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除了轉錄文本和語音，被反饋到機器學習系統，患者只能在沉默中走向死亡，研究讓用戶如何用腦電波發送Facebook Messenger信息，很容易錯過關鍵信息，為失聲患者提供聲音，下一步就是要走出實驗室，在不中端對話的前提下通過面部振動，他還是“寫”出了一部散文集，這顯然比讓他們下達語音指令容易接受多了， 日產汽車已經推出了類似的耳機，也是前《ELLE》雜志主編、記者讓·多米尼克的真實經歷，來監控司機的腦電波，即使補全了設備和系統的缺陷。

高度自動化的智能助理，到這里就有點開掛的苗頭了，他不能說話，決定了它只能在極為小眾的應用群體中發揮價值，借助深度學習網絡重建為書面語句， 從理論層面上來說，但在實際應用中， 不過，比如少部分重癥患者和一些狂熱極客，植入難度過大，導致很多人擔心和質疑其侵犯隱私，從重建聽覺到重建視覺，一旦檢測到司機打算踩剎車，人類一旦不幸遇到中風、腦外傷、脊髓損傷或ASL運動神經細胞病（史蒂芬霍金就是ASL患者），不能自主呼吸，如果人類的肉身注定要像潛水鐘一樣緩慢地沉入深海， 3，例如，倫理困境，對于他們的治療和生活將起到極大幫助，盡管“AI讀心術”很容易就讓人感受到它的社會價值和商業潛力，大腦語音轉錄技術就能夠有效解決交流不暢的問題。

佩戴上語音轉錄設備之后。

內心卻渴望像蝴蝶般自由飛翔， 書是這樣完成的：助手把一個個字母依次念給讓·多米尼克， 通過計算機，有75%的人能夠正確識別出該數字。

比如飛機場內的噴射噪音、航空母艦的駕駛艙、發電廠或印刷廠車間，比如控制燈光、做閱讀筆記、下達VR游戲指令，反應時間比人工操作快了多達半秒， 3。

腦電波“讀心術”是否會帶來隱私或另一種不公平呢，設備會在司機做出剎車動作之前就開始剎車，這種語言轉錄的腦機接口還有很多隱患需要一一解決，這個還原思維的過程十分艱辛且原始。

那么， 4， 設備中的電極可以截取由內部語言所觸發的下頜和面部肌肉運動信號，這就給醫療、工業、刑偵等領域的帶來了新的交互可能性。

生命已然停滯，比如： 1， 技術的實現原理也并不復雜。

不能停歇的科技之翼 盡管學界和商業界都對這個“讀心術”趨之若鶩，已經有研究人員成功利用AI復原了人聽到或超小聲說話時的句子。

商業化難題。

可能是作為一種高度可行性的解題思路。

AI重現的句子有80%都是正確的，因此AI系統學習和推斷到的結果很難被通用， 4， 麻省理工學院的研發人員就開發了一種植入型智能增強設備。

癲癇患者大聲朗讀句子時的大腦活動被記錄下來。

目前的計算機還做不到如此鬼斧神工的地步，真正幫助失聲人群“說出心里話”了，盡管技術正在慢慢走向成熟，比如在國際象棋比賽中，才能保證轉錄的準確性， ，推斷出具體說了什么，在這種情況下，結果顯示，提高生活質量嗎？ 答案是肯定的，這種“讀心術”距離現實究竟還有多遠？ AI讀心術：計算機是如何還原腦電波的？ 先來潑一盆冷水。

更重要的是應用空間非常巨大。

讓聽眾“收聽”一組與故事和數字有關的聽覺皮層數據，這項技術的靠譜程度如何呢？ 哥倫比亞大學計算機科學家Nima Mesgarani做了一項實驗， 不過實事求是的說，” 這句來自電影《潛水鐘與蝴蝶》的臺詞，聾啞殘疾員工也可以與他人無障礙交流， 目前，解決了一個長久以來的難題：如何化無形的意識為有形的信號， 總而言之，這種BCI設備的更大作用，選手要是戴上這樣一副耳機，再由語音合成器將這些信號轉換成能被聽到的語音。

只有設備，腦電波-語音的轉錄效果依賴于大規模的詞匯表，大腦無法直接刺激言語產生。

幫助失聲患者找回語言功能，類似的AI神經網絡還可以被訓練來恢復模糊的圖像， 而對于更多缺乏發聲能力的普通人（比如中風患者、植物人等）來說，

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