你認(rèn)為谷歌的搜索算法很擅長閱讀你的思想嗎？但這與日本的一個新的人工智能研究項目相比，簡直不值一提。這個新的研究項目可以分析一個人的腦部掃描圖像，并描述出他所觀察到的東西。
為了弄清楚人們看到了什么， 研究人員將人們在看圖片時的fMRI（功能性磁共振成像）大腦掃描圖像提供給人工智能。然后，人工智能會給出一個書面描述，描述它認(rèn)為這個人看到的是什么。它所能提供的信息的復(fù)雜程度大概是：“一只狗正坐在一扇敞開的門前的地板上”或者“一群站在沙灘上的人”。事實證明，這兩個結(jié)論都是絕對準(zhǔn)確的。
“我們的目的是了解大腦是如何代表真實世界的信息的，”日本Ochanomizu大學(xué)的研究人員之一Ichiro Kobayashi說。“基于這一目標(biāo)，我們證明了我們的算法能夠以句子形式描述人類大腦，對大腦感知的內(nèi)容進(jìn)行建模并讀出。為了做到這一點(diǎn)，我們修改了一個現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)模型，該模型可以利用一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、一個視覺系統(tǒng)模型、以及一個遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以及一個可以生成句子的模型，根據(jù)圖像生成描述性的句子。具體地說，利用我們現(xiàn)有的電影數(shù)據(jù)集以及電影誘發(fā)的大腦活動，我們訓(xùn)練了一種新的模型，可以從大腦活動中推斷出深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的激活模式。”
在你開始擔(dān)心一些反烏托邦的未來（比如，這種技術(shù)會被用于超強(qiáng)的測謊儀）之前，Kobayashi指出，這一技術(shù)離現(xiàn)實世界的部署還有很長的路要走。“到目前為止，還沒有任何實際的應(yīng)用程序，”Kobayashi繼續(xù)說道，“然而，在未來，這項技術(shù)可能是腦機(jī)接口的量化依據(jù)。”
該項目的另一位研究人員Shinji Nishimoto，告訴Digital Trends，下一步，團(tuán)隊希望用它來更好地理解大腦是如何處理信息的。“我們想要了解在自然條件下，大腦是如何工作的，”Nishimoto表示，“為了達(dá)到這樣的目標(biāo)，我們正計劃通過模擬我們的經(jīng)歷和大腦活動之間的關(guān)系，研究各種形式的信息——視覺、語義、語言、印象等是如何在大腦中被編碼的。我們還將研究多模態(tài)信息是如何與大腦中的語義活動相關(guān)聯(lián)的。特別地，我們將致力于如何生成關(guān)于一個人的想法的描述。”
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