人工智慧如何才能看到牆後的我們？

最近，一個將無線電波與人工智慧（AI）結合的計畫為研究人員帶來了一個相當有趣的應用，那就是監測長距離移動的人的骨骼結構。乍一聽，許多人認為這個應用程式是為了支持警方突襲搜查而創建的，但事實上它已經有效地應用於醫療領域——監控帕金森氏症患者在自己家中的活動。

該計畫的高級研究員、麻省理工學院電氣工程和電腦科學教授 Dina Katabi 表示，幾十年來科學界一直對此類技術感興趣。「DARPA 曾經有一個大型項目，利用無線訊號來識別牆後的人，」迪娜·卡塔比女士說。

但如今更精確的技術讓科學家可以做更多的事情：這項技術可以準確地描述被監測者的骨骼結構，以及他們進行正常運動的時間，例如行走或坐下。

該技術重點追蹤身體的關鍵點，包括肘部、臀部和腳等關節。因此，當被追蹤的人移動或執行動作時，也會顯示準確描述這些動作的影像。

人工智慧如何才能看到牆後的我們？

這項技術是如何運作的？

此技術使用的無線電訊號類似於 Wi-Fi 電波，但比 Wi-Fi 弱得多。基本上，該系統之所以有效，是因為這些無線電波能夠穿過牆壁等物體。然後，這些電波到達人體，但它們會立即反彈到牆壁上並到達收發器，因為人體中含有大量阻止無線電波穿透的物質，它就是水。而現在的問題在於如何表達電波接收到的訊號？這就是人工智慧發揮作用的地方，特別是一種稱為人工智慧網路的機器學習工具。

透過讓人工智慧學習專門註釋的信息，人工智慧研究人員訓練了一個人工智慧網絡，該網絡可以從學習的數據中推斷出自己的規則。這個過程稱為監督式學習。例如，如果你想教自動駕駛汽車如何識別交通燈信號，讓 AI 學習並熟悉與交通燈信號相關的圖像以及註釋以供 AI 理解。這些在哪裡？圖片來自？

這種人工智慧網路通常用於解釋圖像數據，但它也可以用於執行其他複雜的任務，例如翻譯，甚至透過模仿學習的數據來創建新文字。

但目前，這項技術面臨一個問題，那就是難以處理和識別反映人體結構資訊的無線電訊號。而科學家的解決方案就是將無線電波與攝影機結合。攝影機將首先捕捉牆後的影像，然後對這些影像進行註釋，以便人工智慧網路能夠學習將影像與從無線電訊號獲得的活動相關聯。

訓練期結束後，科學家們驚訝地發現，儘管系統僅使用無障礙影像進行訓練，但它仍然能夠偵測到隱藏在帷幕牆後面的人。「它可以看到並模擬牆後人的形狀，儘管它在訓練過程中沒有了解這一點，」迪娜·卡塔比女士分享道。

不僅如此，它甚至可以透過步態來識別不同的人。在另一個人工智慧網路的幫助下，該系統可以看到人們行走的例子，即使他們在牆後移動，它也可以透過步態識別這些人，準確率超過 83%。

這項技術將如何使用？

研究人員已經開始在帕金森氏症患者的一項小型研究中使用該系統。透過將這些設備放置在患者家中，研究人員可以在舒適的空間中監控患者的活動，而無需使用攝影機。這也是一種了解某人身體動作的方法，而不會像傳統錄影那樣損害他們的隱私。這項研究適用於七個人，持續了八週。

所獲得的結果不僅與用於評估患者的標準非常一致，而且還揭示了有關帕金森氏症患者生活品質的額外信息，例如他們的行為和狀態。邁克爾·J·福克斯基金會將繼續資助這項研究，以幫助患者避免「白大衣症候群」。這是一種病人看到穿白大褂的醫生給自己檢查時感到緊張、害怕、行為不同的現象。

卡塔比女士表示，這些研究減少了隱私問題，但並不意味著未經患者同意就可以使用它們。

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