作者／林姿伶（研究助理）
雪梨科技大学的研究人员成功开发出世界首创的便携式、非侵入性系统，能够解码无声的想法并将其转化为文本。这项技术利用头皮记录大脑电活动，结合大型语言模型，实现将思想直接转化为文字的惊人能力。这项研究不仅在神经科学和科技领域引起极大关注，更展示未来潜在的心灵沟通可能性。
研究人员让参与者戴上一顶特殊的帽子阅读文字段落，记录大脑活动，再使用人工智慧模型「DeWave」，将这些脑电图（Electroencephalography, EEG）迅速记录下来，转换为可读的文字。在这项研究中，透过帽子接收的脑电图讯号，相较於从植入大脑电极接收的讯号，其讯号杂讯更为明显，困难度更高。
研究团队运用两个资料集，进行阅读文字时的眼动追踪和脑电图记录。眼动追踪数据有助於系统依据眼球移动将大脑活动分割成单字，也就是说，当眼睛从一个单字跳到下一个单字时，演算法能够辨识相应的大脑活动与下一个单字的应有活动之间的间歇。研究人员利用这些数据训练「DeWave」，让演算法渐进地将特定的脑电波模式与单字联系起来。最後，由预训练语言模型BART，将脑电波转译回句子。
这项技术的应用前景十分广泛，不仅可以协助因疾病或受伤而无法说话的人进行沟通，还能实现人与机器之间的通讯，如仿生手臂或机器人的操作。研究人员预测，随着该系统的不断改进，有望帮助失去语言能力人群（如中风或瘫痪患者），为他们提供全新的沟通方式与交流途径。同时，还有望在机器人技术领域中发挥重要作用，为人机互动带来更加革命性的进展。
资料来源：
- https://www.newscientist.com/article/2408019-mind-reading-ai-can-translate-brainwaves-into-written-text/
- https://singularityhub.com/2023/12/12/this-mind-reading-cap-can-translate-thoughts-to-text-thanks-to-ai/
- https://newatlas.com/science/braingpt-word-thoughts-text/
- https://www.uts.edu.au/news/tech-design/portable-non-invasive-mind-reading-ai-turns-thoughts-text