17may18_XXXXXL56endian_科研最新_AI又17may18_XXXXXL56endian一突破，解码人类思想，脑损伤患者能实现“无障碍”交流了？

AI又17may18_XXXXXL56endian一突破，解码人类思想，脑损伤患者能实现“无障碍”交流了？_ZAKER新闻

马凯硕：当探讨美国国务卿安东尼·布林肯、财政部部长珍妮特·耶伦和气候问题特使约翰·克里的对华访问结果时，会出现一个悖论：一方面，它改变了一切；另一方面，它没有改变任何东西。

文 | 学术头条对人类而言，沟通至关重要。然而，全球有数以万计的人因脑损伤而无法实现正常交流。脑损伤是指脑组织的异常，可由神经系统疾病或创伤性脑损伤（TBI）引起，导致各种神经功能缺损。此前发表在《柳叶刀神经病学》的研究显示，2021 年全球有超过 30 亿人患有神经系统疾病，如中风、阿尔兹海默症、脑膜炎、癫痫和自闭症谱系障碍等。此外，全球每年也约有 6900 万人遭受着因道路交通事故等导致的创伤性脑损伤。能否 " 修复 " 损伤的大脑，对于改善人类的日常生活和工作至关重要，且意义重大。今天，Meta 公布了两项重磅研究，他们联合认知科学和神经科学顶尖研究机构巴斯克认知、大脑和语言中心（BCBL），采用非侵入式方法利用 AI 解码大脑语言、并进一步理解人类大脑如何形成语言。这两项突破性的研究成果也使得高级机器智能（Advanced Machine Intelligence, AMI）更加接近实现。据介绍，第一项研究成功地通过非侵入式方法解码了脑部活动中句子的生成，准确解码了多达 80% 的字符，也就是说可以完全通过大脑信号重建想表达的完整句子；第二项研究则详细介绍了 AI 如何帮助理解这些大脑信号，并阐明大脑如何有效地将思想转化为一连串的文字。这不仅有助于帮助无法沟通的患者恢复语言能力，也帮助科学家加深对大脑处理语言和认知过程的理解，推动精度更高、更安全可靠的脑机接口（BCI）的开发。从大脑活动到文本输出：依靠非侵入式方法解码目前的方法表明，可以通过神经假体向 AI 解码器输入指令信号来恢复交流。然而，当前的立体定向脑电图和皮层脑电图等侵入式脑记录技术需要神经外科干预，且难以推广，非侵入式方法又通常受到其记录信号的噪声复杂性的限制。在第一项研究中，Meta 团队提出了一种非侵入式方法来解码大脑活动中的句子生成，并在 35 名脑部状态健康的志愿者中证明了其有效性。他们训练了一个新的 AI 模型，可以解码来自脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）的句子，参与者则在 QWERTY 键盘上输入简短的句子。该 AI 模型可以解码参与者用 MEG 记录输入的多达 80% 的字符，平均字符错误率（CER）为 32% ，大大优于传统的 EEG（CER：67%）。对于表现最佳的参与者，该模型实现了 19% 的 CER，并且可以完美解码训练集之外的各种句子。具体实验设计如下：参与者坐在投影屏幕前，MEG 和 EEG 分别距离眼睛 100 厘米和 70 厘米，键盘放在一个稳定的平台上。M/EEG 传感器与键盘之间的距离为 70 厘米，确保参与者能以自然的姿势打字。每次实验包括三个步骤：阅读、等待、键入。图｜键入实验设计首先，准备好的句子在参与者面前的屏幕上逐词显示，以黑色大写字体呈现在 50% 灰色背景上，持续时间在 465 至 665 毫秒之间，单词之间没有间隔。其次，在每个句子的最后一个单词消失后，屏幕上会显示一个黑色的固定十字，持续 1.5 秒，参与者被要求在 1.5 秒内记住这个句子。当十字从屏幕上消失后，参与者开始凭记忆输入句子。在打字过程中，屏幕上不会显示任何字母，但有最低限度的视觉反馈，即每按一次键，屏幕中央的黑色小方块就顺时针旋转 10 度，有助于在不呈现按键输入的情况下发出成功按键的信号，从而确保参与者最小化眼球运动。参与者尽可能准确地键入句子，不使用空格纠错，同时将注意力集中在屏幕中央，使用大写字母且不带重音。每次测试包括 128 个不重复的陈述性句子（西班牙语），每句话包含 5 到 8 个单词，由定语、名词、形容词、介词和动词组成。在 EEG 中，参与者共输入了 4000 个句子和 146000 个字符；在 MEG 中，共输入了 5100 个句子和 193000 个字符。接下来，他们对深度学习架构 Brain2Qwerty 进行了训练，以解码这些 M/EEG 信号中的单个字符。Brain2Qwerty 则通过三个核心阶段从大脑活动中解码文本：（1）一个卷积模块（convolutional module），输入的是 500 毫秒窗口的 M/EEG 信号；（2）一个在句子层面上训练的 transformer 模块（3）一个预训练的语言模型，用来纠正 transformer 模块的输出。性能评估使用的是句子层面的 CER。图｜参与者输入与基于 MEG 解码的文本结果（标红为错误部分）他们评估了平均字符错误率，结果显示，Brain2Qwerty 在 MEG 和 EEG 上的错误率分别为 32 ± 0.6% 和 67 ± 1.5% ，反映了不同记录设备之间的巨大差异，表现最好和最差的 EEG 受试者在不同句子中的 CER 分别为 61 ± 2.0% 和 71 ± 2.3%，表现最好和最差的 MEG 受试者在各句子中的 CER 分别为 19 ± 1.1% 和 45 ± 1.2%。图｜解码表现较好的 EEG 和 MEG 文本对比，正确解码字符标为蓝色，错误为红色那么，相比于经典的基线架构，Brain2Qwerty 的性能如何呢？为了解决这个问题，他们用同样的方法训练了线性模型和 EEGNet（一种用于脑机接口技术的流行架构），并通过跨受试者的 Wilcoxon 检验比较了它们与 Brain2Qwerty 的解码性能。就 MEG 而言，EEGNet 在手误率（HER） ( p=0.008 ) 和 CER ( p

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编辑:李书诚

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据日本共同社报道，日本这次也派出陆上自卫队的水陆机动团和海上自卫队的“出云”号航母等参演，其中的重点课目是陆上自卫队首次在澳大利亚发射12式反舰导弹。此外，未来几天陆上自卫队还将参加两栖和防空演习，包括试射日本国产03式中程防空系统。“护身军刀2023”军演总监希尔准将表示，自卫队这次实弹射击对澳大利亚和日本来说是“互惠互利的演习”。“我认为这对他们来说是一个很好的机会，减少了在他们所在地区操作不同导弹系统的不确定性。我们很高兴能参与日本和澳大利亚之间互通的军事演习。”一名日本高级防务消息人士表示：“对于日本来说，在澳大利亚相对开放的空间而不是在日本拥挤且有争议的地区试射导弹很有意义。”