李偉

人工智能（AI）直接讀取思維已不再是科幻小說中的情節(jié)，而是正在成為現(xiàn)實。AI“讀心”可以讓我們更好地了解大腦的工作原理，也可以為一些臨床診斷和治療提供新的手段。

據(jù)英國《自然》雜志報道，美國得克薩斯大學的科學家在大型語言模型（LLM）的助力下，開發(fā)出一種“讀心機”，雖然它不能直接讓人“說真話”，但可以將大腦活動轉換成清晰的圖像或語句呈現(xiàn)出來。這種借助AI的“讀心機”打破了人們的認知。

AI如何“讀心”

“讀心”即“思維解碼”，是指直接從大腦中提取和解析思維的過程。這個過程涉及神經(jīng)元活動模式的識別，以及將這些模式與特定的思維或感知相關聯(lián)。

美國得克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員開發(fā)的系統(tǒng)，名為語義解碼器，它是一種新型AI系統(tǒng)，只需分析功能磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)，就可以通過非侵入性方式將參與者大腦中所想的語句甚至圖像呈現(xiàn)出來。

fMRI設備

值得一提的是，該系統(tǒng)部分依賴于大型語言模型，而這種模型正是AI聊天軟件 ChatGPT 的基礎。AI可以利用機器學習、深度學習等算法，從大量的訓練數(shù)據(jù)中找到大腦活動與思維內容之間的關聯(lián)規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律來預測或重建未知的思維內容。假設我們想要從一個人的大腦活動中重建他看到或想象的圖像，可以先讓這個人觀看一些圖像，同時記錄他的大腦活動數(shù)據(jù)。然后讓AI學習這些圖像和受測者大腦活動數(shù)據(jù)之間的對應關系，從而建立一個模型。最后，AI可以用這個模型根據(jù)受測者新的大腦活動數(shù)據(jù)，生成與之匹配的圖像或語句。

在模型訓練階段，科學家讓受測者躺在fMRI設備中，在接受fMRI掃描的同時，從耳機中聽取播客故事。研究人員利用基于GPT-1的大型語言模型，將受測者fMRI數(shù)據(jù)顯示的大腦活動與播客故事的語言特征聯(lián)系起來。

受測者分階段聽了十幾小時播客故事后，就進入模型應用階段。研究人員讓他聽一個全新的故事，然后讓語義解碼器根據(jù)受測者的大腦活動輸出語句，描述其聽到的故事。實驗結果顯示，該系統(tǒng)能夠根據(jù)受測者的fMRI數(shù)據(jù)，描述出他聽到的故事。雖然準確率達不到100%，但語義解碼器能讀出受測者大腦中思考的故事大意。

除了可以將語音解讀出來外，這個系統(tǒng)還能解碼視頻、圖像。研究人員讓受測者觀看一段沒有語音及文字的動畫視頻，然后語義解碼器可以根據(jù)受測者的大腦活動輸出語句，描述視頻的內容。

這項研究的主導者，得克薩斯大學奧斯汀分校神經(jīng)科學和計算科學教授胡斯表示，語義解碼器須一對一量身定制。受測者要經(jīng)過一段時間的訓練——既是訓練自己，也是訓練解碼系統(tǒng)。在接受解碼時，受測者要保持靜止狀態(tài)，并將精神集中在他正在聽的故事上，這樣該系統(tǒng)才能真正發(fā)揮作用。研究團隊曾對沒有接受過任何訓練的受測者進行測試，其解碼結果與實際情況相差甚遠。

粗糙的技術和有限的數(shù)據(jù)

得克薩斯大學的這項研究并非全球首例。盡管還不能完全解碼人類的思維，但各國的研究人員在這方面持續(xù)發(fā)力，并不斷取得進展。

2021年5月，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院（EPFL）的研究團隊開發(fā)出利用AI從大腦信號中解碼視頻畫面的方法。首先，受測者觀看一些視頻片段，解碼系統(tǒng)記錄他們的大腦信號數(shù)據(jù)。然后，研究人員用一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的模型，將數(shù)據(jù)轉換成視頻畫面的特征向量。最后，由一種名為圖像生成網(wǎng)絡（IGN）的技術，對這些特征向量進行優(yōu)化和修復，得到清晰的視頻畫面。

導出腦部信號

今年3月，日本京都大學的科學家使用AI成功解碼人們看到或在大腦中想象的圖像，以及他們正在聽或者想象的語句。京都大學的研究人員表示：“我們提出了一種新的圖像重建方法。圖像的像素被優(yōu)化，使其深層的神經(jīng)網(wǎng)絡特征與人類大腦活動的多個層面相似。”

該技術的核心在于：當人們觀察一幅圖像時，會在腦海中復刻這幅圖像。AI通過特定的算法將受測者大腦中的fMRI信號和圖像的深度神經(jīng)網(wǎng)絡特征相關聯(lián)，繼而訓練出可以讀取人類思維的能力。

需要強調的是，目前的研究大多依賴于粗糙的大腦成像技術和有限的數(shù)據(jù)。因此，這類系統(tǒng)能解碼的思維種類和精確度都比較有限。此外，延時也是一個有待解決的問題。儀器與人的交互、讀取和處理信息都需要時間。而且，不同的人大腦活動方式有差異，這對于系統(tǒng)的適應能力也是一個不小的挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有的解碼器工作時，需要受測者躺在特定的儀器中，且保持靜止，這樣才能收集到可靠的數(shù)據(jù)。這種苛刻的要求是該系統(tǒng)推廣和應用的障礙。

通過“走神”建立屏障

隨著大腦成像技術的發(fā)展和更多的數(shù)據(jù)可用，科學家有望訓練出能解碼更復雜、更精細思維的AI。這不僅能使我們更深入地了解大腦和思維的運作模式，也將開啟全新的交流方式。

不過，AI直接讀取思維還需要更多的科學依據(jù)和技術支持。目前，AI只能解碼一些簡單的思維內容，而對于復雜和抽象的內容，則還沒有有效的解讀方法。此外，AI還需要更高效和精確的大腦監(jiān)測儀器，以及數(shù)據(jù)分析方法，以加快解碼的速度，并提高準確度。

能讀取思維的AI必然帶來一系列道德和倫理問題。例如，誰有權“訪問”某個人的思維？如何保護“思維隱私”？這些都是在開發(fā)這項技術時必須面對和解決的問題。

解碼系統(tǒng)捕捉大腦中血液變化情況

胡斯教授表示，現(xiàn)階段不必擔心該技術會對人類隱私帶來威脅，因為每次“讀心”實驗的成功都需要受測者高度配合?！叭绻悴幌氡粰C器讀取你的思維，那么可以通過‘走神來建立無懈可擊的屏障?！?/p>

“不斷評估大腦解碼器對人類心理隱私的影響，這是至關重要的?！毖芯空呓苋稹ぬ撇┦空f。他指出，目前的研究結果顯示，該技術尚不能應用于侵犯個人心理隱私的活動。

AI“讀心”在醫(yī)學領域的應用更值得關注。例如，利用AI讀取思維，可以幫助失語癥患者恢復語言交流能力，給那些因疾病而喪失說話能力的患者帶來新的希望，甚至幫助植物人恢復意識。

編輯：姚志剛? winter-yao@163.com