仿佛 Facebook 在日常生活中的渗透还不够一样，该公司新成立的 Building 8 “登月”工厂正在研发一种设备，他们称这种设备可以让人们通过脑机接口 (BCI) 打出文字。如果一切按计划进行——这是一个很大的如果——Building 8 的神经假体将戴在人的头上，使用一种光学技术来解码预期的语音，然后在计算机或智能手机上以每分钟最多 100 个单词的速度输入这些想法。这将比当今最先进的语音解码器快一个数量级。
使用光波快速准确地读取脑电波是一项艰巨的任务，尤其是当今最先进的 BCI 需要外科手术植入大脑，也只能以很小的速度将神经冲动转化为二元动作——是/否、点击/不点击。尽管如此，Facebook 已将其 Building 8 定位为一个先进的研发实验室，其模式类似于 谷歌的 X，Waymo 无人驾驶汽车和 Glass 增强现实头盔背后的实验室。因此，Building 8 的第一个项目提出了一项相当牵强的技术来解决神经科学家们几十年来一直在努力解决的问题，这并不奇怪。
以下是拟议设备的工作原理：BCI 将使用光纤将来自激光源的光子穿过人的头骨引导到大脑皮层，特别是那些参与语音产生的区域。Building 8 的负责人，前谷歌和国防高级研究计划局 (DARPA) 的高管雷吉娜·杜根说，BCI 将“对 [大脑语音中心] 中的神经元群进行采样，并分析它们放电时光学特性的瞬时变化”。光线穿过神经元的散射会揭示脑细胞及其成分（例如，线粒体、核糖体和细胞核）移动时形状和配置的变化。
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Building 8 的 BCI 将测量从皮层神经元反弹的光子数量和类型，并将该信息（通过无线或电缆）发送到计算机，该计算机使用机器学习软件来解释结果。然后，该解释将作为文本输入到计算机、智能手机或其他设备屏幕上。Building 8 的 BCI 项目技术负责人马克·切维莱特说，大脑中的语音生成网络在您说话之前会执行一系列计划步骤。“在这个系统中，我们希望解码您真正说出您想说的话之前的阶段的神经信号。”
由于研究人员专注于一个非常具体的应用——语音——他们知道假体的传感器必须具有毫米级的分辨率，并且能够以大约每秒 300 次的速度采样脑电波，以便高保真地测量大脑的语音信号，杜根说。“这不是解码随机的想法。这是关于解码您已经决定通过将它们发送到大脑的语音 [生成] 中心来分享的单词，”她说。大脑的语音中心通常指的是 韦尼克区（语音处理）和 布罗卡区（语音生成）。后者然后将输出发送到运动皮层以产生导致语音的肌肉运动。
切维莱特和杜根将该项目定位为大量患有肌萎缩性侧索硬化症 (ALS) 和其他疾病而无法打字甚至说话的人的潜在沟通选择。此外，杜根指出，该接口还将提供“更流畅的人机界面”，支持 Facebook 推广增强现实 (AR) 的努力。“即使是一个非常简单的功能，比如是/否脑点击，对于增强现实的进步也是基础性的，”杜根说。“在这方面，它有点像早期计算机界面中的鼠标。把它想象成一个‘大脑鼠标’。”
为了实现这一切，Building 8 必须开发一种可以戴在头上，同时又能够产生将神经活动解码为语音所需的高质量信号的 BCI，前约翰霍普金斯大学应用神经科学项目经理切维莱特说。他和他的团队想要构建一个改进版的 功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统，该系统目前用于神经影像。虽然传统的 fNIRS 系统通过将光线从组织样本反射并分析所有返回的光子，无论其多么扩散，但 Building 8 的假体将仅检测那些散射次数很少的光子——所谓的 准弹道光子——以便提供必要的空间分辨率。
如果切维莱特的团队能够交付他们提议的假体，仍然存在其他挑战。其中一个挑战是，返回光线的变化是否会产生足够独特的模式来表示将脑电波转化为屏幕上文字所需的每个字母、单词和短语，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校光学分子成像中心主任 斯蒂芬·博帕特 说。如果这有可能实现，您或许可以训练一个人随着时间的推移产生不同的思维模式，这些模式将对应于特定的单词或短语，“但这还没有真正得到证明，”他说。
杜根和切维莱特承认这些障碍，但表示他们打算在与其工作相关的关键研究的基础上进行构建。例如，最近的一项研究表明，几位瘫痪患者可以使用直接从控制手臂运动的运动皮层部分记录的信号进行交流，实现了迄今为止最快的脑打字速度（每分钟 3 到 8 个单词）。另一项研究表明，机器学习可以成功地解码神经信号中的信息。然而，这两个项目都依赖于放置在大脑内部或表面的电极。
切维莱特的团队希望在两年内对创建新的光学假体所需的技术有一个很好的了解，尽管尚不清楚他们何时可以构建一个可用的原型。为了实现这些雄心勃勃的目标，Building 8 在过去六个月中至少招募了 60 位来自加州大学旧金山分校、加州大学伯克利分校、约翰霍普金斯大学应用物理实验室、约翰霍普金斯医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院的科学家和工程师，他们专注于解码语音和语言的机器学习方法、光学神经影像系统和先进的神经假体，杜根说。
无论 Building 8 是否成功交付其 BCI 假体，Facebook 对该项目的投资对科学来说都是一个巨大的胜利，加州大学旧金山分校的 神经景观转化神经科学中心 的创始人兼执行主任 亚当·加扎利 说。“我们越来越难以从美国国立卫生研究院获得资金，特别是对于像 Facebook 描述的那种高风险、高回报的项目，”加扎利说，他没有参与 Building 8 的研究。“如果消费领域的各大公司都在为神经科学的创新做出如此认真的努力，这是一个好兆头，应该受到鼓励和赞扬。”