在第二次世界大战期间，密码学家通过利用加密信息中已知的语言模式，破解了德国的恩尼格玛密码。英国计算机科学家艾伦·图灵和他的同事利用某些字母和单词的预期频率和分布，找到了将乱码翻译成明文的关键。现在，研究人员正在借鉴密码学领域的技术，将大脑信号转化为肢体动作。
许多人类动作，如行走或伸手，都遵循可预测的模式。考虑到这一点，佐治亚理工学院和埃默里大学的神经科学家伊娃·戴尔开发了一种受密码学启发的神经解码策略。她和她的同事去年 12 月在《自然生物医学工程》杂志上发表了他们的研究结果。
“我之前听说过这种方法，但这是最早发表的研究之一，”芝加哥大学的神经科学家尼古拉斯·哈佐普洛斯说，他没有参与这项工作。“这非常新颖。”
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现有的脑机接口，例如那些控制某些假肢的接口，通常使用称为监督解码器的算法。这些算法依赖于同时记录神经活动和瞬间的运动细节，包括肢体位置和速度——这是一个耗时、费力的过程。然后，这些信息被用于训练解码器，将神经模式转化为相应的运动。用密码学术语来说，这就像将一些已经解密的消息与其加密版本进行比较，以逆向工程密钥。
相比之下，戴尔的团队试图仅使用“加密信息”（神经活动）和对某些运动中出现的模式的一般理解来预测运动。科学家们训练了三只猕猴，让它们使用手臂或手腕的运动来引导光标到达屏幕上的多个目标。与此同时，植入的电极记录了每只猴子运动皮层（控制运动的大脑区域）中约 100 个神经元的信号。然后，研究人员测试了大量计算模型，以找到最能将神经活动中隐藏的模式映射到他们在动物运动中看到的模式的模型。
当研究人员使用他们最好的模型来解码单个试验中的神经活动时，他们可以预测猕猴在这些试验中的实际运动，其效果与一些基本的监督解码器相当。“这是一个非常酷的结果，”加州大学洛杉矶分校的计算神经科学家乔纳森·高说，他没有参与这项研究。
戴尔称她的工作为概念验证，并指出在该技术得到广泛应用之前，还需要做更多的工作。“与最先进的解码器相比，这还不是一种有竞争力的技术，”她说。“我们只是触及了皮毛。”