Meta近日公布了其非侵入式脑机接口（BCI）系统的最新版本——Brain2Qwerty v2。该系统旨在通过人工智能技术，将大脑神经活动直接解码为文本，未来有望帮助因神经系统损伤或疾病而丧失语言能力的患者恢复沟通能力，且无需进行开颅手术。

这一版本建立在去年发布的v1模型基础之上。初代系统已证明，利用脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）这两种非侵入式方法测量神经元活动产生的电磁场，可以实现字符级别的解码。而全新升级的v2模型则在几乎所有方面实现了显著提升：它采用端到端深度学习架构，直接从原始脑信号中解码，并引入大型语言模型（LLM）进行实时模式识别，从而不再局限于单字母输出，而是能够解码完整的单词和句子。

据Meta联合多家法国科研机构（包括巴黎高师、里尔大学、巴黎西岱大学、萨克雷大学、CNRS、Inria、CEA NeuroSpin等）及西班牙巴斯克认知脑语言中心、罗斯柴尔德基金会医院共同发表的论文，v2模型训练数据来自9名志愿者，每人佩戴MEG设备主动打字10小时，累计记录了约2.2万个句子。

测试结果显示，该系统的单词准确率达到61%，远优于其他非侵入性方法约8%的水平；其中表现最佳的参与者准确率高达78%，且超过一半的句子解码后仅有一个单词或更少的错误。研究还发现，解码精度随数据量增加呈对数线性提升，预示着通过扩大数据规模，其性能差距有望进一步缩小至侵入式方案的水平。

与埃隆·马斯克的Neuralink等需要外科植入的侵入式BCI相比，非侵入式方法虽当前效率略低，但避免了脑出血、感染及长期植入物功能衰退等重大风险，更具可扩展性和普适性。

不过，当前MEG设备仍受限于体积庞大及对背景磁干扰的极度敏感——脑磁信号远弱于地球磁场及日常电子设备产生的干扰，须在磁屏蔽环境中运行。

尽管如此，Meta表示，这一进展为无法接受侵入性手术的患者带来了切实的希望，未来生活质量有望获得实质性提升。（新闻来源：roadtovr、VRAR星球编译）

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