快科技12月13日資訊，據(jù)媒體報道，澳大利亞悉尼科技大學科學家開發(fā)送了首款便攜式、非侵入性的人工智能系統(tǒng)，可解碼無聲的想法并將其轉(zhuǎn)化為有形的文本。

據(jù)了解，這項技術可援手那些因疾病或受傷（涵蓋中風或癱瘓）而不可說話的人進行溝通，也有望實行人與仿生手臂或機器人等設備之間的無縫通信。

在商討中，參與者佩戴一頂帽子，通過EEG記錄頭皮的腦電活動，同時默讀文本段落。EEG波被分割成不同單元，從人腦中捕捉特定的特征和模式，這一任務由思慮人員開發(fā)的DeWave模型兌現(xiàn)。DeWave模型經(jīng)過從海量的腦電圖數(shù)據(jù)中學習，將腦電圖信號翻譯成單詞和句子。

商量人員指出，這是科學家頭一回將離散編碼技術納入大腦思想轉(zhuǎn)化為文本的翻譯工序。為此，他們引入了一種更始性的神經(jīng)解碼措施。最新技術與大型語言模型的集成，也為神經(jīng)科學和人工智能開辟了新的前沿。

昔日將大腦信號轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z言的技術如果需要在大腦中植入電極，比如埃隆馬斯克的Neuralink，萬一需要借助磁共振成像（MRI）設備掃描大腦，而MRI機器體積大、價格貴，難以在每天生活中使用。

此外，這些辦法也很難在沒有眼動追蹤輔助的情況下將大腦信號切換為單詞級片段，因此限制了這些系統(tǒng)的實際應用。而最新技術既可使用眼動追蹤，也可不使用眼動追蹤。

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