【【Science科學(xué)說(shuō)】人工智能擁有讀心術(shù)：機器通過(guò)解碼大腦信號再現你正在思考的圖像】http://toutiao.com/group/6506843634250285582/?iid=15906422033&app=explore_article×tamp=1515160561&tt_from=copy_link&utm_source=copy_link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share
日本科學(xué)家發(fā)明了一種令人毛骨悚然的機器，它能以難以置信的準確度窺視你的心靈。
人工智能研究大腦中的電子信號，以準確地計算出某人在看什么圖像，甚至只是簡(jiǎn)單地思考。
這項技術(shù)理論上可以用來(lái)制作白日夢(mèng)的素材，并幫助那些永久性植物人的病人與他們的親人進(jìn)行交流。
這項發(fā)現是由京都大學(xué)的Kamitani實(shí)驗室的研究人員做出的，該實(shí)驗室由Yukiyasu Kamitani教授領(lǐng)導。
專(zhuān)家們利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )建立了基于從fMRI掃描中獲取的信息的圖像，該掃描可以檢測血液流動(dòng)的變化來(lái)分析電活動(dòng)。
利用這一數據，這臺機器能夠重建貓頭鷹、飛機、彩色玻璃窗和紅色郵筒，三名志愿者盯著(zhù)這些照片。
它還制作了包括廣場(chǎng)、十字架、金魚(yú)、天鵝、豹子和保齡球等物體的圖片。
據《京都協(xié)議書(shū)》(Kyoto team)的數據，盡管這一發(fā)現的準確性因人而異，但這一突破為我們打開(kāi)了一扇“通往我們內心世界的獨特窗口”。
這篇論文發(fā)表在《生物雜志》網(wǎng)絡(luò )版上，作者說(shuō):“在這里，我們提出了一種新的圖像重建方法，在這個(gè)方法中，圖像的像素值被優(yōu)化，以使其深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )特征與人類(lèi)大腦活動(dòng)的多個(gè)層面的解碼相似?！?/p>
我們發(fā)現，生成的圖像與刺激圖像(自然圖像和人工形狀)和圖像中主觀(guān)的視覺(jué)內容相似。
“雖然我們的模型只接受自然圖像的訓練，但我們的方法成功地將重建過(guò)程推廣到人工形狀，這表明我們的模型確實(shí)'重構’或'生成’大腦活動(dòng)的圖像，而不是簡(jiǎn)單地匹配樣本?！?/p>
這個(gè)突破依賴(lài)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )試圖模擬大腦工作的方式以學(xué)習。
這些網(wǎng)絡(luò )可以通過(guò)訓練來(lái)識別信息的模式——包括語(yǔ)音、文本數據或視覺(jué)圖像——并且是近年來(lái)人工智能的大量發(fā)展的基礎。
他們使用來(lái)自數字世界的輸入來(lái)學(xué)習，使用谷歌的語(yǔ)言翻譯服務(wù)、Facebook的面部識別軟件和Snapchat的圖像改變實(shí)時(shí)過(guò)濾器等實(shí)際應用。
京都團隊的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )使用了50張自然圖像和相應的志愿者的功能磁共振成像結果。
這重新創(chuàng )造了志愿者們觀(guān)看的圖像。
然后，他們使用了第二種人工智能，稱(chēng)為深度生成網(wǎng)絡(luò )，以檢查它們是否像真實(shí)的圖像，使它們變得更容易辨認。
Kamitani教授在他的功能磁共振成像“解碼器”能夠識別志愿者所看到或想象的物體的精確度高的情況下登上了頭條。
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