发布时间：2025.06.17
源地址：https://www.nytimes.com/interactive/2025/06/17/magazine/ai-human-analysis-face-diseases.html
想象一张人脸。眉头紧锁，双眼睁大。嘴唇紧闭，嘴角一侧下垂。当人工智能看到这张脸时，它会通过多种指标来评估面部特征：鼻子皱纹的程度、眼睛的眯起程度、下颌是否紧绷。然后，它将这些特征与一系列情绪以及困惑和专注等状态进行关联。最终得出的结论是：这种表情与愤怒、悲伤和惊讶有关。
人工智能不仅能够以惊人的类人准确度进行这些评估，还能在瞬间完成数百万次评估。人工智能的超级能力在于识别和解读模式：它能够筛选原始数据，通过在庞大数据集中进行比较，发现趋势、关联和异常。
作为人类，我们不断产生各种模式：基因序列、心跳节奏、肌肉和关节的重复运动。我们的一切，从细胞层面到身体在空间中的运动方式，都是人工智能挖掘的宝贵资源。因此，随着技术力量的增强，人工智能在感知我们方面展现出一些最令人惊讶的新能力也就不足为奇了——无论是我们的身体形态、行为，甚至是心理状态。
眼睛 让我们关注人脸上的一个小部分：眼睛。
人工智能眼动追踪技术在分析微小的无意识眼部动作方面取得了显著进展，比如瞳孔放大和眨眼。在某些情况下，它甚至能在我们自己察觉之前预测我们的视线将要移动的方向。
通过观察我们的眼睛如何移动，并将这些信息与数千条驾驶者的记录进行比较，人工智能能够帮助公交车和卡车制造商判断司机何时分心或即将分心。通过追踪我们的视线位置及停留时间，人工智能还使视频游戏开发者能够精细调整用户体验，甚至让玩家仅凭眼睛就能瞄准武器。
人工智能也使测谎技术变得更加先进。传统的测谎仪通过测量受试者回答一系列问题时的身体变化——心率、出汗和血压——来判断其真实性。而现在，红外摄像头可以在提问过程中测量瞳孔扩张和眼球运动，这些信息随后被上传到服务器，由人工智能读取数据并给出可信度评分。这项技术已被用于联合国人员的招聘以及警方对嫌疑人的讯问。
放射学人工智能正在彻底改变医生寻找人体内部模式的方式。
一位放射科医生在筛查结核病时，可能会通过 X 光片注意到，例如，淋巴结肿大或肺部积液。或者，在下方的影像中，他们可能会发现一个微小的结节——大约铅笔橡皮擦大小——这可能是肺癌的迹象。
但人工智能能够分析灰度图像，识别出肉眼难以察觉的细微差别。它可以发现结节初期的形态，并预测其是恶性还是良性；也能通过观察 X 光片上的斑驳白斑，判断其更可能与结核病还是肺炎相关。
人工智能还可以帮助筛查心血管疾病，这对那些症状如呼吸急促等常见且容易被医生忽视的患者尤为重要。开发者们训练了一种人工智能模型，专门用于预测这些常被误诊的病例，并在患者离开医院或诊所前，建议对特定患者进行进一步治疗。
血液检测是我们最重要的身体数据形式之一。
血液检测作为医疗初创企业的目标，之所以如此吸引人，原因显而易见：血液检测提供的信息极为丰富，即使是微小的改进，也可能彻底改变医疗领域，挽救生命。
研究人员正在训练人工智能识别我们血液中的模式，以诊断癌症和心脏病。人工智能还可以简化输血过程，预测血库的供应量和患者的需求。
我们的血液会记录所有突破免疫防线的病原体，这些信息以抗体的形式存在，并通过白细胞上的受体识别这些抗体。一种人工智能模型已经被训练用来发现受体 DNA 中的模式，这些模式表明对特定疾病的反应。
自身免疫性疾病如红斑狼疮，是免疫系统攻击自身的疾病。诊断过程通常较为漫长，需要进行体检、多项实验室检测，并排除其他可能的疾病。然而，研究人员正在利用人工智能对免疫系统的受体进行测序，识别出哪些细胞保护人体免受破伤风或流感的侵害，哪些细胞则在攻击自身组织。其目标是实现某些自身免疫性疾病的更快速、更准确诊断。
生物力学我们的身体在运动中也会产生无数的模式。
人工智能目前被用于优化运动员的训练，改进假肢，纠正物理治疗中的动作，甚至同时分析大量人体——例如，在公共集会期间监测人群密度和流动情况。
但人工智能与生物力学最具创新性和创造性的应用，或许是在动画领域。
传统上，动画师需要在角色的外层下方创建一个数字骨架，然后手动设定角色的姿势。现在，人工智能能够生成极其逼真且流畅的动作，动画师可以快速调整并尝试不同的动作，再决定最终的姿势。
通过一款人工智能工具，你只需移动角色的一只脚，身体的其他部分便会相应地跟着动起来，就像真人一样。动画师的角色更像是编舞者，设定几个关键动作，剩下的帧由人工智能自动补全。动画师可以轻松生成各种动作，比如走路、跑步或跳跃。
人工智能还使动画师能够为角色的身体应用物理原理，自动计算质心、重量分布和动量。例如，对于一个做后空翻的角色，动画师可以调整角色落地的位置，这会自动改变其翻转的弧线。如果动画师希望角色跳得更高，可以调整最大高度；模型会自动调整角色从地面起跳的力度。
大脑中最基本的数据集是神经元的放电活动，这构成了我们所有的思维和存在。
研究人员正在尝试利用人工智能，从患有渐冻症、失去语言能力的患者大脑中生成句子；客观测量一个人所经历的疼痛程度；以及通过“脑起搏器”治疗帕金森病。
在一项引人注目的 2024 年研究中，人工智能被输入了一张通过功能性磁共振成像（f.M.R.I.）生成的大脑血流图像。当一个人注视一张猫的图片时，人工智能能够读取 fMRI 数据，并生成一张非常逼真的类似猫的图像。
视觉重建人工智能仍存在局限，但这项研究的设想令人深思：如果这项技术最终能作为我们大脑的“翻译器”，重现详细的记忆或梦境，让他人看到我们所见，会怎样？
我们神经元产生的模式是人类自我认知的终极前沿——一个如此复杂的系统，即使是神经科学家也未能完全解读。人脑，类似于人工智能，被比作“黑箱”；我们可以理解它的输入和输出，但其具体机制依然神秘，过于复杂且动态，难以绘制出完整的图谱。
人工智能凭借其卓越的模式识别能力，能否揭示这一谜团？如果能够，无论这项技术是否最终实现所谓的“超级智能”，它最大的贡献或许就在于帮助我们更好地理解自己的思维。
查理·洛克是本杂志的特约撰稿人。她最近撰写了关于青少年快乐源泉、他们如何感受气候变化、退休仪式以及诗歌记忆的文章。
胸部 X 光图片由 Qure.ai 提供。后空翻动画由 Cascadeur 提供。