AI大脑解码技术可还原人眼所见图像

以色列科学家开发出一款AI模型，能够以惊人的准确度重建甚至预测人们正在看到的内容，被称为”读心”技术。

这项研究目前仍主要停留在实验室阶段，不过研究人员希望未来的技术进展甚至可以扩展到解读人类的梦境。更为现实的是，这项技术在医疗领域也有潜在应用价值，比如帮助因受伤或残疾而无法正常交流的人进行沟通。

这个名为Brain-IT的AI模型，由以色列魏茨曼科学研究所的米哈尔·伊拉尼教授及其团队共同开发。他们已经将研究成果记录在GitHub上，并在今年早些时候的一场科学会议上发表了相关论文。

Brain-IT充分利用了AI最擅长的能力——模式识别。该模型接收功能性磁共振成像（fMRI）脑部扫描数据，这类扫描通过追踪大脑中血流和氧含量的变化来测量大脑活动，然后利用这些数据重建被测者在扫描时脑中所想的图像。

该模型同样可以反向运作，预测当给被测者展示特定图像时，脑部扫描结果会呈现何种形态。

伊拉尼表示，其他AI模型也能将脑部活动转化为图像，并保留图像的大致风格。

“但是，它们在构图、色彩等基本特征上往往会出现错误，”伊拉尼在一份声明中说道。”我们开发的这款新模型在重建图像内容及其细节方面，表现均优于以往模型。”

Brain-IT的速度也明显更快。研究人员表示，该模型只需要新测试对象1小时的fMRI数据，就能达到其他方法利用40小时录制数据训练后所取得的效果。

Brain-IT AI模型的工作原理

魏茨曼研究所的研究人员利用公开的”自然场景数据集”中数千份脑部扫描数据对AI模型进行了训练，这些数据来自8名志愿者，他们在扫描过程中被要求观看特定图像。这使得AI能够识别出大脑活动中的模式规律。

研究人员注意到，当人们思考特定事物时，大脑的不同区域会在扫描图像中呈现活跃状态，并由此确认了128个”功能区域”。例如，伊拉尼说，当某人观看食物时，某些区域会在扫描中变得活跃，而观看体育运动时则是另外一些区域活跃。这些规律帮助AI判断出被扫描者当时正在看什么。

其中一些区域此前就已被神经科学家所知晓。研究表明，狗在见到主人时大脑会像圣诞树一样被”点亮”，而且狗能够区分人类不同的面部表情。研究还发现，人类在回忆某个图像时所使用的神经元，与实际观看该图像时使用的神经元是相同的。

尽管Brain-IT的表现令人印象深刻，但它同样存在相当大的局限性。目前它只能根据fMRI脑部扫描生成图像，这一过程既耗时，又需要被测者自愿进入核磁共振成像设备中接受扫描。

据《麻省理工科技评论》报道，伊拉尼和其他科学家目前正在研究，是否可以用更简单的脑电图（EEG）设备更便捷地获得类似的效果。

那么，这真的是”读心术”吗？其实并非如此——这项技术并不能捕捉思想、记忆或语言信息。魏茨曼研究所的研究人员所构建的，本质上是一种更高效、更可靠的方法，能够根据观看者的大脑活动重建其所见的场景。

在接受《麻省理工科技评论》采访时，伊拉尼承认”读心”这个说法”是个可爱、新潮的名字”。

伊拉尼和她的团队目前正着手研究，是否能够在听觉信息方面取得类似的成果。

而在此之上，还存在一个更为神秘的领域：梦境。伊拉尼在声明中表示，这将需要克服解码视频信息所面临的种种难题。

“在fMRI扫描大约两分钟的时间里，每秒钟会变化数十张图像，”她说。”如果我们能够克服所有这些障碍，未来或许真的能够实现解读梦境。”

Q&A

Q1：Brain-IT是什么？它能做什么？

A：Brain-IT是以色列魏茨曼科学研究所研发的AI模型，它能通过分析功能性磁共振成像（fMRI）脑部扫描数据，重建出被测者当时正在看的图像，也能反向预测观看特定图像时脑部扫描会呈现的样子。

Q2：Brain-IT真的能实现读心术吗？

A：严格来说并不是真正的读心术，这项技术并不能捕捉思想、记忆或语言信息，本质上是根据观看者大脑活动重建其所见场景的一种高效方法，研究者自己也承认”读心”只是个新潮的叫法。

Q3：Brain-IT技术未来能用在哪些方面？

A：这项技术未来有望用于医疗领域，比如帮助因受伤或残疾而无法正常交流的人进行沟通。研究团队也正在探索能否用更简单的脑电图设备达到类似效果，并尝试将技术扩展到听觉信息甚至梦境解读领域。