透過「解碼」腦波,日本團隊的 AI 能重建你腦中所見、所想

作者 | 發布日期 2018 年 01 月 14 日 13:00 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 follow us in feedly

試著想像一下,電腦可以讀取你在看著什麼、或想著什麼的情況,雖然聽起來非常科幻,但在日本團隊的研究下,這種像是電影劇情的未來正逐漸成真。



2017 年 12 月底時,日本京都大學神谷研究室 4 位科學家公布了他們研究人工智慧(AI)的結果,雖然還只是起步,但他們確實開發出讓 AI 學會了「解碼」人們腦波的新技術。

團隊創造的 AI 在讀取人的腦波後,根據對象腦波中顯示的影像,便能創造出相應但較為模糊的圖片,這種從人類大腦活動中可視化感知過程的技術,團隊將其稱呼為「深度圖像重建」(deep image reconstruction)。

▲ 一旦大腦波動被掃描,電腦便會反向解碼這些訊息,進而產生一個可視化的主體圖片,圖片顯示 AI 解讀並重建資訊的過程。

神谷之康(Yukiyasu Kamitani)教授向 CNBC 表示,團隊一直都在研究如何透過觀察人的大腦活動,來重建、重現人們所看到影像的方法,但在過去研究中,團隊曾假設一個圖片是由像素(pixels)或簡單形狀組成的,而現在他們已經知道人腦的運作方式並非如此。

「現在我們已經知道,人們大腦處理視覺訊息的方式,是分層次的提取不同等級的特徵,或是不同複雜程度的組成部分。」

透過理解這一點,研究中建立的神經網路或 AI 模型將可以用來代表大腦分層結構處理的情況,進而讓 AI 能更好的去偵測、理解大腦所見到的物體,而不僅僅是像過去一樣只能以二進制像素表示。

在深度圖像重建的演算法中,AI 會先載入隨機圖片,並開始根據腦波解碼中讀取到的特徵逐漸去改變像素值。除了深度神經網路(DNN)和機器學習領域的圖像生成技術,團隊還用了深度生成網路(Deep Generator Network,DGN)來確保圖片看起來自然。

▲▼ 首圖為只使用 DNN 解碼腦波的情況,上圖則是運用 DNN 與隨機圖片,下圖則是運用 DNN、DGN 與隨機圖片。

在研究期間,團隊分別針對自然景象、人造幾何形狀和字母進行了測試。在一些情況中,受試者在觀看圖片時,電腦便對腦波進行掃描,而在其他情況中,電腦則是在受試者回想剛剛展示的圖片時進行解析。

與過去的方法不同,即使人們只是回憶起圖片,深度圖像重建 AI 也能夠試著建構出相對應可視化圖片來,但由於大腦活化不足,AI 系統在這種情況下的分析也必須花上更長一些時間。

透過不斷的猜測腦波數據對應的形象化,AI 從眾多的數據中持續學習。嚴格來說,深度圖像重建的 AI 並不能真正「看見」人的思想,但它確實知道當你在想什麼時,腦波是什麼樣子的。

儘管從圖片看來,目前深度圖像重建 AI 讀取的效果仍十分有限,但隨著精準度不斷改良,這項技術的潛在應用價值將令人難以想像。

▲ 相較自然圖像,字母的解碼已經幾乎能夠辨識(沒有運用 DGN 的情況)。

運用這種可視化技術,人們或許將能簡單透過想像來繪畫或製作藝術,就連夢境也可能可以透過電腦來形象化。對於一些飽受幻覺困擾的精神疾病患者來說,也能夠得到更多相對應的外在協助。

神谷之康教授認為,隨著 AI 技術和腦機介面發展,有朝一日,或許純粹透過意念和想像的溝通將有望實現。

(圖片來源:Kamitani Lab CC BY 4.0 )