华盛顿大学的研究人员们做的一个实验,为阅读人们思维技术的进步奠定了基础。他们利用大脑植入物和复杂的软件,能够以惊人的速度和精确度预测其研究对象看到的东西。

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对于科学家们来说,在纸或者电脑屏幕上看到一张二维图像接着将其变成我们的大脑能够立即识别的信息的能力,依旧非常神秘。为了了解我们的大脑如何做到这一点的更多信息,并探究电脑是否能够实时收集和预测一个人看到的东西,华盛顿大学的神经系统科学家Rajesh Rao和神经外科医师Jeff Ojermann向人们演示,他们有可能以接近人们感知的速度实时解码人类的大脑信号。他们工作的细节被呈现在PLOS计算机科学上。

该团队在几名接受癫痫治疗之病人的帮助下完成了这一实验。药物无法减轻他们的癫痫,于是这些病人被插上了临时的大脑植入物和电极,探索他们癫痫发作时大脑有反应的具□□置。

这些病人被插上植入物之后,研究人员们以400毫秒的时间间隔给他们看了一系列随机的图片——人脸、房屋和空白灰色屏幕的图片等。这些病人的特殊任务是找到一间上下颠倒的房屋。

与此同时,他们大脑中的电极与一个提取两个不同大脑信号的软件相连,即脑事件关联电位(人的大脑看到一张图片后许多神经元会同时亮起)和“宽频带光谱”变化(人们看完图片后逗留在人们大脑中的信号)。

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随着图片在屏幕上闪烁,计算机也以每秒千次的频率采样并将大脑信号数字化。这种分辨率使得软件能够决定病人看到某张图片的时候,电极位置及其信号的最佳组合。Rao表示:“我们从不同的电极位置得到了不同反应;有些对人脸敏感,而有些对房子敏感。”

训练完软件之后,研究人员们给病人看一系列全新的图片。计算机在没有实现接触过新图片的情况下,能够预测人们看到的是房子、脸还是灰色屏幕,其准确率高达百分之九十六。这几乎接近人们的感知速度。

只有在计算机同时考虑脑事件关联电位和宽频带光谱变化时,才能有这样的熟练程度。虽然这一研究很有趣,但该研究结果也有很强的局限性。给系统做真正测试之后才能知道,它是否能学会更多图片,包括不同类别的图片。目前,计算机不大可能识别出来病人看到的脸属于人类还是属于狗。

不过,等到熟练之后,这种大脑解码技术能够被用来建造瘫痪或者中风病人的通讯机制。这种技术也能协助大脑映射,允许神经系统科学家们实时鉴定负责特定信息的大脑部位。

本文译自 Gizmodo,由 肌肉桃 编辑发布。

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