要点:
悉尼科技大学的GrapheneX-UTS人本人工智能中心的研究人员成功开发了一款便携、无侵入的系统，能够解读无声的思维并将其转化为文字。
通过一种名为DeWave的AI模型，将脑电波信号转换为文字
该技术通过佩戴记录脑电活动的帽子实现，可帮助中风或瘫痪患者沟通
站长之家（ChinaZ.com）12月15日 消息:悉尼科技大学最近开发了一种惊人的技术，能够解读人脑中的想法并将其转换成文本，无需进行手术或其他侵入性方法。他们将多任务EEG编码器与大语言模型连接，从脑电信号中解码信息，并且这项研究被选为NeurIPS会议的聚焦论文。NeurIPS是一个展示人工智能和机器学习研究的顶级年度会议。
这项研究的重大突破来自悉尼科技大学的GrapheneX-UTS人本人工智能中心，他们成功地开发了一种便携且无侵入的系统，能够解码人类的无声思维并将其转化为文字。这一创新技术的应用前景非常广泛，尤其对于因疾病或受伤而无法说话的人来说，如中风或瘫痪患者，将为其提供一种新的交流方式。同时，这项技术还有望实现人与机器之间的无缝沟通，例如操控仿生手臂或机器人。
研究团队使用了一种名为DeWave的AI模型，通过记录佩戴者脑电波活动的帽子，将脑电波信号翻译成文字。这一技术的突出之处在于它不需要像Elon Musk的Neuralink那样进行脑部植入手术，也不需要在大型昂贵的MRI机器中扫描，这对于日常生活中的应用更为方便。此外，该技术可以选择是否使用眼动追踪技术，增加了其适用性。
研究的首席作者段义群表示，虽然该模型在匹配动词方面表现更为出色，但在名词方面存在一定的挑战，出现了同义词对而非精确翻译。这是因为在大脑处理这些词语时，语义相似的词可能产生相似的脑波模式。尽管存在挑战，研究团队对其模型的结果感到满意，强调了模型在关键词匹配和句子结构方面的有意义的表现。
然而，目前翻译准确度评分在BLEU-1上仅为40%，这是一个衡量机器翻译文本与高质量参考翻译相似度的指标。研究人员希望将这一得分提高到与传统语言翻译或语音识别程序相当的水平，接近90%。
这项研究继承了悉尼科技大学先前与澳大利亚国防军合作开发的脑机接口技术，该技术利用脑波指挥四足机器人，为实现人机交互领域的创新奠定了基础。
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