首页科技快讯人类的意念终于能实时转化成文字，但Facebook不打算继续了

人类的意念终于能实时转化成文字，但Facebook不打算继续了

来源：晰数塔互联网快讯时间：2021年07月16日 18:23

本文来自微信公众号“InfoQ”（ID:infoqchina），作者：燕珊、核子可乐，36氪经授权发布。

Facebook 宣布开源脑机接口软件 LabGraph，并将头戴式硬件原型分享给研究人员和其他同行，以帮助推进这一方向的探索。

Facebook 正在放弃对于脑机接口（Brain Computer Interface，简称 BCI）设备的研发，尽管近日其投资的一个相关研究项目有了实质性进展——能让患有严重失语症的人拥有“沟通能力”。

近年来，作为最前沿的技术之一，脑机接口领域的技术进展和商业化落地进展一直备受关注。但 Facebook 坦承，面向大众市场的消费级脑机接口仍然遥遥无期。与此同时，为了继续促进光学 BCI 在整个领域的发展，Facebook 宣布开放相关 BCI 软件 LabGraph 的源代码，并将头戴式硬件原型分享给研究人员和其他同行，以帮助推进这一方向的探索。

Facebook 的“读心术”

2017 年春季可能会是一段被载入史册的重要时期，当时多家大型科技企业相继发起“深入人心”的活动。首先是 Elon Musk（埃隆·马斯克）创立了脑机接口企业 Neuralink，表示正在研究如何将数千个电极植入至人类大脑当中。几天之后，Facebook 也加入了这项探索，媒体曝光 Facebook Reality Labs（FRL）旗下名为 Building 8 的秘密部门正尝试开发一款耳机或者头带，帮助用户用思维方式发送短信——输入速度可以达到每分钟 100 个单词。

根据计划，Facebook 希望让任何用户都能通过 VR 虚拟现实的方式享受这种不需要用到手的人机交互。前 DARPA 官员、时任 Building 8 硬件部门负责人的 Regina Dugan 当时兴奋地强调，“直接通过意念就能打字，听起来是不是相当奇妙？虽然难度极大，但我们获得的进展已经远超大家想象。”

不过如今看来，现实的进展并没有远超想象。在一篇博文中，Facebook 表示将停止该项目，转而将研究重点放在一款用于虚拟现实实验的手腕控制器上，这款控制器能够读取手臂的肌肉信号。该公司指出，“虽然我们对头戴式光学脑机接口的长期发展潜力仍有信心，但还是决定把精力集中在另外一种不同的神经接口之上，希望能够更快拿出可行的市场产品。”

最初，Facebook 的脑机接口（BCI）项目团队设定的长期目标是：开发一个无声、无创的语音接口，人们只需用意念去想希望说出的话语，就可以实现相应的文本输入操作。

去年才开始接手和领导“无声”语音识别项目、但最近开始转而研究 Facebook 平台选举话题管理的物理学家及神经科学家 Mark Chevillet 表示，“我们在技术层面获得了丰富的实践积累。因此我们可以自信地说，从消费级接口角度来评判，头戴式光学无声语音设备还有很长的发展道路要走，远比我们预想的要长。”

BCI 难以应用到消费级产品

Facebook 的畅想无疑是让“无声”语音项目与 VR 结合，毕竟早在 2014 年它就以 20 亿美元高价收购了 Oculus VR。Chevillet 表示，为了实现这个目标，Facebook 公司采取了双管齐下的推进方法。首先，他们需要确定意念到语音的接口是否可行。为此，Facebook 决定赞助加州大学旧金山分校的一项研究，由研究员 Edward Chang 尝试在人类大脑表面放置电极垫。

植入的电极能够从单一神经元处读取数据，这种被称为脑皮层电流描记法（简称 ECoG）的技术能够一次性对大量神经元进行测量。

这支研究团队最终取得了一系列令人惊讶的进展。根据《新英格兰医学杂志》上的报道，他们使用这些电极垫完成了实时语音解码。其中的研究对象是一位代号为“Bravo-1”的 36 岁男性，他由于严重中风而失去了正常的语言表达能力，只能勉强发出断断续续的咕哝声。在报告当中，研究员团队表示通过大脑表面的电极垫，Bravo-1 已经能够以每分钟 15 个单词的速度在计算机上表达语句。至于具体实现方式，他们会测试 Bravo-1 尝试进行默念时用于控制舌头及声道的运动皮层区域神经信号。

为了达成这样的结果，Chang 的团队给 Bravo-1 提供了 50 个常用词汇，每一个进行近万次默念，而后将患者的神经信号输入至深度学习模型。在训练模型将词汇与神经信号相匹配之后，该团队即可以 40% 的正确概率确定 Bravo-1 想要表达的词汇（远高于训练之初的 2%）。尽管如此，他的表达结果仍然充满了错误，例如把“嗨，你好吗？”理解成“黑，你吼吗？”

但科学家们决定添加一套语言模型来进一步提高性能，用于判断英语语境下哪些单词序列出现的几率更高。通过这次努力，准确率被提升至 75%。通过这种方法，系统已经能够将 Bravo-1 的表达“我稀饭我的护士”正确地调整为“我喜欢我的护士。”

但同样值得注意的是，英语这门语言共包含超过 17 万个单词，而一旦超出 Bravo-1 所掌握的词汇范畴，其性能也将直线下降。换句话说，这项技术虽然有望用于医疗援助，但与 Facebook 的最初预期仍然相去甚远。Chevillet 坦言，“在可预见的未来，这项技术应该能够实现临床辅助应用，而这跟 Facebook 的业务没什么关系。对于我们真正关注的消费级应用，目前的成果还远远不够。”

Facebook开发的漫射光学层析成像设备，使用光测量大脑中的血氧变化。

应用场景待拓展

技术发展的速度往往比应用和产品的落地要快得多。多年来，脑科学更多聚焦在基础理论探索阶段，一方面这是极为复杂的交叉性学科，另一方面该技术还未大量进入日常生活，缺乏足够市场支持。

而尽管脑机接口技术的发展面临诸多挑战，该领域还是吸引了不少科技巨头进场，除了 Facebook，Google、阿里巴巴、科大讯飞等公司也在相继布局。今年 4 月，马斯克的 Neuralink 公司宣布，能够让一只猕猴通过大脑活动来控制计算机，而无需通过手来操纵游戏杆。消息一出，脑机接口又再登上热点话题。

研究人员通过在猴子的大脑皮层区域接入 2000 多条细丝，在猴子与计算机交互的时候记录猴子大脑的神经元活动，并将这些神经元活动数据输入到“解码器算法”中，以观察并实时预测猴子的手部运动。虽然有不少业内专家认为 Neuralink 的一系列成果在脑机领域并没有什么创新，但这也侧面说明了人类对脑机接口始终充满好奇。

在众多产业中，医疗领域被视为脑机接口最先落地的方向，目前已经实现临床应用产品，功能集中在针对神经疾病的病情诊断、系统监测和辅助治疗等方面。

阿里巴巴达摩院在 2021 十大科技趋势中亦指出，脑机接口帮助人类超越生物学极限。学术界和工业界正在努力攻克脑信号的采集和处理难题，帮助人类更好地理解大脑工作原理，技术的成熟将加速脑机接口的临床应用，未来将为口不能言、手不能动的患者提供精准康复服务。

参考链接：

https://www.technologyreview.com/2021/07/14/1028447/facebook-brain-reading-interface-stops-funding/

https://www.theregister.com/2021/07/15/facebook_dumps_mindreading_neural_interface/