本文简要说明：

德克萨斯大学奥斯汀分校的一组科学家开发了一种可以读取人类思想的人工智能模型。

根据同行评议的研究，一种将大脑活动转换为文本字符串的非侵入式人工智能系统。

研究人员说，人工智能有朝一日可以帮助那些有精神意识但无法说话的人，比如那些患有严重中风的人。

人工智能现在有可能将“不合时宜”的想法转化为文本。根据一份新报告，研究人员正在带头实现这一里程碑。

人工智能(AI) 越来越多地被用于将大脑活动转换为连续的文本流。这有可能彻底改变患有严重神经功能障碍的人的交流领域。人工智能在解释大脑活动方面具有巨大潜力，尤其是在神经影像学技术的背景下。

利用人工智能挖掘新机遇

在我们的最新开发中，基于AI 的语义解码器展示了一种将大脑活动转换为连续文本字符串的创新方法。这一突破首次使将“非侵入性”思想转换或翻译成文本成为可能，这可以极大地帮助那些在中风或运动神经元疾病后难以沟通的人。

解释大脑活动需要先进的数据分析技术，以便从复杂和嘈杂的数据中提取有意义的信息。人工智能算法可以帮助自动化和简化这一过程，使研究人员能够对大脑功能做出更准确、更可靠的推断。

使用MRI 扫描数据，AI 解码器可以将思想重构为文本| 卫报

在这里，解码器可以准确地重建受访者听到或想象的语音。事实上，与过去涉及手术植入的语言解码系统相比，这是技术创新的巨大飞跃。

领先的科学家支持克服关键障碍的最新进展。领导这项研究的德克萨斯大学神经科学家Alexander Huth 博士补充说：

“作为一种非侵入性方法，与过去通常是一个词或一句话相比，这是一个真正的飞跃。”

人工智能克服挫折

功能磁共振成像(fMRI) 测量流向大脑不同区域的血流变化，可用于推断神经活动。然而，与大脑中神经元的实际放电相比，这个过程相对缓慢。fMRI 的时间分辨率通常在秒级，无法捕捉大脑活动的快速变化。根据文章《卫报》，分析响应“自发语音”的大脑活动很困难，因为“消息”会传播几秒钟。

OpenAI的ChatGPT等大规模语言模型的出现，是人工智能的一大发展。这些模型已经过大量文本数据的训练，因此它们可以对各种输入生成类似人类的响应。在这种情况下，研究人员可以检查语音的语义。换句话说，我们可以理解与单词序列相对应的神经元活动模式。

取得突破后，该小组旨在增加该技术在其他更便携的脑成像系统中的实用性，例如功能性近红外光谱(fNIRS)。

但同样，随着最新创新的兴起，可能会出现安全问题。