在一个论文发表在科学报告今年早些时候，研究人员在内梅亨大学在荷兰，由博士生领导Thirza护墙板，将非侵入性脑成像和人工智能学习模型结合起来，试图解读人们的思想——或者至少重建他们正在看的图像。这是一个有趣的实验很容易夸大它的成功．不过，读心术的人工智能可能并不像我们想象的那么遥远。
fMRI和AI成像
功能性磁共振成像(fMRI)是一种非侵入性的技术，通过测量大脑不同区域的血流变化来检测大脑活动。它已经使用了几十年了以确定大脑的哪些部分负责哪些功能。
在这项研究中，Dado的团队更进一步。他们使用了一种人工智能模型(特别是生成对抗网络，或GAN)，试图解释功能磁共振成像结果，并将读数转换回图像。结果令人印象深刻。
一个训练有素的人工智能
在研究中，Dado的团队向参与者展示了fMRI生成的脸测试集重复14次，训练集生成1050个人脸(超过9次)。
利用来自1050张独特面孔的功能磁共振数据，他们训练AI模型将大脑成像结果转换为实际图像。(它的工作原理类似于更为原始的DALL-E 2或稳定的扩散．)
因此，这项研究的结果是基于人工智能模型对测试集中36张脸的功能磁共振成像数据的解释。你可以在上面看到他们的一个例子。第一列的图像是目标图像，第二列和第三列的图像是两个受试者的ai生成结果。
这是读心术吗?
虽然我们很容易挑选出AI创造的图像(重新)与目标图像非常匹配的例子，但这却很难称之为读心术。研究结果衡量的是AI在匹配性别、年龄和姿势方面的准确性，以及生成的脸是否戴着眼镜、生成的脸是否在微笑，而不是生成的脸是否被识别为目标。
还需要注意的是，人工智能是根据测试对象的功能磁共振成像数据进行训练的。如果你或我跳上功能磁共振成像仪，结果很可能是难以置信的杂乱无章。无论有没有汽车大小的科学仪器，要想准确地读懂任何人的思想，我们还有很长的路要走。尽管如此，看到人工智能工具和机器学习如何在其他领域发挥作用还是很有趣的——而不仅仅是在其他领域赢得美术比赛．
