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Facebook脑机研究新进展，意念真能直接转文字语言吗

我认为随着科技进步，人脑实现意念转换为文字是可以实现的。

人的意识本质上是一种脑电波活动，如果人们能够破译脑电波，然后解析，是完全可以将其转化为文字的。 包括我们现在看到的仿生肢体能够根据人的意识来抓取物体，实现和人的本身肢体一样的功能，在这一点上，其使用的技术就和意念转换文字差不多。

结合到最近当代钢铁侠马斯克旗下公司Neuralink发明的脑机接口设备：神经外科机器人，通过这台机器人，进行脑骨穿刺，然后在头骨钻一个小孔，植入芯片，接上数据线，缝合之后变成一个数据接口，然后人就可以通过这一接口操纵一些智能设备，比如说，你的手机。

我相信，某一天科技足够进步后，现在在电影里看到的很多技术，都会走进现实，意念转换为文字是完全可以做到的。

肯定的说是可以的，原因很简单，因为意识本质上就是能量通过大脑神经元的传递而产生的电信号。这是一种生物电信号，说白了就是生物能量。之所以这么说是因为人体本身就是一个能量聚集通道。我们吃进来的食物通过一系列物理化学处理都会转化成能量供人体吸收，吸收的能量根据人体器官的不同在进行分配。其中分配到大脑的能量就形成了我们用于认识世界和适应改造周围环境的力量。这些力量以意识的形式释放出来，这种释放我们感觉不出来，是因为它非常弱但非常清晰的指挥着我们的身体去完成自己认为应该从事的行为。这些信号被我们人类赋予了用文字表述出来的功能。或者说是我们人类创造了文字来记录和描述这种能量释放的过程。而且文字的描述是唯一的和非常准确的。基于这个原理当我们产生意识的时候自然而然就会形成语言文字一样的表述。捕捉到这些电信号分析和筛选它们在按一定的程序排列组合它们就会使它们变成文字。这非常可以实现。其实我们人类研发出来的计算机系统，人工智能系统都是这个领域的基础技术。尤其是AI技术的蓬勃发展一定会催生出与人类类似的机器的诞生。试想一下，如果一台AI机器如果要模仿人类首选就是模仿人类大脑的工作状态。而人类学习的基础就是用语言描述自己所要掌握的情况。所以意识信号，也就是生物能量的储存释放过程一定会被记录。被记录就是文字表述。这就是原理，所以意识转化成文字非常可能而去也一定能够实现。需要努力。谢谢阅读

中美研究团队开发的AI工具，对COVID-19重症预测有多高的精度

尽管大多数新冠病毒感染案例停留在在轻度或中度，但有些人直至恢复都没能表现出 COVID-19 的任何症状。

而那些年事较高或患有基础性疾病的案例，更有可能需要吸氧或用上呼吸机。

为更好地筛查，研究人员将目光瞄向了人工智能（AI）工具，从而找到了三种可以准确预测严重后果的迹象，其中包括两项医院内的常规测试参数。

【研究截图】

鉴于新冠病毒仍在全球大流行，这项研究有着相当重要的参考意义。截至发稿时，仅美国就占据了全球 81.8 万病例中的 17.5 万例。

位于欧洲的意大利，属于本次全球疫情的重灾区，其上报的 COVID-19 死亡人数已超过 1.15 万（死亡率 11.39%）。

在严峻的现实面前，各地纷纷呼吁采取社交疏离和鼓励勤洗手等预防措施，但我们可能要等待几周后才能见到疫情曲线的明显放缓。

这意味着医疗资源的紧张程度有所缓解，让 COVID-19 的重症患者有更好的生存机会，毕竟当前并无可用的疫苗或特效药。

目前正在测试的一些药物和疫苗，已经表现出了潜在的希望，但仍需经历很长一段时间的验证才会向公众投放。

好消息是，一款基于人工智能（AI）的新工具，有望在开发成功后为医生揭示三个有关 COVID-19 并发症状的线索。如果能够将之扩大到更多的患者，则有望在未来几个月挽救更多的生命。

据悉，许多 COVID-19 感染者并无明显的症状，除非出现了发烧、咳嗽或呼吸急促等征兆。即便如此，仍需事先排除流感、喉咙疼痛、以及疲劳等常见问题。

此外，医生观察到一些患者声称自己出现了嗅觉和味觉的障碍。这可能是 COVID-19 较普通流感最特殊的地方，但仍有许多人只会感到轻微的不适。

新研究中，中美研究人员对来自温州两家医院的 53 名新冠病毒感染患者的数据展开了 AI 分析。

结果机器学习算法在其中发现了可能导致重症的三种征兆 —— 包括身体疼痛、丙氨酸氨基转移酶（ALT）酶水平、以及血红蛋白水平的异常。

作为一种肝酶，ALT 可用户肝功能衰竭等疾病的诊断，血红蛋白则是入门标准抽血检验工作流程的一部分。

AI 认为这三项参数能够准确预测 COVID-19 重症病例，该算法在急性呼吸道疾病综合症（ARDS）的风险提示方面有 70~80% 的准确性。

ARDS 则是 COVID-19 的一种并发症，其使肺部充液并导致了大约 50% 的患者死亡。

其它高度可疑的征兆可从肺部成像、发烧、强烈的免疫反应等特定模式中分析得出，但对轻松是否会转化成 ARDS 重症的预测不佳。

模型强调某些可能被医生所忽视的临床数据，例如 ALT 和血红蛋白的轻度升高、以及肌痛。

预测诊断的关键特征，包括了发烧、淋巴细胞减少、以及胸部影像学，但无法预测严重程度、以及年龄和性别等流行病学风险。

需要指出的是，尽管这项新研究中的所有 ARDS 患者均为男性，但大多数男性并未患上 ARDS 。

纽约大学格罗斯曼医学院医师兼教授 Megan Coffee 在接受法新社采访时称：

用机器来帮助涉及大量数据点的决策着实令人着迷，它可能与临床医生通常所见的有所不同。

研究团队仍在寻求进一步完善数据，以期在 4 月份的某个时候做好部署的准备。

有关这项研究的详情，还请移步至《计算机，材料和差异序列》（Computers, Materials & Continua）期刊查看。

原标题为《Towards an Artificial Intelligence Framework for Data-Driven Prediction of Coronavirus Clinical Severity》。

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