人工智能已经学会从人们的大脑中读取他们正在听的歌曲。

荷兰代尔夫特理工大学的Derek Lomas和他的同事让20人戴着耳机听12首歌曲。志愿者们在一个光线昏暗的房间里蒙上眼睛进行实验，以尽量减少其他感官对实验结果的影响。每个人的脑电波都被用检测脑电活动的脑电图帽记录下来。

每个人的脑电图读数被切成小段，并与匹配的音乐片段一起，用以训练人工智能识别两者之间的模式。然后，人工智能对数据中未被训练的部分进行了测试，识别歌曲的准确率达到85%。

但是，如果用一个人的脑电图数据对软件进行训练，然后在其他人听的时候试图识别一首歌，软件就会遇到困难，测试的准确性下降到了10%以下。

研究人员认为，这是因为每个人对一首歌的审美反应都是独特的，而且人们在训练时倾向于关注音乐的不同元素。然而，他们最终的目标是识别脑电图对音乐的反应，这些反应是所有人类共有的。Lomas希望这将进一步加深我们对大脑的理解，以及促进人类如何以及为什么欣赏音乐的知识。他说:“我认为，如何将机器学习和脑电图的高密度数据结合起来，不仅能洞察人的情感体验，还能弄清楚你的大脑里在想什么，这是一件非常激动人心的事情。”

他说，音乐最终“只是电压波动”，“脑电图也是一样。”

 参考文献：CODS COMAD 2021, doi.org/frks