美陆军利用大脑活动信号训练人工智能系统

美陆军研究实验室的科学家正在研究如何利用人的大脑活动信号来训练人工智能系统，从而优化人-机组队性能。未来先进的人工智能系统可动态响应士兵需求，并自适应地辅助士兵完成任务。

在战场上，士兵可同时执行测量地形并通过特定区域、接收通信信息、评估威胁等多项任务，这些任务是在大脑不同区域的指挥下执行的。研究人员希望能够分析士兵执行任务时大脑中的数据，以确定各种数据对应的任务。通过学习大脑各区域如何合作完成任务，科学家可构建能够预测任务完成方式的人工智能系统。

研究人员对30名受试者进行了脑部核磁共振成像，以绘制大脑中注意力、运动技能、视觉和听觉系统等九大不同的认知系统之间传递信息的组织通路。研究人员将组织通路地图转换为计算模型，以了解大脑中各区域之间的工作模式，并运行仿真系统来展示对特定大脑区域的刺激所造成的影响。研究人员开发的数学框架使他们能够在特定仿真中测量大脑活动如何在各种认知系统间同步。此项研究在大脑基本协调原则方面的成果可应用于人-机组队的动态任务分配。

在试验过程中，一名有作战经验的士兵佩戴装有脑电图传感器的头盔，在他观看到具有威胁性的图片时，传感器能够检测到士兵的高度焦虑、恐惧和紧张情绪。使用脑电波来标记威胁图片可收集足够多的标注训练数据，从而可快速教会机器学习算法识别威胁图像。在战场上，由头盔传感器检测到的表示高度焦虑的脑电波可以传输给同一小队的其他成员，以警告他们可能存在的危险。

介冲译自互联网

李皓昱审定

2019年4月5日

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