Deep Dive
What is the primary goal of Chin-Teng Lin's research on brain-computer interfaces?
The primary goal is to develop technology that translates neural signals into text on a computer, enabling communication through silent thoughts. This aims to overcome the bottleneck of efficiently transferring thoughts from the brain to a computer.
How does AI contribute to decoding brain signals into words?
AI decodes brain signals by identifying biomarkers of speaking using EEG headsets. Deep learning is used to translate these signals into intended words, and large language models correct mistakes in EEG decoding, making the process natural and efficient.
What is the current accuracy of decoding silent speech into words?
The technology achieves around 50% accuracy in decoding brain signals into words when someone is speaking silently. This represents significant progress but also highlights ongoing challenges in improving accuracy.
What are the potential applications of brain-computer interfaces?
Brain-computer interfaces can enable communication for individuals unable to speak, facilitate hands-free control of devices, and provide a natural way to interact with computers. They also have applications in scenarios requiring privacy or silence.
What are the ethical concerns associated with brain-computer interfaces?
Serious privacy and ethical issues arise, such as the potential for others to access one's thoughts without consent. Ensuring user control over the technology and addressing these concerns are critical for its responsible development.
How does the technology handle different neural signatures?
Different people have unique neural signatures, which affect decoding accuracy. The technology is designed to adapt to these variations, but challenges remain in overcoming interference and improving consistency across individuals.
Shownotes Transcript
科学家们越来越接近赋予人类仅凭思想就能交流的能力。在现场演示中，研究员林庆腾展示了脑机接口如何将人的神经信号转换成电脑上的文字，这可能会开辟一个新的交流领域，将无声的思想转化为语言。由 Acast 主持。更多信息请访问 acast.com/privacy。</context> <raw_text>0 未来人类和机器将如何协同工作？我们花了太多时间讨论世界正在发生怎样的变化。认为 CEO 的角色不会改变，这绝对是荒谬的。这是波士顿咨询公司（BCG）的播客《设想一下》，它帮助 CEO 思考我们世界及其业务的未来可能性。您可以在任何收听播客的地方收听。♪
谢谢。
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多久一次？
您是否对将脑海中的想法准确地输入电脑所需的时间感到沮丧？对于像我这样母语不是基于字母的人来说，情况更糟。我居住和工作在澳大利亚，但我最初来自台湾。
八年前我搬到悉尼，现在在那里经营一个大学研究中心。我们大多数人每天都使用键盘将脑海中的想法输入电脑。我们必须学习打字。事实上，你必须学习去做某事，这表明这是多么不自然。
手指驱动的触摸屏已经存在了 60 年。它很方便，但也速度很慢。还有其他方法可以控制电脑，例如操纵杆或手势。它们在捕捉你脑海中的文字方面并不是很有用。更糟糕的是，它们对人类交流至关重要。问题是
即将因为人工智能而结束。今天，我将向您展示人工智能如何将您脑海中的语音转换成屏幕上的文字。高效地从大脑到电脑是一个真正的瓶颈，对于任何电脑应用程序都是如此。这是我 25 年来的热情所在。
你们许多人或大多数人都听说过脑机接口 (BCI)。自 2004 年以来，我一直致力于脑机接口，用于大脑和机器之间的直接通信。我开发了一系列执行此操作的脑电图耳机，但这并不是什么新鲜事。
新鲜的是一种基于我们大脑自然工作方式的自然接口。想象一下，当有人在思考时阅读文字，将大脑信号转换成文字。今天，您将看到它的实际应用，而且没有任何印记。
我们正在使用人工智能来解码您头顶上的大脑信号，并识别说话的生物标志物。这意味着您可以使用可穿戴技术将脑海中的文字发送到电脑。这令人兴奋。我相信这将打开我们与电脑互动方式的瓶颈。
我们在解码脑电图以测试我们方面取得了令人兴奋的进展。这是自然的。当有人大声说话时，我们在解码脑电图方面取得了非常有希望的结果。我们现在正在研究的前沿是解码无声的脑电图。文字在你的脑海中流动。
当你倾听他人，或者自言自语或思考时。我们正在努力使其成为现实。我将邀请我的两位团队成员 Charles 和 Daniel 向我们再次展示它。这对我们来说是世界首映。我们在……方面获得了大约 50% 的准确率。
解码无声说话者的脑电图信号成文字。这里显示了它的工作原理。我们收集了一组我们用其训练技术的单词。它们被组合成句子。Charts 将选择一个句子。
Daniel 将默默地逐字阅读句子，并产生将被我们的传感器拾取的大脑信号。我们的技术将把大脑信号解码成文字。我们用传感器拾取大脑信号，并对其进行放大和过滤，以减少噪声并获得正确的生物标志物。我们使用人工智能来完成这些任务。
我们使用深度学习将大脑信号解码成预期的单词。然后，我们使用大型语言模型来匹配解码的单词，并弥补脑电图解码中的错误。所有这些都在人工智能中进行，但对于用户而言，交互是通过思想和自然语言进行的自然交互。
我们对在理解单词和句子方面取得的进展感到非常兴奋。另一件对人们来说非常自然的事情是关注某些事物。想象一下，如果您只需看着某个物品就能选择它，而无需从货架上取下它或将电线插入自动售货机。
两年前，在一个关于机器人免提控制的项目中，我们对通过视觉识别闪烁来控制机器人感到非常兴奋。我们现在已经超越了这一点。我们不需要任何闪烁。人工智能使它变得自然。Daniel 将查看照片并在脑海中选择一个项目。
如果它按预期工作，您将看到选定的项目出现在屏幕上。我们为此使用照片，因为它们非常易于控制。为了表明这并非全部，而只是构建在我的演示文稿中，Chas 将为 Daniel 选择一个项目让他在脑海中选择。请，Chas。这是一辆车。所以 Daniel 将选择……
他脑海中的汽车。“脾气不对。”不幸的是，30% 的错误率再次出现。让我们邀请 Charles Daniel 再次展示它。当 Daniel 在脑海中选择一个项目时，他的大脑会识别和识别该物体并触发他的脑电图。我们的技术解码触发器。我们正在努力解决
技术挑战。我们将努力克服干扰问题。这就是为什么我要求关闭手机的原因。不同的人有不同的神经特征，这对于解码精度非常重要。我带 Daniel 来这里的一个原因是，因为他可以发出很好的神经特征。笑声
就我们的技术而言，他可以为我们提供很好的神经特征。这里仍然有电缆。它还没有便携。可能人们使用它最大的障碍之一将是，我该如何关闭它？你们中的任何一个人都会有时间去
当你快乐的时候，你在一起的人不知道你在想什么。必须处理严重的隐私和伦理问题。我对这项技术的重要性充满热情。一个令人兴奋的点是将脑机接口连接到可穿戴电脑。你的头上已经有一台电脑了，
大脑将成为一个自然的接口。这不仅仅是控制电脑。自然的 BCI 还为人们与人交流提供了另一种方式。例如，它允许无法说话的人与他人交流，例如在需要隐私或安静的时候。
如果您对自然的想法是一片美丽的森林，您可能会想知道这有多自然。我的答案是，这是自然语言。这是您正在使用的自然思维过程。您的身体没有任何不自然的印记。我挑战您思考您认为自然的交流是什么。
将你脑海中的语音转换成文字。与人交谈时，有一种标准的结束方式。你说，想想看。
我希望您像我们一样对未来的前景感到兴奋，在这个未来中，当您想到某事时，您脑海中的文字就会出现在屏幕上。谢谢。这是 2024 年在维也纳 TED AI 大会上 Chin-Ted Lang 的演讲。如果您对 TED 的策划感兴趣，请访问 ted.com/curation guidelines 了解更多信息。
今天的节目就到这里。TED Talks Daily 是 TED 音频集的一部分。本集由我们的团队 Martha Estefanos、Oliver Friedman、Brian Green、Autumn Thompson 和 Alejandra Salazar 制作和编辑。由 Christopher Fazi-Bogan 混音。Emma Taubner 和 Daniela Balarezo 提供额外支持。我是 Elise Hu。明天我将带着一个新的想法回到您的节目中。感谢收听。
你知道，作为一个忙碌的妈妈，你可以通过几种方式来锻炼强壮的肌肉。你可以办一张健身卡，但你永远不会用；你可以为你的车库购买各种昂贵的设备，但你会忘记你拥有它们；你可以支付私人教练的费用，但你永远没有时间与他们见面；你可以购买一个健身手表，但每次你看到它时只会让你感到悲伤。
太好了。太好了。
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