看一看,你会发现,这是你的想象

一段时间以来,通过扫描大脑来解码思维内容一直是一个备受关注的研究课题。随着研究的进展,科学家们逐渐能够解释测试对象所看到的、记忆的、想象的,甚至是梦的。
然而,从必须对每个主题的独特之处进行广泛的编目开始,存在着重大的限制大脑模式,然后与少量预先编程的图像相匹配。这些程序需要受试者进行漫长而昂贵的功能磁共振成像测试。
现在京都的一组研究人员使用了神经网络基于人工智能来解码和预测一个人所看到或想象的东西,参考的图像目录要大得多。他们的研究结果在自然通讯.
“当我们凝视一个物体时,我们的大脑会对这些图案进行分层处理,从最简单的开始,逐步发展到更复杂的特征,”京都大学的团队负责人Yukiyasu Kamitani解释说。
“我们使用的人工智能也是基于同样的原理。它被命名为“深度神经网络”(DNN),由谷歌的一个小组训练。”
来自京都大学和ATR(高级电信研究)计算神经科学实验室的团队发现,当展示相同的图像时,大脑活动模式可以被解码或翻译成DNN中模拟神经元的信号模式。
此外,研究人员发现,大脑中较低和较高的视觉区域更善于解码DNN的各个层,这揭示了人脑和神经网络之间的同源性。
“我们测试了DNN信号模式从大脑活动中解码的信息可以用来从任意类别中识别所看到或想象的物体,”Kamitani解释道。解码器采用神经网络模式,并将其与来自大型数据库的图像数据进行比较。果然,解码器可以以很高的概率识别目标物体。”
随着大脑解码和人工智能的发展,神谷希望提高他们技术的图像识别精度。他总结道:“将人工智能研究和脑科学更紧密地结合起来,可以打开新的脑机接口的大门,甚至可能使我们更接近理解意识本身。”
更多信息:Tomoyasu Horikawa等人,使用层次视觉特征对看到的和想象的物体进行通用解码,自然通讯(2017)。DOI: 10.1038 / ncomms15037