扫描大脑活动，AI就可以知道你在想什么

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电脑似乎已经能够读懂我们的想法。

谷歌的自动填充功能、脸书的好友推荐以及浏览网站时的定向广告让你不禁想:他们怎么知道我的需求？尽管计算机读心术的发展缓慢，但它越来越接近现实。日本京都的一个研究小组进行了一项研究，这是这一领域的重大突破。

京都大学的研究团队使用深层神经网络来解码人类思维。是不是很神奇？但这不是第一次了。然而，以前的方法和结果相对简单，只根据像素和基本图形来解构图像。但是这项被称为深度图像重建的新技术比二值像素要先进得多，研究人员可以解码具有多层颜色和结构的图像。

研究员Yukiyasu kamitani说:我们的大脑通过提取不同层次的特征和不同复杂程度的成分来处理视觉信息。这些神经网络和人工智能模型可以替代人脑的层次结构。

这项研究持续了10个月，三名受试者观看了三种图像:自然现象(如动物和人类)、人工几何形状和字母按字母顺序排列的图像。

自然图像的重建。带有黑色和灰色框架的图像分别显示提交的和重建的图像(由vc活动重建)。a、使用dgn进行重建(使用dnn1-8)。这三个重建图像对应于来自三个对象的重建。b、充分利用无dgn重建(dnn1-8)。第一行、第二行和第三行分别显示了提交的图像，使用和不使用dgn重建。所见自然图像的重建质量(误差线，样本间95%置信区间，三个实验者所见图像的汇集，机会水平，50%)。重建。

在某些情况下，当受试者在看25幅图像中的一幅时，大脑活动被测量。在其他情况下，当受试者被要求回忆之前展示给他们的图片时，它会被记录下来。

一旦大脑活动被扫描，计算机将反转(或解码)信息，从而可视化受试者的想法。

下面的流程图是由京都大学神田实验室的研究团队制作的，它揭示了可视化是如何被解码的科学。

以下两张图表显示了受试者的计算机重建结果，其中记录了受试者在观看自然图像和字母图像时的活动。

通常，人类(和所有哺乳动物)的视觉皮层位于大脑后部小脑上方的枕叶。视觉皮层的活动可以通过功能磁共振成像(fmri)来记录，它可以转化为深层神经网络的层次特征。

神经网络将反复优化输入图像的像素值，使得输入图像的神经网络特征接近大脑活动的分析特征。

关键是团队训练的模型只能用未经处理的人类或自然图像重建人工网络。这意味着该模型可以真正生成模拟大脑活动的图像，而不是简单地将图像与现有病例进行匹配。

然而，这一模型在分析人类大脑活动时遇到了困难，因为这项研究要求受试者回忆图像，而不是直接观看图像。然而，人脑无法记住图像的所有细节，因此回忆数据不可避免地会失真。

重建的图像有点类似于呈现给对象的原始图像，但是它是粗糙和模糊的。然而，这项技术的准确性正在稳步提高，其应用将越来越广泛。

让我们想象一下，瞬间艺术(即大脑瞬间成像的艺术)或人工智能可以记录睡眠或做梦时的大脑活动，并恢复和分析梦。去年，人机界面技术第一次实现了完全瘫痪病人与家人的交流。

京都研究小组建立的这种模型应用广泛，具有创新性和重要意义。然而，人机界面等技术如果使用不灵活，将会带来像黑镜一样的可怕后果。神经伦理学家总结了人类的四项新权利，只有遵循这些权利，智能读心术才能避免偏离常规。

在智能读心术的研发方面，日本研究团队并不孤单。众所周知，埃隆·马斯克曾经创造了神经链接，建立了人机界面，实现了人与计算机的交流。此外，内核还在制造能够破解和编写神经代码的芯片。

无论是重建图像，分析深层潜意识，还是赋予人类全新的能力，只有使用智能读心术才能造福人类。

编辑人:科技沃克>

来源：搜狐微门户