白的神经活动直接地。该（非正式）BCI三部曲的最后一部分的结果出版了在日记中细胞。

对于瘫痪的人来说，试图说话可能很疲劳，如果麻痹是部分的，它可以产生分心的声音和呼吸控制困难，威利特（Willett）是所有三项研究（包括最新一项）的合着者，在新闻声明中说。我们想知道BCI是否只能基于神经活动的工作想象语音，而不是尝试生产演讲

为了翻译这个想象中的演讲世界，威利特和他的团队依靠四个参与者在Brain2gate试验中一项最初设计的研究旨在为四肢统治者开发原理证明，以控制计算机光标和其他辅助设备，仅使用他们的思想。该研究使用最初植入参与者的多个64通道微电极阵列分析了运动皮层的神经活动大脑对于以前的审判。至少有两名志愿者（一名68岁的妇女和一个33岁的男人）被诊断出患有ALS，并且完全无法交流或无法移动其肌肉。

要求参与者进行语音尝试或思考简单的单词。然后，在另一项测试中，参与者听到或默默阅读了相同的单词。然后，团队可以绘制音素的演讲块，并通过人工智能解码器重建参与者的内在思想。威利特和他的团队发现，所产生的模式与2023年研究中未遂的语音信号的模式相似（尽管较不强劲）。他们还开发了在通常的语音中不常见的独特系统代码短语（即橙色您很高兴我没有说香蕉）可以打开和关闭BCI，以便由参与者自行决定私人。

我们发现我们可以解码这些信号威利特在一份新闻声明中说，足以证明原则的证明，尽管我们在尝试的言论中仍然不太好。”这使我们希望将来的系统能够仅通过内在的演讲来恢复流利，快速和舒适的言论。

在成为成熟的思维读者之前，该系统仍然有一段路要走。只有50个字词汇，BCI产生的错误率高达33％。

值得指出的是，植入BCI尚未广泛可用技术威利特在一份新闻声明中说，仍处于研究和测试的最早阶段。改进的硬件将使更多的神经元被记录，并且将是完全可植入和无线的，从而提高了BCIS的准确性，可靠性和易用性。

威利特还说，未来的研究将探讨如何使解码过程更加准确，特别是通过探索大脑的区域，而不是运动皮层，包括与语言和听力。有了更好的科学，工程学和一点运气，科学可能有一天能够将通过事故或神经退行性疾病的人们恢复自己的声音。