據6日發表在《自然·通訊》上的一項研究，美國杜克大學研究團隊開發出一種語言假體，可將人的大腦信號轉化為他們想要說的話。這項新技術相對于當前速度較慢的通信輔助工具來說是一個重大進步，未來或能幫助因神經系統疾病而無法說話的人，讓他們通過腦機接口重新獲得交流的能力。
目前可用的最佳語音解碼速率約為每分鐘78個單詞。然而，人們每分鐘要說大約150個單詞。說話語速和解碼語速之間的差距，部分原因是由于可融合到大腦表面上的腦活動傳感器相對較少，導致可解讀信息也少。
在新項目中，研究團隊將256個微型大腦傳感器封裝在一張郵票大小的柔性醫用級塑料上。由于相距極近的神經元在協調語音時也可能有截然不同的活動模式，因此區分各個信號很有必要，以幫助準確預測語音。
在制造出全新植入物后，團隊招募了4名因其他疾病（例如治療帕金森病或切除腫瘤）而接受腦部手術的患者，將這種植入物放置在他們腦內進行測試。
任務是一個簡單的聆聽和重復活動。參與者聽到一系列無意義單詞，然后想象著“大聲”說出每個單詞。該設備記錄了每個患者言語運動皮層的活動——其協調了近100塊移動嘴唇、舌頭、下巴和喉部的肌肉。
隨后，神經和語音數據被輸入機器學習算法，以了解其僅根據大腦活動記錄預測聲音的準確度。總體而言，解碼器的準確率為40%。這看起來似乎是一個不起眼的測試分數，但考慮到同類從大腦到語音的技術需要數小時甚至數天的數據來提取，新解碼算法僅用15分鐘就處理了測試中90秒的語音數據，這個分數已是巨大進步。