借助AI和大脑植入物，科学家帮助失语病人用“唇语”说话

加利福尼亚的科学家们利用电极和人工智能制造了一种可以将大脑信号转换成语言的装置。他们说，他们实验用的解码器最终可能会发展为一种大脑植入物，届时将能够为因中风、创伤性脑损伤、多发性硬化症和帕金森氏症等神经系统疾病而失声的人恢复说话的能力。

“这是一个令人兴奋的技术证明，原则上有了这种技术，我们应该可以为失声的病人建造一种临床可行的设备，”加州大学旧金山分校(University of California, San Francisco)神经外科教授、一篇描述该技术的论文的资深作者Edward Chang在一份声明中说。

在他们的研究中，Chang和他的合作者记录了5名癫痫患者(他们已经在治疗过程中植入了大脑植入物)大声朗读句子时的大脑活动，然后，一对神经网络——专门为识别模式而设计的人工智能算法——就会开始解码过程。它们首先使用大脑信号来预测发送到嘴唇、舌头、下巴和喉咙的指令来产生单词，第二步是把预测的动作转换成计算机合成的语音。

为了测试计算机生成语音的可理解性，科学家们让以英语为母语的人听这些句子，然后让他们从一堆单词中选择他们认为听到的单词。而转录正确率取决于这些听写员参照的单词数量，但平均而言，听写员能够正确识别70%的单词。当每个单词给定25个候选选项时，他们答对了69%的单词;当每个单词有50个候选选项时，人们答对了47%的单词。

其他科学家对这项研究表示赞赏，因为它关注的是产生语言所需的口腔运动，而不是特定的单词或声音。德国图宾根大学(University of Tubingen)脑机接口实验室的负责人安德尔·拉莫斯-穆吉亚尔德(Ander Ramos-Murguialday)在一封电子邮件中说，这种方法让他们进入了将思维转化为运动的丰富研究领域。

脑机接口可以将大脑信号转化为行动，比如在屏幕上移动光标，甚至驾驶无人机。此前，它们曾被用于帮助大脑瘫痪的患者——尽管速度只有每分钟8个单词(普通语音识别系统的速度约为每分钟150个单词)。

密歇根大学安娜堡分校大脑直接接口实验室(University of Michigan Direct Brain Interface Laboratory)主任简·哈金斯(Jane Huggins)没有参与这项研究，但她说，研究人员的方法还可以平息人们的担忧，即担心个人的私人想法有可能会被机器读出来。

她在一封电子邮件中说：“解码与嘴部运动有关的大脑信号的好处是只解码人们想说的话。因此，它将解码其他类型大脑活动时可能出现的隐私泄露风险降到了最低。”

但这种依赖嘴部运动的解码器到底能不能帮助那些最需要它的人?那些因为患上中风、肌萎缩侧索硬化症或其他疾病而无法移动嘴巴的人怎么办?

“这些结果的主要局限在于它们不能像现在一样应用于没有发音能力的患者身上，”拉莫斯-穆吉亚尔戴(Ramos-Murguialday)在电子邮件中说。换句话说，由于这项新研究的参与者都能正常说话，所以目前还不清楚这些算法将如何处理那些不能说话的人的大脑信号。

还有一个应用电极的问题。和许多脑机接口一样，实验解码器使用直接植入大脑的传感器。除非科学家们找到另一种方法，否则这就意味着植入解码器将需要先进行脑部手术。

尽管有这样的担忧，Ramos-Murgulalday仍然称这项工作是“非常有希望的一步”，在未来，有语言障碍的人可以很容易地进行实时交流。

加州大学旧金山分校的研究生、该研究的合著者乔什·夏蒂尔(Josh Chartier)也持有相同提供的观点。

他在一份声明中说：“现在，不能移动胳膊和腿的人已经学会用大脑控制机器人的肢体，而我们也希望有一天，有语言障碍的人能够通过这种大脑控制的人工声道重新学会说话。”