近日，赫尔辛基大学的研究人员开发出一项技术，可以让计算机通过监测大脑信号来模拟视觉感知，并提出神经自主适应生成模型。马斯克的脑机接口还不够疯狂吗？赫尔辛基大学的研究人员开发出一种技术，可以让计算机通过监测大脑信号来模拟视觉感知。从某种意义上说，计算机正试图预测人们的想法，这可以让计算机生成全新的信息，例如以前从未见过的虚构图像。研究结果发表在9月7日的Nature杂志上。能够执行从大脑到计算机的单向通信，例如拼写单个字母或移动光标。这项新研究首次使用人工智能方法同时对计算机和大脑信号中的信息表示进行建模。与测试人员关注的视觉特征相匹配的图像是通过人脑反应和生成神经网络之间的相互作用生成的。研究人员称这种方法为“神经自适应生成建模”。共有31名志愿者参与了这项研究，以评估该技术的有效性。在记录参与者的脑电图(EEG)时，研究人员向他们展示了数百张AI生成的长相不同的人的图像。研究人员要求受试者关注某些特征，例如看起来年长或微笑的面孔。在查看快速呈现的一系列面部图像时，受试者的脑电图会反馈到神经网络，从而推断大脑是否检测到与受试者正在寻找的图像相匹配的图像。基于这些信息，神经网络会根据人们所想的面孔调整其估计。最后，计算机对生成的图像进行评估，使其几乎与受试者认为的特征完全匹配，实验准确率为83%。赫尔辛基大学芬兰研究所研究员、哥本哈根大学副教授TuukkaRuotsalo表示，“这项技术结合了人类的自然反应与计算机创造新信息的能力。在实验中，受试者只被要求看计算机生成的图像。计算机反过来模拟显示的图像和人类对图像的反应。图像是利用人脑反应的信息生成的。由此，计算机可以创建一个全新的图像来匹配用户想要的。”FocusonAttention,Predictwhatyouwant神经自适应生成建模基于以下三个原则：1.生成：生成模型生成数字信息以用作感知输入.2.感知：操作员感知并响应计算机生成的感知输入。3.适应（Adapat）：任务相关性是从大脑反应中推断出来的，它更新了潜在生成模型中的位置判断。生成人脸图像只是该技术潜在应用的一个例子。这项研究的一个实实在在的好处是计算机可以增强人类的创造力。Ruotsalo说，如果你想画画或解释一些东西但不能，计算机可能会帮助你做到这一点。它可以观察你的注意力集中在哪里，并预测你想要创造什么。研究人员认为，这种技术可用于获得大脑对感知和潜在过程的理解。高级研究员MichielSpapé认为从心理学的角度来看也很有趣。“这项技术无法识别人们的想法，但会回应我们的心理联系，”他说。虽然我们无法查明受试者提出的具体老人的身份，但我们可以了解他们的想法与什么有关。年龄较大。因此，我们相信这可能为理解社会、认知和情感过程提供一条新途径。”
