腦機介面突破：可植入電極連接電腦，讓AI幫助病人“說話”！

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最近的研究顯示，基於人工智能的腦機介面（BCI）技術取得了顯著進展。加州大學戴維斯分校的醫生為漸凍人症（ALS）患者凱西·哈雷爾植入了電極，成功解碼他的語言交流嘗試。這一成果超乎預期，為植入式語言解碼器樹立了新的標杆，展現了其在語言障礙患者中的巨大潛力。

漸凍人症是一種進行性神經退行性疾病，影響控制隨意肌肉運動的神經細胞，最終導致肌肉萎縮，妨礙患者的行走、說話和吞嚥能力。隨著病情進展，患者的語言能力通常會逐漸下降。

在哈雷爾的治療中，醫療團隊植入了四個電極陣列，是以往研究數量的兩倍。每個陣列內含64個探針，能捕捉哈雷爾嘗試說話時產生的神經信號。在手術後僅三週，研究團隊便成功將裝置連接至電腦。經過短暫的學習階段後，該裝置以高達99.6%的準確率記錄了哈雷爾的意圖發言。

研究人員指出，該裝置躲過了哈雷爾的病況，專注於負責產生語言命令的運動皮層區域。神經科學家謝爾蓋·斯塔維斯基表示：“關鍵在於精確安排更多電極，直接針對與語言表達最相關的大腦區域。”

在試驗的第二天，該裝置在處理12.5萬個詞彙時達到了90%的準確率，首次能夠用哈雷爾自己的聲音生成完整句子。研究團隊利用他生病前的錄音和播客訪談，創建了AI模擬其熟悉的聲音。隨著持續訓練，裝置性能不斷提升，使哈雷爾在八個月內能夠說出近6,000個不同的單詞，準確率保持在97.5%。

這一成就相比於許多語音轉錄的移動應用程序，顯示出明顯進步，後者通常的準確率約為75%。不同於伊隆·馬斯克的Neuralink裝置，這一植入物使患者能夠探索更複雜的語言領域，並與家人和朋友進行日常對話。

這項研究的成功歸功於像ChatGPT這樣的語言AI工具。在任何時刻，植入物收集神經活動信號，將其轉換為語音單元，然後組合成單詞和句子，準確表達哈雷爾的意圖。

然而，目前尚不清楚這項技術對於更嚴重癱瘓患者的有效性如何。雖然哈雷爾的語言能力有所下降，但他尚未完全失去。此外，這項技術的高成本可能成為大多數患者的障礙。

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