(图源：MIT CSAIL)
谁会不喜欢X光片呢?利用X光透视，可以在纸牌游戏中作弊，也可以猜出东西放在哪个杯子下面，这都很容易。
当然，X光透视也有一个缺点，那就是被观测的目标会受到辐射。
因此，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员——他们试验很多科幻小说中的场景——如今能采取一种不同的方法来看穿墙壁:无线电波。
通过发射比标准Wi-Fi轻微1000倍的超低功率无线电信号，它们不仅能探测到墙后的人，还能精确地追踪他们的行动。
该系统的工作原理与飞机雷达不一样。这里的信号并没有反弹到地面上，而是穿过墙壁，反射出一个人(人类的身体充满了水，无线电信号很难穿透)，然后穿过墙壁，进入探测器。
这是一个很难实现的简单概念——因为一旦这个信号传回给研究人员，它就会非常、非常嘈杂。
麻省理工学院CSAIL计算机科学家迪娜·卡塔比(Dina Katabi)说:“你不仅能从人体接收到反射信号，还能从所有物体接收到反射信号。”
“墙的反射信号要比穿过墙壁、反射人体、再穿过墙壁的信号的噪音大得多。”
是的,这些信号很混乱。这就是要利用神经网络的原因。
经典机器学习技术依赖于标记来训练人工智能。例如，“这是一只猫”，让它识别照片中的物体。
或者，在硅谷，他们常训练机器识别“热狗”或“不是热狗”。
无线电信号更神秘:你不能看着其中的一个说:“啊哈，这是手臂!”于是，研究人员设计出了一种巧妙的变通方法。
他们设置了一个摄像机，同时记录下他们用无线电信号探测的每一个人。
“从这个图像中你可以提取出身体的关键部位，”Katabi说，“我们在图像中使用标注来训练神经网络，而神经网络只处理无线电信号。”
经过视频训练的人工智能可以辨别那些杂乱的无线电信号，使它能够将那些标记的身体部位与穿过墙壁的微弱无线电反射信号联系起来。
“想象一下，你教一个孩子一些数学问题，他突然变得更聪明，他可以解决你无法解决的问题。”Katabi说。
你最终得到的是一个人形的视觉上的斑点，它对应于身体上的点，如膝盖和肩膀。
然后，研究人员将其转化为一个木棍形的图形，这能显示一个人在墙后移动的细节。
事实上，如此细致的细节，使得系统能够识别83%的个体，并确定他们的独特特征和运动风格。
“这不仅仅能识别出人们的所在，”Katabi说，“还能辨别出确切的动作。通过观察步态，你实际上能区别出一个人和另一个人不同的特征，就像可以用你的指纹区分你一样。”
当然，在错误的人手中这项技术可能会有入侵性，但在其他应用程序中也可能有利于隐私。
(公平地说，他们迄今收集的所有数据都是匿名的、加密的。)
想象一下，用这种技术来从容不迫地监测年迈父母的睡眠、饮食和活动安排，以及发病的迹象。
“想想另一个极端:你可以在别人家里安装摄像头，并试图获得类似的信息，”Katabi说。
不过，这个无线电系统是不会显示出人们的衣服的，只会显示出火柴棍状的图形。
透视墙壁对机器人来说很方便——他们可以在转角处透视，以避免撞到另一个方向来的人。
(或者，你可以用激光或甚至通过探测光线的细微变化来观察周围的角落。)
拥有这项前沿技术，甚至连超人也会嫉妒。
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