擁有讀心術(shù)想必是不少人的夢(mèng)想，少了無(wú)謂的揣測(cè)，好像很多事情都會(huì)方便不少。不過(guò)，現(xiàn)在不需要變身別人肚子里的蛔蟲(chóng)了。

華盛頓大學(xué)的一項(xiàng)研究實(shí)驗(yàn)讓我們離讀心術(shù)的應(yīng)用又更近了一步。通過(guò)大腦植入物和復(fù)雜的軟件，研究人員現(xiàn)在可以以極高的速度和精度推測(cè)出實(shí)驗(yàn)對(duì)象所看到的物體。

我們的大腦幾乎可以實(shí)時(shí)地識(shí)別紙上或計(jì)算機(jī)屏幕上的二維圖像，科學(xué)家至今還沒(méi)有完全理解這一神經(jīng)系統(tǒng)過(guò)程。為了更好地了解我們的大腦是如何完成這項(xiàng)任務(wù)的——以及了解計(jì)算機(jī)是否能夠收集并推測(cè)一個(gè)人實(shí)時(shí)所見(jiàn)的內(nèi)容——由華盛頓大學(xué)神經(jīng)學(xué)家Rajesh Rao和神經(jīng)外科醫(yī)生Jeff Ojermann領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)一個(gè)實(shí)驗(yàn)證明了以近乎人類(lèi)感知的速度解碼人腦信號(hào)是可行的。研究的詳細(xì)情況可在PLOS Computational Biology查閱。

該團(tuán)隊(duì)得到了7位正在接受治療的癲癇患者的協(xié)助。因?yàn)樗幬镏委煕](méi)能幫助他們緩解癲癇發(fā)作，所以這些患者接受了臨時(shí)的大腦植入物，植入物上安裝了可用來(lái)定位癲癇發(fā)作點(diǎn)的電極。華盛頓大學(xué)的研究者利用了這一機(jī)會(huì)。在華盛頓大學(xué)NewsBeat的一篇文章中，Ojermann說(shuō)：“不管怎樣他們都會(huì)植入電極。我們只是在他們住院期間給了他們一些額外的任務(wù)，否則他們也只能干等著?！?/p>

研究人員在計(jì)算機(jī)顯示器上以400毫秒的時(shí)間間隔向這些病人展示了隨機(jī)排列的圖片（包括人臉、房屋和空白的灰色屏幕）。他們得到的任務(wù)是注意一張上下顛倒的房屋的圖像。

任務(wù)中所使用的臉和房子圖像及其所引起的反應(yīng)

與此同時(shí)，大腦中的電極將受到的信號(hào)傳輸?shù)教囟ǖ能浖校缓筇崛〕龃竽X信號(hào)中的兩個(gè)屬性“事件相關(guān)電位”（大規(guī)模神經(jīng)元響應(yīng)圖片時(shí)產(chǎn)生）和“寬帶頻譜”變化（觀看一張圖片后在大腦中徘徊的信號(hào)）。

在這些圖像在屏幕上閃爍時(shí)，連接到電極上的計(jì)算機(jī)以1000次每秒的速率對(duì)輸入大腦的信號(hào)進(jìn)行取樣。這種高分辨率可以讓軟件確定哪種電極位置和信號(hào)組合與病人所見(jiàn)內(nèi)容的相關(guān)度最好?！皬牟煌模姌O）位置我們能得到不同的響應(yīng)；一些對(duì)臉部敏感，一些對(duì)房屋敏感?！盧ao說(shuō)。

對(duì)軟件進(jìn)行訓(xùn)練之后，研究人員向病人展示了一組全新的圖片。然后讓計(jì)算機(jī)根據(jù)傳輸進(jìn)來(lái)的電極信號(hào)推測(cè)病人見(jiàn)到的是房屋或人臉或灰色屏幕，結(jié)果發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的準(zhǔn)確度能夠達(dá)到96%！而且其識(shí)別速度基本上接近與病人的感知速度。

研究指出，這種準(zhǔn)確度只能在同時(shí)考慮事件相關(guān)電位和寬帶變化時(shí)才能達(dá)到。，“它們捕獲了實(shí)驗(yàn)對(duì)象感知狀態(tài)中兩個(gè)不同而互補(bǔ)的兩個(gè)方面”。所以如果要全面了解一個(gè)人如何感知一個(gè)復(fù)雜的視覺(jué)對(duì)象，就需要考慮使用大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理“全局圖像”。

盡管研究很有趣，但成果卻格外有限。該系統(tǒng)真正的考驗(yàn)是能否處理包含更多種類(lèi)的更大的圖像集。顯然目前還難以辦到，比如說(shuō)，計(jì)算機(jī)能識(shí)別人所看到的臉是人臉還是狗臉嗎？

但一旦這項(xiàng)技術(shù)成熟，這種大腦解碼方式可為癱瘓或中風(fēng)的病人構(gòu)建新的溝通方式。該技術(shù)還可用于協(xié)助大腦測(cè)繪研究，讓神經(jīng)學(xué)家可以確定負(fù)責(zé)處理不同類(lèi)型信號(hào)的大腦部位。

甚至更進(jìn)一步還可以將這項(xiàng)技術(shù)用于人機(jī)通信，通過(guò)將大腦和計(jì)算機(jī)直接通信，人類(lèi)也將進(jìn)入人機(jī)共生時(shí)代，個(gè)人乃至人類(lèi)群體的潛力將得到更大程度的釋放。

via PLOS Computational Biology

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