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科學家利用人工智能技術，根據人們聽音樂時的大腦活動記錄，重建了搖滾樂隊平克?弗洛伊德的名曲。這項研究幫助我們進一步了解了大腦對音樂的感知機制，并最終可以為語言障礙患者設計出更好的語音設備。

文 |陳強

你是否想過，當你享受音樂的美妙時，你的大腦也在同步地產生相應的神經信號？如果我們能夠捕捉到這些信號，并將它們還原成音樂，那會是什么樣的？

最近，美國加州大學伯克利分校的神經科學家羅伯特?奈特（Robert Knight）和他的同事就實現了這一壯舉。為了進行這項研究，從 2009 年到 2015 年，研究團隊在美國奧爾巴尼醫學中心對 29 名癲癇患者的大腦進行了記錄。

作為癲癇治療的一部分，這些患者的大腦中植入了一組類似釘子的電極。這為科學家提供了一個難得的機會，可以在患者聆聽音樂時記錄他們的大腦活動。

研究團隊選擇了英國搖滾樂隊平克?弗洛伊德（Pink Floyd）的歌曲《墻上的另一塊磚，第 1 部分》（Another Brick in the Wall, Part 1），部分原因是年長的患者喜歡這首歌。而且，這首歌有 41 秒的歌詞和兩分半鐘的純樂器演奏，這種組合有助于揭示大腦是如何處理語言和旋律的。

人工智能助力破解大腦信號

通過將大腦信號與原始歌曲進行比較，研究團隊確定了哪些大腦信號是與歌曲的音高、旋律、和聲和節奏密切相關的。然后，他們訓練人工智能來學習大腦活動與這些音樂元素之間的聯系。不過在訓練數據中，他們排除了原始歌曲中一個 15 秒的片段。

經過訓練后的人工智能可以根據患者的大腦信號，重建那個缺失的歌曲片段。與原始的歌曲片段相比，人工智能生成的歌曲片段聽起來像是從水下傳來的，不過其節奏完整，歌詞模糊但仍可辨認。

研究團隊發現，一個被稱為“顳上回”（superior temporal gyrus）的大腦區域，負責處理歌曲中吉他的節奏。他們還發現，處理音樂時，來自大腦右半球的信號比來自左半球的信號更強烈，這證實了先前研究的結果。“語言主要依賴于左腦，而音樂則涉及到大腦的多個區域，但右腦更占上風。”奈特解釋道。

設計出更好的語音轉換設備

在這項研究中，電極是通過手術植入到患者大腦中的，這使得該項研究無法推廣到其他更一般的情況。不過，在今年早些時候，日本大阪大學的神經科學家高木優與谷歌的科學家合作，分析了用功能性磁共振成像（fMRI）技術收集的大腦信號，識別出了志愿者聆聽的音樂類型。也許過不多久，科學家就可以利用 fMRI 等非入侵性技術手段，就可以把大腦信號轉換成音樂。

研究團隊希望，通過探索大腦對音樂的感知機制，這項工作最終可以有助于設計出更好的設備，來幫助那些有語言障礙的人將大腦信號直接轉換為語音。

奈特說：“對于那些患有肌萎縮側索硬化癥（一種神經系統疾病）或失語癥（一種語言疾病）的人來說，他們很難說話，我們想要一種聽起來就像與正常人交流一樣的設備。了解大腦如何處理語音的音樂元素，包括語氣和情感，可以使這些設備聽起來不那么像機器人在說話。”

未來的音樂究竟是誰寫的？

目前，人工智能只能根據大腦信號來重建人們正在聽到的音樂。但是如果未來我們能夠突破這個限制，并讓人工智能重建人們正在想象的音樂，那么我們甚至可以利用這種技術來創作音樂。

但是，利用這種技術來創作音樂，可能會引發關于版權的爭議。其中，音樂作品的創作者究竟是誰，是最難回答的問題。記錄大腦活動的人會是創作者嗎？人工智能本身會是創作者嗎？被記錄大腦活動的人會是創作者嗎？

被記錄大腦活動的人是否被認為是創作者，甚至可能取決于所涉及的大腦區域。大腦活動是來自聽覺皮層等大腦的非創造性部分，還是來自負責創造性思維的額葉皮層，這可能會對音樂作品的著作權產生不同的影響。法律人士可能需要逐案評估這些復雜的問題。

參考文獻：

• https://news.berkeley.edu/2023/08/15/releases-20230811

• https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3002176

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能破解大脑信号？AI 已能根据大脑活动，还原你听过的歌曲的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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