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　　我能记住图像，我有时空联觉（time-space synesthesia）……

　　我能记住图像，我有时空联觉（time-space synesthesia）。什么意思？就是说对于去过的任何地方，我能想到它的细节，而且是图像细节。即使是没有去过的地方，我也能想象，就像自己在视频游戏中一样。

　　很酷，我是一名摄影师，能够提前想象对于我的职业作用很大。我喜欢与人分享脑海中的图像，但有一个麻烦：我的画画得很烂。我可以想象巴黎圣母院是怎样的，可以想想我的第一套公寓是怎样的，有着栩栩如生的细节，但是当我拿起笔，开始画脑海中的图像，那就糟糕了，我的画如同2岁孩子的涂鸦。

　　于是乎，有一件事让我兴奋起来：日本京都大学的研究人员正在开发一套AI系统，它可以做一些了不起的事，也就是利用深度学习和生成网络，AI可以阅读人脑中的图像，将它变成数字照片全球之科技垄断巨头，精准度达到99%。

　　眼前看到的图像AI可以读出来，想象的图像也能画出来。现在AI画的图像分辨率还很低，而且人必须待在MRI机器内才能进行。但这套AI系统指向一种可能性：随着技术的进步，脑阅读硬件会继续优化，最终计算机将有能力扫描我们的大脑，将我们的精神图像变成实际照片，可以存储，也可以分享。这样的技术10年内就会出现。

　　2018年京东大学开始实验，2019年在《PLoS Computational Biology》发表论文。2018年《科学杂志》报道了系统是如何运作的。研究人员将实验对象推进fMRI扫描机器，然后记录大脑活动全球之科技垄断巨头。与传统MRI不同，fMRI会检测大脑内部血的流速，如此一来研究人员就能知道在执行特定任务时大脑哪部分最活跃。当记录大脑信号时，研究人员向测试者展示几千张图片。研究人员获取大量大脑信号数据，每一组信号对应特定图像。

　　随后，研究人员将数据输入深度神经网络（DNN），训练网络生成图片电脑桌面图经典。神经网络相当于“奇妙的图案探测器”，研究人员向测试者展示图片，神经网络生成与大脑活动相匹配的图像，然后精炼200多次。最终系统可以根据fMRI数据展示的大脑活动绘图，根据实验者看到图像绘图。

　　然后研究人员做了调整，将深度神经网络的输出结果交给已经训练过的生成网络科技手抄报电子模板。生成网络是一种相对较新的先进AI网络，过去10年才出现。这种特殊神经网络接收基本输入信息，然后生成新照片和新视频，逼真度更高。深度伪造、人工人、一些Snapchat滤镜也用到了生成网络。在这里，研究人员用生成网络将从大脑中阅读的图像变成正常图像，它更像照片。

　　最终系统阅读大脑活动数据科技手抄报电子模板，然后用深度神经网络转化为初步图像，再用生成网络优化，让初步图像更逼真。为了测试系统的输出结果，研究人员挑选一些人组成裁判团，向他们展示AI生成的图像。裁判要将从大脑读取的图像与输入图像匹配。

　　在匹配过程中，正确率高达99%。这个结果相当惊人：单纯使用大脑信号和AI，研究人员就能重建大脑中的图像，效果如此好。

　　你自己也可以试一试。看下面这张图片，上面一排是在实验时展示给实验者看的原始图片；下一排是通过脑信号重建的图像。二者并非完全一样，甚至有很大差异，但还是可以看出二者之间有很多相似性，容易判定是一组。

　　接下来研究人员调整了实验方法。研究人员让实验者在脑海中想象之前看到的图像，系统表现不错全球之科技垄断巨头，它能扫描出有用的图像。

　　当然，与实验者看到真实照片再扫描相比，读取想象并重建的图像质量没有那么高。不过当实验者想象简单、高对比图形时，比如白色背景上的圆，用系统扫描，重建的图像与线%。

　　读取想象图像时，相比技术，影响最大的可能是实验者本身。很简单，要让人长时间想象一幅画像很困难，而且人记忆的逼真度也各有不同。

　　就目前来说，根据实验者神经信号提取的图像仍然是粗糙的。不过不要忘了，最初的数字照片也是粗糙的。日本研究人员的研究向我们证明：从大脑读取图像是可能的。现在找到了方向，接下就是要优化技术——以尽可能快的速度优化。

　　首先全球之科技垄断巨头，输出数据的分辨率可以大幅提高。研究人员用的是fMRI，它的空间分辨率大约是2毫米。并不差全球之科技垄断巨头，但尽管如此，仍然意味着研究人员要将大约10万个神经元的反应汇聚到一个评测数据点上。有的设备分辨率比fMRI高很多，未来也许可以引入。

　　想达到超高分辨率电脑桌面图经典，一般要通过大脑植入物实现。随着神经网络的进化，未来研究人员也许可以用非侵入式、容易穿戴的大脑设备（比如EEG）获得相似精度的数据。目前EEG设备的分辨率约为厘米级别，但新的光学技术能提高分辨率，将EEG与超高分辨率神经网络结合可以大幅提升分辨率。随着EEG和神经网络的进步，软件也许有能力阅读大脑图像，将非侵入式设备套在用户头部就行了，它所获得的分辨率也许比今天的fMRI还要高。分辨率越高就越能理解意识，计算机重建图像也就会更容易。

　　最大的希望可能来自输入端，也就是来自生成网络，研究人员用它解释大脑数据，将数据变成实际图像。目前最强的生成网络已经很厉害，它能凭借相当少的输入信息绘制高度逼真的图像。比如说OpenAI的Dall-E网络，写一句话：“牛油果型的扶手椅。”它就能根据文字绘制相应的图像电脑桌面图经典，看起来如同人类设计师设计的一样。

　　如果用大脑数据而非文字来训练神经网络，它也许能利用最微弱的脑活动绘制图像科技手抄报电子模板。要做到不容易，需要获取海量训练数据——让人想象大量（数以百万计）不同的图片，然后记录脑电波电脑桌面图经典，用网络分析。如果能收集海量数据，不断优化生成网络，就可以用非侵入式消费级脑界面阅读大脑，获得精准图像，这一愿景也许10年内就能实现。

　　如果愿景成真，意义自然很重大。艺术与设计将会变天。例如，你可以想象完美厨房是怎样的，计算机将你的设想变成真实照片。你可以将照片交给建筑师或者开发商，然后它们就能根据你的要求打造梦幻空间。

　　到那时，摄影师不再需要相机，他们只需要用精神拍照就行了，然后系统会从大脑下载图像。产品设计师在大脑内就可以为新设备建模，然后捕捉，用3D打印机将它们变成实际模型。导演可以想象特定电影场景，根据脑图像创作脚本，甚至整个动画电影都能通过想象来完成。

　　这种技术也能保护人类权益。例如，如果有人见证大，或者看到有人受到大规模，他可以回忆，AI将记忆变成真实图像，然后就能将作恶者绳之以法。虽然图像的真实性可能不够高，但即使是模糊图像，仍能给司法带来深刻影响。

　　在军事方面电脑桌面图经典，这种技术的应用前景也是广阔的。例如，审讯时，可以从犯人的大脑中提取奸细的面容图像，不需要犯人同意。或者情报机构派遣一名间谍伪装成游客、承包商，走进一座设施，然后AI从间谍的大脑中下载图像，用图像创建详细平面图，为军事进攻提供指导。

　　从个人层面看，如果设备能从大脑读取图像，肯定会存在隐私安全担忧。如果类似的技术一直与大脑植入设备连接，它就可以在不知情状态下不断获取图像，这是相当可怕的。

　　大脑读取设备也会带来一些尴尬。在实验室里，如果研究人员让实验者想一些无害的东西，比如新型手机，结果他想的却是一些让人尴尬的东西，比如主要研究者穿着。心理学告诉我们，你让他越不去想一些东西，他就越会想。

　　尽管如此，我仍然期待这种技术的到来。研究人员已经在Github公布系统代码，如果你家里有价值500万美元的fMRI，现在就可以阅读自己的意识。如果没有，那就慢慢等着，等着有人将强大的生成网络与消费者脑界面整合。

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