另外一些则无法从零开始构建图像,这一发现是

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摘要:(之肴/编译)如果说 AI 能读懂出你脑子里在想的事,你敢信吗? 日本ATR国际电气通信先端技术研究所和日本京都大学的研究人员称他们创造了一个能够读取人的脑波的AI。他们构建了

(之肴/编译)如果说 AI 能读懂出你脑子里在想的事,你敢信吗?

日本ATR国际电气通信先端技术研究所和日本京都大学的研究人员称他们创造了一个能够读取人的脑波的AI。他们构建了一个神经网络,不仅可以读取,而且能够重建你的思维。

听起来是不是痴心妄想?过去可能是,但现在日本的京都大学,已经有四名科学家正将其化为可能。就在2017年12月下旬,Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima 和 Yukiyasu Kamitani 四位学者,在 BioRxiv 平台上公布了最新的研究结果:AI 读心术 。

具体来说,根据ZME Science网站的报道,“研究团队创建了一种算法,可以解读并且准确地再现(reproduce)一个人看到的图像或想象的图像。”

日本科学家发明了一种令人毛骨悚然的机器,它能以惊人的准确性窥视你的大脑。这个AI能研究大脑中的电子信号,以准确地计算出某人正在看的图像,甚至思考。

澳门新葡亰76500 1图片来源:NewsTarget

深度图像重建的结构图。对输入图像的像素值进行了优化,使图像的DNN特征与fMRI活动中解码的特征相似。一个深度生成器网络(DGN)可以选择与DNN组合以产生自然的图像,其中优化是在DGN的输入空间中执行的。Credit: bioRxiv (2017). DOI: 10.1101/240317

这项技术为未来的一些场景打开了一扇门,比如在“黑镜”中扮演的角色,任何人都可以记录和回放他们的记忆。

其实自 2011 年以来,就有研究人员将大脑活动与观看图像时的记录建立联系,重现了电影片段,照片甚至是迷幻的意象。但是都有其局限性:有些只处理脸部区域,另外一些则无法从零开始构建图像,必须从预先设定的“人”或“鸟”等类别中进行选择。而京都大学的这项工作,则能立即生成可识别的图片,甚至能产生各种从没见过的形状

研究论文的标题是“利用人类大脑活动的深度图像重建”(Deep image reconstruction from human brain activity),论文写道,研究者能够根据一个人正在观察的场景来复制一个图像。这些AI创造的图像与人实际看到的并不完全一样,只是模糊地表现了人的思维。不过,AI还是能够利用脑电波来重建这些图像。

据每日邮报报道,这一发现是由京都大学的Kamitani实验室的研究人员制作的,由Yukiyasu Kamitani教授领导。

为了弄清人们眼中究竟看到了什么,学者转而使用 fMRI(功能性磁共振成像)来观察大脑的神经活动情况。实验的目标就是挖掘人脑对图像的反应,并最终让电脑能产生一幅几乎相同的图像。

尽管距离实际使用可能还需几十年的时间,但是这项技术使我们距离创造能够阅读和理解人类思维的系统更近了一步。

专家们利用神经网络,根据磁共振成像(fMRI)扫描的信息来制作图像。核磁共振的图像可以检测血液流动的变化来分析电活动。利用这一数据,这台机器能够重建猫头鹰、飞机、彩色玻璃窗和红色邮筒,在3名志愿者盯着这些照片注视之后。

光用 fMRI 是远远不够的,“解码”思想的技术关键,就是深度神经网络。这一技术使得学者能够分解更复杂的“分层”图像,比如鸟类图像或者带着帽子的牛仔,放大放大再放大,每一根毛都能看得清清楚楚。

深度图像重建:自然图像

它还制作了一些物体的图片,包括正方形、十字架、金鱼、天鹅、美洲豹和保龄球,这些也都是参与者所想象的。

澳门新葡亰76500 2见证未来的时刻:Deep image reconstruction: Natural images (seen images)。图片来源:Twitter@@ykamit

试图驯服一台计算机来解码心理意象(mental image)并不是新的想法。事实上,这一研究已经持续了许多年,研究人员从2011年起就开始试图重建大脑的画面,例如电影片段、照片,甚至梦境。但是,以前所有的系统在范围和能力上都很有限。有些只能处理人脸形状之类狭窄的区域,有些只能通过预先设计好的图像或类别(例如,“鸟”、“蛋糕”、“人”等)来重建图像。到目前为止,所有这些技术都要求有预存的数据;它们起作用的方式是将受试者的大脑活动与之前记录的人正在观察图像时的大脑活动相匹配。

根据该研究小组的说法,尽管人与人之间各有不同,但这一突破开启了“我们内在世界的独特窗口”。理论上,这项技术可以用来制作白日梦、记忆和其他精神影像的影像。

“我们一直在研究某种方法,想通过观察人们的大脑活动,来重现或者重新创造他们看到的东西,” 其中一名科学家 Kamitani 说:“之前我们是假设一个图像由像素或简单的形状组成,但你也知道,我们的大脑是依靠分层提取不同层级的特征,或者提取复杂事物里的要素来处理视觉信息的。”

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此外,它还可以帮助永久性植物人患者与他们的爱人交流。

而最新的 AI 研究则能让计算机能够检测真实物体,从此不只局限于二进制像素。 Kamitani说:“这些神经网络或者 AI 模型已经可以视作人脑的分级结构了。”

在在线打印存储库BioRxiv发表的一篇论文中,作者写道:“在这里,我们展示了一种新颖的图像重建方法,其中图像的像素值经过优化,使其深层神经网络的特征与从多层的人类大脑活动中解码的相似。我们发现,生成的图像与刺激图像(包括自然图像和人工做成的形状)和志愿者的主观视觉内容相似。”

澳门新葡亰76500 3Deep image reconstruction: Visual imagery。图片来源:Twitter@@ykamit

澳门新葡亰76500,他还写道:“虽然我们的模型只接受了自然图像的训练,但我们的方法成功地将重建过程归纳为人工形状,这表明我们的模型确实是在大脑活动中“重建”或“生成”图像,而不是简单地与原型相匹配。”

京都大学的学者在过去十周的研究过程中,让三名受试者不断观看各种自然图像(鸟或者人类的图片)、几何形状和字母。

这个突破依赖于神经网络,它试图模拟大脑运作的方式来学习。

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