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  古人云，隔墙有耳。但想要做到“隔墙有眼”，能穿墙透视，似乎是种遥不可及的本领。然而现在，有科研机构就用AI构建了一双透视眼。你在墙后的一举一动，它就都能看见！

  MIT计算机和AI实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统，用AI教会Wi-Fi“穿墙透视”，隔着墙也能知道你在干什么！

  麻省理工学院计算机科学与AI实验室的研究团队，正在开发“穿墙透视”技术。他们最新的项目“RF-Pose” ，是使用 AI 训练无线设备感知人类的姿态和运动，这项技术能穿墙观察墙对面的情况。

  他们开发的人体姿态估计，就是将一幅图像或一段视频中，人的头、手、躯干和腿部关节点位置恢复出来，做出一个由关节点构成的骨架。MIT的WiFi人体姿态估计系统，在人走到墙后时也能提取关键点，生成人体姿态关节点骨架。

  Wi-Fi有一个好处是会被人体反射，很适合用来进行“穿墙”人体追踪。但是过去的Wi-Fi系统虽然能穿墙找到人的位置，或者生成一个大致的轮廓，结果是比较粗糙的，远远未达到视觉人体姿态估计系统的精细程度，没有对人体关节部位做准确定位。

  所以未解决无线信号精度低的问题，研究人员使用了AI。他们训练了一个神经网络，让这个神经网络从无线信号中学习并估计人体姿态。看到这个地方大多数人应该明白，这并不是那种“透视眼”般的透视，而是如同“听声辩位”的方法。

  对研究人员来说这一个项目最大的挑战是，大多数神经网络都需要人工标注的数据集来进行训练。以一个识别人的神经网络为例，需要人们找到一个很大的图片库，并且将其中的图片都标注为“是人”和“不是人”。另外，人工标注项目中所用的无线信号并不寻常。

  为了解决这一难题，研究者使用无线设备和摄像头来采集数据。他们拍摄了数千张人类活动场景的照片。随后，他们从这些相机拍摄的照片提取出不同姿势的人类简略骨架，将其与无线信号对应起来。这样的组合能让系统学习出场景中无线信号和火柴人图之间的关联。

  在无线信号的帮助下，他们能够看到墙壁另一面的人。不仅能隔着墙壁看到人的动作，而且经过测试可分辨出15个不同的人，准确率高达90%。除了检测运动，他们还通过观测无线%的识别正确率。

  该团队的下一步工作，是将2D的火柴人姿态估计拓展至3D，这一技术将更具备极其重大的实用价值。研究人员说，这种穿墙透视技术可用于监测帕金森症或多发性硬化症患者的病况，让医生得以调整药量。

  依赖这套系统，一些身体虚弱而独居的人不需要过多的担心在家摔倒或受伤却没有人发现。在安保领域，人类能用这项技术透视墙后是否有危险人物。而且其无线信号识别身份的技术，将在需要识别特定人身份的搜救行动中非常有帮助。

  然而，还是那个问题。这项技术一旦被滥用，人们是否会24小时处于被监控中呢？

  这次测试里，为保护使用者的隐私，研究团队收集的所有匿名数据都得到了被测者的同意，并进行加密。而在今后的实际应用中，研究者表示，他们计划建立“同意机制”，使用者能够最终靠特定的动作开启监控。

  除此之外，鉴于WiFi对个人隐私信息安全和隐私问题的影响，人们也开始研发反制措施，现在已经有研究者们开发了出一种能够阻挡Wi-Fi信号的墙漆。所以索菲亚认为，只要刀能入鞘，那么就不太需要担心AI会伤害人们。返回搜狐，查看更加多