在日常生活中，交流是一項至關重要的能力。然而對於許多癱瘓患者而言，他們常常因身體功能障礙而面臨無法與他人順暢溝通的困境，甚至可能引發內心的孤獨感和沮喪情緒。
近年來腦機接口技術的迅速發展給這類患者帶來了希望。加州大學舊金山分校和伯克利分校的研究團隊開發了一種創新的流式腦機接口系統，並成功應用於一名因腦幹中風而癱瘓失語十八年的患者。
該系統通過植入大腦的電極陣列捕捉患者默念時的腦部信號，並結合人工智能（AI）模型，將這些信號近乎實時地轉化為語音和文字輸出，極大地恢復了患者的自然對話能力。這項突破解決了過去同類技術延遲過長影響交流流暢性的核心問題。
失語症是一種由於大腦語言中樞受損而導致的語言功能障礙。患者可能在理解表達閱讀或書寫方面出現困難，但他們的智力並未受損。失語症並非一種獨立的疾病，而是中風、腦外傷、腦瘤等腦部損傷的常見後遺症。
失語症的主要成因是大腦中負責語言的區域受損，最常見於大腦左半球。腦血管疾病例如中風是最常見的原因，導致大腦語言區缺血缺氧而受損。頭部外傷如車禍撞擊等意外事故造成腦部損傷。
腦部腫瘤本身或治療過程可能壓迫或損傷語言區域。神經退化性疾病如額顳葉失智症、阿茲海默症等，以及腦部感染如腦炎、腦膿瘍等也都是可能的成因。
AI在語言方面可以通過多種方式幫助失語症患者，尤其是在溝通輔助設備和治療層面。AI可以預測與建議詞句，在患者輸入一兩個字後，AI可以預測他們可能想說的整個詞語或句子，大幅減少輸入所需的時間和精力。其原理是利用語言模型，該模型通過分析海量文本數據，學習了單詞之間的關聯性和概率。
語音合成與還原功能可以將患者選擇的文字或想表達的意念轉換成清晰自然的語音輸出。甚至可以利用患者過去的聲音樣本進行訓練，還原其獨特的音色，使溝通更具個人情感。其原理是使用文本到語音技術，現代的神經文本到語音模型使用深度學習，能生成非常接近人類的流暢語音。
AI還能理解與翻譯意圖，對於表達困難的患者，AI可以解析其不完整有語誤或透過圖標表達的意圖，並轉換成正確的語句。其原理是使用自然語言處理和語義理解技術，模型不僅看表面文字，更能理解背後的語義和上下文。
此外AI還能提供個性化治療與練習，AI驅動的應用程序可以為患者提供量身定制的語言復健練習，根據患者的進度實時調整難度，並提供即時反饋。
其原理是使用適應性學習算法和語音識別技術來評估患者的反應正確性與流利度。
詞向量技術「猜你所想」
背後的關鍵AI原理是詞向量。詞向量是一種將文字轉換成計算機能夠處理的數字形式的技術。關鍵在於，它不僅是簡單的編碼，更能捕捉詞語的語義。
其原理的核心思想是一個詞的含意可以由經常出現在它周圍的詞來定義。通過在龐大語料庫中訓練神經網絡，語義相近的詞在向量空間中的位置也會很接近。
這種技術如何應用於失語症輔助呢？當AI模型學到了水、飲料、果汁這些詞的向量在空間中很接近時，它就能更好地理解當患者點選水的圖標時，其相關推薦詞語應該是杯、喝、渴，而不是無關的詞語。這使得預測推薦和語義理解功能變得更加智能和準確，而不是死板的詞匯匹配。
總而言之，AI通過將語言數學化向量化，並學習其中的複雜模式，從而能夠預測生成和理解人類語言。這項技術與腦機接口結合，或作為獨立的溝通輔助軟件，都為失語症患者重建溝通橋樑帶來了革命性的希望。
●文鯉
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