美国科学家发现“读心机”，可以将思想实时转化为机械语句

对于许多因先天残疾或者后天疾病而口不能言、手不能动的人而言，使别人明白自身想表达的意思似乎难题重重，然而当前一项科学研究似乎找到相识决这一难题的偏向。

据3月31日英国《镜报》（Mirror）报道，为资助丧失表达能力的病患，美国科学家发现解读正确率高达97%的读心机械，可以将思想实时转化为机械语句。

来自美国加利福尼亚大学旧金山分校（University of California，San Francisco）的约瑟夫·马金博士（Dr Joseph Makin）是该项研究的总卖力人。

研究小组要求到场研究的四位癫痫患者高声朗读50句简朴语句，通过此前其大脑中植入的监测中风病症的监控器，研究大脑中各部位对差别词句所发生的神经运动。使用人工智能以及机械学习，研究人员能够运用算法推导出大脑对差别元音、辅音等的反映。

随后，研究人员使用另一项深度学习技术，循环神经网络，将已知的差别类型大脑反映翻译成完整的语句。

研究讲明，该项技术能够实时将病患头脑中试图表达的信息转化为正常语句甚至独立字句，且错误率仅有3%，相当于专业级语音转录水平，远胜于现有的人机交互技术。而经由一定训练后，这一正确率仍能继续提高。

现有相关技术通常只能翻译出单个的词句，或者完整对话的40%左右内容。此外，现有技术往往需要借助键盘举行翻译，纵然在当前尚不能完全实现的光标控制之下，翻译速度也大大受限。

此外，研究人员还发现了与语音解码高度相关的大脑部位在言语表达和言语听辨历程中同样体现活跃。

然而，只管此项研究能够资助病患表达自身想法，有关专家也提出这一技术也可能被政府以致公司用以监控民众思想。

作为一把双刃剑，科技自己并无优劣之分，其作用更多取决于掌握技术的人。纵然可能被心怀不轨之人滥用，从而引发道德问题，然而若应用恰当，未尝不是人类之福祉。

图片泉源：镜报，网络