早在 2017 年，Meta(當(dāng)時(shí)名字還是 Facebook)就宣布了一項(xiàng)能夠通過意念發(fā)送信息的“Brain-reading Hat”計(jì)劃。公司首席執(zhí)行官扎克伯格當(dāng)年在一篇帖子中聲稱“我們正在開發(fā)一個(gè)新系統(tǒng)，可以讓你直接用意念打字。”

如今，Meta 實(shí)際上已經(jīng)開發(fā)出來了，只不過，這個(gè)設(shè)備重達(dá)半噸有余，造價(jià)超過 200 萬(wàn)美元，很難進(jìn)入尋常百姓家。

借助這個(gè)設(shè)備，Meta 的神經(jīng)科學(xué)和人工智能研究人員成功地在人們打字時(shí)分析他們的大腦活動(dòng)，僅憑思維就能判斷出他們按下了哪些鍵。時(shí)至今日，這聽起來仍然非?？苹谩?/p>

這項(xiàng)研究成果分別發(fā)表在兩篇論文和一篇博客文章中。研究過程簡(jiǎn)單來講，其實(shí)就是首先使用磁共振掃描儀從外部測(cè)量受試者的大腦活動(dòng)，然后通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。

Forest Neurotech 的創(chuàng)始人 Sumner Norman 雖然沒有參與這項(xiàng)研究，但他認(rèn)為，“正如我們一次又一次看到的那樣，當(dāng)與高質(zhì)量數(shù)據(jù)結(jié)合時(shí)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠揭示出驚人的見解。”他稱贊 Meta 為獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)“付出了巨大努力”。

Meta 的“Brain & AI”研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 Jean-Rémi King 表示，該系統(tǒng)能夠識(shí)別打字員所按鍵位的準(zhǔn)確率高達(dá) 80%，這一精度足以從大腦信號(hào)中重構(gòu)完整的句子。

然而，Meta 最初設(shè)想的這種消費(fèi)級(jí)“腦電帽”遇到了技術(shù)難題，最終公司放棄了這一想法。

但 Meta 從未停止對(duì)神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)研究的支持，并視其為通往更強(qiáng)大人工智能的重要途徑，這種人工智能可以像人類一樣學(xué)習(xí)和推理。在 Jean-Rémi King 看來，他們的任務(wù)是探索“智能的基本原理”，從人類大腦中汲取靈感。

“理解人腦的精確結(jié)構(gòu)或工作原理可能是為機(jī)器智能的發(fā)展提供信息的一種方式，而這也正是我們開展研究的出發(fā)點(diǎn)。”Jean-Rémi King 說道。

這種“意念打字”系統(tǒng)絕對(duì)不是一款商業(yè)產(chǎn)品，似乎也很難成為商業(yè)產(chǎn)品，它使用腦磁圖掃描儀收集大腦皮層神經(jīng)元活動(dòng)產(chǎn)生的磁場(chǎng)信號(hào)，設(shè)備龐大且昂貴，必須在屏蔽室內(nèi)操作，因?yàn)榈厍虻拇艌?chǎng)都比腦內(nèi)的磁場(chǎng)強(qiáng)一萬(wàn)億倍。

Sumner Norman 將該裝置比喻成一臺(tái)“側(cè)放并懸掛在用戶頭頂?shù)拇殴舱駫呙鑳x”。

除此之外，一旦受試者的頭部稍微移動(dòng)信號(hào)就會(huì)丟失。“我們的努力其實(shí)并不是針對(duì)產(chǎn)品開發(fā)。實(shí)際上，我一直強(qiáng)調(diào)這沒有可行的產(chǎn)業(yè)化路徑，因?yàn)樗y實(shí)現(xiàn)了。”Jean-Rémi King 表示。

這項(xiàng)“意念打字”研究在西班牙巴斯克認(rèn)知、大腦與語(yǔ)言中心開展，共有 35 名志愿者參與。每位參與者大約花費(fèi) 20 小時(shí)在掃描儀內(nèi)輸入短語(yǔ)，比如“el procesador ejecuta la instrucción”(處理器執(zhí)行指令)，同時(shí)他們的大腦信號(hào)被輸入到一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，Meta 將其稱為“Brain2Qwerty”(名稱參考了鍵盤上的字母布局)。

深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的任務(wù)是，識(shí)別哪些大腦信號(hào)代表按下了 a 鍵，哪些代表按下 z 鍵等等，以此類推。最終，模型在學(xué)習(xí)了志愿者輸入了數(shù)千個(gè)字符后，就可以預(yù)測(cè)出他按下的鍵是什么。

在一篇論文中，Meta 研究人員報(bào)告稱平均錯(cuò)誤率約為 32%，即預(yù)測(cè)的每三個(gè)字母中有一個(gè)是錯(cuò)的。盡管如此，Meta 聲稱這是迄今為止使用全字母鍵盤和顱外信號(hào)進(jìn)行“意念打字”最準(zhǔn)確的結(jié)果。

雖然腦信號(hào)讀取技術(shù)發(fā)展迅速，但最有效的方法還是通過植入大腦內(nèi)部或表面的電極實(shí)現(xiàn)的，這些被稱為“侵入式”腦機(jī)接口技術(shù)。然而，這項(xiàng)技術(shù)需要進(jìn)行開顱手術(shù)植入電極，進(jìn)而從少量神經(jīng)元中非常精準(zhǔn)地捕獲腦電信號(hào)。

例如，在 2023 年，一位因肌萎縮側(cè)索硬化癥而喪失語(yǔ)言能力的患者借助腦機(jī)接口，通過腦電波讀取軟件連接到語(yǔ)音合成器，重新獲得了語(yǔ)言能力。由馬斯克創(chuàng)立的 Neuralink 公司正在開展大腦植入裝置試驗(yàn)，可使癱瘓患者控制鼠標(biāo)光標(biāo)。

Meta 表示，他們繼續(xù)專注于對(duì)“智能本質(zhì)”的基礎(chǔ)研究。

在這里，大型磁共振掃描儀發(fā)揮了關(guān)鍵作用。雖然這種設(shè)備不適合日常使用，也無(wú)法單獨(dú)監(jiān)測(cè)每個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)，但它可以一次性全面觀測(cè)整個(gè)大腦的活動(dòng)。

在另一項(xiàng)研究中，Meta 的科學(xué)家們使用同樣的意念打字?jǐn)?shù)據(jù)從整體角度分析發(fā)現(xiàn)，大腦是以一種自上而下的方式生成語(yǔ)言信息的，首先產(chǎn)生一個(gè)句子的整體信號(hào)，接著分解為單詞、音節(jié)，最后才是具體的字母輸入。

“我們的核心發(fā)現(xiàn)是，大腦在生成語(yǔ)言時(shí)是具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的。”Sumner Norman 解釋道。其實(shí)，這并不是一個(gè)全新的概念，但 Meta 的研究更多的是揭示了“這些不同層級(jí)是如何作為一個(gè)系統(tǒng)協(xié)同工作的”。

這些研究成果可能會(huì)對(duì)未來的人工智能開發(fā)設(shè)計(jì)產(chǎn)生重要影響。例如，像聊天機(jī)器人這樣的人工智能系統(tǒng)已經(jīng)在很大程度上依賴語(yǔ)言進(jìn)行信息處理和邏輯推理，類似于人類的認(rèn)知過程。

“語(yǔ)言已成為現(xiàn)代人工智能的基礎(chǔ)。”Jean-Rémi King 指出，“因此，理解大腦或任何系統(tǒng)如何獲取這種語(yǔ)言處理能力是我們開展這項(xiàng)研究的主要原因。”