澳大利亚悉尼科技大学的科学家们近日成功研发出一款便携式、非侵入性的人工智能系统，能够解码无声的思维并将其转化为有形的文本。这一技术创新为因疾病或受伤而无法说话的人提供了一种全新的沟通方式，同时也为实现人与仿生手臂、机器人等设备之间的无缝通信打开了崭新的可能性。该项研究代表着将原始脑电图（EEG）直接翻译成语言的一项开创性努力，标志着该领域的一次重大突破。

在这项最新研究中，参与者戴上一顶帽子，通过EEG记录头皮上的脑电活动，并在默读文本段落的同时进行。EEG波被分割成不同单元，以捕捉大脑中特定的特征和模式，这一任务由研究人员开发的DeWave模型完成。DeWave模型通过学习大量脑电图数据，将脑电图信号翻译成单词和句子。

研究人员指出，这是科学家首次将离散编码技术纳入大脑思想翻译为文本的过程。为实现这一目标，他们引入了一种创新性的神经解码方法。这一最新技术与大型语言模型的集成，为神经科学和人工智能领域带来了新的前沿。

在过去，将大脑信号转换为语言的技术要么需要在大脑中植入电极，例如埃隆·马斯克的Neuralink项目，要么需要依赖磁共振成像（MRI）设备扫描大脑。然而，MRI机器体积庞大、价格昂贵，难以在日常生活中使用。与此前方法相比，这一最新技术的突破之处在于既可使用眼动追踪，也可在没有眼动追踪辅助的情况下将大脑信号转换为单词级片段，从而拓宽了系统的实际应用范围。

最新研究共有29名参与者，这意味着与之前只在一两人身上测试的解码技术相比，该技术更为强大、更具适应性，因为不同人之间的脑电波存在差异。尽管通过佩戴帽子接收EEG信号相较于植入电极存在更多噪音，但研究结果显示，新系统在脑电图翻译方面的表现超过了之前的基准。这一研究已被选为NeurIPS会议的重点论文，该会议旨在展示领先的人工智能和机器学习研究成果。