编者按:人们总是想要让生活更方便一点,而当为了这种方便将自己交给技术时,却需要深思这种信息交换会不会使自己成为一个脆弱的外部性个体。本文作者Deena Zaidi在“Black Mirror’s mind-reading tech could be here sooner than you think”一文中讲述了读心术在借助人工智能技术后所已经实现的可能性,和未来的发展预想。
我们的意识不再是秘密的避风港。科学家们正致力于通过算法实现读心术,这些算法可以通过提取人们的记忆数据库进而解读我们内心深处的想法。
对于大多数人来说,这听起来更可能像是Netflix上的热门剧集《黑镜》中才会出现的场景。最近这部反乌托邦科幻惊悚片在《鳄鱼》一集中描绘了一段令人毛骨悚人的情节。在剧中,读心术的最初目的是通过使用记忆提取技术寻找需要保险赔付的事故原因。这个怪异事件发生在由无人驾驶汽车和面部识别技术所驱动的世界中。而故事最后,调查人员则在智能科技的辅助下揭露了一名目击证人自己无情的犯罪事实。
保险代理人员使用一种记忆提取器,它内置有一个检测芯片。一旦与用户脑部连接,该设备就可以使保险代理人访问目击者的记忆,并且机器屏幕上会形成一个关于目击者目击现场的确认图片。它是从目击者视角还原整个事故过程。
在剧中,代理人使用歌曲和啤酒做辅助,再创造了一个与事故现场相似的氛围来唤起目击者的记忆。虽然目前现实世界中的保险技术可能并不会如此复杂,但是《黑镜》所揭示的读取人们内心深处想法的技术可能会在某一天成为现实。
目前,有关专家正在对大脑各个部分进行绘图,通过人们的语言、句子、图像、思想甚至是做梦来收集数据,进而试图理解人类的互动行为。
语言重绘
在2016年一项由美国国家科学基金会资助的研究中,加州大学伯克利分校的神经学家亚历山大·胡特和一个研究小组构建了一个“语义图谱”来解码人们的思想。
该图式展示了人类大脑是如何通过生动的颜色和多种维度来组织语言的。该系统还能识别出大脑中与表达具有相似含义的单词的对应区域。研究者通过让测试者在收听广播故事的同时对大脑进行功能性磁共振成像(fMRI),从而进行大脑图像研究。功能性磁共振成像技术可以检测大脑中血液流动的细微变化,从而测量神经活动。而这项研究正是借助此种原理发现大脑的运转规律。该实验发现,包括作用于高级认知领域在内,大脑皮层至少有三分之一的区域参与了语言处理活动。
这项基于数据分析的技术可以帮助那些不能说话的人“发声”,尤其是那些患有运动神经元疾病的人,比如肌萎缩侧索硬化、脑损伤和中风病人。
复杂行为
在2017年,由马塞尔领导的卡内基梅隆大学团队发现了一种可以用来识别复杂思想的方法,为分析“在审判过程中,证人大喊大叫”这种情况提供新的可能。研究人员通过使用机器学习算法和大脑成像技术来显示大脑中不同区域共同运作进而搭建出复杂思想的情况。
2014年,卡内基梅隆大学引进BrainHub方案,这是一个专注于研究现代大脑的项目,通过机器学习应用、统计数据和计算模型将神经科学与行为联系以来。BrainHub会继续研究通过神经干预帮助那么患有神经疾病和发育障碍的人。
面容重建
2014年,耶鲁大学毕业生艾伦·S·考恩领导的一个研究小组通过研究实验者大脑对图像的反映,准确再现了人脸图像。
研究人员先向实验者展示一系列面部图像,并对其大脑活动进行绘制。基于实验者大脑对单个面容的反映情况,研究人员会建立一个统计库。而当研究人员向实验者展示新面孔时,则会基于这个统计库来重建每个实验者所观看到面孔。考恩预测,随着时间的推移,面部重建的准确度会越来越高,而这样的研究技术可以帮助研究自闭症儿童对面部的反应。
解读梦境
2013年,日本科学家通过解读梦循环中的某些方面来解码梦境,准确率达60%。
该研究人员使用核磁共振成像扫描设备来检测实验者睡觉时的情况。团队成员通过建立数据库的方式,将对象分门别类归入到广泛的可视化类别中。在最后一轮睡眠测试中,研究人员将通过检测实验者的大脑活动来识别他们的梦境。
想法预测
2014年,Millennium Magnetic Technologies(MMT)成为首家尝试将“思想记录”商业化的公司。MMT公司利用其专有的罗塞塔技术,能识别出代表病人大脑活动和思维模式的认知图像。该技术通过使用功能磁共振成像和生物特征分析的视频图像去解读面部表情、进行物体识别、在审讯中分辨真实还是谎言,以及梦的序列。
局限之处
公平来说,有关记忆的技术仍存在许多限制。
首先,大脑映射是一个需要花费长时间和高费用的研究过程,对于日本京都的研究人员来说,完成解梦需要对每位实验者进行200次测试。此外,如果有公司和组织运用了读心术,那么则可能面临着侵犯人权的风险。有报告曾经指出,如果让我们的大脑直接于电脑相连,未经授权的读心技术至少会侵犯四项人权。
与《黑镜》不同的是,在现实世界的政府官员批准它进行试用之前,这种致力于读心术的人工智能技术仍面临着许多限制和众多阻力。同时,相关监管规定也可能会抑制这场革命的热情。
(36氪编译组出品,未经允许严禁转载。编辑:郝鹏程)
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