最新研究：用接近人类感知的速度来读取思维

为了更加清楚的了解我们的大脑如何执行这项任务，并且对电脑能否收集和预测人们看到的东西进行研究，华盛顿大学的神经学家 Rajesh Rao 和神经外科医生 Jeff Ojermann 通过实验向外界证明，以接近人类感知的速度来解码人类大脑信号是可能做到的。他们的工作细节可以在 PLOS 计算机生物学中看到。 该研究小组在 7 名接受治疗的癫痫患者的协助下进行了这个实验。药物并不能缓解癫痫发作，因此，这些患者被插上了临时大脑植入物，并用电极来精确定位他们癫痫发作的位置。研究人员认为这是一个完成实验的绝佳机会。 然后，研究人员以 400 毫秒的时间间隔给这些患者看了一些随机图像，比如人脸、房屋和空白的灰色屏幕等等。他们的具体任务就是在这些图像中找到一个倒置的房子。同时，患者大脑中的电极还连接到了一个能够提取 2 个不同大脑信号的软件，即事件相关电位(同一个图像会引起大量的神经元响应)和宽频带光谱变化(看完一个图像之后的信号)。 当图像在屏幕上闪烁的时候，计算机也没有闲着，它将信号数字化的速度为每秒 1000 次。在这样的情况下，软件能够确定患者看到某张图片时的电极位置和信号相关的最佳组合。Rajesh Rao 说：“我们从不同的电极位置得到了不同的反应，每个人对房子或者面孔的敏感度都不同。” 完成软件训练之后，研究人员向患者展示了一组全新的照片。在没有实现接触过这些新照片的情况下，计算机能够以 96% 的准确率预测测试对象看到的是房子、面孔还是灰色屏幕，其速度近乎跟人类感知的速度是一样的。 需要提到的是，这项研究的结果是非常有限的。这个测试系统只有给它看了照片才能知道它能否学习更多不同类型的图片。举个例子，虽然计算机可以识别出脸孔，但是它并不能明显区分出那个脸孔是属于人的还是属于狗的。