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第二次世界大战时，密码学家利用密文中的语言模式破解了德军的恩尼格玛（Enigma）密码。通过分析特定字母和词汇出现的频率和分布规律，英国计算机学家阿兰·图灵（Alan Turing）和同事找到了把密文乱码翻译成明文的关键。如今神经科学家正试图借用密码学中的智慧，“破译”编码肢体运动的大脑信号。

人类的很多动作，如行走或伸臂，遵循着可预测的模式。根据这一特点，美国佐治亚理工学院和埃默里大学的神经科学家伊娃·戴尔（Eva Dyer）受密码学启发，提出了一个神经解码策略。2017年12月，她和同事的研究结果发表在了《自然·生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）杂志上。

美国芝加哥大学的神经学家尼古拉斯·哈索普洛斯（Nicholas Hatsopoulos，未参与本项研究）说，“虽然我早就听说过这种方法，但这是第一批成功发表的研究之一。该研究非常新颖。”

现有的脑机接口——例如控制假肢的接口，通常使用“监督式解码器”。它们需要同时记录神经活动和实时的运动细节，包括肢体位态和速度等信息，十分耗时。然后，系统用这些信息训练解码器，使其能把神经信号翻译成对应的肢体运动。用密码学术语来说，这类似于比对大量密文和对应的明文，逆向找到密钥。

戴尔的团队没有采用这类方案，而是试图仅从“密文”（指神经信号）和一些运动过程中的模式，分析预测肢体运动。他们训练三只猕猴用手臂或手腕运动控制屏幕上的光标移动到一些目标点。同时，植入到猴子大脑中的电极会记录各自运动皮层中约100个神经元的活动信号。然后研究者测试了大量计算模型，看哪个能将神经活动的统计模式最准确地映射为观察到的动物运动模式。

当研究者用最优模型解码猕猴单次运动的神经活动时，预测准确率和一些简单的监督式解码器相差无几。加利福尼亚大学洛杉矶分校的计算神经科学家乔纳森·考（Jonathan Kao ，未参与本项研究）评价说，“这项工作非常酷。”

戴尔称自己的工作还只是概念性验证，并表示在把该技术投入实用之前还有很多事要做。她说，“这种技术还无法和目前最好的解码器竞争，但我们才刚刚起步。”