發布日期：2018-06-13

　　在我們普通人看來，透視似乎是科幻小說中一種非常厲害的超能力：站在墻的這一邊，就可以看到墻的另外一側發生了什么。然而，隨著技術的飛速發展，如今的AI技術已經具備了這種超能力。而在此基礎上，近日來自MIT計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的Dina Katabi教授及其研究團隊完成了一項新研究，使用AI技術來感知墻壁另一端人的姿勢和動作。

　　在這項研究中，研究人員使用神經網絡來對人體產生的無線電信號進行分析。當人們行走、停下、坐下或者隨意移動自己的四肢時，神經網絡會創建描繪這些動作和姿勢的人物線條簡筆畫。

　　在研究過程中，研究人員遇到的最大挑戰在于，大多數神經網絡都是使用手動標記的數據來進行訓練的，而無線電信號相對而言較難被手動捕捉到。為了解決這一問題，研究人員使用無線設備和攝像機，收集了上萬個人們行走、談話、坐下、開門或等電梯等動作的圖像。為了保護參與研究者的隱私，在這項研究中的所有數據是匿名且加密的。

　　然后，研究人員繪制這些圖像的人物線條簡筆畫，并將這些圖像及其電信號傳輸給神經網絡，從而讓神經網絡可以學習無線電信號和人物線條圖之間的關聯。這樣一來，在訓練結束后，神經網絡就可以在沒有攝像頭時，只使用人體發出的無線電信號判斷其動作和姿勢。即使是在隔著一面墻的情況下，AI甚至也能夠判斷出墻后面人的動作，這讓研究人員尤其驚訝。

　　除了感知人的某些動作之外，研究人員還表示，AI利用無線信號，在100個人里可以準確識別出83個人的身份。這項能力可以應用于搜索和救援行動之中，有助于識別特定人員的身份，以及對幸存者的位置進行準確定位。

　　該團隊表示，這項AI技術可用于監測帕金森病和多發性硬化癥（MS）等疾病，從而更好地了解疾病進展，并允許醫生根據病情調整用藥情況。同時，這項技術還可以讓老年人的生活更加自主化，并且為可能發生的跌倒、受傷等情況提供安全保障。

　　“我們已經看到，監測患者的步行速度以及他們是否有能力完成最基本的活動，為醫療人員提供了嶄新的思路，這對于很多疾病來說是非常有意義的，”Katabi教授表示：“此次這項新研究的一個關鍵優勢就是，患者無需佩戴任何傳感器，也不需要隨時為自己佩戴的設備充電。”

　　該團隊計劃與醫生開展更加深入的合作，進一步探索這項技術在醫療領域的多重應用。

來源：藥明康德AI