未来5年，用大脑和AI聊天！实现思维转化为文字的突破！

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未来5年，用大脑和AI聊天！实现思维转化为文字的突破！

创造想法到文字的能力的突破
大脑-计算机界面技术的发展与应用
大脑扫描技术在文字生成中的应用
非侵入式语言解码器的优势与应用
肯尼尔公司的技术与前景展望
马戏团GPT的人工智能在语言生成中的作用
大脑扫描技术的限制与挑战
未来发展趋势与展望
脑机接口技术的伦理与隐私考量
应用领域与前景展望

🧠 创造想法到文字的能力的突破

自从人类创造文字以来，想法转化为文字的过程一直是通过手动书写或者键盘输入完成的。然而，科技的发展正在改变这一切。一项来自奥斯汀大学的重要研究表明，在未来五年内，我们有望利用可穿戴的脑-计算机界面技术实现从想法到文字的转化。这一突破性研究引发了人们对未来技术发展的无限遐想。

🧠 大脑-计算机界面技术的发展与应用

在过去几十年间，大脑-计算机界面（BCI）技术取得了巨大的进展。从最初的侵入性手术到如今的非侵入性技术，BCI已经成为改善人类生活的潜在工具。与传统脑电图（EEG）相比，功能性磁共振成像（fMRI）可提供更准确、详细的大脑活动图像。

🧠 大脑扫描技术在文字生成中的应用

奥斯汀大学的研究通过使用fMRI机器对研究对象进行大脑扫描，根据扫描结果生成被观察对象听到或看到的文字内容。研究发现，大脑各个区域的活动会产生重复的信息，从而可以通过分析脑部区域的活动判断被观察者聆听或观看的内容。这一发现有望为未来设计BCI技术提供指导，使得BCI设备在想法转化为文字时更加高效、准确。

🧠 非侵入式语言解码器的优势与应用

很多之前的BCI研究都采用了侵入性手术，将电极植入大脑皮层以获取大脑信号。然而，非侵入式语言解码器的出现将使得BCI技术更广泛地应用于普通人群。这种技术利用人工神经网络模型结合人工智能算法，通过分析大脑语言区域的生物信号实现文字的生成。这意味着人们将能够通过单纯思考或者想象的方式将想法转化为文字，而不需要进行手动书写或键盘输入。

🧠 肯尼尔公司的技术与前景展望

肯尼尔（Kernel）公司是一家专注于开发BCI技术的创业公司，他们的头戴式设备可以实时监测大脑活动。虽然目前该设备的价格仍较高，但未来有望通过技术进步降低成本，使得更多人可以受益于这项技术。肯尼尔公司与奥斯汀大学的合作研究有望通过融合其AI技术，在不久的将来实现从想法到文字的转化。

🧠 马戏团GPT的人工智能在语言生成中的作用

奥斯汀大学的研究借鉴了马戏团GPT的人工智能技术。通过先让被试听16小时的讲故事录音，然后在大脑扫描实验中，人工智能技术能够根据脑部信号准确地还原被试听到的内容，甚至捕捉到大部分的细节。这表明人工智能技术在语言生成方面的能力令人震惊，并有望应用于未来的BCI设备中。

🧠 大脑扫描技术的限制与挑战

尽管大脑扫描技术在BCI领域的发展令人振奋，但仍存在一些限制和挑战。目前使用的fMRI设备造价昂贵，且设备体积庞大，限制了其应用范围。此外，大脑扫描结果的解读和分析需要复杂的算法和人工智能技术支持。解决这些问题，使得BCI技术更加便捷和准确仍然是未来的挑战。

🧠 未来发展趋势与展望

随着技术的不断进步，BCI技术有望实现更快速、准确的大脑信号解析和文字生成。预计在未来几年，BCI设备将会变得更加小巧、实用，并且价格也会逐渐降低，普及化程度将大大提高。这将极大地改变人们与技术的交互方式，从而带来更广阔的应用前景。

🧠 脑机接口技术的伦理与隐私考量

随着BCI技术的发展，人们对于伦理和隐私问题的关注也日益增加。特别是对于脑部活动的记录和解析可能涉及到个人思想和隐私的方面，如何确保数据安全和个人隐私的保护成为重要的问题。未来的发展需要在技术进步的同时，加强法律法规的制定和伦理道德的规范，以确保BCI技术的合理、安全和可持续发展。

🧠 应用领域与前景展望

BCI技术的广泛应用领域包括但不限于医疗健康、康复辅助、人机交互、教育和娱乐等领域。通过将想法直接转化为文字或指令，BCI技术将极大地方便残疾人士和特殊需求人群的生活。此外，BCI技术还有望改变人机交互方式，提供更智能、高效的用户体验。对于教育和娱乐领域，BCI技术将为人们带来全新的学习和娱乐方式，拓展人类的认知和体验。

🧠 结语

BCI技术从想法到文字的转化标志着人类科技的突破与进步。随着时间的推移，我们有理由期待这一领域的快速发展和广泛应用。BCI技术的未来将带来许多新的机遇和挑战，我们期待未来的发展和探索。让我们一同期待，并为之努力奋斗。

🧠 大脑思维转化为文字的突破

想像一下，坐在那里观看视频或听播客，然后一个可穿戴设备将你的脑部数据转化为所听内容的文字，并能够通过这个设备将你想说的话转化成文字，并几乎瞬间显示在屏幕上。奥斯汀大学的一项开创性研究揭示了我们如何利用可穿戴脑-计算机界面技术在未来五年内实现思维到文字的能力。通过非侵入性语言解码器，研究人员能够使用类似于Chat GPT的人工神经网络从大脑扫描中生成研究对象所观看或听到的内容的脚本。在研究结果中，这些信号在大脑中的发现代表了一种范式转变，这将影响我们设计可穿戴式脑-计算机界面技术以实现思维到文字和其他相关语言能力的方式。你好，欢迎来到Tech for Psych，我是你的医学博士朋友Dr. Cody Rall。当我看到这项研究时，它完全颠覆了我对于未来可穿戴脑-计算机界面技术能力的想象，我认为这项技术将在不久的将来实现。

这项研究的最令人惊叹之处在于研究人员能够利用非侵入性大脑扫描从感知的语音、想象的语音甚至是无声视频中生成文字，就像Chat GPT用于查询响应一样。虽然已经有一些将BCI植入到残疾人的运动皮层中以实现思维到语音的能力的案例，但非侵入性语言解码器的引入可能更广泛地被接受，并帮助人们通过思维与技术设备交互。通过分析大脑语言中心的生物信号，以获取这些实验结果，研究人员使用了价格约为300万美元且占用一半房间的功能性磁共振成像机器。但是，我已经在这个频道上多次展示过，未来几年将出现可以将fMRI能力变成可穿戴设备的技术，尤其是Kernel已经开发出了时间域功能性近红外光谱仪，它可以在整个大脑中每秒测量多次血液流动情况，与需要花费数百万美元且占用整个房间的MRI机器相比，可穿戴的Kernel头戴式设备目前的成本约为10万美元，计划在未来几年内大幅降低价格。将奥斯汀大学的语音生成人工智能与Kernel的头戴式设备结合起来，我认为在未来一年内有可能演示这些语言生成能力。此外，虽然Mendi的连续波fnirs用于神经反馈技术已经足够，但对于语言生成来说精度不够。尽管如此，Mendi显示，fnirs可以嵌入到一款价格约为几百美元的可穿戴设备中，我预计具有更好信噪比的传感器会随着时间的推移变得更加便宜。此外，请记住，Kernel传感器已经是模块化的，所以Kernel公司随时可能推出更小、更便宜的可穿戴设备。我相信Kernel公司实际上可以在一两年内复制这些结果。事实上，两年前，Kernel已经使用他们的OMEG（Meg耦合接口设备）展示了类似的能力，他们能够根据十个曲目中听出人们正在听哪一首歌。看起来OMEG太复杂无法制作成可穿戴设备的形式，所以他们现在专注于Kernel Flow，但我希望这些人工智能能力可以使得Kernel Flow能够产生与MRI机器类似的结果。我们每秒说出大约两个英文单词，但是血流上升和下降的时间约为10秒，这意味着每个MRI图像可能代表20个不同的单词，这就是为什么我们需要人工智能来解析单词序列并产生最佳的候选单词序列，这些候选单词序列是人工智能认为研究对象正在听或观看的内容。如你所想象的，这里有大量的数据复杂性，如果没有人工智能的支持，我们将无法进行这样的分析。正如OpenAI的Chat GPT3中所使用的那种人工智能技术的快速发展一样，我对于实现脑-计算机界面技术比很多人想象的要快的信心相当高。我们仍在寻找那个关键时刻，肯尼尔正在努力开发他们的Kernel Flow产品，我们还在等待OpenWater公司他们的超声波技术的进一步进展，这些技术的结合也有可能推动BCI技术的发展带来新的突破。目前，我将继续将这些技术用于大脑健康的诊断和神经反馈训练，但未来还有更多的应用即将到来。如果你想看我的访问Kernel总部的视频，请点击这里，我们将于未来展望中相见。