未來(lái)即使你不說(shuō)話AI也能采集腦部信息看穿你

未來(lái)大家的生活勢(shì)必會(huì)越來(lái)越智能化，無(wú)人駕駛汽車、懂你的機(jī)器人等等，都是AI帶給人類的。想過(guò)嗎？有一天AI 能讀懂你腦子里在想的事。聽起來(lái)是不是有點(diǎn)夸張？這種技術(shù)在未來(lái)真的有可能存在嗎？

AI可以直接從人的大腦中采集圖像。在機(jī)器學(xué)習(xí)以前往往被用于研究腦部掃描（MRI或磁共振成像），并可以在涉及簡(jiǎn)單的二進(jìn)制圖像，如黑白字母或簡(jiǎn)單的地理形狀時(shí)，生成一個(gè)人所思所想的可視化圖像。如今，給定某人在查看圖片的fMRI掃描，算法可以從掃描中重建原始圖片。雖然研究者能夠根據(jù)一個(gè)人正在觀察的場(chǎng)景來(lái)復(fù)制一個(gè)圖像。這些AI創(chuàng)造的圖像與人實(shí)際看到的并不完全一樣，只是模糊地表現(xiàn)了人的思維。不過(guò)，AI還是能夠利用腦電波來(lái)重建這些圖像。盡管結(jié)果還不完美，但它們?nèi)匀皇强勺R(shí)別的，并暗示著未來(lái)可能發(fā)生的事情。

日本先進(jìn)電信研究所的沉國(guó)華和他的同事們嘗試了三種類型的圖像：蝙蝠、摩托雪橇和彩色玻璃等“自然”照片，正方形和加號(hào)等人造形狀以及字母。形狀和字母是可識(shí)別的，但自然圖像的重建往往模糊且難以解析。團(tuán)隊(duì)一直都在研究如何透過(guò)觀察人的大腦活動(dòng)，來(lái)重建、重現(xiàn)人們所看到影像的方法，一旦得到改善，通過(guò)分析大腦信號(hào)，你就能夠知道一個(gè)人在做夢(mèng)或想什么。印第安納州普渡大學(xué)的Haiguang Wen說(shuō)：“這些解碼方法可用于未來(lái)的人機(jī)交互?！?/p>

現(xiàn)在我們已經(jīng)知道，人們大腦處理視覺訊息的方式，是分層次的提取不同等級(jí)的特征，或是不同復(fù)雜程度的組成部分。即使人們只是回憶起圖片，深度圖像重建 AI 也能夠試著建構(gòu)出相對(duì)應(yīng)可視化圖片來(lái)，但由于大腦活化不足，AI 系統(tǒng)在這種情況下的分析也必須花上更長(zhǎng)一些時(shí)間。透過(guò)不斷的猜測(cè)腦波數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的形象化，AI 從眾多的數(shù)據(jù)中持續(xù)學(xué)習(xí)。嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，深度圖像重建的 AI 并不能真正“看見”人的思想，但它確實(shí)知道當(dāng)你在想什么時(shí)，腦波是什么樣子的。

大多數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)步驟：首先，他們將大腦掃描的數(shù)據(jù)解碼為算法，可以理解的幾個(gè)特定特征，然后重建或識(shí)別這些特征所代表的圖像。為了做到這一點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)接受了預(yù)先組裝好的一組圖像的訓(xùn)練，有時(shí)使用超過(guò)一百萬(wàn)張圖片。然而，圖像特征并不總是直接映射到大腦活動(dòng)模式，所以系統(tǒng)只用一步就可以完成同樣的工作。它將fMRI機(jī)器測(cè)量的大腦活動(dòng)直接轉(zhuǎn)換成受試者正在尋找的圖像重建。

該算法訓(xùn)練來(lái)自先前研究的樣本，該研究由6000張圖片和來(lái)自正在查看這些圖片受試者的fMRI讀數(shù)組成。一個(gè)小小的樣本數(shù)據(jù)集能夠產(chǎn)生這樣的結(jié)果可以說(shuō)是讓人振奮的一件事。、相比之下，Google的圖像識(shí)別系統(tǒng)在3億張圖像上進(jìn)行了訓(xùn)練。掌握這么多的fMRI掃描將是棘手和昂貴的，但可能導(dǎo)致巨大的改進(jìn)。

我相信在不久的將來(lái)，科學(xué)家們就能讀懂我們的思想，并對(duì)這些數(shù)據(jù)加以研究，雖然這是一個(gè)既有前景又令人恐懼的命題，但這項(xiàng)技術(shù)在未來(lái)的挖掘價(jià)值或許會(huì)能帶來(lái)驚人的成果。（科技新發(fā)現(xiàn) 康斯坦丁/文）

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