高木和他的发展出使用AI分析并视觉化呈现大脑活动的方法[Yu Takagi]
高木裕（Yu Takagi）不敢相信自己的眼睛。在9月的一个周六下午，他独自坐在办公桌前，看着人工智能解码受试者的大脑活动，并以此绘制出受试者在屏幕上看到的图像——他感到不可思议。
Yu Takagi could not believe his eyes. Sitting alone at his desk on a Saturday afternoon in September, he watched in awe as artificial intelligence decoded a subject’s brain activity to create images of what he was seeing on a screen.
全文约1600字 阅读需5分钟
01
什么是AI读心术？
高木今年34岁，是一名神经科学家，同时也是大阪大学（Osaka University）的助理教授，他告诉半岛电视台（Al Jazeera）:“我仍然记得看到第一张（人工智能生成的)图像时的情景。”
“我走进卫生间，盯着镜子里的自己，看到自己的脸，心想，‘好吧，一切正常。也许我没疯’”。
高木和他的团队使用2022年在德国开发的深度学习人工智能模型---稳定扩散(Stable Diffusion)，分析了对测试对象的大脑扫描结果。此前，测试对象已经在核磁共振成像机（MRI machine）中观看了上万张图像。
稳定扩散模型是一种用于描述随机过程中的长时行为的数学模型。
在高木和他的研究伙伴西本真司(Shinji Nishimoto)建立了一个能将大脑活动“翻译”成可读格式的简单模型后，稳定扩散模型能够生成与被试者所看的原始图像惊人相似的高保真图像。
After Takagi and his research partner Shinji Nishimoto built a simple model to “translate” brain activity into a readable format, Stable Diffusion was able to generate high-fidelity images that bore an uncanny resemblance to the originals.
尽管没有人事先给AI展示过图片，AI也没有接受过任何相关的训练，但它依然完成了这一任务。
“我们真的没有预料到这样的结果，”高木说。
高木强调，目前为止，这一突破并不代表AI会读心术——AI只能生成一个人看过的图像。
Takagi stressed that the breakthrough does not, at this point, represent mind-reading – the AI can only produce images a person has viewed.
“我们无法解码想象或梦境，目前这还很难，”高木说，“当然，未来说不定能做到。”
02
AI读心术发展瓶颈
高木认为，要达到真正的“读心”还存在两个主要瓶颈:大脑扫描技术和人工智能技术本身。
尽管脑电图大脑计算机（Electroencephalography brain computers），以及功能磁共振成像(fMRI)等神经接口技术取得了进步，科学家们认为，我们可能还需要几十年的时间才能准确可靠地解码脑海中的视觉体验。
Despite advancements in neural interfaces，scientists believe we could be decades away from being able to accurately and reliably decode imagined visual experiences.
神经接口（neural interface）是在生物神经系统与外部设备(计算机或其他电子设备)之间建立的直接数据连接。
高木和他的同事使用功能核磁共振扫描仪来扫描受试者的大脑 [Yu Takagi]
在高木和西本的研究中，受试者必须坐在功能核磁共振扫描仪中长达40个小时，这费钱又费时。
在2021年的一篇论文中，韩国先进科学技术研究院（Korea Advanced Institute of Science and Technology）的研究人员指出，由于神经组织柔软而又复杂，传统的神经接口“缺乏长期记录所需的稳定性”，当与其它接口接触时，神经组织会发生非正常反应。
此外，研究人员写道:“目前的数据记录技术通常依赖于电信号来传输信号，这很容易受到来自周围环境的电噪声的影响。而电噪声会严重干扰灵敏度，因此从目标区域获得高灵敏度的精细信号并不是一件容易的事情。”
高木也承认尽管人工智能技术正在不断进步，但目前它仍是读心术的瓶颈之一。
这种方法也有其局限性。因为每个人的大脑形状不同，你不能直接把一个人的模型应用到另一个人身上。
高木同时认为目前他的人工智能实验成果的实际应用很有限，但未来它或许可以用于临床治疗、传播甚至娱乐。
03
AI读心术未来将何去何从？
由于现在关于人工智能的风险讨论很广泛，这一进展引发了人们的担忧，大家想知道未来如何使用此类技术。
在上个月的一封公开信中，以特斯拉创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）和苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）为代表的科技领袖呼吁暂停人工智能的发展，因为这“对社会和人类构成了极大的风险”。
In an open letter last month, tech leaders including Tesla founder Elon Musk and Apple co-founder Steve Wozniak called for a pause on the development of AI due to “profound risks to society and humanity.”
尽管高木很期待这项技术的发展，但他承认，由于那些怀有恶意或未经同意的人可能滥用读心术，人们对这项技术的疑虑并非杞人忧天。
“对我们来说，隐私问题很重要。如果一个政府或机构可以读懂人们的想法，这将会是一个非常敏感的问题。”高木说。
伦敦大学学院（University College London）计算神经科学教授、艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）研究员里卡多·席尔瓦（Ricardo Silva）告诉半岛电视台:“在这个阶段，很难预测成功的临床应用会是什么样子，因为它仍然是非常探索性的研究。”
“这可能会用于检测和评估阿尔茨海默氏症的病程。”
一些科学家认为AI在未来能用于检测像阿尔茨海默这样的疾病[Yu Takagi]
席尔瓦对技术的伦理问题表示担忧，因为有朝一日技术可能会被用于真正的读心。
他说:“最要紧的问题是，数据收集者应该在多大程度上披露所收集数据的用途。”
“当数据被用于营销，甚至被用于做侵犯他人利益的违法行为时，情况就变得不一样了。”
尽管如此，高木和他的搭档并不打算放慢他们的研究。为了推进这一技术，并使其能适应更多情况，他们已经策划好了另一种开展该项目的方式。
“我们现在正在开发一种更好的图像重建技术，”高木说。“而且研究进度非常快。”
科技界近期已被人工智能领域的飞速发展所震撼，例如可以根据用户的提示模仿人类对话的ChatGPT被发布，而高木和西本的研究在科技界也引起了很大的轰动。
根据数据公司Altmetric的数据，在迄今为止追踪的2300多万份研究成果中，他们详述研究结果的论文被参考的次数相当多。
这项研究也被定于2023年6月举行的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)接受，这意味着这项神经科学研究成果可能被合法化。
原文链接：
https://news.google.com/articles/CBMiaWh0dHBzOi8vd3d3LmFsamF6ZWVyYS5jb20vZWNvbm9teS8yMDIzLzQvNy9jb3VsZC1haS1yZWFkLW1pbmRzLXNvbWVkYXlqYXBhbmVzZS1icmVha3Rocm91Z2gtc3BhcmtzLWRlYmF0ZdIBbWh0dHBzOi8vd3d3LmFsamF6ZWVyYS5jb20vYW1wL2Vjb25vbXkvMjAyMy80LzcvY291bGQtYWktcmVhZC1taW5kcy1zb21lZGF5amFwYW5lc2UtYnJlYWt0aHJvdWdoLXNwYXJrcy1kZWJhdGU?hl=en-GB&gl=GB&ceid=GB%3Aen
编译 | 彭茨涵
排版 | 彭茨涵
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