仅用脑信号预测答案？

这是一个挑战性的研究项目，其任务是将脑信号转换为单词，以防因疾病或键盘输入字母的影响而无法写字母而不是单词。在此过程中，位于加利福尼亚大学旧金山分校的研究团队开发了一种系统，该系统可以根据人脑信号预测已准备好的问题和答案，并以自然的对话速度进行交流。

该研究小组正在开发一种系统，该系统可使重度残疾人士更顺畅地进行交流。迄今为止，还没有辅助系统允许残疾人像对话一样在相同的时间单位内交换含义。这项由Facebook资助的研究是与三位癫痫患者合作进行的，他们均接受了神经外科手术治疗。为了确定手术前癫痫发作的部位，患者佩戴了一块电极贴片，可监测至少一周的大脑活动。这时，扫描了患者的大脑活动。

住院期间，患者听了9个问题，并从24个答案列表中选择答案。研究团队建立并训练了计算机模型，以匹配这些问答模式和大脑活动模式。结果，经过训练的模型几乎可以立即识别出只用大脑发出的没有声音的信号模式发出的问题，准确率达到76％，准确率达到61％。可以以文本形式显示患者要回答的内容，例如从大脑信号中确认答案的显示器。

在该实验中，大脑信号被用来回答患者最喜欢的音乐类型，并回答诸如室温是否冷或灯光是亮还是暗的问题。它仅以相当有限的词汇量来实现，但是在将来，它有望扩大翻译的准确性和广度。

这项研究是朝着建立使残疾人能够顺利交流的系统迈出的一大步，但仍有许多任务要做。该软件需要改进，并且应该能够将大脑信号转换为语音和文本。

另一个任务是阅读仅在您脑海中说出的句子。该实验使用脑信号输入来移动嘴唇，舌头和下巴以阅读受试者想要说的单词，但是某些受伤或神经系统疾病可能无法检测到足够的脑信号。为了针对更广泛的残疾人，有必要开发一种方法来检测大脑中的句子。

但是，搜索和阅读大脑中想到的单词可能会揭示您不希望其他人知道的内部信息，这引发了道德问题。研究小组表示，尽管在技术上可行，但他们对培养阅读大脑中想到的单词的技能不感兴趣。另一方面，如果有一个想要交流但患有残疾的患者，医生和科学家认为他们有责任恢复人类与他人交流的基本能力。相关信息可以在这里找到。