Metas Brain2Qwerty与Meta AI：非侵入性脑对文本解码的里程碑

Konrad Wolfenstein

10 个月前

Meta 的 Brain2Qwerty 与 Meta AI 的结合：非侵入式脑电波文本解码领域的一个里程碑——图片来源：Xpert.Digital

元人工智能能“读取”思想吗？：脑到文本技术的突破

告别打字！Meta AI 直接将你的想法解码成文本——未来沟通方式

Meta AI 开发的 Brain2Qwerty 代表了脑机接口 (BCI) 领域的一项重大进步。该系统利用脑磁图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 技术，成功地将脑信号转换为文本，在最佳条件下字符识别准确率高达 81%。虽然这项技术尚未达到市场化水平，但它已经展现出巨大的潜力，尤其对于那些寻求新的沟通方式的言语或运动障碍人士而言。.

脑机接口的发展

历史背景和医疗需求

脑机接口的研发旨在建立人脑与外部设备之间的直接通信通道。虽然使用植入式电极的侵入式方法已能达到90%以上的准确率，但它们也存在诸多风险，包括感染和手术。脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）等非侵入式方法被认为更安全，但迄今为止，它们一直面临着信号质量有限的问题。Meta AI 公司的 Brain2Qwerty 旨在弥补这一差距，首次实现了基于 MEG 的解码错误率仅为 19%。.

脑电图 (EEG) 与脑磁图 (MEG)：测量方法的优缺点

脑电图（EEG）通过电极测量头皮上的电场，而脑磁图（MEG）则检测神经元活动的磁场。MEG 具有更高的空间分辨率，且不易受信号失真影响。这解释了为什么 Brain2Qwerty 使用 MEG 的绘图错误率仅为 32%，而基于 EEG 的系统错误率高达 67%。然而，MEG 设备造价高达两百万美元，重量达 500 公斤，难以获取，目前尚不适用于广泛应用。.

Brain2Qwerty 的架构和功能

信号处理的三阶段模型

Brain2Qwerty 由三个模块组合而成：

卷积模块：从原始 MEG/EEG 数据中提取时空特征，并识别与打字过程中的运动冲动相关的模式。.
Transformer 模块：按顺序分析大脑信号以捕获上下文信息，从而能够预测整个单词而不是单个字符。.
语言模块：一个预训练的神经网络根据语言概率纠正错误。例如，“Hll@”会利用“Hallo”的上下文知识进行补全。.

培训过程和适应性

该系统使用来自35名健康志愿者的脑磁图（MEG）扫描数据进行训练，每位志愿者在扫描过程中持续20小时。他们反复输入类似“el procesador ejecuta la instrucción ”的句子。在此期间，系统学习识别每次击键的特定神经信号。有趣的是，Brain2Qwerty还能纠正拼写错误，这表明它整合了认知过程。

性能评估及与现有系统的比较

定量结果

在测试中，使用脑磁图（MEG）技术的Brain2Qwerty平均字符错误率为32%，部分参与者的错误率甚至高达19%。相比之下，专业人工转录员的错误率约为8%，而Neuralink等侵入式系统的错误率则低于5%。基于脑电图（EEG）的解码性能则明显更差，错误率高达67%。.

质的进步

与以往使用外部刺激或想象动作的脑机接口不同，Brain2Qwerty 依赖于打字过程中的自然运动过程。这降低了用户所需的认知负荷，并首次实现了从非侵入性脑信号中解码完整句子。.

从构思到成文：克服概括的障碍

技术限制

目前存在的问题包括：

实时处理：Brain2Qwerty 目前只能在句子完成后进行解码，而不能逐个字符进行解码。.
设备便携性：目前的 MEG 扫描仪体积太大，不适合日常使用。.
结论：该系统仅在健康志愿者身上进行了测试。其对运动障碍患者是否有效尚不明确。.

Brain2Qwerty：革命还是风险？Meta 的脑机接口接受数据隐私考验。

读取脑电信号的能力引发了严重的隐私数据担忧。Meta强调，Brain2Qwerty仅记录有意识的打字动作，而非无意识的想法。此外，目前尚无商业化计划；其主要用途是用于神经语言处理的科学研究。.

未来前景和潜在应用

迁移学习和硬件优化

Meta公司正在研究迁移学习，以使模型能够适应不同的用户。初步测试表明，为用户A训练的人工智能模型，通过微调也可以用于用户B。与此同时，研究人员正在开发更经济高效、体积更小的便携式脑磁图（MEG）系统。.

与语言人工智能集成

从长远来看，Brain2Qwerty编码器可以与GPT-4等语言模型相结合。这将能够通过将大脑信号直接转换为语义表示来解码复杂内容。.

临床应用

对于闭锁综合征或肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者而言，Brain2Qwerty 系统有望带来革命性的沟通方式。然而，这需要将视觉表征等与运动无关的信号整合到系统中。.

未来趋势：借助人工智能和创新硬件实现意念控制通信

Meta公司的Brain2Qwerty令人印象深刻地展示了通过深度学习可以显著提升非侵入式脑机接口的性能。尽管这项技术仍处于研发阶段，但它为安全的通信辅助工具铺平了道路。未来的研究必须弥合非侵入式系统与侵入式系统之间的差距，并制定相应的伦理框架。随着硬件和人工智能的进一步发展，意念控制通信的愿景或许很快就能成为现实。.

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大脑即键盘：Meta AI 的 Brain2Qwerty 颠覆一切——这对我们意味着什么？——背景分析

Meta 的 Brain2Qwerty 与 Meta AI 的结合：非侵入式脑到文本解码领域的一个里程碑

Meta AI 开发的 Brain2Qwerty 代表了非侵入式脑机接口 (BCI) 研究领域的一项重大突破。这一创新系统利用脑磁图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 将神经信号转换为书面文本。在最佳条件下，其字符级识别精度高达 81%。尽管这项技术尚未达到日常应用水平，但它令人印象深刻地展现了其长远潜力，有望为言语或运动障碍人士开辟全新的沟通方式。这一进步有望从根本上改变全球数百万人的生活，并重新定义我们对沟通和技术的认知。.

脑机接口基础：一段科学之旅

历史渊源及临床应用的迫切需求

在人脑和外部设备之间建立直接连接的想法并非新鲜事，而是源于数十年的研究和创新。脑机接口（BCI）系统正是旨在建立这种直接通信通路。该领域的最初概念和实验可以追溯到20世纪，当时科学家开始更深入地研究大脑的电活动。.

侵入式脑机接口（BCI）技术，即将电极直接植入大脑，已经取得了令人瞩目的成果，在某些情况下准确率超过90%。这些系统已展现出解码复杂运动指令的能力，例如，可以通过意念控制假肢或电脑光标。尽管取得了这些成功，但侵入式方法也伴随着显著的风险。脑部手术始终存在感染、组织损伤或植入硬件引起的长期并发症的风险。此外，植入物的长期稳定性及其与脑组织的相互作用仍然是一个持续存在的挑战。.

脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）等非侵入性方法无需手术，安全性更高。脑电图通过在头皮上放置电极来测量电场，而脑磁图则检测神经活动产生的磁场。然而，由于信号质量较差，解码精度也相应降低，这些方法在历史上经常失败。目前的挑战在于如何从颅外测量的相对较弱且噪声较大的信号中提取足够的信息，以实现可靠的通信。.

Meta AI公司推出的Brain2Qwerty系统正是为了弥补这一技术空白。通过运用先进的机器学习算法并结合脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）数据，他们实现了基于MEG解码的错误率仅为19%。这是一项意义重大的进步，使非侵入式脑机接口（BCI）更接近实际应用。Brain2Qwerty的研发不仅是一项技术上的成功，也为那些因瘫痪、中风、肌萎缩侧索硬化症（ALS）或其他疾病而丧失说话或传统沟通能力的人们带来了希望。对于这些人来说，可靠的脑机接口有望彻底改变他们的生活质量，使他们能够重新积极地参与社会生活。.

技术差异详述：脑电图与脑磁图

为了充分理解 Brain2Qwerty 的功能及其所代表的进步，有必要更详细地了解脑电图 (EEG) 和脑磁图 (MEG) 之间的技术差异。这两种方法各有优缺点，影响着它们在各种脑机接口 (BCI) 应用中的适用性。.

脑电图（EEG）是神经科学和临床诊断中一种成熟且广泛应用的方法。它测量大脑中神经元群集体活动产生的电位波动。这些波动通过通常贴附于头皮的电极进行记录。脑电图系统相对便宜、便携且易于使用。它们具有毫秒级的高时间分辨率，这意味着可以精确记录大脑活动的快速变化。然而，脑电图的空间分辨率有限。电信号在穿过颅骨和头皮时会发生失真和模糊，使得难以精确定位神经元活动的来源。通常，脑电图的空间分辨率在10-20毫米或更高。.

另一方面，脑磁图（MEG）测量的是神经电流产生的磁场。与电场不同，磁场受颅骨组织的影响较小。这使得MEG的空间分辨率显著高于脑电图，可达毫米级（约2-3毫米）。因此，MEG能够更精确地定位神经活动，并检测不同脑区活动中更细微的差异。此外，MEG还具有与脑电图（EEG）相当的极佳时间分辨率。MEG的另一个优势在于，它能够比EEG更好地检测某些类型的神经活动，特别是深层脑区的活动以及与头皮切向的电流。.

磁脑成像（MEG）的主要缺点在于其技术复杂且昂贵。MEG系统需要使用超导量子干涉仪（SQUID）作为传感器，而SQUID对磁场极其敏感。这些SQUID必须冷却到极低的温度（接近绝对零度），这使得仪器的操作和维护既复杂又昂贵。此外，MEG测量必须在磁屏蔽室内进行，以最大程度地减少外部磁场的干扰。这些屏蔽室的建设成本也很高，而且安装难度很大。一台典型的MEG仪器造价可高达200万美元，重量约为500公斤。这些因素极大地限制了MEG技术的广泛应用。.

Brain2Qwerty 在 MEG 下的性能显著优于 EEG（字符错误率从 67% 降至 32%），这凸显了 MEG 在高难度解码任务中更高的信号质量和空间分辨率优势。虽然 EEG 是一种更易于使用的技术，但 MEG 表明，通过更精确的测量方法和更复杂的算法，非侵入式脑机接口 (BCI) 研究仍然具有巨大的潜力。未来的发展方向可以着眼于降低 MEG 的成本和复杂性，或者开发在信号质量和空间分辨率方面具有类似优势的、更经济高效的替代方法。.

Brain2Qwerty 的架构和功能：深入了解其底层原理

信号处理的三阶段模型：从脑信号到文本

Brain2Qwerty 采用复杂的三阶段模型，将复杂的神经信号转换为可读文本。该模型结合了最先进的机器学习和神经网络技术，克服了非侵入式脑电波到文本解码的挑战。.

卷积模块

提取时空特征：流程中的第一个模块是卷积神经网络（CNN）。CNN 特别擅长识别时空数据中的模式。在本例中，CNN 分析来自 MEG 或 EEG 的原始数据。

传感器用于检测按键操作。它提取与解码打字动作相关的特定时空特征。该模块经过训练，能够识别与虚拟键盘打字时的细微运动冲动相关的脑信号中的重复模式。它本质上是过滤掉脑信号中的“噪声”，并专注于信息丰富的成分。卷积神经网络（CNN）学习在特定打字动作期间哪些脑区处于活跃状态，以及这种活跃状态如何随时间演变。它识别出能够区分不同按键操作的特征模式。.

变压器模块

理解上下文和分析序列：第二个模块是Transformer网络。近年来，Transformer网络在处理序列数据方面展现出革命性的优势，尤其是在自然语言处理领域。在Brain2Qwerty项目中，Transformer模块分析卷积模块提取的脑信号序列。Transformer网络成功的关键在于其“注意力”机制。该机制使网络能够理解序列中不同元素之间的关系和依赖性——在本例中，指的是代表不同字母或单词的连续脑信号之间的关系。Transformer模块能够理解输入的上下文，从而预测下一个字符或单词。它学习到某些字母组合比其他组合更可能出现，并且句子中的单词之间存在特定的语法和语义关系。这种对上下文进行建模的能力不仅对解码单个字符至关重要，而且对理解和生成整个句子也至关重要。.

语言模块

纠错与语言智能：第三个也是最后一个模块是一个预训练的神经语言模型。该模块专门用于优化和纠错Transformer模块生成的文本序列。诸如GPT-2或BERT之类的语言模型可用于此类系统，它们基于海量文本数据进行训练，并拥有全面的语言、语法、风格和语义关系知识。语言模块利用这些知识来纠正先前解码步骤中可能出现的错误。例如，如果由于信号噪声或解码误差，系统输出“Hll@”而不是“Hello”，语言模块可以检测到这一错误，并利用语言概率和上下文知识将其纠正为“Hello”。因此，语言模块充当了一种“智能纠错器”，将先前模块的原始输出转换为连贯且语法正确的文本。它不仅提高了解码的准确性，还提高了生成文本的可读性和自然度。.

训练数据与适应性的艺术：从打字中学习

Brain2Qwerty 的训练和功能开发需要大量数据。Meta AI 对 35 名健康志愿者进行了一项研究。每位参与者在脑磁图 (MEG) 扫描仪中花费约 20 小时，同时输入各种句子。这些句子使用不同的语言，包括西班牙语（“el procesador ejecuta la instrucción”——“处理器执行指令”），以展示系统的多功能性。.

在参与者打字时，研究人员使用脑磁图（MEG）记录了他们的大脑活动。人工智能分析了这些数据，以识别每个键盘字符的特定神经信号。系统学习了哪些脑活动模式对应于输入字母“A”、“B”、“C”等等。系统接收的数据越多，识别这些模式的准确率就越高。这类似于学习一门新语言：练习越多，看的例子越多，就越熟练。.

这项研究的一个有趣之处在于，Brain2Qwerty不仅能学习正确的打字模式，还能识别甚至纠正参与者的拼写错误。这表明该系统不仅能捕捉纯粹的运动过程，还能捕捉认知过程，例如打字意图以及对特定单词或短语的预期。例如，如果参与者“不小心”输入了“Fhelr”，但实际上想输入的是“Fehler”（错误），即使参与者的运动信号反映了拼写错误，系统也能识别并纠正这一错误。这种在认知层面纠正错误的能力，体现了Brain2Qwerty的高级智能和适应性。.

每人训练数据量相当可观：每位参与者在研究期间输入了数千个字符。如此庞大的数据集使得人工智能能够学习到稳健可靠的模型，即使面对新的、未知的输入也能表现良好。此外，该系统能够适应个人的打字风格和神经特征，这表明其具有构建个性化脑机接口系统的巨大潜力，可以根据用户的具体需求和特征进行定制。.

性能评估与比较：Brain2Qwerty 在竞争中处于什么位置？

定量结果：字符错误率作为一种衡量指标

我们使用字符错误率 (CER) 对 Brain2Qwerty 的性能进行了定量评估。CER 表示解码字符中错误字符占实际输入文本的百分比。CER 值越低，准确率越高。.

在测试中，采用脑磁图（MEG）技术的Brain2Qwerty平均字符错误率（CER）为32%。这意味着平均每解码100个字符，大约有32个字符是错误的。表现最佳的参与者甚至达到了19%的CER，对于一个非侵入式脑机接口（BCI）系统来说，这是一个非常出色的成绩。.

相比之下，专业人工转录员的编码错误率 (CER) 通常约为 8%。侵入式脑机接口 (BCI) 系统（将电极直接植入大脑）的错误率甚至可以低于 5%。基于脑电图 (EEG) 的 Brain2Qwerty 解码的 CER 为 67%，这凸显了脑磁图 (MEG) 在此应用中的明显优势，但也表明 EEG 在此特定实现中尚未达到相同的精度水平。.

值得注意的是，19%的CER是在最佳条件下实现的，即在受控的实验室环境中，使用训练有素的受试者和高质量的MEG设备。在实际应用场景中，尤其是在神经系统疾病患者或测量条件欠佳的情况下，实际误差率可能会更高。尽管如此，Brain2Qwerty的结果仍然代表着显著的进步，并表明非侵入式脑机接口在准确性和可靠性方面正日益接近侵入式系统。.

质量提升：操作更自然直观

除了在准确率方面取得量化提升外，Brain2Qwerty 也代表了脑机接口 (BCI) 研究的质的进步。以往的 BCI 系统通常依赖于外部刺激或想象动作。例如，用户必须想象在屏幕上移动光标或关注闪烁的灯光才能发出指令。这些方法既耗费认知资源又不够直观。.

另一方面，Brain2Qwerty 利用打字过程中的自然运动过程。它解码与在虚拟键盘上实际或预期打字动作相关的大脑信号。这使得系统更加直观，并降低了用户的认知负荷。想象打字比解决抽象的心理任务来控制脑机接口（BCI）感觉更加自然。.

另一项重要的质的飞跃是Brain2Qwerty能够从颅外测量的脑信号中解码完整的句子。以往的非侵入式脑机接口系统通常只能解码单个单词或短语。理解和生成完整句子的能力为与技术的沟通和交互开辟了新的可能性。它使得对话和互动更加自然流畅，而无需费力地拼凑单个单词或指令。.

挑战与伦理影响：通往负责任创新的道路

技术局限性：实现实际应用道路上的障碍

尽管 Brain2Qwerty 取得了令人瞩目的进展，但在这项技术能够广泛应用于实践之前，仍有许多技术挑战需要克服。.

实时处理

目前，Brain2Qwerty 只能在句子完成后解码文本，而无法逐字实时解码。然而，实时解码对于自然流畅的交流至关重要。理想情况下，用户应该能够在思考或输入的同时看到自己的想法被转换成文本，就像在键盘上打字一样。因此，提高处理速度和降低延迟是未来开发的关键目标。.

设备便携性

MEG扫描仪体积庞大、重量沉重且价格昂贵，需要在磁屏蔽室内使用。它们不适合家庭使用或在专业实验室环境之外使用。为了使脑机接口（BCI）技术得到广泛应用，需要便携式、无线且更经济的设备。开发更紧凑的MEG系统或提高本身更便携的脑电图（EEG）的信号质量和解码精度，是重要的研究方向。.

概括性和患者群体

Brain2Qwerty 研究是在健康志愿者中进行的。目前尚不清楚该系统在瘫痪、言语障碍或神经退行性疾病患者中的有效性和效果如何。这些患者群体通常存在异常的脑活动模式，这会使解码变得复杂。因此，在不同的患者群体中测试和调整 Brain2Qwerty 及类似系统至关重要，以确保其有效性和适用性，从而真正惠及最需要的患者。.

伦理问题：数据保护、隐私和读心术的局限性

将思想转化为文字的能力引发了深刻的伦理问题，尤其是在数据保护和隐私方面。科技有可能“读取”思想的想法令人不安，需要认真考虑其伦理影响。.

Meta AI强调，Brain2Qwerty目前只能捕捉有意识的打字动作，而无法捕捉自发的想法或无意识的认知过程。该系统经过训练，能够识别与有意识地在虚拟键盘上打字相关的神经信号。它并非旨在解码一般的想法或情绪。.

然而，解码预期行为和“读取”思想之间的界限仍然难以界定。随着技术的进步和解码精度的提高，未来的脑机接口系统或许能够捕捉到日益微妙和复杂的认知过程。这可能会引发隐私方面的担忧，尤其是在此类技术被商业化应用或融入日常生活的情况下。.

为脑机接口（BCI）技术的开发和应用建立伦理框架和明确的指导方针至关重要。这包括数据保护、数据安全、知情同意以及防止滥用等问题。必须确保用户的隐私和自主权得到尊重，并确保BCI技术用于造福人类和社会。.

Meta AI强调，其对Brain2Qwerty的研究主要旨在理解神经语言处理过程，目前尚无该系统的商业化计划。这一声明凸显了脑机接口（BCI）技术领域的研究与开发从一开始就必须以伦理考量为指导，并需认真权衡其潜在的社会影响。.

未来发展与潜力：以思维驱动的未来愿景

迁移学习和硬件创新：加速进步

Brain2Qwerty 及相关脑机接口系统的研究是一个充满活力且快速发展的领域。一些极具前景的研究方向有望在未来进一步提升非侵入式脑机接口的性能和适用性。.

迁移学习

Meta AI 正在研究迁移学习技术，以实现不同参与者之间训练模型的迁移。目前，Brain2Qwerty 需要针对每个人单独训练，这既耗时又耗费资源。迁移学习有望使基于一个人训练的模型来训练另一个人的模型成为可能。初步测试表明，通过微调，为 A 训练的 AI 也可用于 B。这将显著减少训练工作量，并加速个性化脑机接口 (BCI) 系统的开发。.

硬件创新

除了软件开发，研究人员还在致力于改进非侵入式脑机接口（BCI）的硬件。重点之一是开发便携式、无线且更经济的脑磁图（MEG）系统。基于新型传感器技术和低温冷却方法的方案有望实现更小、更轻、更节能的MEG设备。在脑电图（EEG）领域，高密度电极阵列和改进的信号处理技术也取得了进展，旨在提高EEG的信号质量和空间分辨率。.

与语言人工智能的集成：下一代解码

从长远来看，将脑电波到文本的解码与GPT-4或类似架构的先进语言模型相结合，有望打造出功能更强大、用途更广泛的脑机接口系统。Brain2Qwerty的编码器可以将脑信号转换为文本表示，并可与语言模型的生成能力相结合。.

这将使解码陌生句子和更复杂思维成为可能。未来的系统不再仅仅解码打字手势，而是可以直接将脑信号转化为语义表征，然后由语言模型利用这些语义表征生成连贯且有意义的回复或文本。这种融合可能会进一步模糊脑机接口和人工智能之间的界限，从而催生全新的人机交互方式。.

临床应用：为有沟通障碍的人们带来希望

对于闭锁综合征、肌萎缩侧索硬化症（ALS）或其他严重神经系统疾病患者而言，Brain2Qwerty 及类似技术有望成为改变人生的沟通辅助工具。对于完全瘫痪、丧失说话或传统沟通能力的人来说，可靠的脑电波文字接口可以让他们重新表达想法和需求，并与外界互动。.

然而，目前依赖于敲击动作的Brain2Qwerty系统仍需进一步开发，以整合与运动无关的信号。对于完全瘫痪的患者，需要基于其他神经活动形式的系统，例如视觉想象、心理想象或无需实际运动即可表达的意图。该领域的研究对于使脑机接口技术惠及更多患者至关重要。.

Meta公司的Brain2Qwerty系统证明，通过深度学习和先进的信号处理技术，非侵入式脑机接口（BCI）的性能可以得到显著提升。尽管这项技术仍处于实验室阶段，面临诸多挑战，但它为更安全、更便捷、更人性化的通信辅助工具铺平了道路。未来的研究必须进一步缩小与侵入式系统的差距，明确伦理框架，并使该技术适应不同用户群体的需求。随着硬件、人工智能模型以及我们对大脑理解的不断深入，意念控制通信的愿景有望在不久的将来成为现实，从而积极地改变全球数百万人的生活。.

神经解码与文本生成：现代大脑转录系统的运作机制详解

将脑信号直接转化为文本的能力，是神经科学、人工智能和计算机科学交叉领域一个引人入胜且前景广阔的研究方向。现代脑转录系统，例如Meta公司的Brain2Qwerty，基于一个复杂的多阶段流程，该流程结合了神经科学对大脑组织和功能的深刻理解以及先进的深度学习架构。其核心在于解读与语言、运动或认知过程相关的神经活动模式。这项技术有望在医疗应用（例如为瘫痪患者提供沟通辅助设备）和科技应用（例如新型人机交互界面）领域发挥变革性作用。.

信号采集和处理的基本原理：连接大脑和计算机的桥梁

非侵入性测量技术：脑电图和脑磁图的比较

现代脑电转录系统主要依赖两种非侵入性脑活动测量方法：脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）。这两种技术无需手术即可从颅骨外采集神经元信号。.

脑电图（EEG）

脑电图（EEG）是一种成熟的神经生理学方法，用于测量头皮上的电位变化。这些电位变化源于大脑中大量神经元的同步活动。在进行脑电图记录时，通常会在头皮上放置多达256个电极，这些电极通常以标准化的排列方式覆盖整个头部。脑电图系统记录电极之间的电压差，生成反映大脑活动时间动态的脑电图。脑电图的特点是时间分辨率高，可达1毫秒，这意味着它可以精确捕捉大脑活动的快速变化。然而，脑电图的空间分辨率有限，通常在10-20毫米范围内。这是因为电信号在穿过颅骨、头皮和其他组织层时会发生失真和空间模糊。脑电图是一种相对便宜且便携的方法，广泛应用于许多临床和研究领域。.

脑磁图（MEG）

磁能场成像（MEG）是一种互补的神经生理学方法，用于检测大脑中神经元电流产生的磁场。与电场不同，磁场受颅骨生物组织的影响较小。这使得MEG能够更精确地定位神经元活动源，并比脑电图（EEG）具有更高的空间分辨率。MEG的空间分辨率约为2-3毫米。MEG系统中的传感器是超导量子干涉仪（SQUID），它们对磁场的微小变化都极其敏感。为了保护敏感的SQUID传感器免受外部磁干扰并保持其超导特性，MEG测量必须在磁屏蔽室内进行，且温度必须极低（接近绝对零度）。这使得MEG系统在技术上比EEG系统更复杂、更昂贵且便携性更差。尽管如此，由于其更高的空间分辨率和更低的信号失真，MEG在许多研究领域，尤其是在认知过程研究和神经元活动精确定位方面，具有显著优势。.

Meta 的 Brain2Qwerty 实验量化了脑电图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 在脑到文本解码方面的显著性能差异。MEG 的字符错误率 (CER) 为 32%，而 EEG 的 CER 为 67%。在最佳条件下，例如在磁屏蔽室中使用训练有素的受试者，MEG 的 CER 甚至可以降低至 19%。这些结果凸显了 MEG 在高要求解码任务中的优势，尤其是在需要高空间精度和信号质量的情况下。.

基于卷积神经网络的信号特征提取：神经网络数据中的模式识别

脑转录系统中处理神经信号的第一步是从原始脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）数据中提取相关特征。这项任务通常由卷积神经网络（CNN）完成。CNN 是一类深度学习模型，特别适合分析具有空间和时间结构的数据，例如 EEG 和 MEG 信号。.

空间滤波：卷积模块使用空间滤波器来识别与待解码过程相关的特定脑区。例如，在解码打字动作或言语意图时，负责计划和执行动作的运动皮层以及大脑中重要的语言区域——布罗卡区，是特别值得关注的区域。卷积神经网络的空间滤波器经过训练，能够识别这些相关区域中出现的、与待解码任务相关的特定脑活动模式。.

时频分析：除了空间模式外，卷积神经网络（CNN）还会分析脑信号的时间动态及其频率成分。神经活动通常以不同频段的独特振荡为特征。例如，伽马波段振荡（30–100 Hz）与认知加工、注意力和意识相关。CNN 经过训练，能够检测脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）信号中的这些独特振荡，并将其提取为解码的相关特征。时频分析使系统能够利用神经活动的时间结构和节律信息来提高解码精度。.

在 Brain2Qwerty 中，卷积模块每毫秒可从 MEG 或 EEG 数据中提取超过 500 个时空特征。这些特征不仅包括对应于预期打字动作的信号，还包括反映参与者打字错误的信号。卷积神经网络 (CNN) 提取广泛特征的能力对于稳健且全面地解码神经信号至关重要。.

基于Transformer架构的序列解码：上下文理解和语言建模

利用注意力机制进行上下文建模：识别数据中的关系

卷积模块提取特征后，提取出的特征序列将由Transformer模块进行分析。近年来，Transformer网络在处理序列数据方面展现出极高的效率，并已成为自然语言处理诸多领域的标准模型。其优势在于能够对序列数据中复杂且冗长的依赖关系进行建模，并理解输入数据的上下文。.

依赖性检测

Transformer 模块使用所谓的“自注意力”机制来掌握特征序列中不同元素之间的关系和依赖性。在脑到文本解码的背景下，这意味着系统能够学习理解前后字符串之间的关系。例如，系统能够识别出“狗”这个词后面很可能跟着“吠叫”或类似的动词。注意力机制使网络能够专注于输入序列的相关部分，并在整个序列的上下文中权衡它们的含义。.

概率语言模型

通过分析大量文本数据，Transformer 网络学习概率语言模型。这些模型代表了语言中词语和句子结构及概率的统计知识。Transformer 模块利用这种语言模型来补全不完整的输入，或纠正错误。例如，如果系统解码字符串“Hus”，语言模型可以识别出在给定上下文中“Haus”这个词出现的可能性更大，并据此纠正输入。.

Synchron 的 ChatGPT 集成等系统利用 Transformer 网络的上下文建模能力，从零碎的运动意图中生成自然连贯的句子。该系统还能凭借其丰富的语言知识和上下文解读能力，即使在脑信号不完整或存在噪声的情况下，生成有意义且语法正确的文本。.

预训练语言模型的集成：错误纠正和语言连贯性

许多脑转录系统的处理流程中的最后一个模块是最终语言模块，通常采用预训练的神经语言模型，例如 GPT-2 或 BERT。该模块用于进一步优化 Transformer 模块生成的文本序列，纠正错误，并优化生成文本的语法连贯性和自然度。.

通过语言概率减少错误

语言模块利用其丰富的语言、语法和文体知识来纠正先前解码步骤中可能出现的错误。通过应用语言概率和上下文信息，语言模块可以将字符错误率 (CER) 降低高达 45%。例如，它可以识别并纠正拼写错误、语法错误和语义不一致的词序。.

解码未知词语

预训练的语言模型能够解码生词或罕见词组，这得益于它们能够组合音节并理解词的形态结构。例如，当系统解码一个新词或不常见的词时，语言模块可以尝试用已知的音节或词素将其组合起来，并根据上下文推断其含义。.

谷歌的Chirp模型令人印象深刻地展示了从海量文本数据集中进行迁移学习在适应个体语音模式方面的优势。Chirp模型基于280亿行文本进行训练，因此能够快速适应不同用户的语音习惯和词汇量。这种个性化能力对于脑转录系统尤为重要，因为瘫痪或言语障碍人士的语音模式和沟通需求可能差异很大。.

临床和技术局限性：广泛应用之路上的挑战

硬件相关限制：便携性和实时性

尽管脑转录技术取得了令人瞩目的进步，但仍存在许多临床和技术方面的局限性，限制了该技术的广泛应用。.

MEG 便携性

目前的脑磁图（MEG）系统，例如重达500公斤的Elekta Neuromag，都是复杂的固定式设备，需要固定的实验室环境。其缺乏便携性极大地限制了它们在专业研究机构之外的应用。便携式和移动式MEG系统对于更广泛的临床应用和家庭环境的使用至关重要。因此，开发更轻便、更紧凑、更节能的MEG传感器和低温冷却方法是关键的研究目标。.

实时延迟

目前许多脑电转录系统，包括 Brain2Qwerty，都是在输入完成后才处理句子，而不是逐字实时处理。这种实时延迟会影响交流的自然流畅性。为了实现直观易用的交互，实时处理脑电信号并以文本形式提供即时反馈至关重要。因此，提高算法的处理速度和降低延迟是重要的技术挑战。.

神经生理学挑战：运动依赖性和个体差异

运动依赖

目前许多脑机接口系统主要解码预期的打字动作或其他运动活动。这限制了它们对完全瘫痪、无法产生运动信号的患者的应用。对于这类患者，需要开发基于其他神经活动形式（例如视觉想象、心理想象或纯粹的说话意图）的、不依赖运动的脑机接口系统，而无需执行任何运动动作。.

个体差异

脑转录系统的准确性和性能因人而异。个体间大脑结构、神经元活动和认知策略的差异会使解码变得复杂。此外，由于皮层活动改变和进行性神经元损伤，肌萎缩侧索硬化症（ALS）等神经退行性疾病患者的准确性会降低。因此，开发能够适应个体差异和大脑活动变化的稳健且自适应的算法至关重要。.

伦理影响和数据保护：负责任地处理脑数据

与脑部数据相关的隐私风险：保护心理隐私

脑电转录技术的进步引发了重要的伦理问题和隐私担忧。解码脑信号并将其转换为文本的能力对个人的隐私和精神自主权构成潜在风险。.

读取思想的潜力

尽管像Brain2Qwerty这样的现有系统主要解码的是有意为之的运动活动，但理论上未来的系统也可能捕捉到无意识的认知过程甚至想法。“读心术”技术的概念引发了关于隐私和精神私密性保护的根本性问题。因此，制定清晰的伦理和法律框架至关重要，以防止此类技术被滥用，并保护个人权利。.

匿名化难题

脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）信号包含独特的生物特征模式，可用于识别个体。即使是匿名化的脑部数据，也可能被重新识别或用于未经授权的用途。因此，保护脑部数据的匿名性和保密性至关重要。需要严格的数据保护政策和安全措施，以确保脑部数据得到负责任且合乎伦理的处理。

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