通过解码脑波,日本团队的AI 能重现你脑中的想象!
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日本科学家创造了一个人工智能程序,能够读取人的脑电波,并根据他们正在看什么显示图像。如果一个人盯着字母“A”的图片,AI会成功地创建一个类似于模糊版本的图像。它实际上是在阅读这个人的头脑。
“在这里,我们提出了一种新的方法,命名为深层图像重建,从人类的大脑活动可视化感知内容。”
科学家们在十多周的时间里向人体测试对象展示了图像,并记录了他们的脑波。有时他们在观看图像的同时对受试者的大脑进行实时监控,而有时他们被要求“回想”图像。研究人员利用大脑扫描来训练一个深度学习网络,以“解码”数据并可视化人们的想法。
有一天,像这样的技术可能会把我们的想法变成投影仪,或者让我们分享我们梦中的镜头。很难想象一个可能使我们的大脑成为计算机输入设备的技术后果。
这可以使人们在没有交流的情况下互相理解:即人类从机器或其他人那里直接获得知识的能力。
它也可以摧毁隐私,并且永远毁掉扑克之类的游戏。
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慧(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。
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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路或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。
在深度图像重建的演算法中,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。除了深度神经网路(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路(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。
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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。
透过「解码」脑波,日本团队的AI 能重建你脑中所见、所想
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)。
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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技术和脑机介面发展,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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