先前我們介紹過不少腦機介面（Brain-Computer Interface，BCI）的應用，從使用這項技術來打遊戲、控制虛擬化身，到伊隆·馬斯克頗具爭議的公司Neuralink，這些都體現了人們對於「潛行」與「腦控」的想像。然而，研發腦機介面的初衷和核心應用領域，始終是在醫療領域。讓因為各種原因而無法移動、無法言談的病患，能有機會透過「用想的也能通」的方式，突破身體的限制，重新獲得溝通的可能。
加州大學戴維斯分校健康研究中心（UC Davis Health）開發的一種新型BCI技術，成功解決了漸凍症（ALS）患者因喪失語言能力而面臨的交流障礙。透過在患者的大腦植入感應器，能即時解讀腦波訊號，並結合AI將這些訊號轉為客製化語音，讓漸凍症患者可以重新「說話」，而且，準確度竟高達97％，這到底是怎麼做到的呢？
這個實驗的受試者是一名45歲的男性，凱西·哈雷爾（Casey Harrell），他的生活因漸凍症而發生了巨大變化。隨著病情的進展，凱西不僅四肢難以移動，還逐漸失去了說話的能力。
本次實驗中採用了以醫療與學術用途為主的腦機介面系統BrainGate2，研究人員在凱西大腦的左側前中央回（left precentral gyrus）植入四個感應器，用來記錄來自256個皮層電極的大腦活動。接著，透過AI分析這些腦波訊號，轉化為音位（語音的基本單位），再組織成完整的單詞。
有了單詞還不夠，為了要讓凱西真的能重新「說話」，研究團隊採用他生病前的聲音樣本進行訓練，以AI生成接近原始語音的合成聲音，讓輸出的文字能夠被即時「講」出來。
在初步的語音數據訓練階段，系統只花了30分鐘便學習到50個詞彙，準確率有99.6％。第二個訓練階段中，系統在1.4小時就將詞彙量擴充到125,000個，並已達到90.2%的單詞準確率。隨著逐步蒐集數據，穩定達到了97.5%的高準確率，是目前類似系統中最為精準的。
過去，大家熟悉的物理學家霍金，他是透過Intel研發的Assistive Context-Aware Toolkit（ACAT）來「說話」，ACAT採用肌肉偵測與預測系統來幫助漸凍人更直覺的鍵入字句，再透過語音合成輸出。即便Intel在今年三月釋出最新一代ACAT 3.0，結合了非侵入式腦機介面，但依舊需要使用者透過虛擬鍵盤來輸入想說的話。本次實驗的植入式BCI風險與成本雖然相對較高，不過，對於患者來說，多了一個能夠更加自由溝通的選擇。
在影片中，凱西透過這個裝置「說」出他的感動，裝上腦機介面之後他能夠重新回到社會，並且讓他的工作更不受肢體限制。凱西的故事只是開始，相信在腦機介面技術逐步普及且風險降低後，未來將有更多像凱西這樣的人能夠重獲新聲。
