AI读心术新突破：脑扫描竟能还原人眼所见画面

AI在解读大脑视觉信号方面取得新进展。以色列一支科研团队近日开发出一款人工智能模型，能够通过脑部扫描数据还原人眼所见的图像，未来还计划将这一技术延伸至视频甚至梦境内容的解码。与此同时，该技术可能被滥用的风险也引起了外界的关注。

据媒体当地时间周六报道，以色列魏茨曼科学研究所教授Michal Irani带领的团队近日研发出一款名为Brain-IT的AI模型。该模型通过分析功能性磁共振成像（fMRI）数据，可以重建受试者在观看图像时所看到的视觉内容。

根据官方新闻稿，该模型能够以极高的准确度还原受试者看到的画面。

训练此类AI模型需要大量“图片与脑扫描”配对数据，也就是记录人在观看每张图片时的大脑活动情况。

然而，这类数据的采集过程极为耗时耗力。研究中使用的公开“自然场景数据集”虽然是目前该领域规模最大的数据集，但也只涵盖了8名受试者的数据。每名受试者在扫描仪中参与了30至40次扫描，累计观看数千张图像，最终形成约7.3万组配对数据。

为解决数据不足的问题，团队训练了一个“反向翻译”模型：通过图片来预测人在观看该图片时的大脑活动，以此大幅扩充训练数据。

Irani表示，此前已有部分模型能够根据大脑活动实现较高水平的图像重建，但经常在构图和色彩方面出现基础性错误。

她指出：“我们开发的新模型在还原图像内容和细节方面都优于这些模型。”

“此外，其他模型需要数十小时的脑部扫描数据才能学会‘读取’一个新的受试者，而我们的模型只需要一小时。”

目前该研究针对的是静态图像。Irani的实验室正致力于将这类“读心”方法扩展至听觉信息的解码，并最终延伸至视频领域。

Irani在一份声明中表示：“尤其具有挑战性的是解码视频，比如做梦时的画面。视频画面每秒会变化数十次，而fMRI完成一次扫描就需要大约两秒。如果我们能克服所有这些障碍，未来或许能够读取梦境。”

媒体报道指出，科学家多年来一直在从事相关技术的研究。2017年，国际法学期刊《法律与生物科学杂志》发表了一篇论文，探讨了利用神经成像技术实现“基于大脑的读心术”的可能性。

该论文指出，这类技术可以应用于法庭，对被告、囚犯及候选陪审员进行测谎评估，从而完善司法体系。论文同时警告，这类技术也可能被用于不道德的强制性用途。

美国普林斯顿大学心理学与神经科学教授Kenneth Norman认为，近年来fMRI设备的信号数据质量有所提升，人类分析这些数据的方法也在进步，两者共同推动了此类技术的实现。

据报道，2022年Norman在与美国心理学会的一次对谈中表示，这类技术有望帮助抑郁症或焦虑症患者。

他解释说，治疗师可以借助神经反馈，让患者意识到自己的思维已经滑向负面循环，并引导他们尝试控制这些思维模式。

目前，部分神经科学家对Brain-IT模型的能力给予了高度评价，认为它有望用于神经系统疾病患者的治疗。但也有人担心，这项技术可能被滥用，被用来强行获取个人的思想信息。