计算机似乎已经能读懂我们的思想了。
谷歌的自动填充功能、Facebook的好友推荐，还有浏览网站时定向投放的广告，这些功能让你不禁好奇：“他们怎么知道我的需求？”计算机“读心术”的发展虽然缓慢，但越来越接近现实。日本京都的研究团队开展了一项研究，堪称该领域的重大突破。
京都大学的研究团队用 神经网络“解码”人类想法。不可思议吧？但这并不是第一次了。只不过，先前使用的方法和得到的结果都比较简单，仅根据像素和基本图形解构图像。但这项名为“ 图像重建”的新技术，比二进制像素先进得多，研究人员可解码具有多层颜色和结构的图像。
研究人员Yukiyasu Kamitani表示：“我们的大脑通过分级提取各层次特征和各复杂程度成分处理视觉信息。这些神经网络和AI模型可以成为人类大脑层次结构的替代品。”
这项研究历时10个月，三位受试者分别观看三类图像：自然现象（如动物、人类）、人工几何形状和按字母表顺序排列的字母的图像，其时间长短不一。
所看到自然图像的重构。具有黑色和灰色帧的图像分别显示提交的和重构的图像（从VC活动重构的）。a，使用DGN进行重构（使用DNN1-8）。三个重建的图像对应于来自于对三个试验者的重构。b，使用好不使用DGN进行的重构（DNN1-8）。第一行、第二行和第三行分别显示了所提交的图像，使用和不使用DGN进行的重构。c，所看到的自然图像的重构质量（误差线，跨样本的95％置信区间（C.I.），三个试验者所看到图像的池化，机会水平，50％）。 d，重构。
在某些情况下，当一个受试者在看25张图像中的一张时，大脑活动被测量。而在其他情况下，当受试者被要求回想一下之前向他们所展示的图片时，它就会被记录下来。
一旦大脑活动被扫描，一台计算机会对信息进行反向操作（或“解码”），从而将这位受试者的想法进行可视化。
下面的流程图是由京都大学神田实验室的研究小组制作的，它揭示了可视化如何被“解码”的科学。
下面的两个图表显示了计算机为受试者进行重构的结果，其中，当受试者在查看自然图像和字母图像时，其活动被记录下来了。
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