新研究：用神经网络解码大脑

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研究人员正在进行一项通过扫描大脑提取其信息并在一些重要应用中进一步加以利用的研究。脑解码技术可以被应用在克服失明，以及控制电脑等任何可以直接利用大脑作为输入信号的设备。

脑解码技术中用到了功能性磁共振成像技术fMRI，这可以用来探测当一个特定的精神活动激发时大脑的状态。举个栗子就比如虚拟刺激重构，Engadget的报道里说一群研究人员已经通过其应用找到了一种能获得更干净精准的数据的方法。

其后的重点在于一些中国的研究人员通过神经网络算法去处理一个正在观察的人的大脑扫描数据图谱。如下图中所示，算法完成了不同精度下的，通过fMRI实时扫描图所重构出的人们眼中所看到的实体图像。

credit：Changde Du, Changying Du, Huiguang He

研究人员的深度生成多视图模型(GDDM)展示了当测试主体正在看一个字母时所产生的神秘呈像。这表示解码过程最终读取了测试主体的思维并且将结果展示在了屏幕上。由于技术的细节方面非常的复杂，所以相对简单地从总体来说，就是使用神经网络算法使得实时绘图数据的精确度极大地提升。

这种技术的应用是极其让人吃惊并且兴奋的。这样特定的研究仅仅是处理了大脑对简单可视数据的处理，更加精确的系统应该有潜力去处理更复杂的图像甚至于视频。当科技进展到了那一步的时候，这些应用可能会被开发用于脑控设备，梦境分析，以及治愈失明。

未来的工作将致力于完善一只眼睛对动态图像重构的算法以及其神经网络。另外，研究人员也在寻找怎样在多测试主体的情况下使用fMRI呈像测量。如果成功了的话那么离科学家们能读取我们思想并在这些数据上做文章就不远了，这是一个既令人担忧也充满了希望的课题。

Reference:

Du, C., Du, C., & He, H. (2017). Sharing deep generative representation for perceived image reconstruction from human brain activity. arXiv preprint arXiv:1704.07575.

本文译自 Digitaltrends，由译者 煎鸡蛋 基于创作共用协议(BY-NC)发布。