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赫尔辛基大学的研究人员开辟了一种技术，其中计算机通过监视人脑信号来模拟视觉感知。从某种意义上讲，就像计算机试图想象人类在想什么。这种想象的结果是，计算机能够产生全新的信息，例如从未见过的虚构图像。

该技术基于新颖的脑机接口。以前，类似的脑机接口已经能够执行从脑到计算机的单向通信，例如拼写单个字母或移动光标。

据了解，这项新研究是首次使用人工智能方法同时对计算机的信息表示和大脑信号进行建模的研究。与参与者关注的视觉特征相匹配的图像是通过人脑反应与生成神经网络之间的相互作用而生成的。

该研究于9月发表在《科学报告》杂志上。《科学报告》是《自然》杂志出版商提供的多学科在线开放期刊。

研究人员称这种方法为神经自适应生成模型。共有31名志愿者参加了一项评估该技术有效性的研究。记录参与者的脑电图时，向他们展示了数百张AI生成的，外貌各异的人的图像。

要求受试者集中注意某些特征，例如看起来老旧或微笑的脸。在查看一系列快速呈现的脸部图像时，将对象的EEG馈入神经网络，该神经网络判断出大脑是否检测到任何图像与对象所追寻的内容相匹配。

基于此信息，神经网络将其估量值调整为人们正在思量的面孔类型。最终，计算机对生成的图像进行了评估，使其与参与者所想的功能几乎完全匹配。实验的准确性为83%。

“这项技术将人类的自然反应与计算机创建新信息的能力结合在一起。在实验中，只要求参与者查看计算机生成的图像。计算机反过来对显示的图像和人类对图像的反应进行建模。通过使用人类的大脑反应来生成图像。由此，计算机可以创建出与用户意图相匹配的全新图像。”芬兰赫尔辛基大学芬兰学院研究员，哥本哈根大学副教授Tuukka Ruotsalo说。丹麦。

生成人脸图像只是该技术潜在用途的一个例子。该研究的一个实际好处可能是计算机可以增强人类的制造力。

Ruotsalo说：“如果您想绘制或说明某些东西，但不能做到，计算机可能会帮助您实现目标。它可以观察注意力的焦点并预测您想要创建的内容。”但是，研究人员认为，该技术可用于获得对感知以及我们脑海中潜在过程的理解。

“这项技术不能识别思想，而是对我们与心理类别的联系做出反应。因此，尽管我们无法找出参与者想出的特定'老人'的身份，但我们可能会了解他们相信与老年有关。因此，我们相信这可能为了解社会，认知和情感过程提供一种新途径。”高级研究员MichielSpapé说。

Spapé认为，从心理学角度来看，这也很有趣。

“一个人对老人的想法可能与另一个人的想法大不相同。我们目前正在发现我们的技术是否可能暴露无意识的联想，例如，通过观察计算机是否总是将老年人渲染成微笑的男人。”