具体而言，即研究人员建立一个基于人工神经网络的视觉系统模型，每个网络都以一个由模型神经元或节点（类似于真实神经系统中的突触）组成的任意架构开始，这些神经元或节点可以以不同的强度（权重）相互连接。然后，用一个包含超过100万张图像的图库来训练这些模型。当研究人员向模型展示每张图像，以及图像中最突出的物体（比如飞机或椅子）的标签时，模型通过改变连接的强度来学习识别物体。
随后把这些图像呈现给猴子来测试AI模型控制猴子神经元的情况，结果表明，AI模型可以强烈激活所选定的大脑神经元，甚至可以精确控制单个神经元和位于网络中间的神经元群。因此，未来可能只要能操控视觉神经网络模型AI，就可以控制大脑。
由于人和非人灵长类动物的解剖和生理都相似，这一研究结果似乎也可以推论到人，也就是未来如果采用某种AI模型，就可以控制人的大脑。
但这种控制显然是初步的和局部的。实际上，准确地说，这种情况并非控制大脑，而是吸引猴子或人的大脑更多关注某一物体和事物。
匿名回答于2023-09-10 09:19:05
