这个人工智能可以透过墙壁看人。下面是它的工作原理。

无线电信号与人工智能相结合，让研究人员能够做出一些令人着迷的事情：看到墙另一边的人像骷髅一样移动。虽然这听起来像是特警队在破门而入之前最想拥有的技术，但它已经以一种令人惊讶的方式被使用——用来监控帕金森病患者在家中的活动。

该项目高级研究员、麻省理工学院电气工程与计算机科学教授迪娜·卡塔比 (Dina Katabi) 表示，人们对这类技术的兴趣可以追溯到几十年前。“美国国防高级研究计划局 (DARPA) 有一个大型项目，试图利用无线信号穿透墙壁探测人，”她说。但在这项最新研究之前，这些系统所能做的最好的事情就是显示墙后人的“斑点”形状。

这项技术现在能够揭示更精确的东西：它将场景中的人物描绘成骷髅般的火柴人，并可以实时显示他们在进行正常活动（如行走或坐下）时的运动。它专注于身体的关键点，包括肘部、臀部和脚等关节。当一个人（无论是否被墙遮挡）迈出一步时，“你会看到你创建的那个骷髅或火柴人也随之迈出一步，”她说。“如果这个人坐下，你会看到那个火柴人也坐下了。”

工作原理

它们使用的无线电信号与 Wi-Fi 类似，但功率要弱得多。

该系统之所以有效，是因为无线电波可以穿透墙壁等物体，然后从人体反弹回来（人体大部分是水，无线电波穿透不了人体），然后穿过墙壁返回到设备上。“现在的挑战是：你如何解读它？”卡塔比说。这就是人工智能发挥作用的地方，具体来说是一种名为神经网络的机器学习工具。

人工智能研究人员训练神经网络的方法是通过输入注释信息，神经网络可以从数据中推断出自己的规则以进行学习。这个过程称为监督学习。想教会自动驾驶汽车交通信号灯是什么样子吗？向它展示包含交通信号灯的图像，并对其进行注释，以向人工智能显示信号灯在图像中的位置。神经网络通常用于解释图像，但也可用于执行复杂的任务，例如将一种语言翻译成另一种语言，甚至通过模仿给定的数据来生成新文本。

但在这种情况下，他们遇到了一个问题。“没有人能够通过无线信号标记出头部的位置、关节的位置等信息，”她说。换句话说：标记图像很容易，标记从人身上反射回来的无线电波数据则不那么容易。

他们的解决方案（仅针对训练阶段）是将无线电与摄像头连接起来，然后标记摄像头创建的图像，以帮助神经网络关联活动。这必须在没有墙壁的情况下完成，这样摄像头才能真正看到。“我们使用摄像头的这些标签，”她说，“以及同时发生的无线信号，我们将它们用于训练。”

训练结束后，他们惊讶地发现，尽管该系统只对可见的人进行训练，没有遮挡，但它可以检测到隐藏的人。“它能够看到并创建墙后面的人的简笔画，”她说，“尽管它在训练期间从未见过这样的东西。”

不仅如此，它甚至可以通过步态辨别人们。在另一个神经网络的帮助下，该系统可以看到人们走路的例子，然后在涉及同一群人的新实例中，识别出个人的准确率超过 83%，即使隔着墙壁也能识别。

它将如何使用？

研究人员已经开始在一项小型研究中使用该系统来治疗帕金森病患者。通过将设备放置在患者家中，他们可以在舒适的环境中监控他们的动作，而无需使用摄像头——从这个意义上说，这是一种比传统视频侵入性更小的了解某人身体动作的方法。这项研究涉及七人，持续了八周。

卡塔比表示，研究结果与用于评估患者的标准问卷“高度相关”。 “此外，它还揭示了有关帕金森病患者生活质量的额外信息——行为和功能状态。”迈克尔·J·福克斯基金会正在资助进一步的研究；卡塔比表示，像这样监测患者可以帮助避免“白大褂综合症”——即患者在偶尔的看诊中在医生面前表现不同。

所有这些都引发了隐私问题，但卡塔比表示，这些技术不应该在未经同意的情况下用于人们。