本文摘要：随着人工智能在近期的蓬勃发展，人们不免将人脑与人工智能展开起了较为。一些对人类充满著热情的人指出，即便人工智能在疾病诊断等领域的展现出早已多达了人类，人类大脑还有着一项无可比拟的优势——机器总有一天不告诉人脑在想要些什么。 但最近在线公开发表的一项研究则给这份热情泼洒上了一盆冷水。来自中科院何晖光研究员的团队研发出有了一款能“读心”的算法，通过对脑部的功能性磁共振光学（fMRI），它能精准地朗读人脑中的图像。 这也离“机器辨识人类思维”这一命题更加将近了一步。

随着人工智能在近期的蓬勃发展，人们不免将人脑与人工智能展开起了较为。一些对人类充满著热情的人指出，即便人工智能在疾病诊断等领域的展现出早已多达了人类，人类大脑还有着一项无可比拟的优势——机器总有一天不告诉人脑在想要些什么。

但最近在线公开发表的一项研究则给这份热情泼洒上了一盆冷水。来自中科院何晖光研究员的团队研发出有了一款能“读心”的算法，通过对脑部的功能性磁共振光学（fMRI），它能精准地朗读人脑中的图像。

这也离“机器辨识人类思维”这一命题更加将近了一步。▲该研究的主要负责人，中科院何晖光研究员（图片来源：中科院）长久以来，通过脑部扫瞄重塑视觉影像就是神经科学中的一个发展热点。过去，许多研究人员早已获得了可行性的进展，并能通过监控大脑视觉皮层的活动，还原成出有一个人的所见。

然而，目前使用的主要手段fMRI更容易带给相当大的信号噪音，这也很大地减少了还原成出有的图像的质量。如果能有一种更佳的工具去去除fMRI带给的噪音，我们也许就可以在这一领域获得突破。这正是何晖光研究员团队所做出的贡献。

他们研发了一种深度自学的技术，能更佳地处置从fMRI中获得的数据，并对信号噪音展开诱导。在研究的开始，他们提供了一批现成的人类视觉皮层fMRI扫瞄数据。在这些视觉皮层拒绝接受扫瞄时，这些当事人正在观赏一副非常简单的图片，如一个数字，或是一个字母。

随后，研究人员将大脑扫瞄图像与非常简单图片一一对应一起，转交“读心”算法去自我自学。经过了多达1500张fMRI图像的训练后，“读心”算法很快地掌控了如何将大脑扫瞄图像与实际图片一一对应的能力。随后，研究人员给这款算法另外一些它从未见过的fMRI图像，并拒绝这款算法猜测展开扫瞄时，当事人正在观赏什么样的图片。

效果令人惊叹！▲这款“读心”算法（最下一行）的效果令人惊叹（图片来源：arxiv．org）首先，这款算法只必须通过fMRI中的部分数据，就可以还原成出有完整的图片，需要处置整张图像上的数据。

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