人工智慧解讀腦部活動！最新發現及應用展望

目錄:

1. 背景介紹
2. 神經科學研究方法 2.1 功能性磁振造影 (fMRI) 2.2 腦電圖 (EEG) 2.3 神經元介面技術 (Neuralink)
3. 腦部活動解讀的新進展 3.1 辨識詞彙概念的腦部模式 3.2 辨識視覺刺激的腦部活動 3.3 轉換腦部活動為語音和文字
4. 腦-電腦介面的技術限制與挑戰 4.1 訊號分析的技術限制 4.2 非侵入式腦部測量技術的發展
5. 腦-電腦介面的未來展望 5.1 應用範疇和潛在益處 5.2 倫理與隱私考量
6. 結論
7. FAQ

👉背景介紹

人類溝通的方式通常是透過肢體語言、語言或書面文字來傳達思想和資訊，但有時候如果我們能直接從大腦中進行溝通，對於交流和與電腦互動來說將非常有用。那麼，這項技術目前發展到什麼程度了？它的工作原理是什麼？未來又有什麼發展趨勢？今天我們就來談談這些問題。

👉神經科學研究方法

科學家目前使用兩種方法來研究大腦內部的活動。一種方法是使用功能性磁振造影 (fMRI)，另一種方法則是使用電極進行腦電圖 (EEG) 測量。

2.1 功能性磁振造影 (fMRI)

功能性磁振造影是通過檢測大腦中的血液流動情況，以了解不同腦區的活動狀態。血流量與神經活動有關，因此 fMRI 可以告訴我們在特定任務或活動中，大腦的哪些區域被激活。然而，fMRI 需要被測試者在大型機器中保持靜止，這不僅昂貴，而且需要一定時間進行測量，因此其時間解析度通常只有幾秒，對於快速和臨時的過程並不十分適用。

2.2 腦電圖 (EEG)

腦電圖測量的是在頭部皮膚上放置的電極檢測到的微小電流。這種方法的時間解析度更高，但對於信號來源的定位較為粗略。有一種更好的方法是在大腦表面直接放置電極，但這需要進行手術。

2.3 神經元介面技術 (Neuralink)

埃隆·馬斯克提出的 "Neuralink" 項目計劃，是希望將電極植入大腦，讓人們能夠直接與電腦進行交流。然而，如果需要在他人頭部鑽孔，研究項目很難獲得批准，因此大部分的研究目前仍使用 fMRI 或那些因為其他原因而具有鑽孔的人。

👉腦部活動解讀的新進展

最近的研究取得了一些對於解讀大腦活動的新的重要發現。

3.1 辨識詞彙概念的腦部模式

卡內基梅隆大學等美國大學的研究人員進行了一系列有趣的實驗，使用 fMRI 和人工智能軟件來辨識腦部活動與詞彙概念的相關性。他們將受試者放入 MRI 機器中，讓他們在屏幕上看到一個詞彙，然後要求受試者想像與該詞相關的概念。研究人員將 10 名受測者的腦部掃描數據與他們被提示的詞彙交給人工智能軟件，軟件根據腦部活動模式推測第 11 名被試者在純腦部掃描數據下所想的詞彙。該軟件的準確率達到了百分之七十五左右，這證明了這個方法的可行性。同時研究人員也發現，腦部在對詞彙概念編碼時，並不完全依賴於詞彙本身，而是賦予了詞彙不同的屬性。他們發現了三種這樣的屬性：與吃有關、與居住有關以及與身體物體互動有關。

3.2 辨識視覺刺激的腦部活動

另一個 2019 年的研究利用了 fMRI 的方法，要求受試者想像不同的動物，並且發現大腦會通過屬性（如大小、智力和棲息地）對它們進行分類。這與之前的研究一致，進一步驗證了大腦在識別概念時，使用屬性組合編碼的基本機制。

3.3 轉換腦部活動為語音和文字

在對於轉換腦部活動為語音和文字的研究中， UCSF 的研究人員在 2019 年發表了一篇有關將腦部活動直接轉譯為語音的論文。他們與患有癲癇的病人合作，這些病人已經在他們的大腦表面植入了電極作為治療措施。研究人員尋找與說話聲音相對應的運動信號，如舌頭、下巴、嘴唇等。然後，他們利用人工智能來將大腦信號轉換為語音。研究結果顯示，腦部信號解碼需要幾週的時間才能達到良好的質量，所以這在實際應用中沒有太大用處。但最近的一項研究取得了重要進展，不再僅關注於聲音相關運動，而是關注包括書寫在內的運動。研究對象是一位頸部以下癱瘓的人，他已經在大腦中植入了電極。研究人員要求他想像寫下字母表的字母，並以此訓練了一個人工智能軟件。在之後的實驗中，當被試者想像書寫整個句子時，該人工智能軟件能夠實時重建出文字內容。這使這位癱瘓的人的書寫速度達到約每分鐘 90 個字符，與健全人使用短信的速度相當。

👉腦-電腦介面的技術限制與挑戰

研究過程中發現了一些關於腦-電腦介面技術的技術限制和挑戰。

4.1 訊號分析的技術限制

目前腦部活動解碼的技術受到一些限制，如解碼速度和精準度。雖然 fMRI 技術有較高的空間解析度，但時間解析度有限；而腦電圖技術則時間解析度高，但對信號來源的定位較差。研究人員正在探索結合不同非侵入式測量方法（如電極、超聲和光學）以提高腦部活動解析度的可能性。

4.2 非侵入式腦部測量技術的發展

NASA 正在開發一種紅外線技術來監測腦部活動，該技術需要使用者戴上傳感器以非侵入式地進行測量。還有一些科學家團隊正在探索結合不同非侵入式測量方法的可能性。美國軍方投入了 1.04 億美元用於「下一代非侵入式腦神經技術計劃」(Next-generation Nonsurgical Neurotechnology Program) ，目標是控制军事無人機。

👉腦-電腦介面的未來展望

腦-電腦介面技術在未來有著廣泛的應用和潛在益處，但也面臨一些挑戰。

5.1 應用範疇和潛在益處

腦-電腦介面技術的潛在應用範圍包括醫療領域、輔助通信和交流、計算和娛樂。例如，對於行動不便的人群，可以通過腦-電腦介面技術實現腦部信號控制機械假肢或輔助生活用品。此外，腦-電腦介面技術還可以使病人用腦部信號控制電腦螢幕和其他數位裝置，從而提升與外界的交互能力。

5.2 倫理與隱私考量

腦-電腦介面技術引發了一些倫理和隱私問題，例如個人思想和隱私的保護，以及關於這項技術是否能夠被濫用的問題。這些問題需要更深入的研究和討論。

👉結論

腦-電腦介面技術的發展讓我們目睹了人類發展史上的一個重要時刻，人們開始意識到意識思想並非超越科學的範疇。這也使得我們能夠開發出更多幫助思想轉化為行動的技術。我們對這個領域的發展充滿期待，並將會定期向您更新。

👉FAQ

Q: 為什麼功能性磁振造影 (fMRI) 需要人們躺在大型機器中？ A: fMRI 測量血液流動情況與神經活動的相關性，因此需要人們保持靜止以獲得準確的測量結果。此外，fMRI 機器的尺寸較大，這也是一個限制。

Q: 腦-電腦介面技術有哪些應用？ A: 腦-電腦介面技術可以應用於醫療領域，輔助通信和交流，計算和娛樂等領域。例如，可以通過腦-電腦介面技術實現腦部信號控制機械假肢或輔助生活用品。

Q: 腦-電腦介面技術存在哪些倫理和隱私問題？ A: 腦-電腦介面技術引發了一些倫理和隱私問題，例如個人思想和隱私的保護，以及關於這項技術是否能夠被濫用的問題。這些問題需要更深入的研究和討論。

Q: 目前的腦-電腦介面技術存在哪些限制？ A: 目前的腦-電腦介面技術存在一些限制，如解碼速度和精準度等。科學家們正在努力改善技術，以提高腦部活動解析度和準確性。