80%準確率！ Meta AI讓你用腦波打字 正式進入「意念操控」時代？

Meta近日發佈名為 "Brain2Text" 的 AI 模型，可以將腦電波信號轉換為文字，準確率最高可達 80%。 這項技術突破，不但標誌著腦機介面（BCI）技術邁向新的里程碑，也讓 Meta與馬斯克旗下的Neuralink在BCI 領域的競爭更激烈。

據介紹，Meta 的 Brain2Text 模型採用非侵入式的方式，通過腦電圖（EEG）或腦磁圖（MEG）來記錄大腦活動。 與 Neuralink 的侵入式方法（需要在大腦中植入晶片）相比，Brain2Text 更安全、更易於被大眾接受。

Brain2Text 的工作原理是，首先讓受試者在鍵盤上打字，同時記錄他們的大腦活動。 然後，利用深度學習模型分析這些數據，學習腦電波信號和文字之間的關聯。 最終，AI 模型可以根據新的腦電波信號，預測受試者想要輸入的文字。

Brain2Text 技術的應用範圍廣闊，尤其在以下4個範疇具有巨大商業潛力：

1. 醫療健康： Brain2Text 可幫助患有語言障礙的病人，例如中風、癱瘓或漸凍癥患者，通過腦電波與外界交流，恢復溝通能力。 這將為 Meta 開拓全新的醫療科技市場，並帶來可觀的收入。
2. 人機交互： Brain2Text 可以應用於虛擬實境（VR）和擴增實境（AR）設備，讓用戶通過意念控制虛擬人物或設備，提升沈浸式體驗。 這將推動 VR/AR 產業的發展，並為 Meta 的 VR/AR 業務帶來新的增長點。
3. 教育和培訓： Brain2Text 可以應用於教育和培訓領域，例如幫助學生更有效地學習新知識，或幫助員工更快地掌握新技能。
4. 消費電子： Brain2Text 可以應用於消費電子產品，例如智能手機、智能家居等，讓用戶通過意念控制設備，實現更便捷的操作。

除Meta外，Neuralink亦積極研發BCI技術，卻採取了不同的技術路線。Neuralink是專注於侵入式 BCI，需要將電極植入大腦，雖然在信號獲取的準確性和穩定性上較具優勢，但這種侵入式方法伴隨著較高的醫療風險。例如，植入手術可能引發感染，植入物在大腦中長期存在可能會引起免疫反應等，這些風險限制了其技術的廣泛應用和推廣。

而非侵入式的Brain2Qwerty，則是通過 EEG 和 MEG 來檢測大腦信號，避免了手術植入帶來的風險，如感染、對大腦組織的損傷以及長期維護問題等。預料這將使更多人能夠接受並嘗試使用該技術，為腦機接口技術的普及提供了更安全的途徑。

然而，Brain2Qwerty在未來的應用普及化上，仍需解決兩項挑戰：
1. 高成本：MEG掃描儀的高昂成本（約200萬美元）和大型設備的需求使這項技術目前較難全民普及，未來需要探索更經濟實惠的解決方案，以便在更廣泛的市場中推廣。
2. 靈活性問題：目前的系統要求用戶在掃描過程中保持完全靜止，這對於日常使用來說也是一個重大障礙，因此如何提高系統的靈活性和便捷性將是未來發展的關鍵。

Text by BusinessFocus Editorial

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