斯坦福大學的科學家成功解碼了內心的語言，即一個人腦海中的靜默思緒，準確率高達 74%。這一突破有望改善嚴重語言和運動障礙患者的溝通方式。這項新的腦機介面（BCI）技術能夠將個體的內心思緒轉換為文字，使用時僅需在心中“思考”一個特定的心理密碼即可啟動。斯坦福大學的主導作者 Erin Kunz 表示：「這是我們首次成功理解當你僅僅思考說話時，腦部活動的表現。」她補充道：「對於那些有嚴重語言和運動障礙的人來說，能夠解碼內心語言的 BCI 將使他們的溝通變得更加容易和自然。」
腦機介面技術並不新穎，它使大腦與外部設備之間能夠直接溝通。這項技術已被用來幫助殘疾人士控制義肢，通過解碼與運動相關的腦信號來實現。早期的研究顯示，腦機介面能夠解碼癱瘓患者的嘗試性說話，通過解釋與講話有關的腦部活動。然而，儘管比舊的眼動追蹤系統要快，使用 BCI 來解碼嘗試性說話對於肌肉控制有限的人來說，仍然可能是身體上要求高且緩慢的過程。這一局限促使斯坦福團隊研究內心語言的解碼可能性，即我們腦海中的靜默思緒。共同第一作者 Benyamin Meschede-Krasa 表示：「如果僅僅需要思考語言，而不必實際嘗試說話，對於患者來說，這可能更容易和更快。」
這項研究涉及四位因肌萎縮側索硬化症（ALS）或腦幹中風等疾病而導致嚴重癱瘓的參與者。科學家使用微電極記錄神經活動，這些微電極被放置在控制語言的運動皮層中。參與者被指示要麼嘗試說話，要麼想象單詞。研究人員發現，這兩種行為都激活了類似的腦區，在此活動中產生了相似的神經模式。然而，與內心語言相關的腦活動明顯較弱，但這些模式仍然足夠明顯，使人工智能能夠學習和解釋想象的單詞。隨後，內心語言數據被用來訓練人工智能模型，以解碼想象的單詞。在一次演示中，BCI 能夠從多達 125,000 個單詞的詞彙中解釋出想象的句子，準確率達到 74%。此外，BCI 還能捕捉到未計劃的思緒，例如參與者在屏幕上數物體時想到的數字。
科學家發現，儘管嘗試性說話和內心語言顯示出相似的神經模式，但它們之間的區別足以被辨別。這一差異可用於訓練 BCI 在特定情況下忽略內心語言。為了讓使用者有更多控制權，研究團隊創建了由心理密碼控制的系統。這一功能允許個體通過思考預先選擇的關鍵詞，心理上解鎖 BCI 的內心語言解碼功能。參與者在實驗中成功使用了短語「chitty chitty bang bang」來啟動解碼過程，系統的準確率超過 98%。儘管目前的 BCI 技術尚無法完美解碼自發的內心語言，研究人員對未來持樂觀態度。他們相信，隨著更先進的設備、包括更好的傳感器和算法的出現，BCI 最終能夠恢復如同正常對話一般流暢和自然的溝通。這項研究的結果已發表在《Cell》期刊上。
