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根据最新研究，人工智能可以通过分析大脑活动来精确地重新绘制符号和数字。通过核磁共振扫描来读取大脑信号，科学家们已经开发出了人工智能的读心术。

据悉，这台机器会读取大脑的活动，来破译在扫描过程中看到的手写字母和数字。这项研究是人类和电脑之间直接的连接的一个重要步骤，它可能会解码大脑图像甚至梦境。

目前科学家已经开发出一种人工智能，它可以通过读取你的大脑信号来判断你在看什么。这一研究被称为“深度生成多视图模型”，人工智能提供了对原始图像的最佳重构，与之前的算法相比，该机器能够准确地绘制出人们在进行功能性核磁共振成像扫描时所看到的图像。研究人员声称，他们的人工智能是同类中最精确的，尽管他们还没有公布准确的数字。中国科学院的科学家们已经上传了这一应用的预览版，但还没有经过同行评议。

科学家们使用功能性核磁共振成像扫描来读取大脑活动，从而可以看到大脑的哪些区域在特定的任务中处于活跃状态。研究团队的人工智能技术可以读取出视觉皮层中的大脑活动。这种人工智能可以读取大脑活动，并对其进行解码，以确定大脑的视觉皮层“看到”了什么。

当人类阅读符号和物体时，视觉皮层就会以复杂的三维模式进行重现。这些大脑模式对应着眼睛所看到的符号，而人工智能则可以通过复杂的计算机算法来识别这些符号。该算法基于深度学习，这种技术常常用于训练计算机学习复杂数据模式。

这项研究是人类和计算机之间直接感应连接的一个重要步骤，可能会导致人类能够对精神图像进行解码。

这张图片显示了人工智能在重现测试对象看到的简单符号时所做的工作，该机器利用功能性磁共振成像来破译进行扫描时通过眼睛看到的手写字母和数字。人工智能可以通过受测试者看到的数字精确地计算出他们在阅读手写字母或数字时的脑部扫描结果。

研究人员对新算法进行了90%的脑部扫描学习，并对相应的图像进行训练，以训练它学习视觉所涉及的大脑信号。然后，他们把剩下的10%的扫描结果显示给人工智能，并让它画出它认为那个人看到的东西。这一结果取得了巨大的成功，相关技术被称为“深生成多视图模型”(DGMM)，能够准确地绘制出受测试者看到的原始图像。

“总的来说，DGMM重建的图像捕捉到了这些图像的基本特征，”研究人员在论文中写道。研究人员称，他们的人工智能比之前建立的任何类似的算法都更准确，他们对手写的数字和字符进行了很好的重构。研究小组称，尽管许多重建图像显示了一些“噪音”，相比于原始符号有一些细微变化，但主要形状“可以清晰地分辨出来”。

到目前为止，研究人员只使用一组简单的符号来测试算法，而破解更复杂的图像则需要更多的研究。他们声称，有朝一日人工智能可能会被用来解读视频甚至是梦境。

文章链接：

Changde Du, et al, "Sharing deep generative representation for perceived image reconstruction from human brain activity," arXiv:1704.07575

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