7月17日，解放日报记者报道。最近，上海岩思类脑人工智能研究院与复旦大学附属华山医院合作，在脑机接口领域取得突破。10例受试者的大脑植入电极后，经过短时间训练，通过解码其大脑神经电活动，与脑部电极相连的电脑就会实时显示出他们想说的中文语句。这一进入临床试验阶段的科研成果，将为渐冻症、脑卒中等失语患者带来福音。    华山医院院长毛颖介绍，在市科委支持下，华山医院利用多年积累的临床资源，建立了一个高质量颅内脑电数据库。同时，华山医院与国内多家神经外科头部医院组建了iBrain脑电数据联盟。岩思类脑等加入联盟的成员单位可获得高质量颅内脑电数据集，用于脑机接口技术和产品研发。 “在这个全球最大的人类颅内脑电数据库支持下，我们团队已研发出脑电大模型，它类似于ChatGPT的底层预训练模型，能精准读取脑电信号的意图。”岩思类脑首席科学家李孟教授说。 解读中文的脑电信号比英文难得多，因为英文的音素只有近50个，而中文的声母、韵母、四声的排列组合，使音素多达400个以上。岩思类脑应用其自研的脑电大模型破解了这个复杂语言系统难题。目前，脑电大模型对中文声母的识别准确率超83%，韵母识别准确率超84%，达到行业领先水平。 参加临床试验的癫痫受试者此前已植入多根sEEG（立体定向脑电图）电极，在模型训练阶段，他们耗时100分钟，朗读了54个汉字。在训练过程中，电极采集了受试者不同脑区、不同深度的脑电信号，将它们输入脑电大模型。这是一个模型微调过程，脑电大模型将受试者读出的54个汉字拆分成声母和韵母，精准识别它们对应的脑电信号，进而利用“声母/韵母—音节—单字—语句”四级解码架构，为每一名受试者构建了个性化的脑电大模型。 临床试验显示，脑电大模型可在54个汉字训练集基础上，解读出1951个常用汉字，外推率高达1∶36，具有很强的泛化性。半秒钟内，大模型就能解读出一个完整的中文语句，且语句字数没有限制，理论上可达到很高的输出率。 李孟认为，这一脑机接口技术突破意味着能把人的想法准确、高效地转化成文字。今后，它不仅能让失语患者重获语言表达能力，还能利用大脑神经活动解码生成的文字获得其他能力，如用意念操控物理智能设备、与元宇宙进行交互，或利用多模态大模型绘画，把脑海中的语言转化为表达梦想的画作。