脑机接口，从“解码语言”到更多可能（国际科技前沿）

脑机接口技术通过检测和调控大脑活动，在大脑与外部设备之间建立直接的信息通路，创造了前所未有的人机交互方式，也让“意念对话”从科幻照进现实。近年来，随着技术迭代发展，多国在相关领域开展实验探索，特别是在语言脑机接口领域取得了一系列突破：从中风瘫痪患者“脑波转语音”的实时沟通，到脑控机械臂书写汉字，再到帮助渐冻症患者提高生活质量……这一新型技术正在为语言障碍群体架起沟通世界的桥梁，也将为治疗神经系统等方面疾病提供新的思路和方案。

可实时将大脑活动转化为言语

大脑是一个强大而孤独的器官，它被颅骨严密保护，负责处理感觉、情感、记忆、决策与运动等信息。外界信息进入大脑，或大脑信息传至外界，依赖于我们身体的生物信息接口（即感官和神经系统）。现代科技的发展，使人类开始有能力检测到大脑活动信号，并从中解码所含信息，进而利用这些信息跳过肌肉系统，直接控制外部设备，相当于在大脑和外部世界间建立了一个人工的信息接口，这就是脑机接口技术。

语言脑机接口作为脑机接口的一个具体应用方向，它通过直接检测大脑活动，特别是从控制运动的脑区提取与说话相关的信号，解码其中包含的语句信息，进而控制语音合成设备“说出”患者想说的话。理想情况下，它就像一个实时的同声传译系统，不仅要准确解读人们的意图和想法，还应尽可能快速、保真地输出自然语言。要实现这一功能，科学家们需要解决信号解码、语音合成、输出延迟等一系列技术问题。

随着神经科学与工程技术的进步，全球多项研究正从不同维度推进语言脑机接口技术快速迭代，有望迈入“毫秒级解码+自然对话”的医疗应用新阶段。今年3月，我国自主研发的“北脑一号”半侵入式系统完成第三例人体植入，其柔性高密度电极实现了128通道同步信号采集，使渐冻症失语患者成功恢复语言交流能力，同时降低了手术创伤风险。前不久，美国加利福尼亚大学戴维斯分校研究团队发布了一种新型语言脑机接口系统。该团队在一名45岁因渐冻症而失语的男性患者脑部植入了256通道的微电极阵列，并运用深度学习算法捕捉他大脑中的相关信号，从而解析出他想说的话语。系统可以每10毫秒捕获一次脑波信号特征，几乎可以实时解码失语患者试图发出的声音，并且能显示语调变化，还能以3种音高哼唱出一串音符，整体表达更加自然流畅。

人工智能算法是技术突破的关键

集成并运用先进的人工智能模型，是脑机接口解码大脑神经信号、生成和输出自然语言的关键。

近年来，全球各地的科研机构在这一领域相继发布最新进展。荷兰乌得勒支大学医学中心与拉德堡德大学团队优化深度学习模型，将感觉运动皮层的神经活动实时转化为可识别的语音。该模型可以实现单个单词92%—100%的分类准确率，同时合成语音的语调和音色特征也得到高度保留。此次加利福尼亚大学戴维斯分校研究团队开发的深度学习模型中，还利用患者失语前的录音素材来训练人工智能算法，使其能够合成和输出近乎患者原声的语音。

汉语有418个音节和四声调，相较于英语等语言，研发针对汉语特征的神经编解码机制和信息处理手段面临更大的挑战。我国复旦大学附属华山医院、上海科技大学、天津大学联合团队开发了面向中文的语言脑机接口。这种多流神经网络模型，同时对声调及音节进行解码，实现单被试声调音节分类正确率最高达到76%，单字解码分类正确率达到91%。

这些研究进展为语言脑机接口走向实用奠定了坚实基础。未来更大的挑战可能在于对意图和语义的解码。目前的研究，主要是解决从控制发声的大脑皮层解码语言运动指令的问题，但有相当一部分失语症的患者，是因为组织语言的脑区而不是控制发声的脑区受损，所以难以组织通顺的句子。这需要直接从处理层级更高的大脑皮层记录信号，用以解码患者意图，并结合大语言模型等人工智能技术生成相应的语言表述。目前，对脑内复杂意图的解码还处于研究的初期，期待未来的语言脑机接口能够进一步突破，实现真正的“所想即所得”。

有望为治疗神经系统疾病带来变革

在医疗领域，脑机接口技术不仅可以帮助失语症患者恢复语言能力，还有望在神经系统损伤或疾病治疗方面引发更多变革。

比如，瑞士洛桑联邦理工学院和洛桑大学医院的研究人员此前开发了一种脑—脊髓接口，通过解码大脑的运动控制指令并刺激参与行走的脊髓区域，让瘫痪患者实现了行走。目前该系统在植入后保持了一年以上的稳定运行，患者可在家庭环境中独立使用，且无需频繁校准。

近日，复旦大学、中国科学院联合团队开发出全球首款光谱覆盖可见光和红外线的视觉假体。该装置植入眼底后，可在视网膜中替代感光细胞接收光信号，将其转化为电信号，激活视网膜上的神经节细胞，并将视觉信息传送至大脑。这一技术让失明的实验动物重新获得了对可见光和红外线的感知能力，未来有望在治疗视网膜病变方面取得突破。

此外，脑机接口可以通过植入电极精准地调控脑中特定靶点的活动，也可以通过非侵入式的方法（比如经颅的电刺激或磁刺激）来进行调控。前者的成功例子包括利用深部脑刺激治疗帕金森病，后者目前已经有大量的研究在探索，用于治疗从重度抑郁到阿尔茨海默病等多种脑疾病。

不过，脑机接口技术仍有不少亟待攻克的挑战。植入式脑机接口需要进一步验证在体内长期工作的稳定性和安全性，进一步降低电极植入的创伤，并提高对于神经信号解码的准确性和运行稳定性。同时，脑科学研究需要揭示更多关于大脑信息处理过程和处理模式的知识，以便脑机接口可以更高效地与大脑进行交互。

与此同时，由于脑机接口技术直接涉及对大脑活动的检测和干预，其未来发展必须高度关注伦理、隐私、数据安全等潜在风险。这些问题已经得到联合国等国际组织以及我国相关主管部门的高度重视，脑机接口研究与应用相关的伦理、标准、规范正在逐步完善，以确保脑机接口技术和应用能够健康、可持续地发展，最终造福全人类。

（作者为中国科学院自动化研究所研究员）