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和记娱到h88285:医用机器可用来玩读心术,能轻易破解你脑袋里想的图凤凰网科技凤凰网



滥觞丨Discover magazine

撰文丨Jonathon Keats

翻译丨杨心舟

在2003年秋日,旧金山艺术馆展出了我的艺术作品,一张我大年夜脑的核磁共振图。作为一名观点艺术家,我的主要事情是供给设法主见,而不是直接作画,是以有些人会觉得我创造的器械是虚的,是根本没有人经历过的器械。为了更清晰和直接地展示我心坎的设法主见,我不停在和加利福尼亚大年夜学旧金山分校进行相助。该大年夜学的神经科学家Bruce Miller曾让我躺在医用仪器下,扫描并制作了我大年夜脑的图像。

这项技巧被称作功能性核磁共振成像(fM和记娱到h88285RI),于上世纪九十年代创造出来用于非侵入性地检测病人的神经活动。大年夜脑血流中血红蛋白上的铁元素会被强大年夜的磁场跟踪。因为血液轮回会在神经元放电后增添,是以医生经由过程不雅测血流就能知道我们的脑活动,或者知道我们思虑的历程。当然,后面这点只是我的猜想。

图片:Levent Konuk

不过,我在2003年测试了这一设法主见。当时我在旧金山主义画廊展示了我大年夜脑fMRI的结果,只是大年夜多半不雅众都是一脸迷惑地看着血色的血流重叠在我的灰质上,摇摇头,晃晃杯子中的葡萄酒就走以前了。

展览展出的16年后,Miller也有着同样的反映。我们一同坐在他位于大年夜学的办公室中,他用手赓续指着电脑屏幕上的图片,便是那张我在思虑真理时的fMRI图。“这张图分辨率太低了,我觉得从图里能判断出你在沉思,”他说,“然则这张图真的有点逾期了。”

Jonathon Keats自己的fMRI图。

他说的没错。fMRI技巧从2003年至今已经成长了很多年,就连病院里用的机械功能也比之前的强大年和记娱到h88285夜了四倍。而就我这些年的经历来说,我始终坚信人类大年夜脑的思惟是可以被察看到的,并且这些察看图能够奉告我们思虑是如何运作的。现在,我想的是,fMRI成长得如斯迅速,是不是能成为一种全新的不雅测对象,以致用于我之前想过的艺术创造。为此,我拿着2003年的扫描图,开始和相关领域的科学家探究可能性。

用图片展示想象力

“我能望见哪一块区域活动最强,”京都大年夜学的神经科学家Yukiyasu Kamitani边看着我的扫描图边说,“然则我们不再看着图中的这些热点,”所谓的热点是指那些代表我血流的红点,“我们现在加倍专注于脑活动的整体模式,这是不能用眼睛看出来的,”他表示。

Kamitani是天下上闻名的视觉皮层钻研专家,他开拓出了一套措施,可以用于解码这些大年夜脑扫描图,就像读心术一样。这项技巧颁发在了2017年的《自然-通讯》上,他可以根据自愿者在fMRI机械中不雅测到图片时的脑活动,从新在机械外部重修图片。更令人震动的是,他以致能够重修别人想象的图片。

为了实现这一目标,Kamitani应用了深度神经收集算法,该算法会在自愿者不雅看认识物体图片时阐发他和记娱到h88285们的大年夜脑活动,比如雨伞和飞机。而不雅看这些图片时由视觉皮层引起的大年夜脑血流变更都邑被记录下来,谋略性能够根据血流样式天生不合的图片模式来对应飞机的特性,以致是飞机在天空留下的机尾云。

当这些实验轮回进行很多次,算法获得充分练习后,钻研者开始考试测验让AI模拟一些图片模式自己构建一些图像。结果,AI捏造的许多图像大年夜多半都能被辨别出来。别的,那些让自愿者想象出来的图片也能被AI破解,只管画面会有点隐隐,但整体上照样对照智能,能看出来你在想什么图。

AI重构的图像

在这一系列的钻研中,Kamitani 不仅让AI得到了构建图片的能力,他还发明我们处置惩罚图像的历程是一层一层叠加的。当你看向一样物体时,你首先接管的便是它的一些基础属性,比如颜色。但假如你不是直接用眼睛看物体,而是想象,那么图像的处置惩罚历程就不一样了。想象平日会从通用分类开始,比如这个物体是桌子,然后你再付与它其余细节,比如桌子是用什么材料做成的。是以,Kamitani 的钻研在展示想象图的同时,也探索了视觉是如何运作的。

读出你的情绪

能向别人展示我在思虑真理和美时的图像确凿很神奇,但假如这些图片不能显示我对这些物体的感情,那老是不完备的。杜克大年夜学的神经科学家Kevin LaBar奉告我,这也不是不能做到。

LaBar已经创建出可以使用fMRI数据阐发出人类情绪的谋略机模型。相关钻研在2016年就颁发在PLoS 子刊上。他的钻研道理和Kamitani相同,也是使用AI来阐发和进修大年夜脑不合感情下的脑活动。

在实验中,他用音乐和片子来练习AI。“实验遴选的这些艺术品能够引起不合的情绪,”LaBar解释道。当自愿者处于机械中时会不雅看或者收听这些艺术作品,而AI也会根据大年夜脑血流来给不合情绪进行分组。

现在,AI已经能够猜测一些它从来没有碰到过的人类情绪,而不仅仅是懂得看到实验中那些片子或者听到那些音乐时的情绪反映。举个最简单的例子,AI 能够分辨出自愿者第一次躺进fMRI机械时的害怕情绪。它以致还能发和记娱到h88285明一些情绪混乱,比如烦闷症。

在LaBar的不雅念中,fMRI以致能当做交流对象,而不仅仅是给观点艺术家来画画。我们可以根据扫描结果来诊断一些患焦炙症的人,这些人每每不能表达自己的感情。而在一些场景中,它还能赞助患者进行愤怒情绪治理。

当然,LaBar也指出AI能展示出的图片是有限和片段化的。还有一些没有测试的情绪会掺杂在现实中。假如AI被分散中多个小片段,那么就很难知道一个模型是不是适用于所有场景。对付我想展示大年夜脑中思惟和美的希望,LaBar给了我一个建议:你可以用上Jack Gallant全新的语义收集阐发。

真理是什么颜色?

Gallant是加利福尼亚大年夜学伯克利分校的神经科学家,他颁发过几张大年夜脑的图册。此中一项是2016颁发在《自然》上的钻研,展示了不合意义的词汇都储存在大年夜脑皮层的什么位置。在这份语义舆图中,包孕了各类各样的单词,从身段部位到数字再到一些道理相关的词语。“我们的措施展示了fMRI可以供给的最精准的和记娱到h88285细节器械,”Gallant奉告我。这个图册展示了各类语义储存在大年夜脑中的地方,比如“狗”这个单词引起的活动会呈现前额叶、顶叶和颞叶皮质。

在自愿者躺在MRI机械中时,会细听一些故事论述。Galllant会记录1000个常用英语单词和哪些神经元放电有关,而与此同时,谋略机也会天生响应的模型。他发明,每一个单词都邑和多个脑区相关,他觉得,这就意味着不合的脑区会处置惩罚一个单词不合方面的意思。

在他将“真理”和“标致”输入到谋略机模型中后,他奉告我,“标致这个词所在脑区与视觉和感到有关,而真理这个词和社交区域有关。”他随后向我展示了这张语义图,“真理”显示着血色,而“标致”显示着蓝色。假如然是这样的话,那么这些词汇的不合样式就足够我用于艺术表达了。

或许我再进行一次fMRI扫描,就能够展示我大年夜脑中的“真理”和“标致”是什么样子的,而我对它们的感想熏染又是如何的,以致是这两个词汇会对应着如何的图像。虽然间隔上一次展出已颠最后16年,但我再也不怕不知道若何作画了。

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