神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Geoffrey Hinton離職谷歌，直言對畢生工作感到后悔。

現(xiàn)在看來，他對AI的害怕，不是沒有道理。

因?yàn)?，一種類ChatGPT模型已經(jīng)學(xué)會了讀心術(shù)，準(zhǔn)確率高達(dá)82%！

來自德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究者開發(fā)了一種基于GPT的語言解碼器。

它能通過非侵入性的MRI/fMRI收集大腦活動信息，并將思維轉(zhuǎn)化為語言文字。

論文地址：https://www.nature.com/articles/s41593-023-01304-9

令人震驚的是，當(dāng)你在看皮克斯無聲電影時(shí)，大腦解碼器都能讀出你的想法。

這個(gè)類ChatGPT模型，以前所未有的準(zhǔn)確率解碼人類思想，不僅開啟了大腦成像的新潛力，并引發(fā)了人們對隱私的擔(dān)憂。

研究一出，在網(wǎng)上掀起了軒然大波。網(wǎng)友驚呼，太恐怖了。

我們離真正的思想警察更近了一步。

GPT讀心，準(zhǔn)確率高達(dá)82%

那么，這個(gè)恐怖的大腦解碼器是怎么實(shí)現(xiàn)「讀心」的？

這里，不得不提功能性磁共振成像（fMRI)技術(shù)，它能通過監(jiān)測大腦皮層不同部位的血氧水平得到大腦的動態(tài)變化圖像。

因此只需分析功能磁共振成像數(shù)據(jù)，就可以以非侵入性的方式，將參與者大腦中所想的故事甚至圖像用語言描述出來。

腦部活動就像是加密過的信號，而經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型提供了破譯的途徑。

在此，研究人員基于GPT-1訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型。

Alexander Huth讓3名受試者，連續(xù)聽16個(gè)小時(shí)的語音播客，并收集他們聆聽時(shí)的fMRI數(shù)據(jù)。

這些語言播客主要是一些脫口秀和TED的演講，比如紐約時(shí)報(bào)的Modern Love。

接下來研究人員借助大型語言模型將參與者的fMRI數(shù)據(jù)集翻譯成單詞和短語。

隨后測試參與者聽新錄音的腦部活動，通過觀察翻譯文本與參與者聽到的文本的接近程度，就可以知道解碼器到底準(zhǔn)不準(zhǔn)。

通過對比人聽到的語句（左）和解碼器根據(jù)大腦活動輸出的語句（右）可以發(fā)現(xiàn)，藍(lán)色和紫色部分占絕大多數(shù)，藍(lán)色代表完全一致，紫色代表大意準(zhǔn)確。

雖然幾乎每個(gè)單詞都不是一一對應(yīng)，但是整個(gè)句子的意義被保留了下來，也就是解碼器在給大腦信號「釋義」。

比如最后一句，受試者聽到的是「我還沒拿到駕照」，而解碼器給出的回答是「她還沒準(zhǔn)備好開始學(xué)車」。

正如研究者所稱，人工智能無法將思想轉(zhuǎn)化確切詞匯或句子，而是改寫。

隨后，受試者被要求安靜地在腦中構(gòu)思一個(gè)故事，然后大聲復(fù)述出來，來看看復(fù)述版本和解碼器翻譯版的差別。

可以看到，意義的重合度還是很高的。

最后，受試者觀看了一段動畫電影，這段電影沒有任何聲音，但通過分析他們的大腦活動，解碼器可以了解他們正在觀看的內(nèi)容的概要。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，GPT模型從感知語音、想象語音、甚至無聲視頻中生成可理解的單詞序列，其準(zhǔn)確性令人驚嘆。

具體準(zhǔn)確率如下：

感知語音（受試者聽錄音） : 72-82%

想象語言（受試者在內(nèi)心講述一個(gè)一分鐘的故事） : 41-74%

無聲電影（受試者觀看皮克斯無聲電影剪輯）: 21-45%

麻省理工大學(xué)的神經(jīng)科學(xué)家Greta Tuckute說，語言感知是一個(gè)外部驅(qū)動的過程，而想象力是一個(gè)活躍的內(nèi)部過程，通過大型語言模型可以將內(nèi)在的腦部活動展示在我們眼前。

我們現(xiàn)在是否能從大腦讀取信息？是的，某種程度上可以。

有朝一日，這個(gè)解碼器可能會被用來幫助那些喪失說話能力，或者調(diào)查心理健康狀況的人們。

精神隱私，也沒了

然而，解碼人類思想的前景還引發(fā)了關(guān)于精神隱私的問題。

Huth博士指出，這種語言解碼方法存在一定局限性。

因?yàn)椋琭MRI掃描儀體積龐大且價(jià)格昂貴，此外訓(xùn)練模型是一個(gè)漫長而乏味的過程，也就是必須對每個(gè)人都進(jìn)行單獨(dú)的訓(xùn)練。

對此，研究小組進(jìn)行了一項(xiàng)額外的研究，使用接受過其他受試者數(shù)據(jù)訓(xùn)練的解碼器，來解碼新受試者的想法。

研究發(fā)現(xiàn)，對使用不同受試者數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的解碼器，其表現(xiàn)幾乎不怎么樣。

簡言之，只有使用受試者自己大腦記錄的數(shù)據(jù)，來訓(xùn)練AI模型，其準(zhǔn)確率才會非常高。

這表明每個(gè)大腦都有獨(dú)特的表示意義的方式。

另外，參與者還能夠屏蔽他們內(nèi)心的獨(dú)白，通過思考其他事情來擺脫解碼器。比如數(shù)到七、列出農(nóng)場動物，或敘述一個(gè)完全不同的故事。

也就是說，這一解碼器要想要獲得準(zhǔn)確的結(jié)果，必須需要志愿者的配合。

然而，科學(xué)家們承認(rèn)，未來的解碼器可能會克服這些限制，未來可能會被濫用，就像測謊儀一樣。

研究人員總結(jié)道，一個(gè)美麗的新世界正在到來，由于這些和其他不可預(yù)見的原因。

提高人們對大腦解碼技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識并制定保護(hù)每個(gè)人精神隱私的政策是至關(guān)重要的。

在《黑鏡》中有這樣一幕，一位保險(xiǎn)代理人使用一臺機(jī)器（配備了視覺監(jiān)控器和大腦傳感器）讀取人們的記憶，來調(diào)查一起意外死亡事件。

然而，這一未來或許就是現(xiàn)在。

德克薩斯大學(xué)研究者這一突破，直接推動了神經(jīng)科學(xué)、通信和人機(jī)交互等領(lǐng)域潛在應(yīng)用。

盡管「大腦解碼器」還在研究中早期階段，但有朝一日它可能被用于記錄人們的夢境，并為腦機(jī)接口進(jìn)一步發(fā)展提供動力。

負(fù)責(zé)這項(xiàng)研究的神經(jīng)科學(xué)家Alexander Huth博士稱，我們對這項(xiàng)工作的原理感到震驚。我為此研究了15年... ... 所以當(dāng)它最終成功時(shí)，我感到非常震驚和興奮。

看來，我們離《X戰(zhàn)警》中X教授查爾斯大腦掃描技術(shù)又近了一步。

網(wǎng)友：AI通靈者

看過這項(xiàng)研究后，讓許多人瞬間「炸腦」。有網(wǎng)友稱，

人工智能不僅可以比我們快一萬倍地交流，而且現(xiàn)在甚至可以讀取我們的思想。在 「這太酷了」和 「等等，我們是不是要被淘汰了」之間只有一線之隔。

AI現(xiàn)在可以像通靈者一樣讀心。「Keep in mind」，這只是1.0版本。在未來，我們的想法將不再是隱私。世界經(jīng)濟(jì)論壇的第四次工業(yè)革命非常清晰地闡述了這一點(diǎn)。

這是首次以非侵入性方式從人類大腦活動中重建連續(xù)的語言!

對于這項(xiàng)研究，生物倫理學(xué)家 Rodriguez-Arias Vailhen稱，目前為止，人類大腦一直是我們隱私的守護(hù)者。

「這一發(fā)現(xiàn)可能是在未來犧牲這種自由的第一步?！?/span>