人工智慧學會了如何提高大腦智力
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說到黑匣子，沒有什麼比人腦更「黑」了。科學家們哀嘆道：人類的大腦是如此複雜，以至於它甚至不能完全理解自己。
但是如果我們無法弄清楚自己的大腦，也許機器可以為我們做到這一點。在最新一期《自然通訊》雜誌上，由賓夕法尼亞大學心理學家邁克爾·卡哈納領導的研究人員表示，機器學習演算法可以用來解碼人腦，然後幫助增強人類的記憶。如何能做到這一點呢？只需要將精確的電流定時輸送到大腦就可以了。
換句話說，研究人員想要使用一個黑匣子來釋放另一個黑匣子的潛力。一方面，這聽起來像是對一個極其困難的問題的一個相當優雅的解決方案。另一方面，這聽起來像是科幻電影里末日的開端。
談到大腦測量，最好的數據來自頭蓋骨內部。但是科學機構和審查委員會通常不會以科學的名義打開人的頭骨，所以卡哈納和他的同事們在25位癲癇病人身上進行了該研究。每一位病人的大腦中都植入了100到200個電極(用於監測癲癇發作時的電活動)，卡哈納和他的團隊利用這些植入物在記憶任務中記錄高解析度的大腦活動。
首先，研究人員對大腦記憶東西的過程做出了一種假設。當病人閱讀並試圖將單詞記住時，卡哈納和他的團隊每秒鐘會從每個植入電極收集到數千個電壓測量數據。後來，他們又測試了病人的記憶過程，建立了大腦活動模式，然後他們又將其重複了一次又一次。在對每一個測試對象進行了兩三次訪問之後，他們收集了足夠的訓練數據來生成針對特定病人的演算法，這些演算法可以根據每個患者的電極活動來預測他們可能記住的單詞。
到了這裡，就是關鍵所在了。這些電極不僅能讀取神經活動，還能刺激神經活動。因此，研究人員試圖刺激大腦來改善(或者稱為「拯救」)記憶。每隔幾秒鐘，受試者就會看到一個新單詞，演算法將決定大腦是否準備好記住它。卡哈納說：「這個閉環系統可以讓我們記錄受試者大腦的狀態，在分析大腦活動後我們會決定是否在幾百毫秒內觸發刺激」。事實證明，這個方法奏效了——這一系統平均提高了患者們15%的記憶力。
這已經不是卡哈納的團隊第一次探索大腦刺激對記憶的影響。去年，研究團隊發現電極脈衝似乎能夠改善或降低記憶能力(取決於被刺激的時間)。在這項研究中，當研究人員在低功能期間刺激大腦的記憶特定區域時，測試對象的得分更高(高功能時期的刺激效果則相反)。這是一個重要的發現，但在治療上是無用的，研究人員只能在記憶測試完成後才能確定記憶和大腦狀態之間的聯繫。從大腦強化的角度來看，你真正想要的是在記憶過程中傳遞脈衝。
現在，卡哈納和他的同事們藉助機器學習演算法似乎已經結束了這個循環。卡哈納說：「我們不是用它來識別貓的圖像，而是用它來構建一個解碼器，這種解碼器可以觀察大腦里的電活動，並識別大腦是否處於有利於學習的狀態」。如果大腦看起來像是在有效地編碼記憶，研究人員就不會去管它。如果不是的話，該系統很快就會發出電脈衝，使其進入高功能狀態。
本文譯自 wired，由譯者 Lough 基於創作共用協議(BY-NC)發布。
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