摘要：Cell） 期刊的一项新研究，不仅精准找到了大脑中负责“内部言语”（inner speech，也就是我们心里默念时的大脑活动）的区域，还成功用脑机接口（BCI）按指令解码这种活动——最高准确率能达到 74%，甚至能从 12.5 万个词汇中解读出人们想象的句子更

你脑海里的 “无声独白”，现在能被机器 “读懂” 了！近日发表在《细胞》（

这项研究对无法说话的人来说意义重大。比如患有肌萎缩侧索硬化症（ALS）或中风导致严重瘫痪的患者，他们可能连动一下发音肌肉都很困难，而能解码内部言语的 BCI，能让他们不用费力尝试说话，光靠“想”就能交流。“这是我们第一次真正搞懂，纯粹在心里‘说话’时，大脑到底在怎么活动。” 论文共同第一作者、斯坦福大学的 Erin Kunz 解释道，“对那些连说话和动都很困难的人来说，这种 BCI 能让他们交流得更轻松、更自然。”

这些年，BCI 已经成了帮助残疾人的“黑科技”。它的原理是在大脑负责运动的区域植入微小电极，捕捉与运动相关的神经信号，再把信号转换成动作 —— 比如控制假肢，或是帮瘫痪患者打字。之前的 BCI 已经能解码 “尝试性言语”：比如患者努力调动嘴唇、舌头等发音肌肉想说话（哪怕说出来没人能听清），BCI 能读懂这时的大脑活动，把想表达的内容敲出来。这种方式比用眼球追踪打字快多了，但对肌肉控制能力差的人来说，反复 “尝试说话” 还是又累又慢。

于是研究团队想：能不能让 BCI 直接解码“内部言语”？“要是不用真的动嘴，光在心里想就能交流，对大家来说肯定更轻松、更快。” 论文共同第一作者、斯坦福大学的 Benyamin Meschede-Krasa 说。他们找了四名参与者，这些人要么因为 ALS，要么因为脑干中风，都有严重的言语或运动障碍——有的说话含糊到没人能懂，有的完全不能说话，只能靠动眼睛交流。研究人员在他们负责说话的大脑区域（运动皮层）植入了微电极，记录神经活动。

实验时，研究人员让参与者要么“尝试说话”（尽量动嘴说），要么“想象说话”（只在心里默念）同一组词语。结果发现，这两种方式激活的大脑区域是重叠的，神经活动模式也很像——就像内部言语是“缩小版”的尝试性言语，只是整体的激活强度更弱。正是这种相似性，让 AI 模型能通过学习内部言语的神经信号，准确解读人们想象的词语。在测试中，这个 BCI 表现很亮眼：用 50 个词汇的小词典时，最低错误率只有 14%；就算用 12.5 万个词汇的大词典，也能成功解码句子，部分参与者的准确率能到 74%。

更有意思的是，这个 BCI 还能 “捕捉” 到一些没被明确要求的内心活动。比如研究人员让参与者数屏幕上粉色圆圈的数量时，参与者心里默默数 “1、2、3” 的过程，也被 BCI 解码了出来——这说明即使没特意 “指令”，自然产生的内部言语也能被识别。

不过大家可能会担心：要是 BCI 随便就能读心，那心里的隐私不就没了？别担心，研究团队早就想到了这一点。他们发现，虽然尝试性言语和内部言语的神经模式很像，但两者之间有个明显的 “区别信号”——可以理解成 “运动意图” 维度：尝试性言语带着 “想动嘴发声” 的意图，内部言语没有。利用这个区别，研究人员能训练 BCI 完全忽略掉日常的内部言语，不会随便解读你的内心想法。

如果有人想专门用内部言语交流，团队还设计了“密码解锁”机制：只有当你在心里默念选定的关键词（比如实验中用的 “chitty chitty bang bang”），BCI 才会启动解码功能。测试里，这个密码的识别准确率超过了 98%，既方便又安全。

当然，现在的系统还不是完美的——解码自由发挥的内部言语时，还是会有不少错误。但研究人员说，未来要是给 BCI 装更多传感器，再优化算法，肯定能做得更好。“BCI 的未来特别有希望。” 斯坦福大学的资深作者 Frank Willett 说，“这项研究让我们真的相信，总有一天，言语 BCI 能帮人们恢复像正常聊天一样流畅、自然又舒服的交流能力。”

参考资料：

[1]Erin M. Kunz et al, Inner speech in motor cortex and implications for speech neuroprostheses, Cell (2025). DOI: 10.1016/j.cell.2025.06.015.

来源 | 生物谷

撰文 | 生物谷

编辑 | 木白

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来源：优苗科技