人工智能读心术！(3)

最后，加州大学旧金山分校的神经外科医生Edward Chang和他的团队根据由三名癫痫患者大声朗读语音引起的、从语言及运动区域捕获的大脑活动，重建了整个句子。
在线上测试中，有166人听懂了其中一个句子，并从10项文字选项中进行选择。超过80％的情况下模型都能够正确识别句子。研究人员还进一步改进了模型：他们使用它根据人类的唇语来重新创建句子。Herff说，这是一项重要的结果——“离我们所有人都设想到的‘语言修复’更近了一步。”
然而，“我们真正想知道的是当患者不能说话时，（这些方法）将能够如何起作用”，加州圣地亚哥州立大学研究语言生成的神经科学家Stephanie Riès说。
一个人默默说话或在自己脑中听到自己声音时的信号，与真正说话或听到某些内容时产生的信号并不是完全相同的。如果没有外部声音来匹配大脑活动，计算机甚至可能连理清内部语音开始与结束位置这种任务都很难完成。
奥尔巴尼纽约州卫生部国家自适应神经技术中心的神经工程师Gerwin Schalk说，解码大脑中的演讲将需要“科学大跃进”：“根本不清楚如何做到这一点。”
Herff说，有一种可能的方法，是向大脑-计算机交互界面的用户提供反馈：如果他们能够实时听到计算机的语音解释，他们可能能够即时调整他们的想法以获得理想结果。
通过对用户和神经网络的充分训练，大脑和计算机可能最终能达成一致。
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https://www.sciencemag.org/news/2019/01/artificial-intelligence-turns-brain-activity-speech?fbclid=IwAR0bYvZRQQArCULCmbmboMNUDOw9lONPiJGObWagma6tDNuNQIl5oHhHKw4