聚焦 | 中科院黑科技！机器算法可“读心”

本文转载自药明康德“康健新视野”微信公众号

随着人工智能在近期的兴起，人们难免将人脑与人工智能进行起了比较。一些对人类充满自信的人认为，即便人工智能在疾病诊断等领域的表现已经超过了人类，人类大脑还有着一项无可比拟的优势—— 机器永远不知道人脑在想些什么。

但最近在线发表的一项研究则给这份自信泼上了一盆冷水。 来自中科院何晖光研究员的团队开发出了一款能“读心”的算法 ，通过对脑部的功能性磁共振成像（fMRI），它能精准地读出人脑中的图像。这也离 “机器识别人类思考” 这一命题更近了一步。

▲ 该研究的主要负责人，中科院何晖光研究员（图片来源：中科院）

长久以来，通过脑部扫描重塑视觉影像就是神经科学中的一个发展热点。过去，许多研究人员已经取得了初步的进展，并能通过监控大脑视觉皮层的活动，还原出一个人的所见。然而，目前采用的主要手段fMRI容易带来很大的信号噪音，这也极大地降低了还原出的图像的质量。如果能有一种更好的工具去剔除fMRI带来的噪音，我们或许就可以在这一领域取得突破。

这正是何晖光研究员团队所作出的贡献。 他们开发了一种深度学习的技术，能更好地处理从fMRI中得到的数据，并对信号噪音进行抑制。 在研究的开始，他们获取了一批现成的人类视觉皮层fMRI扫描数据。在这些视觉皮层接受扫描时，这些当事人正在观看一副简单的图片，如一个数字，或是一个字母。随后，研究人员将大脑扫描图像与简单图片一一对应起来，交给“读心”算法去自我学习。

经过了超过1500张fMRI图像的训练后，“读心”算法迅速地掌握了如何将大脑扫描图像与实际图片一一对应的能力。 随后，研究人员给这款算法另外一些它从未见过的fMRI图像，并要求这款算法猜测进行扫描时，当事人正在观看什么样的图片。

效果令人惊叹！

▲ 这款“读心”算法（最下一行）的效果令人惊叹（图片来源：arxiv.org）

首先，这款算法只需要通过fMRI中的部分数据，就可以还原出原始的图片 ，无需处理整张图像上的数据。

其次，这款算法也学会了将不同的数据进行联系 ，这相当重要——如果不懂得将数据进行联系，算法的眼中就只有两种东西，用来处理的信息，以及用来丢弃的噪音。在懂得联系数据后，这些算法能保留更多的真实信息，这也能进一步增强“读心”的准确度。

更夸张的是，通过比较，研究人员发现， 这些“读心”的结果和原始的图片及其接近，要胜过目前所有的方法。

▲ 在还原数字方面，这款“读心”算法的结果几乎可以乱真（图片来源：arxiv.org）

这或许给目前火热的 “脑机接口” 提供了新的途径。