“解码”脑波—重建你脑中所见、所想!

试着想像一下,电脑可以读取你在看着什么、或想着什么的情况,虽然听起来非常科幻,但在日本团队的研究下,这种像是电影剧情的未来正逐渐成真。

2017 年 12 月底时,日本京都大学神谷研究室 4 位科学家公布了他们研究人工智能(AI)的结果,虽然还只是起步,但他们确实开发出让 AI 学会了“解码”人们脑波的新技术。

团队创造的 AI 在读取人的脑波后,根据对象脑波中显示的影像,便能创造出相应但较为模糊的图片,这种从人类大脑活动中可视化感知过程的技术,团队将其称呼为“深度图像重建”(deep image reconstruction)。

一旦大脑波动被扫描,电脑便会反向解码这些讯息,进而产生一个可视化的主体图片,图片显示 AI 解读并重建资讯的过程。

神谷之康(Yukiyasu Kamitani)教授向 CNBC 表示,团队一直都在研究如何透过观察人的大脑活动,来重建、重现人们所看到影像的方法,但在过去研究中,团队曾假设一个图片是由像素(pixels)或简单形状组成的,而现在他们已经知道人脑的运作方式并非如此。

“现在我们已经知道,人们大脑处理视觉讯息的方式,是分层次的提取不同等级的特征,或是不同复杂程度的组成部分。”

透过理解这一点,研究中建立的神经网络或 AI 模型将可以用来代表大脑分层结构处理的情况,进而让 AI 能更好的去侦测、理解大脑所见到的物体,而不仅仅是像过去一样只能以二进制像素表示。

在深度图像重建的算法中,AI 会先载入随机图片,并开始根据脑波解码中读取到的特征逐渐去改变像素值。除了深度神经网络(DNN)和机器学习领域的图像生成技术,团队还用了深度生成网络(Deep Generator Network, DGN)来确保图片看起来自然。

首图为只使用 DNN 解码脑波的情况,上图则是运用 DNN 与随机图片,下图则是运用 DNN、DGN 与随机图片。

在研究期间,团队分别针对自然景象、人造几何形状和字母进行了测试。在一些情况中,受试者在观看图片时,电脑便对脑波进行扫描,而在其他情况中,电脑则是在受试者回想刚刚展示的图片时进行解析。

与过去的方法不同,即使人们只是回忆起图片,深度图像重建 AI 也能够试着建构出相对应可视化图片来,但由于大脑活化不足,AI 系统在这种情况下的分析也必须花上更长一些时间。

透过不断的猜测脑波数据对应的形象化,AI 从众多的数据中持续学习。严格来说,深度图像重建的 AI 并不能真正“看见”人的思想,但它确实知道当你在想什么时,脑波是什么样子的。

尽管从图片看来,目前深度图像重建 AI 读取的效果仍十分有限,但随着精准度不断改良,这项技术的潜在应用价值将令人难以想像。

相较自然图像,字母的解码已经几乎能够辨识(没有运用 DGN 的情况)。

运用这种可视化技术,人们或许将能简单透过想像来绘画或制作艺术,就连梦境也可能可以透过电脑来形象化。对于一些饱受幻觉困扰的精神疾病患者来说,也能够得到更多相对应的外在协助。

神谷之康教授认为,随着 AI 技术和脑机界面发展,有朝一日,或许纯粹透过意念和想像的沟通将有望实现。

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