一个研究团队日前在《细胞》杂志发表论文说，他们借助脑机接口技术，在实验中成功锁定与内心独白（人脑中无声的言语）相关的脑电活动，并能以最高74%的准确率按需将其解码。

　　此前的研究表明，脑机接口能解读瘫痪患者的说话尝试。当使用者试图调动发声相关肌肉、真正尝试开口时，即便发出的声音含糊不清，脑机接口也能读取相应的脑电活动，并把其想表达的内容以打字形式输出。不过，对于肌肉控制能力有限的人来说，尝试开口仍然费力又缓慢。

　　美国斯坦福大学等机构的研究人员尝试进一步开拓脑机接口的能力，直接解码内心独白。研究团队把微电极植入负责言语产生的脑区即运动皮层，并用它记录了4名重度瘫痪患者的神经活动。实验中，研究人员引导受试者尝试说出和内心想象一组特定词汇。结果显示，尝试发声与内心独白激活的脑区高度重合，神经活动模式也相似，但内心独白的整体激活强度较弱。

　　据团队介绍，他们训练了人工智能模型来识别内心独白的内容。在一次概念验证实验中，脑机接口从多达12.5万个单词的词库中解码受试者内心独白的句子，准确率最高可达74%。此外，脑机接口还能捕捉到受试者自发的内心独白——例如当屏幕上出现粉色圆圈时，受试者心里默数，系统也能识别出这些数字。

　　研究团队还发现，尽管尝试发声与内心独白在运动皮层产生的神经活动模式非常相似，但两者仍有足够差异，可以被可靠地区分开来。

　　在使用脑机接口过程中，很多时候用户并不希望自己的内心独白完全被解读出来。研究人员表示，可以借助这一差异来训练脑机接口完全忽略内心独白，也可使用密码控制，用特定关键词临时解锁脑机接口读取内心独白这一功能。这为希望利用内心独白实现更快捷交流的用户提供了便利。

　　研究人员坦言，目前的脑机接口系统还无法在避免大量错误的前提下，解码自发的内心独白，但若未来配备更多传感器、算法更先进的设备，则这一目标有望实现。