Artificial Intelligence Is Teaching Us New, Surprising Things About the Human Mind
Chat GPT的出现，让世界最近对人工智能有了很多新的了解。
一个鲜为人知，但同样重要事情是：在人工智能的帮助下，研究人员迅速增加了对人类的认知。
人工智能正在帮助科学家解码我们大脑中神经元的交流方式，并探索认知的本质。这项新研究有一天可能会导致人类仅通过思考与计算机连接，而不是打字或语音命令。但在这些愿景成为现实之前，还有很长的路要走。
一个说东，一个说西
加州大学伯克利分校的心理学教授塞莱斯特·基德 (Celeste Kidd) 在试图调查人们对某些政客（包括奥巴马和特朗普）的看法范围时，她对她自己的发现感到惊讶。
她的研究旨在探索我们如何看待我们附加道德判断的主体（例如政治家）的不断扩大的分歧。先前的研究表明，道德观念是人们以最两极化的方式感知的概念。
为了为她的实验建立基线，她首先询问了数千名研究参与者他们与普通名词的关联，在本例中是动物。
她发现，即使对于常见的动物——包括鸡、鲸鱼和鲑鱼——人们对其特征的看法也各不相同。
鲸鱼很厉害吗？谁不同意你会感到惊讶。
企鹅很重吗？意见不一。
通过询问人们对许多此类关联的看法，基德博士能够积累一个数据池，根据人们同意的这些关联对人们进行聚类。使用这种方法，她发现人们可以根据他们对动物的看法分为 10 到 30 个不同的群体。
基德博士和她的团队得出的结论是，即使是对常见物体的最基本特征，人们往往也不会达成一致看法。我们也高估了有多少人和我们一样看待事物。在一个感觉人们越来越多地互相交谈的世界里，这种现象的根源可能是这样一个事实，即使对于同一个国家的公民，说一种共同的语言，同样一个词汇对不同的人来说可能指向完全不同的实体.
这似乎不是一个非常深刻的洞见，但基德博士的研究表明，这种说法的真实性可能比心理学家之前认为的要大得多。
获得这种洞察力需要应用一种数学工具，它使多种人工智能成为可能——被称为“集群模型”。
Kidd 博士说，AI 最重要的特征是支持新型研究， 因为现在的计算机系统可以处理更多的数据。它“为从生物学到医学再到认知科学的新见解开辟了很多可能性，” 。
破解大脑的神经密码
普林斯顿大学神经科学助理教授塔蒂亚娜·恩格尔 (Tatiana Engel) 在她的研究中使用了我们目前所说的大多数人工智能背后的相同类型的人工神经元网络。但是，她和她的团队并没有使用这些来更好地定位广告、生成假图像或撰写文本，而是使用它们来同时解读动物大脑中数百个神经元的电信号。
Engel 博士和她的团队随后更进一步：他们训练人工神经元网络来执行与动物（例如，游泳蠕虫）相同的任务。然后他们发现这些人工网络以合理地近似于它们在真实动物中的组织方式的方式组织自己。 Engel 博士说，虽然大脑中的神经网络要复杂得多，但这种模拟的结果是一个模型系统，它既足够接近其生物学等效物，又足够简单，可以告诉我们真正的大脑是如何工作的。
由此产生的一个关键见解是，思想的实际内容——构成你用来阅读这句话的思维模式——是我们大脑中的动态电活动，而不是物理上固定在特定神经元上的东西。
换句话说，与神经科学家曾经认为我们如何做出决定相反，没有“吃巧克力”神经元和“不吃巧克力”神经元。事实证明，思考只是电信号在我们的脑海中四处游荡，形成一个复杂的代码，由我们的神经元携带。
更重要的是，当我们没有做任何特别的事情时，人工智能可以让科学家监听我们大脑中发生的事情。
“这使我们能够发现大脑的内部生命，”恩格尔博士说。
机器人会梦见电子羊吗？我们还不知道，但我们可能很快就能确定人类是否在思考真实的事物。
现实生活中的读心术
Meta 的研究实验室正在研究如何读懂人们的想法。 从历史上看，测量我们大脑内部的大脑活动非常困难，因为我们的大脑产生的电信号的能量是微不足道的，而且实验必须从我们的体外测量，所以脑部电信号很难被测量到。 （尽管 Elon Musk 对他的 Neuralink 初创公司抱有远大的抱负，但事实证明，打开我们的头脑并植入大脑接口被人们抗拒。）
但人工智能技术的进步正在为这些微弱的大脑信号提供更强大的放大器。去年夏天，Meta 的人工智能实验室发表了一项关于此类读心技术的研究。
科学家实际上并没有把任何人放在大脑扫描仪中。相反，他们使用了大学研究人员收集的大脑信号数据。这些数据是从坐在非侵入性脑部扫描仪中听单词和短语的人类受试者那里捕获的。这些扫描仪有两种类型：一种是许多人都熟悉的嵌入泳帽的电极，称为 EEG（“脑电图”的缩写）。另一个称为 MEG（“脑磁图”）。
为了分析这些数据，研究人员使用了一种称为“自我监督学习模型”的人工智能。没有这种技术，最新一代的 AI 聊天机器人就不可能出现。这样的模型可以在没有人类任何指令的情况下从巨大的数据池中提取意义，并且还被用来试图弄清楚哪些动物正在相互交流。
在不到一半的时间里，Meta 的 AI 算法能够根据人们大脑中产生的活动正确猜出他们听到的单词。这听起来可能不算很神奇，但它比过去此类系统所取得的成就有了突飞猛进的进步。
Meta 的科学家亚历山大·德福塞 (Alexandre Défossez) 是进行这项研究的团队成员，他说这项工作的最终目标是创建一个通用的“语音解码器”，它可以直接将我们的大脑活动——我们的想法——转化为文字.
想象一下，只要一动念就给朋友发短信——只要你此刻戴着 EEG 帽。 Défossez 博士补充说，这项技术可能会对无法通过其他方式进行交流的人们的生活产生重大影响。
这只是人工智能有朝一日可能为我们提供改善个人和集体福祉的工具的又一个例子——或者至少解释了为什么在社交媒体时代，这两件事经常看起来如此疯狂。
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