還記得前陣子馬斯克的大腦晶片新創 Neuralink 才剛發表過猴子用意念打電動的影片嗎？這次輪到學術界帶給大眾驚喜，科學期刊 Nature 於本週發表一篇相當有趣的人機介面互動研究，利用人腦植入物作為媒介，全身癱瘓的病患可憑藉「想像寫字」來輸出真正的文字，每分鐘約可寫出 90 個英文字母，非常驚人。

想像力就是你的超能力

先前也有相關的研究及臨床實驗，利用腦機介面技術讓癱瘓者可以打字，並且嘗試如傳送訊息、線上購物的活動。雖然有效，但缺點就是過程緩慢，需要使用者全神貫注地讓眼動儀追蹤其脈衝，並且也需要使用者花費時間來學習如何控制系統。

於是，科學家開始嘗試別的辦法來幫助癱瘓者傳達意念。研究發現，在人腦執掌書寫思維的區域，會在書寫時產生對特定文字的意念，而這也許可以利用植入物來追蹤，再將此電流訊號轉譯成真實世界的文字。但很快就遇到研究瓶頸：這個意念很難被目前的科學方式所理解。

然而，天無絕人之路。研究團隊發現，在這個意念變成實際動作（書寫）前，此電流訊號會先被傳輸到運動皮質，並在那裏被大腦轉譯成肌肉動作，因此推測在運動皮質所掌握到的意念脈衝，信號較為清晰、不模糊，更容易被科學技術給理解，成為研究團隊的新目標。

研究人員在癱瘓者的前運動皮質（premotor cortex）處放入兩個植入物，用來捕捉寫字動作的意念。實驗中，受試者被要求想像在紙上寫字的感覺，並且透過植入物記錄這時的神經活動狀態。

實驗結果

研究人員放了 200 個電極進入受試者的前運動皮層，雖然不是所有意念都能成功被轉譯出來，但也非無功而返。團隊以主成分分析（Principal components analysis，PCA）方法，解構想像寫每個字母時的神經活動特徵，並將其轉譯成二維圖（two-dimensional plot）。結果發現，肉眼上看起來比較相似的字母，例如 p、b、h 及 n、r，會產生彼此靠近的群體，讓人難以分辨。

總而言之，在這次的實驗中，研究人員可在 94% 的準確度中來解密受試者所書寫的文字。雖然系統的分析較為緩慢。為了讓書寫文字可以被即時辨認，研究人員訓練了一套遞歸神經網絡（recurrent neural network）來分析每個字母。

目前這套系統可處理的數據量一次約為 242 個字母，雖然處理量不大，但運作效率良好，從受試者想像到字母轉譯在螢幕上僅需半秒鐘的時間，讓溝通效率大大提升。受試者可以在每分鐘產出 90 個字母，超過過去技術約每分鐘 25 個字母的速度。而轉譯出錯率約為 5%，經過系統自動修正潤飾後，可將錯誤率降低至僅 1%，相當厲害。

但前面書寫測試所使用的句子，都是由研究員設計好，並請受試者「想像」的。而實驗第二階段，研究人員請受試者自由回答問題之答案，「邊想邊寫」的狀況則會讓速度下降至每分鐘 75 個字母，自動更正後錯誤率為 2%，表現仍不錯。

科學家：連原型都還稱不上，大家還要再等等

由於目前的受試者數量僅一人，因此無法得知這套解釋系統是否能夠通用在所有人的腦內脈衝上。此外，實驗中所使用的字符還不包含數字、大寫字母與標點符號，並且神經元恐會因微小偏移等多種因素產生誤差，因此每周至少要進行一次的系統校正，以保持穩定的低錯誤率。

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雖然還有這麼多的難關尚須突破，但和以前的腦機介面技術相比，這套新的系統擁有溝通上的速度提升、準確性佳，並且癱瘓者也無需像以前一般全神貫注在「寫字」上，就如同一般人也能邊寫字邊和其他人聊天一樣，需要的注意力較少。另外，上述提到的「字母太像導致系統搞錯」的問題，也可以用研究團隊特別設計的替代字母來解決，這之中仍有許多的發展潛力。

此系統的商用普及化並非馬上就能實行，但也透過實驗結果告訴大眾更多腦機介面的潛力與應用，讓人類又往「黑鏡」般的世界靠攏了一些。

(來源：INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察)