俄罗斯脑机接口可以实现读心术？

长久以来，“读心术”这种特异功能只在文学作品或影视作品中出现，比如说《X战警》中的X教授就具有这种超感知能力。

X教授

现在，这种超能力通过AI实现了。俄罗斯的研究人员发现了一种可视化人的大脑活动的方法，可以实时模拟测试人员看到的画面。先放几张对比图大家感受下：

每组对比图中，在前面的是测试者看到的画面，在后面的是由神经网络根据大脑活动生成的相应图像，是不是很相近？你的眼睛看到了什么不再是秘密。

通过脑电图重建图像，看到了什么实时显示

这项研究由俄罗斯公司Neurobotics和莫斯科物理与技术学院（MIPT）的研究人员共同完成。他们开发出一种脑机接口，依赖于人工神经网络和和脑电图（EEG）。EEG是一种通过放置在头皮上的电极记录脑电波的技术。该系统通过分析大脑活动，实时重建正在接受脑电图检查的人所看到的图像。

研究人员开发了一个深度学习模型，该模型由两个单独训练的深度学习网络组成，其中一个用于解码不同类别的图像，第二个将脑电图特征转换为图像解码器的空间域（spatial domain） 。

这项研究有什么用？MIPT神经机器人实验室负责人Vladimir Konyshev介绍道：“我们正在致力于国家技术倡议的Neuronet辅助技术项目，该项目的重点是脑机接口，可使中风后患者控制手臂外骨骼以进行神经康复，或者使瘫痪的患者可以开车，比如电动轮椅。最终目标是提高健康个体神经控制的准确性。”

在实验的第一部分，神经生物学家让健康的受试者观看10秒的YouTube视频片段，总时长为20分钟。

该小组选择了五个视频类别：抽象形状，瀑布，人脸，运动物体和赛车运动。赛车运动包括从第一视角录制的雪地摩托车、水上摩托、摩托车和赛车。

通过对脑电图数据的分析，研究人员发现每一类视频的脑电波模式都是不同的。这使得研究小组能够实时分析大脑对视频的反应。

在实验的第二阶段，从最初的五个类别中随机选出三个类别。研究人员开发了两种神经网络：一种用于从“噪声”中生成随机类别特定图像，另一种用于从脑电图中生成类似的“噪声”。然后，该团队训练了网络，使其能够以将EEG信号转换为类似于测试对象所观察到的实际图像的方式共同运行。

脑机接口（BCI）系统的操作算法

为了测试系统可视化大脑活动的能力，研究人员向受试者播放了以前从未观看过的相同类别的视频。他们观看的时候，EEG被记录下来并馈送到神经网络。系统通过了测试，生成了令人信服的图像，这些图像可以在90%的情况下被轻松分类。

“脑电图是从头皮记录的脑信号的集合。研究人员过去认为，通过脑电图研究大脑过程，就像通过分析蒸汽火车留下的烟雾、找出蒸汽机的内部结构一样不可想像，”论文的共同作者Grigory Rashkov解释说。“我们没想到它包含了足够的信息，甚至可以部分重建一个人观察到的图像。事实证明，这是完全可能的。”

“更重要的是，我们可以以此作为脑机接口实时运行的基础。这确实令人放心。在当今的技术下，埃隆·马斯克设想的侵入性神经接口面临复杂的外科手术和由于自然过程而迅速退化的挑战——它们会氧化并在数月内失效。我们希望我们最终可以设计出更经济的，不需要植入的神经接口。”

对于这项研究，有网友评论：要是能重建梦境就好了。你怎么看？