在未來恐怕我們用大腦去想點東西都不再是什麼個人隱私了。而且這東西似乎能用來代替測謊儀。
上週，馬克.扎克伯格的Meta表示，他們的初創團隊製造了一種設備，讓你只需思考你想說什麼就可以生成文本。
正如Meta上週發佈的兩項研究中所詳述的那樣，研究人員使用最先進的大腦掃描儀和深度學習AI模型來解釋人們打字時的神經信號，以足夠高的準確度猜測他們想要敲擊的鍵，使他們能夠重建整個句子。
“正如我們一次又一次地看到的那樣，深度神經網絡在與可靠的數據配對時可以發現非凡的見解，”沒有參與這項研究的Forest Neurotech創始人Sumner Norma告訴麻省理工學院技術評論這項工作。
但是，正如科技雜誌Tech Review警告的那樣，不要指望能輕易改變遊戲規則的東西會進入市場——永遠。
優勢和缺點
該平臺建立在一個非常非常大的腦磁圖掃描儀之上，它可以檢測你大腦中的磁信號。好處是它可以從外部窺視大腦發出的信號，而無需在您的頭骨內放置設備（如腦機接口）——這是其他思維類型技術所青睞的接收方法。
但缺點是它與MRI機器一樣笨重，重約半噸，耗資200萬美元。不僅如此，掃描儀只能在屏蔽室中工作，屏蔽室可以抑制地球磁場，否則外部磁場會破壞我們微弱的大腦信號，使其無法被檢測到。而且當它被使用時，被測試人員也無法移動他們的頭部，防止信號被破壞。
商業化——絕對禁止
相關行業人員對此也給出了大量的警告：絕對不能讓該設備商業化。然而，不可否認，這是一項令人印象深刻的成就，Meta的相關工作人員認為他們可以利用在這裡學到的知識，使其在開發其他 AI 模型方面佔得先機。
“試圖理解人腦的精確架構或原理可能是為機器智能的發展提供信息的一種方式，”Meta的大腦與AI團隊的負責人Jean-Rémi King告訴技術評論。“這就是我們正在研發的方向。”
根據研究人員的測試發現，該系統能夠在高達 80% 的時間內正確檢測“熟練”打字員敲擊的鍵。測試人員表示，雖然在細微之處會出現一點錯誤，但已經足夠準確了——可以從大腦信號中構建完整的句子。
這是通過 Meta 名為 Brain2Qwerty 的深度學習系統實現的，該系統可以在觀察幾千個字符後瞭解用戶按下的鍵。
前景
“目前來說平均錯誤率為 32%，遠非完美。”但Meta相關人員表示，“這是目前全球最準確的人腦打字系統。”根據MIT的說法，使用全鍵盤從顱骨外部讀取大腦信號。另一種最有前途的方法擁有高達99%的準確率，但它依賴於將神經植入物直接放置在大腦上。
目前Meta的系統應該不太可能為該技術的實際應用直接提供平臺。不過，讓研究人員感到興奮的是——他們的發現似乎證實了我們的大腦分層形成語言信號的理論，這可能是人工智能研究的福音。
“語言已成為 AI 的基礎，”Jean-Rémi King在採訪中說“因此，允許大腦或任何系統獲得這種能力的計算原理是這個科研項目背後的關鍵動機。”