机器学习实现人脑画面读取的疑问
Leonard 2019-11-8 江湖科学
关键词
脑波识别

Facebook前些年搞了脑波提取语言信息

论文标题如下:

Real-time decoding of question-and-answer speech dialogue using human cortical activity

近期又搞了图像识别,论文标题没找到。


个人浅见:机器学习应该是通过对比已知图像和盯着屏幕的人的脑波反应,算法里建立的一种经验主义的神经网络,但是这种学习的适应性应该是有限的,当换一个实验者,这个算法的存在基础就可能崩塌。正所谓一千个读者就有一千个哈姆雷特。每个人的脑波反应不会完全相同,甚至区别很大。


这点我在我的小说《膨胀》里面其实也有表示过类似观点,目前正在科创这个神坛里面更新中,当然在其它的网站里,因为我的书名已经被用,不得已我改成了《三次方膨胀》。等到我更新到第十三章时,大家就可以见到了,欢迎大家来参观和提意见。



[修改于 11 天前 - 2019-11-08 10:07:21]

来自 江湖科学
2019-11-14 21:58:56
1楼

难度非常大,提出语言信息相对可能一些。提取画面基本不可能,脑里面想的内容更多是由细微的基础属性合成的组合属性,这些属性又组合是更大的属性,根本不可能有完整的画面。即使是大脑使用相同的区域来思考相对某方面的问题,如果环境变化或生理变化也会出现代偿,把这些完全搞清楚的话,必须把人脑所有内容提取出来。

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2019-11-15 08:37:03
Leonard(作者)
2楼
引用 9zhmke 发表于 1 楼的内容:
难度非常大,提出语言信息相对可能一些。提取画面基本不可能,脑里面想的内容更多是由细微的基础属性合成的.....

Facebook做到了

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