澳洲观看计算机读取患者 MIND 的那一刻

得克萨斯大学奥斯汀分校的科学家们已经训练了一个人工智能 (AI) 来读取一个人的思想并将他们内心深处的想法转化为文本

三名研究参与者躺在 MRI 机器上听故事，机器训练 AI“解码器”将他们的大脑活动与某些词联系起来。然后他们被要求阅读不同的故事或编造自己的故事，并且解码器然后可以将 MRI 数据转换为文本

主要作者 Jerry Tang 表示，他不会通过说该技术可能会提供“虚假的安全感”未来没有可能窃听人们的想法，并表示现在可能会被“滥用”。

它是如何工作的？

三名研究参与者躺在 MRI 机器上听故事，该机器收集大脑活动。

AI然后，将 MRI 数据和他们正在听的故事提供给称为“解码器”的工具，并对其进行训练以将大脑活动与某些单词相关联。

参与者随后被放回 MRI 机器中，并被要求阅读不同的故事，或者在脑海中编造一个新故事。

解码器可以然后将 MRI 数据实时转换为文本，捕捉他们新故事的要点

但他说：“我们非常重视它可能被用于不良目的的担忧。” p>

'我们想花很多时间向前推进，试图避免这种情况。

'我认为，现在，虽然这项技术还处于早期阶段，但重要的是要积极主动并抢先一步，例如，制定保护人们心理隐私的政策，让人们有权他们的想法和他们的大脑数据。

'我们希望确保人们只在他们想要的时候使用这些，并且这对他们有帮助。'

事实上，该技术尚未对隐私构成威胁，因为 AI 需要 16 个小时的训练才能成功解读参与者的想法。

例如，一个听演讲者说“我还没有驾照”的人将他们的想法翻译成“她甚至还没有开始学开车”。

参与者还能够“破坏”该技术，使用在脑海中列出动物名称等方法，以阻止它读取他们的想法。

该技术无法准确复制他们正在阅读或创作的故事，只能捕捉要点

研究人员发现他们可以通过使用一种新颖的 MRI 扫描方法，我们能够以大约 50% 的准确率读取一个人的思想

这项发表在《自然神经科学》上的研究揭示了解码器使用类似于人工智能聊天机器人 ChatGPT 的语言处理技术。

ChatGPT 已经接受了来自互联网的大量文本数据的训练，使其能够生成响应给定提示的类似人类的文本。

大脑有自己的“字母表”，由 42 个不同的元素组成，这些元素指的是特定的概念，如大小、颜色或位置，并将所有这些结合起来形成我们复杂的思想。

每个“字母”都由大脑的不同部分处理，因此将所有不同部分结合起来，就有可能读懂一个人的思想。

美国团队通过记录大脑三个部分的 MRI 数据做到了这一点在参与者收听 16 小时的播客时与自然语言相关联。

分析的三个大脑区域是前额叶网络、经典语言网络和顶叶-颞枕联合网络。

该技术也能够解释人们在观看无声电影时看到的是什么，或者他们想象讲故事时的想法

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然后为算法提供扫描，将音频中的模式与记录的大脑活动中的模式进行比较。

它能够在一半时间里了解这个人在想什么。

这意味着它生成的文本与人们正在收听的单词非常接近，有时甚至完全匹配 - 仅使用他们的大脑活动即可解决这个问题。

该技术还能够解读人们在观看无声电影时所看到的内容，或者他们想象讲故事时的想法。

与其他读心技术不同，它在人们想到任何单词时起作用，而不仅仅是那些来自固定列表的单词——尽管它与“他”和“我”这样的代词斗争。< /p>

它检测大脑语言形成区域的活动，而不是人们想象如何移动他们的嘴来形成特定的单词。

该研究的资深作者 Alexander Huth 博士说：“我们对它如此有效感到有点震惊。

'这是一个我已经研究了 15 年的问题。'

研究人员表示，这一突破可以帮助那些有精神意识但无法说话，如中风患者或运动神经元疾病患者。

硅谷对读心技术非常感兴趣，有朝一日可能允许人们通过思考他们想要交流的词来打字。

Elon Musk 的公司 Neuralink 正在研究一种可以提供与计算机直接通信的大脑植入物。

但这项新技术在其领域相对不同寻常，无需使用任何类型的大脑植入物即可阅读思想，因此无需手术。

虽然目前它需要笨重、昂贵的 MRI 机器，但未来人们可能会在头上戴上贴片，利用光波穿透大脑并提供有关血流的信息。

这可以让人们在四处走动时检测到他们的想法。

Huth 博士补充说：“对于一个非侵入性方法，与之前所做的相比，这是一个真正的飞跃，通常是 si单词或短句。'

担心该技术可能会在他们不知情的情况下用于某人，例如专制政权审问政治犯或雇主监视员工，研究人员表示，该系统只能在对个人的思维模式进行训练后才能读取个人的想法，因此不能秘密应用于某人。

Huth 博士说：'如果人们不想从他们的大脑中解码某些东西，他们可以仅使用他们的认知来控制它 - 他们可以考虑其他事情，然后一切都崩溃了。'

读心术 AI 以 80% 的准确率将您的想法转化为图片

人工智能可以根据文字提示，但科学家们公布了该技术通过读取大脑活动产生的图片库。

新的人工智能算法从这些脑部扫描中重建了大约 1,000 张图像，包括一只泰迪熊和一架飞机，准确率为 80%。

大阪大学的研究人员使用了流行的稳定扩散模型，该模型包含在 OpenAI 的 DALL-E 2 中，它可以根据文本输入创建任何图像。

该团队向参与者展示了单独的图像集并收集了 fMRI（功能性磁共振成像）扫描，然后 AI 对其进行解码。

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科学家从四名研究参与者那里获取 AI 大脑活动。然后，该软件重建了它在扫描中看到的内容。顶行显示给参与者的原始图像，底行显示 AI 生成的图像