AI 讀取大腦訊號轉成文字，Meta 公開腦波打字研究成果

早在 2017 年，Facebook（2021 年公司更名 Meta）發表一項腦波打字的研究計畫，讓人透過腦機介面直接從大腦輸入文字，速度可比手機打字快約 5 倍，這項研究發展至今有何成果？

Meta 投入超過 200 萬美元，打造如同一頂半噸重的巨型頭盔，從頭外部讀取腦波，分析人們打字時的大腦，從思考就能判斷人們想按下哪些按鍵，不同於大腦植入特殊晶片。

這項研究使用腦磁波儀收集大腦皮質神經元放電時產生的訊號，設備又大又重又昂貴，而且必須在隱蔽的空間操作，因為地球磁場比大腦磁場更強，於是需在特殊環境才能執行，可想而知設備無法離開實驗室。

現階段試驗一旦受試者移動頭部，來自大腦訊號就會消失，為此研究團隊感到困難重重，聲稱這套系統絕對不是為了商業開發，也無法成為商業產品。

「試圖理解人類大腦的精確結構或原理，可能有助於機器智慧的發展」，Meta Brain＆AI 研究團隊負責人 Jean-Rémi King 認為值得深入探索。

Two new studies from our team we’re particularly happy about

Study 1: Brain-to-Text Decoding: https://t.co/KT9egURLRl

Study 2: From Thought to Action: https://t.co/NBUuBb6Unm

Blog: https://t.co/UnwK8YO6dt pic.twitter.com/ltsQUb7nOX

— Jean-Rémi King (@JeanRemiKing) February 7, 2025

▲ Meta 公開腦波打字現階段研究成果。

研究試驗是在西班牙巴斯克認知、大腦、語言中心（Basque Center on Cognition, Brain and Language）進行，有 35 名志願受試者參與。每人使用腦磁波儀大約 20 個小時輸入處理器執行指令之類的短語，同時將他們的大腦訊號輸入深度學習系統，Meta 稱之為 Brain2Qwerty 模型，對照鍵盤上的字母布局。

訓練 Brain2Qwerty 目的是為找出哪些大腦訊號代表受試者正在輸入字母 a、b、c 至 z。受試者輸入幾千個字母後，這套系統可以猜測這個人實際想要採取什麼行動。

Meta 研究報告指出，平均錯誤率約為 32%，也就是說大約每 3 個字母就有 1 個錯誤。儘管如此，Meta 認為這是目前使用全字母鍵盤且從頭外部收集訊號最準確的結果。

破解語言的神經準則仍然是 AI 和神經科學的一大挑戰，Meta 仍願意為此投入研究心力，期望未來幫助失去說話能力如腦損傷患者對外溝通。