这种医用机器可用来玩读心术?

  在2003年秋天,旧金山艺术馆展出了我的艺术作品,一张我大脑的核磁共振图。作为一名概念艺术家,我的首要作业是供给主意,而不是直接作画,因而有些人会以为我发明的东西是虚的,是底子没有人阅历过的东西。为了更明晰和直接地展现我心里的主意,我一直在和加利福尼亚大学旧金山分校进行协作。该大学的神经科学家Bruce Miller曾让我躺在医用仪器下,扫描并制作了我大脑的图画。

  这项技能被称作功用性核磁共振成像,于上世纪九十年代发明出来用于非侵入性地检测患者的神经活动。大脑血流中血红蛋白上的铁元素会被强壮的磁场盯梢。因为血液循环会在神经元放电后添加,因而医师经过观测血流就能知道咱们的脑活动,或许知道咱们考虑的进程。当然,后边这点仅仅我的猜测。

 图片:Levent Konuk

图片:Levent Konuk

  不过,我在2003年测验了这一主意。其时我在旧金山主义画廊展现了我大脑fMRI的成果,仅仅大多数观众都是一脸利诱地看着赤色的血流重叠在我的灰质上,摇摇头,晃晃杯子中的葡萄酒就走过去了。

  展览展出的16年后,Miller也有着相同的反响。咱们一同坐在他坐落大学的办公室中,他用手不断指着电脑屏幕上的图片,便是那张我在考虑真理时的fMRI图。“这张图分辨率太低了,我以为从图里能判别出你在深思,”他说,“可是这张图真的有点过期了。”

 Jonathon Keats自己的fMRI图。

Jonathon Keats自己的fMRI图。

  他说的没错。fMRI技能从2003年至今现已开展了很多年,就连医院里用的机器功用也比之前的强壮了四倍。而就我这些年的阅历来说,我一直深信人类大脑的思维是可以被调查到的,而且这些调查图可以告知咱们考虑是怎样运作的。现在,我想的是,fMRI开展得如此敏捷,是不是能成为一种全新的观测东西,乃至用于我之前想过的艺术发明。为此,我拿着2003年的扫描图,开端和相关范畴的科学家讨论可能性。

  用图片展现幻想力

  “我能看见哪一块区域活动最强,”京都大学的神经科学家Yukiyasu Kamitani边看着我的扫描图边说,“可是咱们不再看着图中的这些热门,”所谓的热门是指那些代表我血流的红点,“咱们现在愈加专心于脑活动的全体形式,这是不能用眼睛看出来的,”他表明。

  Kamitani是世界上闻名的视觉皮层研讨专家,他开发出了一套办法,可以用于解码这些大脑扫描图,就像读心术相同。这项技能宣布在了2017年的《天然-通讯》上,他可以依据志愿者在fMRI机器中观测到图片时的脑活动,从头在机器外部重建图片。更令人震惊的是,他乃至可以重建他人幻想的图片。

  为了完成这一方针,Kamitani使用了深度神经网络算法,该算法会在志愿者观看了解物体图片时剖析他们的大脑活动,比方雨伞和飞机。而观看这些图片时由视觉皮层引起的大脑血流改变都会被记载下来,计算机可以依据血流款式生成不同的图片形式来对应飞机的特征,乃至是飞机在天空留下的机尾云。

  当这些试验循环进行很屡次,算法得到充沛练习后,研讨者开端测验让AI模仿一些图片形式自己构建一些图画。成果,AI假造的许多图画大多数都能被辨别出来。其他,那些让志愿者幻想出来的图片也能被AI破解,尽管画面会有点含糊,但全体上仍是比较智能,能看出来你在想什么图。

 AI重构的图画

AI重构的图画

  在这一系列的研讨中,Kamitani 不只让AI获得了构建图片的才能,他还发现咱们处理图画的进程是一层一层叠加的。当你看向相同物体时,你首要接纳的便是它的一些根本特点,比方色彩。但假如你不是直接用眼睛看物体,而是幻想,那么图画的处理进程就不相同了。幻想通常会从通用分类开端,比方这个物体是桌子,然后你再赋予它其他细节,比方桌子是用什么资料做成的。因而,Kamitani 的研讨在展现幻想图的一起,也探究了视觉是怎样运作的。

  读出你的心情

  能向他人展现我在考虑真理和美时的图画的确很奇特,但假如这些图片不能显现我对这些物体的情感,那总是不完整的。杜克大学的神经科学家Kevin LaBar告知我,这也不是不能做到。

  LaBar现已创建出可以使用fMRI数据剖析出人类心情的计算机模型。相关研讨在2016年就宣布在PLoS子刊上。他的研讨原理和Kamitani相同,也是使用AI来剖析和学习大脑不同情感下的脑活动。

  在试验中,他用音乐和电影来练习AI。“试验选择的这些艺术品可以引起不同的心情,”LaBar解释道。当志愿者处于机器中时会观看或许收听这些艺术作品,而AI也会依据大脑血流来给不同心情进行分组。

  现在,AI现已可以猜测一些它从来没有遇到过的人类心情,而不只仅是了解看到试验中那些电影或许听到那些音乐时的心情反响。举个最简略的比方,AI 可以分辨出志愿者第一次躺进fMRI机器时的惧怕心情。它乃至还能发现一些心情紊乱,比方抑郁症。

  在LaBar的观念中,fMRI乃至能作为沟通东西,而不只仅是给概念艺术家来画画。咱们可以依据扫描成果来确诊一些患焦虑症的人,这些人往往不能表达自己的情感。而在一些场景中,它还能协助患者进行愤恨心情办理。

  当然,LaBar也指出AI能展现出的图片是有限和片段化的。还有一些没有测验的心情会掺杂在实际中。假如AI被涣散中多个小片段,那么就很难知道一个模型是不是适用于一切场景。关于我想展现大脑中思维和美的希望,LaBar给了我一个主张:你可以用上Jack Gallant全新的语义网络剖析。

  真理是什么色彩?

  Gallant是加利福尼亚大学伯克利分校的神经科学家,他宣布过几张大脑的图册。其间一项是2016宣布在《天然》上的研讨,展现了不同含义的词汇都储存在大脑皮层的什么方位。在这份语义地图中,包含了各式各样的单词,从身体部位到数字再到一些原理相关的词语。“咱们的办法展现了fMRI可以供给的最精准的细节东西,”Gallant告知我。这个图册展现了各种语义储存在大脑中的当地,比方“狗”这个单词引起的活动会呈现前额叶、顶叶和颞叶皮质。

  在志愿者躺在MRI机器中时,会倾听一些故事叙说。Galllant会记载1000个常用英语单词和哪些神经元放电有关,而与此一起,计算机也会生成相应的模型。他发现,每一个单词都会和多个脑区相关,他以为,这就意味着不同的脑区会处理一个单词不同方面的意思。

  在他将“真理”和“美丽”输入到计算机模型中后,他告知我,“美丽这个词地点脑区与视觉和感觉有关,而真理这个词和交际区域有关。”他随后向我展现了这张语义图,“真理”显现着赤色,而“美丽”显现着蓝色。假如真是这样的话,那么这些词汇的不相同式就满足我用于艺术表达了。

  或许我再进行一次fMRI扫描,就可以展现我大脑中的“真理”和“美丽”是什么姿态的,而我对它们的感触又是怎样的,乃至是这两个词汇会对应着怎样的图画。尽管间隔上一次展呈现已过了16年,但我再也不怕不知道怎么作画了。