新型大腦設備首次讀出內心聲音,腦機接口技朮打破失語者困境

新型大脑设备首次读出内心声音,脑机接口技术打破失语者困境

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健康 Health 狂呼科技 Convo Tech


要点:
新一代脑机接口技术突破了“必须尝试说话”的限制,让患者仅凭思考就能实时输出文字,同时引发了关于精神隐私的伦理讨论。

在人类历史上,语言是连接彼此、表达思想与情感的核心工具。然而,对于因疾病或意外而失去说话能力的人而言,这条桥梁可能在一夜之间崩塌。过去,重建沟通往往依赖缓慢而繁琐的替代方法,如今,神经科学与人工智能AI的结合,正尝试用全新的方式甚至不需开口,让思想再次化为可被听见的声音。

在1990年代,法国记者让-多明尼克·鲍比/Jean-Dominique Bauby因脑干中风而几乎全身瘫痪。为了完成自传,他只能依靠助手一遍遍诵读字母表,再用左眼的眨动来逐一选字,整个过程极其缓慢而艰辛。如今,类似病症的患者已能借助更便捷的工具沟通,例如追踪眼球运动的装置,或感测细微肌肉抽搐的系统,从萤幕上挑选所需文字。

而更先进的脑机介面/BCI甚至可以直接将神经信号转换成完整词汇,但传统方法往往仍要求使用者在身体上“尝试说话”,既耗力又低效。最新的神经修复突破,则彻底免去了这一步,让人仅凭思考,就能将脑中语言即时化为可见的文字。

脑机介面突破:仅靠思考即可即时输出文字

新系统的核心原理与常见的“尝试说话”型脑机介面相似,都是在大脑运动皮质植入感测器,这一区域负责向声道肌肉下达运动指令。感测器捕捉到的神经活动会送入机器学习模型,模型依据个人化数据判断信号对应的声音,进而预测使用者想说的单字。不同的是,运动皮质在“想象说话”时也会被启动。

研究团队正是利用这一特性,开发出能直接解码“内在语言”的装置,让四名患有肌萎缩侧索硬化症或脑干中风、已植入感测器的患者,只需在心中想一句话,就能即时在萤幕上显示出来。与以往仅限少量词汇的内在语言解码器不同,这套系统可从12.5万个单字中自由组合,让表达更自然流畅。

史丹佛大学博士后研究员、研究第一作者艾琳·昆兹/Erin Kunz指出,传统尝试说话方式往往费力又受限,尤其对呼吸困难者来说,一个单字可能需要多次吸气才能完成,还会伴随噪音和面部表情,造成不适。

而新系统下,参与者可用每分钟约120至150个字的速度交流,几乎不比单纯思考内容更费力。这项技术主要适用于从想法到发声计划功能正常、但计划到实际动作受损的患者。有专家也对此解释,正常言语分三步:构思内容、制定发声计划、驱动肌肉发音,而该技术正是跳过了最后的肌肉执行步骤。

参与者们对能重获流畅对话的能力感到兴奋。为保护隐私,研究团队还设置了暗号:只要在心中默念“chitty chitty bang bang”,系统就会启动或停止转录,防止无意中捕捉到私人想法。但随着这项技术迈入读脑时代,一个更深层的问题也开始浮现。

读脑时代来临:谁来守护患者的精神隐私?

读脑植入技术的出现,不可避免地引发了公众对“精神隐私”的担忧。这项技术能将人脑中的意念转化为文字,虽然为失语患者带来前所未有的沟通可能,但同时也触及了极为敏感的个人领域。

有专家认为,目前并不需要对这项技术的滥用过于恐慌。他强调,参与神经修复研究的团队具备高度的专业伦理,由医生领导,长期以患者需求为核心,并且许多突破都来自对患者细微而真实的需求,例如能自然地插话,或发出更接近自己本来声音的语音。

对研究第一作者艾琳·昆兹/Erin Kunz来说,这不仅是一个科学课题,更是一段私人情感的延续。她的父亲曾因肌萎缩侧索硬化症/ALS而失去说话能力。在他生命的最后阶段,昆兹几乎成了他的专属翻译,因为只有她能完整理解父亲艰难的发音。正是这段经历,让她深切明白沟通的失落有多么痛苦,也更加坚定了她投身于脑机介面研究的决心。

她坦言,每一次技术进展,背后都有参与者的信任与付出。与一般临床试验不同,许多志愿者并不是为了立即改善自己的生活,而是抱着推动技术、帮助未来患者的信念加入研究。这些人愿意接受开颅手术、长期测试与反覆调整,只为让科技的下一步走得更稳、更远。

昆兹特别赞扬了这些参与者的勇气与无私,她认为他们应该获得全球的认可与尊敬。在她眼中,这不只是实验数据的来源,而是一群用自己身体与时间,为未来医疗开拓道路的先行者。他们的选择,意味着数以万计的瘫痪或失语患者,将有机会重新拥有对话的权利。

不过,技术的推进必须伴随制度与伦理的完善。读脑装置虽然目前在严格监管下进行,但当其进一步商业化、普及化,如何界定允许读取的内容、如何保障用户不被非自愿读取,都将成为社会必须面对的核心议题。这不只是技术问题,更是关于人类自我边界与尊严的讨论。

读脑技术的价值,取决于我们如何使用它。它可以是帮助病患重获声音的桥梁,也可能是侵犯思想自由的利刃。唯有在尊重个人意愿与隐私的前提下,科技才能真正成为人性的延伸,而非人性的威胁。或许,衡量这项技术成败的标准,不在于它读得多准,而在于它能否让更多人,被世界听见。

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