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根據最新研究，人工智慧可以通過分析大腦活動來精確地重新繪製符號和數字。通過核磁共振掃描來讀取大腦信號，科學家們已經開發出了人工智慧的讀心術。據悉，這台機器會讀取大腦的活動，來破譯在掃描過程中看到的手寫字母和數字。這項研究是人類和電腦之間直接的連接的一個重要步驟，它可能會解碼大腦圖像甚至夢境。目前科學家已經開發出一種人工智慧，它可以通過讀取你的大腦信號來判斷你在看什麼。這一研究被稱為「深度生成多視圖模型」，人工智慧提供了對原始圖像的最佳重構，與之前的演算法相比，該機器能夠準確地繪製出人們在進行功能性核磁共振成像掃描時所看到的圖像。研究人員聲稱，他們的人工智慧是同類中最精確的，儘管他們還沒有公布準確的數字。科學院的科學家們已經上傳了這一應用的預覽版，但還沒有經過同行評議。科學家們使用功能性核磁共振成像掃描來讀取大腦活動，從而可以看到大腦的哪些區域在特定的任務中處於活躍狀態。研究團隊的人工智慧技術可以讀取出視覺皮層中的大腦活動。這種人工智慧可以讀取大腦活動，並對其進行解碼，以確定大腦的視覺皮層「看到」了什麼。當人類閱讀符號和物體時，視覺皮層就會以複雜的三維模式進行重現。這些大腦模式對應著眼睛所看到的符號，而人工智慧則可以通過複雜的計算機演算法來識別這些符號。該演算法基於深度學習，這種技術常常用於訓練計算機學習複雜數據模式。這項研究是人類和計算機之間直接感應連接的一個重要步驟，可能會導致人類能夠對精神圖像進行解碼。這張圖片顯示了人工智慧在重現測試對象看到的簡單符號時所做的工作，該機器利用功能性磁共振成像來破譯進行掃描時通過眼睛看到的手寫字母和數字。人工智慧可以通過受測試者看到的數字精確地計算出他們在閱讀手寫字母或數字時的腦部掃描結果。研究人員對新演算法進行了90%的腦部掃描學習，並對相應的圖像進行訓練，以訓練它學習視覺所涉及的大腦信號。然後，他們把剩下的10%的掃描結果顯示給人工智慧，並讓它畫出它認為那個人看到的東西。這一結果取得了巨大的成功，相關技術被稱為「深生成多視圖模型」(DGMM)，能夠準確地繪製出受測試者看到的原始圖像。「總的來說，DGMM重建的圖像捕捉到了這些圖像的基本特徵，」研究人員在論文中寫道。研究人員稱，他們的人工智慧比之前建立的任何類似的演算法都更準確，他們對手寫的數字和字元進行了很好的重構。研究小組稱，儘管許多重建圖像顯示了一些「噪音」，相比於原始符號有一些細微變化，但主要形狀「可以清晰地分辨出來」。到目前為止，研究人員只使用一組簡單的符號來測試演算法，而破解更複雜的圖像則需要更多的研究。他們聲稱，有朝一日人工智慧可能會被用來解讀視頻甚至是夢境。