据七元宇宙7月25日消息,数个世纪以来,读心术一直吸引着人类,常常看起来像是科幻小说中的东西。然而,人工智能 (AI) 和神经科学的最新进展使这一幻想更接近现实。读心术人工智能通过分析大脑活动来解释和解码人类思想,现在是一个具有重大影响的新兴领域。本文探讨了读心术人工智能的潜力和挑战,重点介绍了其目前的能力和前景。
什么是读心术人工智能?
读心术人工智能是一种新兴技术,旨在通过分析大脑活动来解释和解码人类思想。通过利用人工智能 (AI) 和神经科学的进步,研究人员正在开发能够将大脑产生的复杂信号转化为可理解信息(如文本或图像)的系统。这种能力可以深入了解一个人的想法或感知,有效地将人类思想与外部通信设备联系起来。这种联系为人机之间的互动和理解开辟了新的机会,有可能推动医疗保健、通信等领域的进步。人工智能如何解读大脑活动
解码大脑活动首先要使用各种类型的脑机接口 (BCI)收集神经信号。这些包括脑电图 (EEG)、功能性磁共振成像 (fMRI) 或植入电极阵列。一旦收集到脑信号,人工智能算法就会处理数据以识别模式。这些算法将检测到的模式映射到特定的想法、视觉感知或动作。例如,在视觉重建中,人工智能系统会学习将脑电波模式与人正在观看的图像联系起来。在学习这种关联后,人工智能可以通过检测大脑模式来生成人所见的图片。同样,在将想法转化为文本时,人工智能会检测与特定单词或句子相关的脑电波,以生成反映个人想法的连贯文本。实例探究
该系统由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器通过卷积神经网络 (CNN) 将视觉刺激转化为相应的大脑活动模式,这些神经网络模仿人类视觉皮层的分层处理阶段。解码器采用这些模式并使用基于扩散的模型重建视觉图像,以生成与原始刺激非常相似的高分辨率图像。最近,拉德堡德大学的研究人员显著增强了解码器重建图像的能力。他们通过实施注意力机制实现了这一目标,该机制指示系统在图像重建过程中关注特定的大脑区域。这一改进带来了更加精确和准确的视觉表现。DeWave 的核心是利用大量大脑活动数据集训练的深度学习模型。这些模型可以检测脑电波中的模式,并将其与特定的想法、情绪或意图联系起来。DeWave 的一个关键要素是其离散编码技术,该技术将脑电波转换为与特定单词相对应的独特代码,这些代码基于单词在 DeWave 的“密码本”中的接近度。这一过程可以有效地将脑电波转化为个性化词典。与 MinD-Vis 一样,DeWave 也采用了编码器-解码器模型。编码器是BERT(来自 Transformers 的双向编码器表示)模型,它将 EEG 波转换为唯一代码。解码器是 GPT(生成式预训练 Transformer)模型,它将这些代码转换为单词。这些模型共同学习将脑电波模式解释为语言,从而弥合神经解码与理解人类思维之间的差距。读心术人工智能的现状
尽管人工智能在解码大脑模式方面取得了令人瞩目的进步,但它距离实现真正的读心术还很远。当前的技术可以在受控环境中解码特定任务或想法,但它们无法完全实时捕捉人类的各种心理状态和活动。主要的挑战是找到复杂心理状态和大脑模式之间精确的一对一映射。例如,区分与不同感官知觉或微妙情绪反应相关的大脑活动仍然很困难。虽然目前的大脑扫描技术在光标控制或叙事预测等任务上效果很好,但它们并不能覆盖人类思维过程的整个范围,而思维过程是动态的、多方面的,而且往往是潜意识的。前景与挑战
读心术人工智能的潜在应用范围广泛,且具有变革性。在医疗保健领域,它可以改变我们诊断和治疗神经系统疾病的方式,深入了解认知过程。对于有言语障碍的人来说,这项技术可以通过将想法直接转化为文字,开辟新的沟通途径。此外,读心术人工智能可以重新定义人机交互,为我们的思想和意图创建直观的界面。然而,读心术人工智能除了前景光明外,也带来了重大挑战。个体脑电波模式的差异使得开发普遍适用的模型变得复杂,需要个性化的方法和强大的数据处理策略。隐私和同意等道德问题至关重要,需要仔细考虑以确保负责任地使用这项技术。此外,在解码复杂思想和感知方面实现高精度仍然是一个持续的挑战,需要人工智能和神经科学的进步来应对这些挑战。底线
随着神经科学和人工智能的进步,读心术人工智能越来越接近现实,其解码和翻译人类思想的能力前景光明。从改变医疗保健到帮助有言语障碍的人交流,这项技术为人机交互提供了新的可能性。然而,个人脑电波变异性和道德考量等挑战需要谨慎处理和持续创新。当我们探索以前所未有的方式理解和接触人类思维的深远影响时,克服这些障碍至关重要。
来源:七元宇宙
编辑:Luke
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