AI技術(shù)能夠破解我們的大腦嗎？最近，國(guó)外幾個(gè)科研小組給出了一個(gè)近似的答案。他們通過(guò)大腦數(shù)據(jù)訓(xùn)練出了一種AI系統(tǒng)，在結(jié)合既有的深度學(xué)習(xí)以及語(yǔ)音相關(guān)技術(shù)，這套系統(tǒng)能夠?qū)⒋竽X活動(dòng)數(shù)據(jù)“翻譯”為語(yǔ)音。

解讀大腦活動(dòng)信息主要是為了那些喪失語(yǔ)言功能的人服務(wù)，比如患上漸凍癥的病人，他當(dāng)他們喪失語(yǔ)言能力時(shí)候，基本上難以與外界交流，所以有不少研究學(xué)者在試圖攻克這塊難題，去解讀他們說(shuō)話時(shí)的腦部信號(hào)。

據(jù)研究團(tuán)隊(duì)介紹，收集大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)的過(guò)程非常艱難，研究所用到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型需要打開頭蓋骨植入電極的方式來(lái)獲取精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，所以這套模型只有在少數(shù)腦外科手術(shù)的過(guò)程中進(jìn)行信息收集。

在哥倫比亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Nima Mesgaran的研究中，他們先收集癲癇患者聽到聲音時(shí)候的聽覺皮層信息，然后再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的語(yǔ)音信息，從而和原始信息進(jìn)行比較。另外來(lái)自加州大學(xué)舊金山分校的Gopala K Anumanchipalli 教授團(tuán)隊(duì)也做了類似的試驗(yàn)，最終一些內(nèi)容的識(shí)別率超過(guò)了80％。

再加上另外一些科研小組的數(shù)據(jù)，總結(jié)來(lái)看，當(dāng)前幾個(gè)科研小組在研的重建語(yǔ)音技術(shù)準(zhǔn)確率在40％到80％之間。

如果研究成功率更高，將意味著未來(lái)“漸凍癥”患者會(huì)擁有一種全新而又簡(jiǎn)單的交流方式。

不過(guò)，遺憾的是，目前研究還處于早期階段，只可以收集解讀人們說(shuō)話時(shí)候的大腦信息，當(dāng)他們?cè)谛睦锬�念或者思考時(shí)的大腦信號(hào)，目前AI還難以理解。

一方面，AI可以從人類大腦的構(gòu)造中不斷地學(xué)習(xí)優(yōu)化，比如利用大腦的一些原理，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)。另一方面，AI又反過(guò)來(lái)深入理解我們的大腦活動(dòng)。這是一個(gè)相輔相成的結(jié)果，或許未來(lái)有一天，AI真的可以理解人類的情緒，成為有“情感”的技術(shù)。