人工智能现在可以可视化你的想法——日本研究人员创建基于大脑的图像重建
- 日本研究人员开发了一种人工智能，可以真正了解您的想象。
- 该系统利用人脑活动的深度图像重建。
- 经过初步训练，DNN 能够重建以前从未见过的图片。
过去几年关于人工智能的研究让我们所有人都感到惊讶。我们每天都会与数十个人工智能程序互动，例如个人语音助手、网络搜索引擎、社交媒体平台，最近三星推出了一项利用机器学习将任何视频格式转换为 8K 分辨率的技术。可能性是无限的。
人工智能似乎每个月都会出现一些惊人的发展，为让世界变得更美好做出了很大贡献。 2017年底，英伟达推出了一种神经网络，能够想象以前从未见过的场景或图片。现在，ATR 计算神经科学实验室的日本研究人员团队开发了一种人工智能，可以真正看到你的想法。
只要想到任何事情，机器人就会尝试将其形象化。研究人员通过人脑活动的深度图像重建使这成为可能。例如，如果一个人正在看字母“Z”的图片，人工智能将形成一个类似于该字母模糊版本的图像。它实际上可以读懂人的想法。 让我们详细了解一下这个系统是如何工作的。
最新进展
到目前为止，基于机器学习技术的fMRI（功能性磁共振成像）已经让我们看到了感知内容。但仅限于图像库的低级重建。
去年，神经科学的进步使我们能够将视觉皮层活动解码为深度神经网络（DNN）的层次结构。
预测水平可用于从不同对象图像的计算特征数组中检测想象的对象类别。对想象对象的解码揭示了从高到低的视觉表征的逐步招募。 这为我们提供了一种利用分层视觉特征数据的技术。
新的图像重建技术
现在，日本科学家提出了一种图像重建技术，可以优化图像的像素值，以匹配其提取为多层人类大脑活动的 DNN 特征。
参考：bioRxiv | 号码：10.1101/240317
该系统使用 DNN 实时分析来自 fMRI 扫描仪的信号，进一步重现人们所看到的内容。为了训练系统，向人工智能和参与者展示自然世界的图片，以便网络能够精确确定人们感知不同照片时大脑中的血液流动模式。
经过第一阶段的训练（10 周）后，DNN 能够（实时）重建以前从未见过的图片，例如数字和字母。
字母的重构
彩色人造形状的重建质量
他们的学习方式与人类通灵者的学习方式相同——通过猜测。当您思考特定数字时，它知道您的脑电波是什么样的。系统根据您的大脑活动猜测您想要看到的输出，从而将您的想法可视化。
与人类不同，它可以做很多猜测。它获取所有数据（以 DNN 形式从脑电波中提取）并将其转换为图像。系统一遍又一遍地执行此操作，直到重新创建合理的图像。
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下一步是什么？
在所有最近的人工智能发展中，这听起来像是科幻小说。这项技术对于不能说话的人来说确实很有帮助。 目前，在读心方面还不够完善，因此研究还需要进一步改进。
同时，在未来，一些更先进的人工智能方法可以开辟新的通信模式。正如我们之前所说，可能性是无限的。
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