人工智能“讀心”之探

李偉

人工智能（AI）直接讀取思維已不再是科幻小說中的情節(jié)，而是正在成為現(xiàn)實(shí)。AI“讀心”可以讓我們更好地了解大腦的工作原理，也可以為一些臨床診斷和治療提供新的手段。

據(jù)英國(guó)《自然》雜志報(bào)道，美國(guó)得克薩斯大學(xué)的科學(xué)家在大型語(yǔ)言模型（LLM）的助力下，開發(fā)出一種“讀心機(jī)”，雖然它不能直接讓人“說真話”，但可以將大腦活動(dòng)轉(zhuǎn)換成清晰的圖像或語(yǔ)句呈現(xiàn)出來。這種借助AI的“讀心機(jī)”打破了人們的認(rèn)知。

AI如何“讀心”

“讀心”即“思維解碼”，是指直接從大腦中提取和解析思維的過程。這個(gè)過程涉及神經(jīng)元活動(dòng)模式的識(shí)別，以及將這些模式與特定的思維或感知相關(guān)聯(lián)。

美國(guó)得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員開發(fā)的系統(tǒng)，名為語(yǔ)義解碼器，它是一種新型AI系統(tǒng)，只需分析功能磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)，就可以通過非侵入性方式將參與者大腦中所想的語(yǔ)句甚至圖像呈現(xiàn)出來。

fMRI設(shè)備

值得一提的是，該系統(tǒng)部分依賴于大型語(yǔ)言模型，而這種模型正是AI聊天軟件 ChatGPT 的基礎(chǔ)。AI可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，從大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中找到大腦活動(dòng)與思維內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律來預(yù)測(cè)或重建未知的思維內(nèi)容。假設(shè)我們想要從一個(gè)人的大腦活動(dòng)中重建他看到或想象的圖像，可以先讓這個(gè)人觀看一些圖像，同時(shí)記錄他的大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)。然后讓AI學(xué)習(xí)這些圖像和受測(cè)者大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而建立一個(gè)模型。最后，AI可以用這個(gè)模型根據(jù)受測(cè)者新的大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)，生成與之匹配的圖像或語(yǔ)句。

在模型訓(xùn)練階段，科學(xué)家讓受測(cè)者躺在fMRI設(shè)備中，在接受fMRI掃描的同時(shí)，從耳機(jī)中聽取播客故事。研究人員利用基于GPT-1的大型語(yǔ)言模型，將受測(cè)者fMRI數(shù)據(jù)顯示的大腦活動(dòng)與播客故事的語(yǔ)言特征聯(lián)系起來。

受測(cè)者分階段聽了十幾小時(shí)播客故事后，就進(jìn)入模型應(yīng)用階段。研究人員讓他聽一個(gè)全新的故事，然后讓語(yǔ)義解碼器根據(jù)受測(cè)者的大腦活動(dòng)輸出語(yǔ)句，描述其聽到的故事。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該系統(tǒng)能夠根據(jù)受測(cè)者的fMRI數(shù)據(jù)，描述出他聽到的故事。雖然準(zhǔn)確率達(dá)不到100%，但語(yǔ)義解碼器能讀出受測(cè)者大腦中思考的故事大意。

除了可以將語(yǔ)音解讀出來外，這個(gè)系統(tǒng)還能解碼視頻、圖像。研究人員讓受測(cè)者觀看一段沒有語(yǔ)音及文字的動(dòng)畫視頻，然后語(yǔ)義解碼器可以根據(jù)受測(cè)者的大腦活動(dòng)輸出語(yǔ)句，描述視頻的內(nèi)容。

這項(xiàng)研究的主導(dǎo)者，得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算科學(xué)教授胡斯表示，語(yǔ)義解碼器須一對(duì)一量身定制。受測(cè)者要經(jīng)過一段時(shí)間的訓(xùn)練——既是訓(xùn)練自己，也是訓(xùn)練解碼系統(tǒng)。在接受解碼時(shí)，受測(cè)者要保持靜止?fàn)顟B(tài)，并將精神集中在他正在聽的故事上，這樣該系統(tǒng)才能真正發(fā)揮作用。研究團(tuán)隊(duì)曾對(duì)沒有接受過任何訓(xùn)練的受測(cè)者進(jìn)行測(cè)試，其解碼結(jié)果與實(shí)際情況相差甚遠(yuǎn)。

粗糙的技術(shù)和有限的數(shù)據(jù)

得克薩斯大學(xué)的這項(xiàng)研究并非全球首例。盡管還不能完全解碼人類的思維，但各國(guó)的研究人員在這方面持續(xù)發(fā)力，并不斷取得進(jìn)展。

2021年5月，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出利用AI從大腦信號(hào)中解碼視頻畫面的方法。首先，受測(cè)者觀看一些視頻片段，解碼系統(tǒng)記錄他們的大腦信號(hào)數(shù)據(jù)。然后，研究人員用一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的模型，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成視頻畫面的特征向量。最后，由一種名為圖像生成網(wǎng)絡(luò)（IGN）的技術(shù)，對(duì)這些特征向量進(jìn)行優(yōu)化和修復(fù)，得到清晰的視頻畫面。

導(dǎo)出腦部信號(hào)

今年3月，日本京都大學(xué)的科學(xué)家使用AI成功解碼人們看到或在大腦中想象的圖像，以及他們正在聽或者想象的語(yǔ)句。京都大學(xué)的研究人員表示：“我們提出了一種新的圖像重建方法。圖像的像素被優(yōu)化，使其深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征與人類大腦活動(dòng)的多個(gè)層面相似?！?/p>

該技術(shù)的核心在于：當(dāng)人們觀察一幅圖像時(shí)，會(huì)在腦海中復(fù)刻這幅圖像。AI通過特定的算法將受測(cè)者大腦中的fMRI信號(hào)和圖像的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征相關(guān)聯(lián)，繼而訓(xùn)練出可以讀取人類思維的能力。

需要強(qiáng)調(diào)的是，目前的研究大多依賴于粗糙的大腦成像技術(shù)和有限的數(shù)據(jù)。因此，這類系統(tǒng)能解碼的思維種類和精確度都比較有限。此外，延時(shí)也是一個(gè)有待解決的問題。儀器與人的交互、讀取和處理信息都需要時(shí)間。而且，不同的人大腦活動(dòng)方式有差異，這對(duì)于系統(tǒng)的適應(yīng)能力也是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有的解碼器工作時(shí)，需要受測(cè)者躺在特定的儀器中，且保持靜止，這樣才能收集到可靠的數(shù)據(jù)。這種苛刻的要求是該系統(tǒng)推廣和應(yīng)用的障礙。

通過“走神”建立屏障

隨著大腦成像技術(shù)的發(fā)展和更多的數(shù)據(jù)可用，科學(xué)家有望訓(xùn)練出能解碼更復(fù)雜、更精細(xì)思維的AI。這不僅能使我們更深入地了解大腦和思維的運(yùn)作模式，也將開啟全新的交流方式。

不過，AI直接讀取思維還需要更多的科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。目前，AI只能解碼一些簡(jiǎn)單的思維內(nèi)容，而對(duì)于復(fù)雜和抽象的內(nèi)容，則還沒有有效的解讀方法。此外，AI還需要更高效和精確的大腦監(jiān)測(cè)儀器，以及數(shù)據(jù)分析方法，以加快解碼的速度，并提高準(zhǔn)確度。

能讀取思維的AI必然帶來一系列道德和倫理問題。例如，誰有權(quán)“訪問”某個(gè)人的思維？如何保護(hù)“思維隱私”？這些都是在開發(fā)這項(xiàng)技術(shù)時(shí)必須面對(duì)和解決的問題。

解碼系統(tǒng)捕捉大腦中血液變化情況

胡斯教授表示，現(xiàn)階段不必?fù)?dān)心該技術(shù)會(huì)對(duì)人類隱私帶來威脅，因?yàn)槊看巍白x心”實(shí)驗(yàn)的成功都需要受測(cè)者高度配合。“如果你不想被機(jī)器讀取你的思維，那么可以通過‘走神來建立無懈可擊的屏障?！?/p>

“不斷評(píng)估大腦解碼器對(duì)人類心理隱私的影響，這是至關(guān)重要的。”研究者杰瑞·唐博士說。他指出，目前的研究結(jié)果顯示，該技術(shù)尚不能應(yīng)用于侵犯?jìng)€(gè)人心理隱私的活動(dòng)。

AI“讀心”在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用更值得關(guān)注。例如，利用AI讀取思維，可以幫助失語(yǔ)癥患者恢復(fù)語(yǔ)言交流能力，給那些因疾病而喪失說話能力的患者帶來新的希望，甚至幫助植物人恢復(fù)意識(shí)。

編輯：姚志剛? winter-yao@163.com