當您移動、感知、說話或做幾乎任何事情時，您的大腦都會產生特定的相應電活動模式。幾十年來，科學家們一直在透過機器執行這些脈衝，以更好地瞭解腦部疾病並幫助殘疾人士。正在開發中的腦機介面 (BCI) 可以恢復一些癱瘓患者的運動能力，研究人員正在研究用於治療神經和精神疾病的 BCI。
然而，BCI 的下一個前沿領域可能是更像編寫簡訊。發表在《自然》雜誌上的一項新研究描述了一種腦植入裝置，可以讓肢體運動障礙的人僅用意念建立文字，無需雙手。
在他們的研究中，研究人員將人工智慧軟體與植入一名全身癱瘓男子大腦中的電極結合起來。他被要求想象自己用手寫字，BCI 將他想象的字母和單詞轉換成電腦螢幕上的文字。這種技術有可能使全球數百萬因肢體或聲帶肌肉受損而無法打字或說話的人受益。
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該研究的共同資深作者、斯坦福大學的克里希納·V·舍諾伊之前的研究曾幫助分析與言語相關的神經模式。他的軟體還解碼了想象的手臂運動，以便癱瘓患者可以移動螢幕上的游標鍵盤來選擇和輸入字母。但這項技術只能讓人每分鐘生成 40 個字元，遠低於平均鍵盤打字速度（大約 190 個字元）。研究人員的新工作透過使用想象的手寫提高了通訊速度。他們的技術讓當時 65 歲的研究物件能夠以每分鐘 90 個字元的速度進行心理打字。這個速度接近大多數高階簡訊使用者的平均水平，他們通常可以在手機上以每分鐘約 115 個字元的速度打字。
該論文的主要作者、斯坦福大學神經修復轉化實驗室的研究科學家弗蘭克·威利特說：“這項工作可以幫助恢復嚴重癱瘓或‘閉鎖綜合徵’患者的溝通能力。” “它應該可以幫助人們表達自己和分享他們的想法；這非常令人興奮。”
研究參與者在 2007 年遭受脊髓損傷，失去了頸部以下的大部分運動能力。2016 年，斯坦福大學神經外科醫生、該論文的共同資深作者傑米·亨德森在該男子的大腦中植入了兩個小型 BCI 晶片。每個晶片都有 100 個電極來感知神經元活動。它們被植入控制手和手臂運動的運動皮層區域，讓研究人員能夠分析與書面語言相關的腦活動模式。
華盛頓大學生物工程師艾米·L·奧斯本（未參與這項研究）說：“這項研究是皮層內腦機介面的一項重要且明確的進步。” “其中一個顯而易見的原因是，他們在打字等具有挑戰性但重要的任務上取得了巨大的效能飛躍。這也是迄今為止利用機器學習（如預測語言模型）等成熟工具來改進 BCI 的最重要演示。”
托馬斯傑斐遜大學的神經學家米哈伊爾·D·塞魯亞（研究中風康復中的 BCI，但未參與這項新研究）對這項工作很感興趣。“我最初在 2019 年看到了這項研究的展示……我認為這很棒，”他說。“我認為這清楚地表明，可以從新皮質活動中解碼精細運動軌跡。”
塞魯亞補充說，他自己的研究可能與威利特的研究相結合，以幫助那些遭受腦外傷或中風的人。“我們已經證明，[中風後]可以解碼運動控制訊號，這意味著威利特開發的一些解碼方法可能適用於脊髓損傷患者以外的人，”他說。
然而，塞魯亞對這項新研究也有一個疑問，他說幾年前他就向威利特提出了這個疑問：雖然透過書寫字母恢復溝通很直觀，但這可能不是最有效的方法。
“為什麼不教這個人一種基於更簡單的基本手勢的新語言，類似於速記和絃或手語？” 塞魯亞問道。“這既可以提高溝通速度，又可以大大減少所需的腦力和注意力。”
目前，威利特專注於心理解碼更熟悉的溝通形式，他想重複打字實驗，讓更多癱瘓人士參與其中。他說，翻譯大腦對手寫的控制可能是恢復溝通技巧的重要第一步。但是，考慮到個人產生言語的速度比書寫或打字的速度快，解碼實際言語（透過分析某人打算說什麼）仍然是研究人員面臨的主要挑戰。
“以足夠的準確性和詞彙量解碼言語以使人們能夠進行一般對話一直是一個難題。信噪比要高得多，因此更難翻譯成計算機，”威利特說。“但我們現在很高興我們能夠非常準確地解碼手寫。每個字母都會引起非常不同的神經活動模式。”
至於文字和語音解碼技術何時可能向公眾開放，威利特持謹慎樂觀態度。“很難預測我們的方法何時會轉化為任何人都可以購買的真實裝置，”他說。“現在有一些公司正在研究可植入的 BCI 裝置，但你永遠不知道何時有人會成功地將其轉化。我們希望這會在幾年內實現，而不是幾十年！”