赫尔辛基大学的研究人员开发了一种技术，通过监测计算机模拟视觉感知人类的大脑信号。在某种程度上，这就像是计算机试图想象人类在想什么。由于这种想象，计算机能够产生全新的信息，例如以前从未见过的虚构图像。
这项技术是基于一种新颖的脑机接口。此前，类似的脑机接口已经能够实现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。
就目前所知，新的研究这是第一个同时使用人工智能方法对计算机的信息表示和大脑信号进行建模的方法。与参与者所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交互生成的。
这项研究发表在科学报告杂志九月。科学报告是《自然》杂志出版商提供的在线多学科开放获取期刊。
神经自适应生成模型
研究人员称这种方法为神经自适应生成模型。共有31名志愿者参与了一项评估该技术有效性的研究。研究人员向参与者展示了数百张人工智能生成的长相各异的人的图像，同时记录了他们的脑电图。
受试者被要求专注于某些特征，比如看起来很老或在微笑的脸。在观看快速呈现的一系列面部图像时，受试者的脑电图被馈送到神经网络，该网络推断大脑是否检测到与受试者寻找的图像相匹配的图像。
基于这些信息，神经网络调整了对人们所想的面孔类型的估计。最后，参与者对计算机生成的图像进行评估，这些图像与参与者想到的特征几乎完全匹配。实验的准确率为83%。
这项技术结合了人类的自然反应和计算机创造新信息的能力。在实验中，参与者只被要求看电脑生成的图像。接着，计算机利用人脑的反应来模拟显示的图像以及人类对图像的反应。由此，计算机可以创造出一个完全符合用户意图的全新图像。Tuukka Ruotsalo芬兰赫尔辛基大学芬兰科学院研究员、丹麦哥本哈根大学副教授。
无意识的态度可能会暴露出来
生成人脸图像只是该技术潜在用途的一个例子。这项研究的一个实际好处可能是计算机可以增强人类的创造力。
“如果你想画或说明什么东西，但不能这样做，电脑可以帮助你实现你的目标。它可以观察注意力的焦点，并预测你想要创造什么，”Ruotsalo说。然而，研究人员认为，这项技术可以用来理解我们的感知和大脑的潜在过程。
“这项技术并不识别思想，而是对我们与心理类别的联系做出反应。”因此，虽然我们无法找出参与者所想的特定“老人”的身份，但我们可能会了解他们与老年有关的东西。因此，我们相信这可能提供了一种洞察社会、认知和情感过程的新方法，”高级研究员说米歇尔•Spape．
据Spapé网站报道，从心理学的角度来看，这也很有趣。
“每个人对老年人的看法可能和其他人大不相同。我们目前正在研究我们的技术是否能揭示无意识的联想，例如，通过观察电脑是否总是把老人渲染成微笑的男人。”
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