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这项研究为脑机接口（BMI）技术提供了一个重大突破，对于那些因中风或其他疾病而失去说话能力的人来说，这是一个潜在的应用。

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研究人员将参与者连接到电极上，记录他们在默念“o”和“gi”音节时的大脑活动。

在连续五天的时间里，志愿者们收到了实时的视觉反馈，反映了系统对他们内心语言的解读有多准确。

系统对音节理解得越好，屏幕上的视觉显示就越满——有效地指导参与者改善他们与机器的交流。

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研究小组认为，他们的发现可以为患有严重语言障碍的人（比如中风或神经系统疾病的恢复期患者）开发新的交流方式铺平道路。机器能够识别的心智清晰音节的能力为更有效的非语言交流技术打开了大门。

脑机接口的工作原理是通过放置在头皮上的电极检测大脑中的电压波动。这些信号随后由计算机系统处理，通常由人工智能增强，将思想或意图解码为文本、声音或动作。

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随着全球对神经技术的兴趣加速，这些发现及时地揭示了人类和机器如何通过行为强化来加强合作——使基于思想的交流更接近现实。

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这项研究为脑机接口（BMI）技术提供了一个重大突破，对于那些因中风或其他疾病而失去说话能力的人来说，这是一个潜在的应用。

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研究人员将参与者连接到电极上，记录他们在默念“o”和“gi”音节时的大脑活动。

在连续五天的时间里，志愿者们收到了实时的视觉反馈，反映了系统对他们内心语言的解读有多准确。

系统对音节理解得越好，屏幕上的视觉显示就越满——有效地指导参与者改善他们与机器的交流。

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研究小组认为，他们的发现可以为患有严重语言障碍的人（比如中风或神经系统疾病的恢复期患者）开发新的交流方式铺平道路。机器能够识别的心智清晰音节的能力为更有效的非语言交流技术打开了大门。

脑机接口的工作原理是通过放置在头皮上的电极检测大脑中的电压波动。这些信号随后由计算机系统处理，通常由人工智能增强，将思想或意图解码为文本、声音或动作。

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随着全球对神经技术的兴趣加速，这些发现及时地揭示了人类和机器如何通过行为强化来加强合作——使基于思想的交流更接近现实。