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AI工具能通过脑扫描重建视觉内容

以色列韦茨曼科学研究所的Michal Irani团队开发了一种人工智能工具,可以根据脑扫描数据准确重建人眼所见的图像,同时也能反向预测基于所观看内容产生的脑部活动1。该工具采用双分支脑解码器结合扩散模型的技术方案,利用高分辨率功能性磁共振成像(fMRI)扫描数据进行训练,每个体素覆盖约1立方毫米的神经元活动1。训练数据来自8个人各观看约9000张图像时采集的fMRI扫描记录,其中约70%的训练数据来自未与fMRI扫描直接配对的图像1。

相比以往需要40小时fMRI数据才能对新受试者进行预测,这一新工具仅需1小时的扫描数据就能实现类似功能,大幅提升了效率1。该研究在认知计算神经科学会议上展示,该会议在纽约举行1。fMRI扫描的成本约为每小时600至1000美元1。

这项技术突破在伦理层面引发了关注1。研究人员警告,此类技术可能被用于在未经同意的情况下提取个人思想1。研究团队成员Tommy Sprague表示:"如果有办法秘密提取你正在思考的信息,150年的科幻小说可能随时成真"1。研究团队也指出该技术的潜在医疗应用,包括帮助完全瘫痪的患者进行沟通、解读创伤后应激障碍患者的闪回记忆等1。未来研究可能扩展到脑电图(EEG)等更便利的技术,以实现非侵入式的脑活动解码1。


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