科學家讀懂鳥類大腦，成功預測鳥兒唱的下一首歌

4月份，Elon Musk語焉不詳地提及建立了一家名為Neuralink的新型腦界面公司。數天後，Facebook首席執行官馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)發布聲明， 「直接的大腦介面正在研發，最終將讓您直接通過思想與人交流。」FB表示，它有60名工程師正在努力實現這一目標。

這是一個雄心勃勃的計劃——沒有理由認為會一蹴而就。但是至少對於一隻小小的、橙黃色的鳥、斑馬雀，夢想已經無限接近現實。

credit:123RF

這得歸功於Timothy Gentner及其加州大學聖地亞哥分校的學生的精湛的工作，他們建立了一個腦波到聲音的圖形界面。從中可以看出，嘴裡發出聲音之前，大腦會發生哪些神經活動。

科學家們在bioRxiv網站發表的一份新報告中稱：「我們直接從神經活動中解碼，在數據層面逼真地重現了鳥類的神經活動。該組織包括阿根廷鳥類專家Ezequiel Arneodo，將該系統稱為實現「複雜神經活動——自然通信信號的解碼器」的第一個原型。類似的方法可能推動人類思維到文本界面的開發，研究人員說。

哪怕是會唱歌的鳥兒的大腦也不算太大。但是，它的發聲模式與人類言語相似，使得這些鳥成為研究記憶和認知的科學家的最愛。他們的歌曲很複雜，而且像人類語言一樣，鳥類可以互相學習。我們的斑馬雀從一隻老鳥身上學到了新歌。

美國國立衛生研究院的研究員Makoto Fukushima表示，通過使用大腦界面研究猴子更簡單的咕嚕聲和呼叫聲，鳥的鳴叫生無疑更為豐富，這就是為什麼這次成果對人類言語的應用有重要的意義。

目前在人體中試驗的人腦界面主要是跟蹤反映人們在心裡想像手臂運動時候的神經信號，可以將其用來移動機器手臂或指引游標，以緩慢地點選出字母，組成單詞。所以戴上頭盔或通過腦部植入物就可以毫不費力地把想說的話憑空變出來的設想還遠遠未有實現。

但是，新研究顯示，這並不是絕對不可能的。 UCSD的團隊在清醒的鳥類中使用硅電極來測量被稱為感覺運動核的部分大腦的神經元的電顫動，其中「學習新歌的衝動」便起源於此部位。

實驗採用神經網路軟體：機器學習發展方向的分支之一。研究人員將神經激發的模式和實際的歌曲編入程序，記錄其停止和啟動以及頻率的變化。這個想法是訓練他們的軟體在他們所謂的「神經到歌曲頻譜映射」中，建立一一匹配的對應關係。

該團隊的主要創新是通過整合一個物理模型來簡化大腦到啾啾鳥鳴的神經信號的翻譯，這些模型如何使雀斑產生噪音。鳥類和人不一樣，他們沒有聲帶;替代的，他們喉嚨內長有一個類似於簧片的東西，每次要發出聲音時，肺部呼出氣體，快速從兩側通過簧片，藉助簧片的震動發出高亢鳴叫。這個器官術語稱為鳴管。如果對此缺少直觀形象，可以想一下人類用一片葉子抿在唇間吹口哨時的情況。

在他們的報告中，團隊說大約可以提前30毫秒預測出鳥兒的下一個音。

您可以在下面的音頻中收聽結果。請記住，斑馬雀不是夜鶯。它的歌曲更像是雪花雜訊。

斑馬雀自然鳴叫聲
https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview.com/p/pub/files/a1-normal.mp3

下面是從鳥類腦波讀取合成而成的模擬聲音
https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview.com/p/pub/files/a3norm.mp3

鳴鳥已經是一個重要的研究類型。在Elon Musk的Neuralink，鳥類科學家是第一梯隊的核心成員。而UCSD的重點是檢測語音發生背後的肌肉運動的模式，這可能另是一個重要的發展方向。

Facebook表示，希望人們能夠以每分鐘100字的速度從他們的大腦中直接輸入、發送文本。即便你只是在心裡說話，大腦仍然會發出一組名令，你的臉頰和喉部的肌肉電學活動如同你正常發聲說話時一樣。唯一的區別在於，最後一步的命令——開口發聲——沒有被執行。所以一台能讀取發出給肌肉的命令的設備，可能比那些直接讀心的設想更為現實。

Gentner和他的團隊希望他們的斑馬雀將有助於使這個目標早日實現。他們寫道：「我們已經通過動物模型為人類語言模式提供了一個可以傳遞複雜通信信號的腦機介面。」他們補充說：「我們的方法也為醫用發聲假肢設備提供了有價值的發展方向。」

總而言之，我們離大腦直接給彼此發簡訊的未來又進了一步。

本文譯自 technologyreview，由譯者 majer 基於創作共用協議(BY-NC)發布。

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