脑机接口新突破：难以置信大脑植入物可以将内心想法解码成语言

百科大全 2025年08月24日 20:53 1 admin

信息来源：https://www.sciencealert.com/this-incredible-brain-implant-can-decode-inner-thoughts-into-speech

美国研究团队成功开发出一种革命性的脑机接口系统，能够直接读取人类内心的无声想法并将其转换为可听见的语音，最高准确率达到74%。这项发表在《细胞》杂志上的突破性研究，为数百万因瘫痪或其他疾病失去语言能力的患者带来了重新获得流畅交流的希望。

与传统脑机接口技术需要患者尝试说话或书写动作不同，这套新系统直接捕获纯粹的思维活动，让用户仅需在大脑中默念词语即可实现与外界的交流。四名重度瘫痪志愿者参与了这项临床试验，验证了该技术的可行性和安全性。

技术原理的重大突破

研究中使用的植入物之一。（Jim Gensheimer/斯坦福医学院）

这项由斯坦福大学领导、联合美国多家机构开发的脑机接口系统，在技术路径上实现了重要创新。传统的脑机接口依赖于患者尝试进行说话或书写动作时产生的大脑信号，即使患者的身体无法执行这些动作。而新技术则更接近思维活动的源头，直接解码大脑中的内在语音。

斯坦福大学神经科学家本雅明·梅舍德-克拉萨解释说："如果你只需要思考说话而不是真正尝试说话，那么人们说话可能会更容易、更快。"这一技术突破消除了患者需要进行肌肉运动尝试的负担，为完全闭锁综合症患者提供了全新的交流可能。

系统的核心是一种微型植入装置，植入到大脑运动皮层区域。该装置通过微电极阵列精确测量神经活动，识别与语音基本单位——音素相关的特定神经放电模式。研究团队发现，当志愿者尝试说话时产生的大脑信号模式，与他们仅在内心想象单词时的信号模式存在显著重叠，但同时也保持足够的区分度。

斯坦福大学神经科学家弗兰克·威利特指出："这些模式看起来与试图说话时引起的活动模式类似，但规模较小。我们发现，我们可以很好地解码这些信号，从而证明其原理，尽管仍然不如尝试语音那么好。"

机器学习驱动的词汇识别

机器学习被用来识别将单词与脑信号联系起来的模式。（Kunz 等人，《细胞》，2025 年）

该系统的另一个重要创新在于其强大的词汇识别能力。通过深度机器学习算法的训练，系统能够识别多达125,000个单词，这一数量几乎覆盖了日常交流的所有需求。

训练过程中，四名参与者被要求思考特定的单词和短语，系统通过学习将这些大脑信号与对应的词汇建立关联。更重要的是，系统还整合了语言学概率模型，利用音素和单词通常的搭配规律，显著提高了解码的准确性和流畅度。

这种方法使得系统不仅能够识别单个词汇，还能理解语言的上下文关系，从而生成更加自然和连贯的语句。研究显示，系统在处理复杂句式和抽象概念时也表现出了令人鼓舞的性能。

安全机制与隐私保护

考虑到脑机接口技术涉及的隐私问题，研究团队特别设计了多重安全保护机制。最核心的安全措施是设置特殊的"启停密码"系统，用户需要在心中默念特定的密码词汇来激活或关闭解码功能。

在实验验证中，这套密码控制系统的准确率达到98%，有效防止了用户不希望被外界获知的内心想法遭到意外泄露。这一设计充分体现了研究团队对用户隐私权的重视，也为该技术的临床应用奠定了伦理基础。

除了技术层面的保护，研究团队还强调了用户自主控制权的重要性。用户可以随时选择关闭系统，确保只有在明确同意的情况下，内心想法才会被转换为语音输出。

临床验证与性能评估

四名重度瘫痪患者参与了这项临床试验，他们都患有肌萎缩性侧索硬化症（ALS）或其他导致严重运动功能障碍的疾病。试验结果显示，系统的解码准确率在不同测试条件下有所差异，最高可达74%，但平均水平相对较低。

研究人员坦诚地承认，与传统的尝试说话方式相比，纯思维解码的准确率仍有提升空间。这主要是因为内心语音产生的神经信号相对较弱，需要更加精密的检测技术和算法优化。

尽管如此，74%的峰值准确率已经足以支撑基本的交流需求。更重要的是，随着算法的持续优化和用户的适应性训练，系统性能有望显著提升。研究团队计划通过扩大植入范围、整合更多脑区信息来进一步改善解码质量。

与同类研究的比较优势

今年早些时候，另一个研究团队也实现了实时思维解码的突破，但该系统是针对单个患者进行高度个性化定制的。相比之下，斯坦福团队的系统展现出了更强的通用性和扩展潜力。

从技术路径来看，不同研究团队采用了各具特色的方法。有些专注于提高单一用户的极限性能，有些则致力于开发通用化的解决方案。斯坦福的这项研究在平衡个性化需求与标准化应用方面找到了有效路径。

威利特对未来发展充满信心："脑机接口的未来一片光明。这项研究为我们带来了真正的希望，语音脑机接口有朝一日能够恢复像对话一样流畅、自然、舒适的交流。"

技术挑战与发展前景

尽管取得了重要进展，该技术仍面临多个技术挑战。首先是植入物的长期稳定性问题，目前的微电极阵列在植入人体后可能面临信号衰减或组织反应等问题。其次是解码准确率的进一步提升，需要通过算法优化和硬件升级来实现。

从更广阔的视角来看，脑机接口技术正处于快速发展的关键时期。除了语音解码，研究人员还在探索运动控制、感觉反馈、记忆增强等多个应用方向。这些技术的融合发展，有望为人类与数字世界的交互带来革命性变化。

监管层面，美国食品药品监督管理局等机构正在制定相关的安全标准和审批流程。欧盟也在推进脑机接口技术的伦理框架建设。这些政策进展为该技术的临床转化提供了重要支撑。

未来几年内，随着芯片制造技术的进步、算法效率的提升以及对大脑神经机制理解的深化，脑机接口技术有望实现从实验室概念到临床应用的重大跨越。对于全球数百万因疾病失去交流能力的患者而言，这项技术代表着重新连接世界的珍贵希望。

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