在第二次世界大戰期間，密碼學家透過利用加密資訊中已知的語言模式，破解了德國的恩尼格瑪密碼。英國計算機科學家艾倫·圖靈和他的同事利用某些字母和單詞的預期頻率和分佈，找到了將亂碼翻譯成明文的關鍵。現在，研究人員正在借鑑密碼學領域的技術，將大腦訊號轉化為肢體動作。
許多人類動作，如行走或伸手，都遵循可預測的模式。考慮到這一點，佐治亞理工學院和埃默裡大學的神經科學家伊娃·戴爾開發了一種受密碼學啟發的神經解碼策略。她和她的同事去年 12 月在《自然生物醫學工程》雜誌上發表了他們的研究結果。
“我之前聽說過這種方法，但這是最早發表的研究之一，”芝加哥大學的神經科學家尼古拉斯·哈佐普洛斯說，他沒有參與這項工作。“這非常新穎。”
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現有的腦機介面，例如那些控制某些假肢的介面，通常使用稱為監督解碼器的演算法。這些演算法依賴於同時記錄神經活動和瞬間的運動細節，包括肢體位置和速度——這是一個耗時、費力的過程。然後，這些資訊被用於訓練解碼器，將神經模式轉化為相應的運動。用密碼學術語來說，這就像將一些已經解密的訊息與其加密版本進行比較，以逆向工程金鑰。
相比之下，戴爾的團隊試圖僅使用“加密資訊”（神經活動）和對某些運動中出現的模式的一般理解來預測運動。科學家們訓練了三隻獼猴，讓它們使用手臂或手腕的運動來引導游標到達螢幕上的多個目標。與此同時，植入的電極記錄了每隻猴子運動皮層（控制運動的大腦區域）中約 100 個神經元的訊號。然後，研究人員測試了大量計算模型，以找到最能將神經活動中隱藏的模式對映到他們在動物運動中看到的模式的模型。
當研究人員使用他們最好的模型來解碼單個試驗中的神經活動時，他們可以預測獼猴在這些試驗中的實際運動，其效果與一些基本的監督解碼器相當。“這是一個非常酷的結果，”加州大學洛杉磯分校的計算神經科學家喬納森·高說，他沒有參與這項研究。
戴爾稱她的工作為概念驗證，並指出在該技術得到廣泛應用之前，還需要做更多的工作。“與最先進的解碼器相比，這還不是一種有競爭力的技術，”她說。“我們只是觸及了皮毛。”