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能读懂你心里话的AI来了VRH,识别错误率低至3%

2020-04-10 06:33:03

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  能读懂你心里话的AI来了J5,识别错误率低至3%

  本报记者 刘园园

  最近V,美国加州大学旧金山分校的科研团队使用人工智能解码系统N5C,把人的脑电波转译成英文句子0W,最低平均错误率只有3%x0d。这项研究发表在5D《自然xk·神经科学rA3w》杂志上xoRu。

  参加实验的4名志愿者都是癫痫患者I3,他们由于治疗需要在大脑表面植入了数百个微电极gg。研究人员正是利用这些微电极阵列来记录其脑电波信号w,然后借助人工智能系统进行解码R3FtY。

  正确率胜过人工速记员

  论文显示lBhI,10年前d4ysA3,科学家首次从人类大脑信号中解码出语音iV7M,但是解码的精度和速度远低于自然语速9。

  低到什么程度呢ls?

  研究团队介绍k,迄今为止D,在直接从脑电波中解码语音的研究中7mrd,脑机接口系统仅限于解码单音节AoO,或在志愿者连续念出约100个单词的情况下gRYoC,只能正确解码不到40%的单词F8tB。

  为提升解码精确度,研究团队从机器翻译中获得启发ulr,训练了一种循环神经网络。研究中mF70g,4名志愿者被要求大声重复朗读30至50句话NW3。他们大脑外侧皮质上分布着大量微电极A3UjX,可以监测到相应的大脑神经活动1Xq。这些脑电波数据输入人工智能系统后diVe,先被编码成一串序列Pry,然后解码成相应的英文句子ByIRh。

  研究人员表示11O,这项研究展示了以高精度和自然语速来解码皮层脑电图uTqX。在对其中一个志愿者的脑电波解码任务中DO8,平均每句话只有3%需要纠正——低于专业人工速记员平均5%的错误率K。

  但研究团队也强调9hl,该研究涉及的句子量比较少794。ey“如果你尝试不使用这50个句子的数据集9xY,解码就会糟糕很多HO。Ii7”论文第一作者约瑟夫·马金接受媒体采访时说3q。

  展示AI解读神经信号的潜力

  ZZo“这项研究的创新之处在于,采用端到端的深度学习网络实现神经信号翻译4Ni,从工程角度展示了人工智能技术应用于神经信号解读的潜力vMcW。aLsR2”清华大学医学院神经工程实验室STc0e、清华大学人工智能研究院教授洪波在接受科技日报记者采访时评价说6。

  洪波分析sU,这项研究的难点在于两个方面1l。

  首先是采用了高密度微电极阵列K,间距4毫米Ze,多达256个电极fIY,覆盖大脑皮层表面的关键脑区qtxc,获取了足够的神经信息用于解码CK。这种电极在国内尚没有可用于临床的产品Szu。

  另外6tC,研究中深度循环神经网络的训练tXLR,除了采用时间轴上的卷积操作提高特征提取能力HTFtC,还把语音频谱特征也作为训练目标oevPi,大大降低了对神经数据量的需求CJ。

  0Y“脑机接口的一个核心难题是神经信息的解码和翻译M0,脑电信号噪声大5FfJ,背后的神经编码机制复杂未知u5m,这些都是挑战Up9e4。XIZlq”洪波认为6AHhD,以深度学习为代表的人工智能技术发展JWh,为脑机接口打开一条应对该挑战的新路径tb。

  不过dGx,在洪波看来z,人工智能与脑机接口结合Z,也带来新难题4lW:如何获得大量的训练数据pU?来自人脑的高精度神经数据通常只在临床条件下才能获得NadC,这会使神经网络训练陷入困境HTa。

  现实应用仍存技术障碍

  rq6“这项技术目前主要用于癫痫外科的临床SVN,帮助外科医生在切除癫痫病灶之前C6,确定关键的语言功能区n9ty。要让渐冻人EgNj8、高位截瘫等残疾患者用上这样的脑机接口2AXw2,还要继续解决长效电极和解码效率的问题XIbC。Yr2bY”洪波说lcqKOu。

  他认为0k1,相关技术在未来实际应用中RhAcG,仍然有很大的技术障碍avi,例如高密度的微电极阵列目前还无法长期植入39,难以作为未来脑机接口的标准电极F96i8。

  洪波团队也在和材料pmIsL、微电子以及临床团队合作IrE,开发可以长期植入的微创解决方案WP。他告诉记者qw1J,根本上说NnN6,人工智能应用于脑机接口x,关键门槛还是长期可靠的神经电极和清晰准确的神经解码规律ezJU。

  6Eh4g4“人们所期待的戴上脑电帽就能读出心里话JQ5,从科学和工程角度来看还有很远的距离EF。但脑科学和人工智能技术的结合3um,有可能加速这些探索和研发的进程8D。GJ”洪波说Tzl。

【编辑:郭泽华】

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