当AI拥有“读心术”，我们离思维透明还远吗？

        事实上，一直以来，就有着不少研究团队致力于研究将大脑信号生成图片。

        像是早在2011年的时候，加州大学伯克利分校的研究团队就已经完成了解码大脑信号并生成图片的重建。

        不过由于当时fMRI获取信息技术和图片生成模型并不成熟，研究过程中所生成的图片并不是很清晰，虽然轮廓有了，但往往看不清实体。

左：实际片段       右：大脑活动生成的片段

        而随着人工智能的发展，AI在图片生成的应用，也让这一研究取得了巨大的进步。

        去年一月份，有团队利用GAN模型，同样通过fMRI收集到的大脑信号，重建所看到的人脸图像。

        说起来，其实GAN才是AI绘图的“鼻祖”。

        最初的GAN难以生成高质量的图像，而现在的GAN已经可以这些模型从生成模糊的人脸到具有不同约束的高清逼真图片。

GAN模型生成的图片

        这一团队利用GAN作为图片生成模型，能够很好的还原出大脑所见的人脸形象，具有一定的辨识度。

左边的stim是显示给测试对象的人脸，S1S2是不同测试对象从fMRI数据中生成的面孔

        不过，随着以Dall-E、Stable Diffusion为主的“扩散模型”的横空出世，这类AI图片生成工具，不论从真实程度亦还是想象、理解能力，都更为符合人类的想象。

        大阪大学的这项研究，首次利用扩散模型进行实验，并且得到了一个还算不错的成果，我想也算是在“AI重现大脑记忆”这一领域立了一块不小的里程碑。

        对于这一研究，不少人报以积极的想法，并且开始畅想它能够对社会做出的帮助：

        通过大脑直接透露信息，可以让我们更好的去了解一些无法进行口头交流的人的思想，例如中风患者、植物人、渐冻症病人等等。

        或许每个人都想知道自己的梦境。通过这种“神经可视化”的方式，也能够更好的帮助我们理解和重现梦境中的意义和象征含义。

        甚至这种不需要依靠语言交流的方式，还有可能实现不同物种之间的对话——相信在未来，当这种“心灵交流”的APP上市后，一定会成为养宠人的必备应用。

        但另一方面，不少网友也对此发出了反对的声音，表示这一技术“细思极恐”。

网友们截然相反的想法