加州大学旧金山分校的Gopala K. Anumanchipalli、Josh Chartier和加州大学伯克利分校的Edward F. Chang近日在在生物学预印本网站bioRxiv发布了名为“ Intelligible speech synthesis from neural decoding of spoken sentences ”的论文，展示了他们使用大脑数据训练人工智能系统，破译大脑语言信号的努力。

　　该研究中，研究人员收集了3位癫痫患者朗读文本时的神经信号，通过结合了深度学习和最新语音合成技术的人工智能系统将这些神经信号转化成了语音，并让166位志愿者对这些文本进行线测试，结果表明，其中一些句子的识别准确率超过80%。

　　信息源：

　　https://www.sciencemag.org/news/2019/01/artificial-intelligence-turns-brain-activity-speech

　　https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2018/11/29/481267.full.pdf

　　点评

　　该研究所致力的将脑信号转化为外部信号的努力属于脑机接口(brain-computer interface，BCI)研究方向。

　　BCI是一种连接大脑和外部设备的实时通信系统。目前，BCI还处于早期研究阶段。但市场上已有一些公司致力于这个方向的研发和应用落地，如BCI先驱Cyberkinetics、创业公司NeuroPace、Cerêve、Neurable、BrainCo以及马斯克创立的Neuralink。

　　对于残障人士和普通人而言，脑机接口技术的发展和未来的真正应用，将彻底改变人机交互方式，乃至人类本身的神经系统和思维方式，它会让《攻克机动队》里的科幻场景照进现实，可能催生一种新型的信息文明。