澳洲一大學發表重要研究成果,利用腦部訊號解碼幫助無法說話的病患表達訊息。
據《每日郵報》報導,澳洲悉尼科技大學的研究團隊發表了一項重要研究成果,旨在幫助中風或癱瘓等無法說話的病患。這項技術利用腦部訊號解碼,讓患者可以透過思考來傳達訊息。研究團隊展示了一段影片,當中一名受試者戴著充滿電極的頭盔,觀看前方的螢幕上顯示的句子。受試者在大腦中思考該句子,AI模型則解析腦部訊號,試圖重組句子。令人驚訝的是,解析的結果幾乎完全正確。
Scientists develop world's first 'mind-reading helmet' that translates brainwaves into words https://t.co/lkMdZfGlFp pic.twitter.com/5JVlGZNXaQ
— Daily Mail Online (@MailOnline) December 12, 2023
影片中的一個例子是讓受試者思考著「午安,希望你今天過得很好,我想要先來杯卡布奇諾,濃縮要加倍。」AI解讀後轉譯成「午,你好?卡布奇諾,加倍,濃縮。」這樣的成果令人驚歎。過去的腦部訊號研究通常需要透過手術植入電極到大腦內或使用昂貴的磁振造影技術,限制了技術的應用範圍和可行性。
Scientists develop world's first 'mind-reading helmet' that translates brainwaves into words | https://t.co/AL7uSaWueJ pic.twitter.com/NGqzSPmnE7
— Matt Davio (@MissTrade) December 13, 2023
研究團隊的第一作者林敬騰表示,這項研究是將腦部訊號轉換為語言的一大突破,具有重大意義。目前AI的準確率約為40%,但研究團隊將持續改進AI模型,並力求將準確率提高至90%。研究團隊希望未來這項創新的發現不僅能夠幫助病患,還能在其他領域得到應用,例如直接用意念控制機械手臂或機器人,實現科幻電影中的場景。
然而,腦機介面技術仍然面臨一些挑戰。腦部訊號的解讀和轉譯涉及複雜的算法和模型,需要進一步改進和優化,以提高準確性和可靠性。此外,每個人的腦部活動模式都是獨特的,因此需要個人化和適應性的訓練和校準。
儘管如此,腦機介面技術具有巨大的潛力。它可能在醫療、輔助技術和機器人控制等領域得到應用,為那些受限於身體功能的人們提供更多自主性和改善生活質量的機會。當然,同時也需要嚴肅考慮和解決相關的倫理和隱私問題,例如腦部活動的保密性和資訊安全性。