新研究：用神經網路解碼大腦

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研究人員正在進行一項通過掃描大腦提取其信息並在一些重要應用中進一步加以利用的研究。腦解碼技術可以被應用在克服失明，以及控制電腦等任何可以直接利用大腦作為輸入信號的設備。

腦解碼技術中用到了功能性磁共振成像技術fMRI，這可以用來探測當一個特定的精神活動激發時大腦的狀態。舉個栗子就比如虛擬刺激重構，Engadget的報道里說一群研究人員已經通過其應用找到了一種能獲得更乾淨精準的數據的方法。

其後的重點在於一些中國的研究人員通過神經網路演算法去處理一個正在觀察的人的大腦掃描數據圖譜。如下圖中所示，演算法完成了不同精度下的，通過fMRI實時掃描圖所重構出的人們眼中所看到的實體圖像。

credit：Changde Du, Changying Du, Huiguang He

研究人員的深度生成多視圖模型(GDDM)展示了當測試主體正在看一個字母時所產生的神秘呈像。這表示解碼過程最終讀取了測試主體的思維並且將結果展示在了屏幕上。由於技術的細節方面非常的複雜，所以相對簡單地從總體來說，就是使用神經網路演算法使得實時繪圖數據的精確度極大地提升。

這種技術的應用是極其讓人吃驚並且興奮的。這樣特定的研究僅僅是處理了大腦對簡單可視數據的處理，更加精確的系統應該有潛力去處理更複雜的圖像甚至於視頻。當科技進展到了那一步的時候，這些應用可能會被開發用於腦控設備，夢境分析，以及治癒失明。

未來的工作將致力於完善一隻眼睛對動態圖像重構的演算法以及其神經網路。另外，研究人員也在尋找怎樣在多測試主體的情況下使用fMRI呈像測量。如果成功了的話那麼離科學家們能讀取我們思想並在這些數據上做文章就不遠了，這是一個既令人擔憂也充滿了希望的課題。

Reference:Du, C., Du, C., & He, H. (2017). Sharing deep generative representation for perceived image reconstruction from human brain activity. arXiv preprint arXiv:1704.07575.

本文譯自 Digitaltrends，由譯者 煎雞蛋 基於創作共用協議(BY-NC)發布。