據(jù)阿根廷21世紀趨勢網(wǎng)站6月6日報道，破解人類思維的內(nèi)容是科學界長久以來的愿望。事實上，此前的種種研究也已經(jīng)實現(xiàn)了破譯人類所見、回憶、想象和夢境的內(nèi)容。例如另一個日本科學家團隊早在2008年就成功地在電腦屏幕上直接重現(xiàn)了從人類大腦活動中獲取的圖像。
但包括這一研究在內(nèi)的其他以往研究都遭遇了難以逾越的障礙，因為每個個體的大腦內(nèi)容都具有其獨特性，因此思維模式的目錄創(chuàng)建很難實現(xiàn)。此外，這些模式還必須與少數(shù)預編程的圖像相結(jié)合，這個階段就需要對實驗參與者接受的長期和高成本的圖像測試進行無數(shù)處理。
不過，根據(jù)日本京都大學教授神谷之康及其團隊日前發(fā)表在《自然·通訊》上的研究報告稱，人工智能的到來顯然為該領(lǐng)域的研究開辟了新的道路。
他的團隊發(fā)現(xiàn)，可以利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將人類個體的大腦活動破譯和解讀成可理解的信號。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個建立在實驗室造神經(jīng)元基礎(chǔ)上的計算機模型，與人類大腦神經(jīng)元的運行方式類似。
報道稱，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用傳統(tǒng)算法技術(shù)制造出具有理解能力和解決難題能力的計算機軟件，能夠?qū)θ祟惖乃季S進行解讀。
這一切的基礎(chǔ)是人工智能的“深度學習”能力，而這種能力是通過對海量數(shù)據(jù)的解析獲得的。
報道稱，日本科學家利用一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）架構(gòu)克服了此前在破解人類思維、夢境和想象有關(guān)的研究中遇到的種種障礙，得到了出人意料的結(jié)果。
“我們研究證實，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號模式可以被用來識別一個人看到或想象的物體，”神谷指出，“解碼器獲得了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式，并將其與大數(shù)據(jù)庫中的影像進行比對。以此方式對人所見和所想的物體進行識別，成功率很高?！?/p>
報道稱，在這項研究的框架內(nèi)，日本科學家還發(fā)現(xiàn)大腦視覺區(qū)破譯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力最強，從而揭示了人類大腦與實驗室制造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的一種同源性。
下一步，神谷希望能夠提高解讀人類思維的精確度，“人工智能走近大腦科學或?qū)榇竽X和機器之間的新接口打開大門，我們將能夠更好地去理解人類意識，”他總結(jié)道。
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