两项新研究表明，元研究的科学家使用人工智能（AI）和非侵入性脑部扫描来解开思想如何转化为打字句子。
在一项研究中，科学家开发了一种AI模型解码的大脑信号复制志愿者键入的句子。在第二项研究，同一研究人员使用AI来绘制大脑实际产生语言的方式，将思想变成打字句子。
科学家说，这些发现可能有一天可以支持无创的脑部计算机界面，该界面可以帮助患有脑部病变或伤害的人进行交流。
“这是解码的真正一步，尤其是在无创解码的情况下，”亚历山大·赫斯（Alexander Huth）不参与研究的德克萨斯大学奥斯汀分校的计算神经科学家告诉Live Science。
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使用类似解码技术的脑部计算机界面已植入失去交流能力的人的大脑中，但新研究可以支持通往可穿戴设备的潜在途径。
在第一项研究中，研究人员使用了一种称为磁脑摄影（MEG）的技术，该技术测量了由大脑中电脉冲产生的磁场来跟踪神经活动，而参与者则输入句子。然后，他们训练了AI语言模型来解码大脑信号并从MEG数据中复制句子。
该模型解码了参与者以68％精度输入的字母。经常发生的字母经常被正确解码，而较少通用的字母（如Z和K）的错误率更高。当模型犯错时，它倾向于替换Qwerty键盘上物理上接近目标字母的字符，这表明该模型使用大脑中的电机信号来预测参与者键入的字母。
该团队的第二项研究以这些结果为基础，以表明在人类类型时如何在大脑中产生语言。当每个参与者输入几句句子时，科学家每秒收集了1,000兆的快照。从这些快照中，他们解码了句子生产的不同阶段。
用AI解码您的想法
他们发现大脑首先生成有关句子的上下文和含义的信息，然后产生每个单词，音节和字母作为参与者类型的越来越细的表示。
作者在研究中写道：“这些结果证实了一个长期的预测，即语言生产需要将句子含义分层分解为逐渐较小的单位，最终控制运动动作。”
该团队发现，为防止表示一个单词或字母干扰下一个单词或字母，大脑使用“动态神经代码”将它们分开。该代码不断地转移在大脑的语言产生部分中表示每条信息的位置。
这使大脑可以将连续的字母，音节和单词链接在一起，同时在较长的时间内维护有关每个信息的信息。但是，MEG实验无法准确指出这些语言的大脑区域中的每一个。
综上所述，这两项尚未经过同行评审的研究可以帮助科学家设计无创设备，这些设备可以改善失去说话能力的人的沟通。
研究人员写道，尽管目前的设置太大且太敏感，无法在受控的实验室环境外正常工作，但MEG技术的进步可能打开了未来可穿戴设备的大门。
赫斯说：“我认为他们确实处于这里方法的最前沿。” “就可以从这些信号中撤出的内容而言，他们肯定会尽我们所能。”
