我们思考的速度比交流的速度快得多，这是我们很多人在摆弄智能手机键盘时都会意识到的一个事实。对于严重瘫痪的人来说，这种信息瓶颈要极端得多。

在一项新的研究中，研究人员开发出一种用于打字的脑机接口，该接口最终可能让瘫痪患者以他们的思维速度进行交流。在这项新的研究中，这些作者开发了一种不同的方法，它直接解决了iBCI的打字任务，从而在性能和功能上远远超过了过去的设备。该方法涉及在用户想象自己的写作速度时对字母进行解码。

这种方法需要一种分类算法，以预测瘫痪用户正在尝试书写26个字母或5个标点符号中的哪一个---当这些尝试无法被观察到，并且在用户选择的任何时候发生时，这是一项具有挑战性的壮举。为了克服这一挑战，这些作者首先重新利用了另一种类型的算法---最初为语音识别开发的机器学习算法。这使他们能够仅根据神经活动来估计用户何时开始尝试写一个字符。每次他们的研究对象想象一个特定的字符时产生的神经活动模式是非常一致的。从这些信息中，他们产生了一个标记的数据集，其中包含与每个字符对应的神经活动模式。他们用这个数据集来训练这种分类算法。

尽管还有很多研究工作要做，但是这项新的研究是一个里程碑，拓宽了iBCI应用的视野。因为它使用的机器学习方法正在迅速改进，插入最新的模型为未来的改进提供了一条有希望的道路。这些作者还公开了他们的数据集，这将加快取得新的进展。他们的方法使允许快速交流的神经接口更接近现实。