Meta 周一推出了 Brain2Qwerty v2，这是一种人工智能系统，可以使用非侵入性大脑记录将大脑活动转化为文本。该公司表示，这项研究旨在帮助那些因脑损伤而失去沟通能力的人。
该系统使用头盔式脑磁图 (MEG) 扫描仪记录大脑活动，这是一种常用于神经科学研究的非侵入性脑成像设备。然后，它将这些原始神经信号输入端到端人工智能模型，该模型可以重建人们试图输入的句子。 Meta 表示，它通过对神经数据的大型语言模型进行微调，进一步提高了准确性，允许系统在解释嘈杂的大脑记录时使用语义上下文。
“我们使用 9 名志愿者参与者的大约 22,000 个句子对 Brain2Qwerty v2 进行了训练，每个人在积极打字的同时佩戴脑磁图 (MEG) 设备记录了 10 个小时，”Meta 写道。 “我们不依赖手工制作的管道来检测神经事件，而是使用端到端深度学习直接从原始大脑信号中解码。”
Meta 表示，Brain2Qwerty 的平均单词准确率达到了 61%，而之前的非侵入性方法的平均单词准确率约为 8%。该公司正在发布该系统的代码和数据集，作为其数字大脑项目的一部分，该项目还包括 500 万美元的基金来支持开放神经科学数据集。
Meta 还表示，随着训练数据量的增加，解码准确性也有所提高，这表明额外的数据可以进一步提高性能。该公司表示，人工智能代理在工程师选择最终训练配置之前探索了解码管道的可能优化。
在《自然神经科学》杂志上发表的一篇附带的论文中，Meta 研究人员认为，虽然人工智能显着改善了大脑到文本的解码，但大多数高性能脑机接口仍然依赖于手术植入的电极，这使得它们难以扩展，因为与脑部手术相关的风险以及维护植入物的挑战随着时间的推移。
Meta 表示，Brain2Qwerty v2 的准确度达到了以前只能通过脑部手术技术才能达到的水平。该公司表示，其非侵入性方法可以帮助弥合侵入性神经修复术和不需要手术的通信系统之间的差距。
“我们希望这项工作是公开进行的，能够推动神经科学的发展，从而比孤立地更快地识别、诊断和治疗神经系统疾病，”Meta 写道。
这一消息发布之际，脑机接口研究正在加速进行，其中包括埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的 Neuralink 和 Merge 实验室，在 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 的支持下，正在开发帮助神经系统疾病患者恢复沟通的技术。
虽然 Neuralink 和 Synchron 等公司正在开发需要手术的植入接口，但越来越多的研究人员和初创公司正在使用人工智能来提高非侵入性系统的性能。 2024 年 9 月，初创公司 Neurable 推出了人工智能脑电图耳机，旨在监测注意力和认知疲劳。一年后，麻省理工学院的衍生产品 AlterEgo 推出了一款可穿戴设备，可将面部和喉咙发出的无声神经肌肉信号转换为文本和命令，将其定位为植入式脑机接口的实用替代品。
Meta 没有立即回复 Decrypt 的评论请求。