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人工智能實驗解碼大腦掃描,揭示出人們在想什麼

生物倫理學家羅德里格斯-阿里亞斯·維爾恩(Rodriguez-Arias Vailhen)說:「到目前為止,我們的大腦一直是我們私隱的守護者。但這一發現,可能是未來犧牲這種自由的第一步。」

科學家於本周一表示,他們已經找到了一種方法,利用大腦掃描和人工智能建模來記錄人們思考的「要點」,這被稱為是向讀心術邁出的一步。

上圖:研究人員準備在功能磁共振掃描儀中收集大腦活動數據。

雖然語言解碼器的主要目標是幫助那些失去溝通能力的人,但美國科學家承認,這項技術引發了有關「精神私隱」的問題。

為了減輕這種恐懼,他們進行了測試,結果表明,如果不允許解碼器在功能磁共振成像(FMRI)掃描儀中長時間訓練大腦活動,那麼解碼器就無法用於任何人。

先前的研究表明,大腦植入物可以使不能說話或打字的人拼寫單詞,甚至句子。

這些「腦-機接口」主要集中在控制嘴巴構詞的大腦部分。

德克薩斯大學奧斯汀分校的神經科學家、這項新研究的合著者亞歷山大·胡特(Alexander Huth)表示,他的團隊的語言解碼器會「在一個非常不同的層面上工作」。

亞歷山大·胡特在一次在線新聞發佈會上說:「我們的系統確實在思想、語義和意義的層面上起作用。」

根據發表在《自然神經科學》雜誌上的一項研究,這是第一個能夠在不進行侵入性腦植入的情況下重建連續語言的系統。

「比語言更深刻」

這項新的研究使得研究人員能夠繪製出單詞、短語和含義是如何在大腦中處理語言的區域引發反應的。

上圖:研究人員準備在德克薩斯大學奧斯汀分校的生物醫學成像中心收集大腦活動數據。

他們將這些數據輸入到使用 GPT-1的神經網絡語言模型中,GPT-1是人工智能技術的前身,後來被部署在廣受歡迎的ChatGPT中。

該模型經過訓練,可以預測每個人的大腦對感知到的語言的反應,然後縮小選擇範圍,直到找到最接近的反應。

為了測試模型的準確性,每個參與者都在 FMRI機器上聽了一個新故事。

該研究的第一作者傑瑞·唐(Jerry Tang)表示,解碼器可以「恢復用戶聽到的要點」。例如,當參與者聽到「我還沒有駕照」這句話時,模型回答說:「她甚至還沒有開始學開車」。

研究人員承認,解碼器對「我」或「她」等人稱代詞感到困惑。但他們說,即使參與者自己構思故事,或者觀看無聲電影,解碼器仍然能夠抓住「要點」。

亞歷山大·胡特認為,這表明「我們正在解碼比語言更深層的東西,然後將其轉化為語言。」他補充道,因為 FMRI掃描速度太慢,無法捕捉單個單詞,它收集的是「幾秒鐘內信息的大雜燴」。所以,我們可以看到這個想法是如何演變的,即使確切的單詞已經丟失了。

上圖:一個人聽到的文本與語義解碼器的輸出的比較。

道德的警告

西班牙格拉納達大學的生物倫理學教授大衛·羅德里格斯-阿里亞斯·維爾恩(David Rodriguez-Arias Vailhen)沒有參與這項研究,但他表示,這項研究已經超越了以前的腦機接口所取得的成就。

他進而表示,這讓我們更接近這樣一個未來:機器「能夠讀懂思想,轉錄思想」。他警告說,這可能會違背人們的意願,比如在人們睡覺的時候。

當然,研究人員也預料到了這些擔憂。

他們進行的測試表明,如果解碼器沒有經過特定大腦活動的訓練,它就不會對人起作用。

事實上,有三名參與者曾輕鬆地挫敗解碼器。

在聽其中一個播客時,用戶被告知要按七計數,說出動物的名字並想像它們,或者在腦海中講述不同的故事。研究人員表示,所有這些策略都「破壞」了解碼器。

接下來,該團隊希望加快這一過程,以便他們能夠實時解碼腦部掃描。同時,他們還呼籲制定法規保護精神私隱。

生物倫理學家羅德里格斯-阿里亞斯·維爾恩(Rodriguez-Arias Vailhen)說:「到目前為止,我們的大腦一直是我們私隱的守護者。但這一發現,可能是未來犧牲這種自由的第一步。」

責任編輯: 夏雨荷  來源:知新了了 轉載請註明作者、出處並保持完整。

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