Meta公司与国际研究人员合作，通过两项开创性的研究，宣布了在理解人类智能方面的重大里程碑：他们创建的人工智能模型可以读取和解释大脑信号，以重建键入的句子，并绘制将思想转化为口头或书面文字的精确神经过程。
第一项研究由位于巴黎的梅塔公司基础人工智能研究（FAIR）实验室与位于西班牙圣塞巴斯蒂安的巴斯克认知、大脑和语言中心合作完成。 研究人员利用脑磁图（MEG）和脑电图（EEG）记录了 35 名健康志愿者在输入句子时的大脑活动。
该系统采用由图像编码器、大脑编码器和图像解码器三部分组成的架构。 图像编码器独立于大脑，建立了一套丰富的图像表征。 然后，大脑编码器学习将 MEG 信号与这些图像嵌入对齐。 最后，图像解码器根据这些大脑表征生成可信的图像。
研究结果令人印象深刻：人工智能模型可以解码多达80%用脑电图记录大脑活动的参与者输入的字符，其效果至少是传统脑电系统的两倍。 这项研究为非侵入式脑机接口开辟了新的可能性，可以帮助失去说话能力的人恢复交流。
第二项研究的重点是了解大脑如何将思想转化为语言。 通过使用人工智能来解读参与者输入句子时的 MEG 信号，研究人员能够精确定位思想转化为单词、音节和单个字母的时刻。
这项研究揭示，大脑会产生一连串的表象，从最抽象的层次（句子的意思）开始，逐步将它们转化为具体的动作，如手指在键盘上的移动。 这项研究还证明，大脑使用"动态神经代码"将连续的表象串联起来，同时长时间保持每个表象。
虽然该技术前景广阔，但要将其应用于临床仍面临一些挑战。 解码性能仍不完善，而且 MEG 要求受试者在磁屏蔽室内保持静止。 MEG 扫描仪本身体积庞大、价格昂贵，而且需要在屏蔽室内操作，因为地球磁场的强度是大脑磁场的万亿倍。
Meta 计划在未来的研究中解决这些局限性，提高解码过程的准确性和可靠性，探索更适合日常使用的其他无创脑部成像技术，并开发能更好地解读复杂脑部信号的更复杂的人工智能模型。 该公司还希望扩大研究范围，纳入更广泛的认知过程，并探索在医疗保健、教育和人机交互等领域的潜在应用。
虽然这些研究成果还需要进一步研究才能帮助脑损伤患者，但它们让我们更接近于建立能像人类一样学习和推理的人工智能系统。
