大道至簡——人工智能——從腦波到文本，只需要一個機器翻譯模型

加州大學舊金山分校的Joseph Makin 等人在 Nature Neuroscience上發表了一篇論文，標題爲Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework。

這篇論文的工作思路異常簡單。他們將腦波到文本的轉換視爲機器翻譯的過程，腦波爲輸入序列，文本爲輸出序列。

通過讓受試者朗讀文本，收集相應腦區的電波，構成訓練數據集，然後去訓練一個端到端的機器翻譯模型。

通過這種方式，他們獲得了一個模型，這個模型能夠將受試者的腦波「準確」、「實時」地轉換爲句子文本，而錯誤率僅爲3%。

這種創新，無疑是革命性的。