【远程读脑】日本科学家开发AI系统将大脑思维变成图像

简介: 日本科学家开发出一种能够将人类思维可视化的AI系统。这项技术的核心是利用功能性磁共振成像(fMRI)扫描大脑,未来甚至可以通过无线方式跟踪脑活动,远程地阅读人类的思维。

日本科学家开发出一种能够将人类思维可视化的AI系统。

从人类开始在人工智能领域取得进展以来,人们一直对赋予机器智能的整个想法持怀疑态度。即使是Elon Musk这样的未来主义者也明确地表示,他并不完全信赖依存于AI的未来。

尽管围绕AI的批判无处不在,但一群日本的计算机科学家开发了一种新的AI系统,可以将人类的思维可视化。

是的,我们所指的是一种可以看到人类思维或将它们转换为图像的技术。别人可以阅读你的想法是很可怕的。想象一下,技术能够知道你在想什么!

“读脑”的工作原理:fMRI跟踪脑电波

这项技术的核心是扫描人类的大脑。科学家们利用功能性磁共振成像(fMRI)技术扫描大脑。传统的MRI扫描只能监测大脑活动,但是,fMRI可以追踪大脑中的血流,甚至脑电波(brain waves)。

系统使用从扫描中获得的数据来确定受试者在想什么。由此产生的数据被转换成图像格式,这是通过将数据发送给一个复杂的神经网络,由神经网络解码实现的。

但这项技术不是从一开始就掌握一切。机器必须先进行训练,以了解人类大脑的工作方式。它必须适应追踪血流。

一旦机器掌握了这一过程,它就会开始投影出与受试者的想法十分相似的图像。这需要采用多层DNN或深度神经网络实现。

DNN的任务是处理图像,DGN( Deep Generator Network,深度生成器网络)用于创建更精确的图像。是否使用DGN,生成的图像差异很大。

测试方法包括两个步骤。首先,受试者被展示一个图像,然后,AI被用来重新创建图像。受试者被要求在脑海中想象展示给他的图像。随后,AI系统实时地重建图像。

未来应用

这项技术在未来将有巨大的应用价值,并且在很多方面的应用可以说是可怕的。想象一下,如果你的想法任何时候都可以显示在屏幕上会怎样。当然,这要求机器必须通过无线方式记录脑电波和脑活动。目前来说这是不可能的。

随着时间的推移,这种技术可能发展到可以远程地阅读人类的思维。此外,成像技术在未来几年肯定会变得更加精确。

但是,我们也很难忽视这个系统的优点,因为它的主要目的是帮助人类。设想一下这样一个世界:可以通过扫描罪犯的大脑得到他们过去犯罪的图像,而不用让他们自己坦白罪行。


原文发布时间为:2018-02-26

本文作者:Kashyap Vyas

本文来自云栖社区合作伙伴新智元,了解相关信息可以关注“AI_era”微信公众号

原文链接:【远程读脑】日本科学家开发AI系统将大脑思维变成图像


相关文章
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
首个全自动科学发现AI系统,Transformer作者创业公司Sakana AI推出AI Scientist
【9月更文挑战第11天】Sakana AI公司近日推出全球首个全自动科学发现AI系统——AI Scientist,实现了人工智能在科学研究领域的重大突破。AI Scientist不仅能独立完成从假设提出到实验设计、数据分析及论文撰写的全过程,还能通过模拟评审提升研究成果的质量。该系统已成功应用于机器学习的多个子领域,并产出达到顶级会议标准的论文。尽管其高效性备受赞誉,但也引发了关于研究可信度和潜在风险的讨论。Sakana AI强调,系统具备可追溯的决策过程与严格的评审机制,确保了研究的可靠性和透明度。论文详情参见:[链接]。
58 6
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【9月更文挑战第32天】本文将探讨AI技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将分析AI技术如何改变传统客服模式,提高服务质量和效率,并讨论在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
93 65
|
1天前
|
人工智能 开发者
MidJourney 替代品:为什么 FLUX.1 是终极 AI 图像生成工具
MidJourney 是目前流行的 AI 驱动图像生成工具,以其艺术风格和易用性闻名。然而,随着技术进步,其他模型如 FLUX.1、DALL·E 3 和 Stable Diffusion 3 也崭露头角,提供了更多定制选项和高质量输出。其中,FLUX.1 以其开源性质、卓越图像质量和开发者友好性脱颖而出,成为 MidJourney 的有力替代品。选择合适的工具应基于具体需求,FLUX.1 在灵活性和高性能方面表现优异。
|
9天前
|
存储 人工智能 算法
AI伦理学:建立可信的智能系统框架
【9月更文挑战第26天】随着AI技术的迅猛发展,其在各领域的应用日益广泛,但也带来了算法偏见、数据隐私泄露、就业替代等伦理和法律挑战。本文探讨AI伦理学的核心议题,包括数据隐私保护、算法公平性与透明度、机器决策责任归属及对就业市场的影响,并提出建立可信智能系统框架的建议,如强化法律法规、技术创新、建立监督机制、行业自律和公众教育,以确保AI技术的可持续发展和社会接受。
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
神经网络深度剖析:Python带你潜入AI大脑,揭秘智能背后的秘密神经元
【9月更文挑战第12天】在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已深入我们的生活,从智能助手到自动驾驶,从医疗诊断到金融分析,其力量无处不在。这一切的核心是神经网络。本文将带领您搭乘Python的航船,深入AI的大脑,揭秘智能背后的秘密神经元。通过构建神经网络模型,我们可以模拟并学习复杂的数据模式。以下是一个使用Python和TensorFlow搭建的基本神经网络示例,用于解决简单的分类问题。
38 10
|
2月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
利用AI技术实现智能客服系统
【8月更文挑战第27天】本文将介绍如何利用人工智能(AI)技术构建一个智能客服系统,以提高客户服务效率和质量。我们将从需求分析、系统设计、功能实现等方面进行详细阐述,并通过实际代码示例展示如何实现一个简单的智能客服系统。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
神经网络入门到精通:Python带你搭建AI思维,解锁机器学习的无限可能
【9月更文挑战第10天】神经网络是开启人工智能大门的钥匙,不仅是一种技术,更是模仿人脑思考的奇迹。本文从基础概念入手,通过Python和TensorFlow搭建手写数字识别的神经网络,逐步解析数据加载、模型定义、训练及评估的全过程。随着学习深入,我们将探索深度神经网络、卷积神经网络等高级话题,并掌握优化模型性能的方法。通过不断实践,你将能构建自己的AI系统,解锁机器学习的无限潜能。
21 0
|
1月前
|
人工智能 监控 安全
AI计算机视觉笔记十三:危险区域识别系统
本文介绍了如何在 IPC 监控视频中实现区域入侵检测,通过 YOLOv5 和 ByteTrack 实现人物检测与多目标跟踪。系统能在检测到人员进入预设的危险区域时发出警报,保障安全。主要步骤包括:1)使用 YOLOv5 识别人物;2)使用 ByteTrack 进行多目标跟踪;3)利用射线法判断物体是否进入禁区内。项目基于 Python 开发,使用海思、君正、RK 等摄像头模组,代码已在 RV1126 上验证,计划移植至 RK3568 平台。项目结构清晰,包含模型训练、跟踪算法及图形化界面展示等功能。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在智能客服系统中的应用
【8月更文挑战第31天】本文将介绍AI技术在智能客服系统中的应用,包括自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的知识。我们将通过一个简单的代码示例,展示如何使用Python和TensorFlow库构建一个简单的智能客服系统。通过阅读本文,您将了解到AI技术如何改变传统客服行业,提高客户满意度和企业效率。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI技术在文本生成中的应用与挑战
【9月更文挑战第26天】本文深入探讨了AI技术在文本生成领域的应用,并分析了其面临的挑战。通过介绍AI文本生成的基本原理、应用场景以及未来发展趋势,帮助读者全面了解该技术的潜力和局限性。同时,文章还提供了代码示例,展示了如何使用Python和相关库实现简单的文本生成模型。
34 9

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面