新時代高科技不計其數越來越發達，小伙伴們看過不少科技新聞吧，在我們生活中應該也用到很多這些高科技東西，有哪些小伙伴值的關注的呢，今天就跟大家分享一篇有關科技方面知識，希望大家會喜歡。

在諸如在正確的時間向我們顯示正確的搜索結果之類的事情時，AI常常看起來像是無法讀懂人們的思想。但是，俄羅斯機器人研究公司Neurobotics Lab的工程師表明，確實可以訓練人工智能來讀取思想，并僅憑腦波就可以猜測用戶正在觀看的視頻。

“我們已經證明觀察不同內容的視覺場景會影響人腦波，因此我們可以通過分析相應的EEG(腦電圖)信號來將場景類別彼此區分”，神經機器人實驗室的工程師Anatoly Bobe說道。莫斯科告訴《數字趨勢》。“然后，[我們]創建了一個用于根據EEG信號特征重建圖像的系統。”

研究人員通過向AI顯示不同對象的視頻剪輯以及觀看者的腦電波記錄來訓練AI。這使深度學習神經網絡可以學習人們在觀看特定類型的視頻內容時在腦電波活動中常見的功能。然后，他們通過讓測試對象戴上腦電圖帽并記錄他們的大腦活動來證明他們的模型，他們觀看了視頻片段，從摩托艇上的人到自然序列再到人類的表情。在234次嘗試中的210次嘗試中，AI能夠對大腦活動進行分類和適當標記。

“它無法重建對象看到或想象的實際事物，只能重建某些相同類別的相關圖像，” Bobe解釋說。

Bobe說，Neurobotics Lab似乎是第一個展示這種從EEG信號進行視頻刺激的方法的研究小組。但是，它不是第一個探索AI驅動的心智閱讀技術的組織。過去我們涵蓋了許多相關的研究項目。但是，其中許多都集中在功能磁共振成像分析而非腦電圖上。正如Bobe指出的那樣，“ fMRI信號比腦電圖包含更多的關于大腦過程的信息。”但是fMRI的一個缺點是它需要大型且昂貴的設備，而這些設備只能在診所找到。由于其時間分辨率差，因此也難以獲得實時結果。腦電圖雖然較困難且可靠性較差，但更易于使用。這可能使其在實際的BCI(腦機接口)應用程序中更加實用。

“我們的系統可以用于例如中風后康復，當一個人需要鍛煉自己的大腦以恢復其認知能力，或者需要通過EEG界面發送心理命令時，” Bobe說。“我們的系統充當訓練系統，在該系統中，受試者可以進行訓練以生成心理命令，并將重建后的圖像用作本機反饋，以顯示他在此??任務上做得如何。”