鼓狮财经10月10日报道，人工智能解码大脑视觉信号的能力再创新高。以色列魏茨曼科学研究所教授Michal Irani团队近期开发出一款名为“Brain-IT”的AI模型，能够通过分析功能性磁共振成像数据，还原受试者眼中的画面。该团队的目标是未来将这一技术拓展至视频乃至梦境解码，但同时也引发了关于技术滥用的担忧。
据官方新闻稿显示，该模型能以极高准确度还原视觉内容。通常训练此类AI需要大量“图片+脑扫描”的配对数据，即记录观看每张图片时的大脑活动。然而，采集这些数据极为耗时费力。目前该领域规模最大的公开数据集仅收录了8名受试者的数据，每人参与30至40次扫描，累计形成约7.3万组配对数据。
为破解数据不足的难题，团队训练了一个“反向翻译”模型：即根据图片预测人脑活动，从而大幅扩充训练集。Irani教授表示，相较于此前模型，Brain-IT在还原图像内容和细节方面均更优。她指出，其他模型往往需要数十小时的脑部扫描数据才能学会“读取”一个新的人，而新模型仅需一小时。研究目前使用的是静态图像，团队正致力于将“读心”方法拓展至听觉信息解码，并最终实现视频和梦境的重建。Irani强调，解码视频极具挑战性，因为视频每秒变化数十次，而fMRI扫描一次需约两秒。若能克服这些障碍，未来或许能够读取梦境。
科学家多年来一直致力于相关技术研究。2017年，国际法学期刊《法律与生物科学杂志》刊发论文，探讨了借助神经成像实现“读心术”的可能性，指出其可用于法庭测谎，但也警示了不道德强制使用的风险。美国普林斯顿大学Kenneth Norman教授认为，fMRI设备信号质量的提升以及人类分析方法的改进，共同推动了这项技术的实现。
2022年，Kenneth Norman曾表示，此类技术有望帮助抑郁症或焦虑症患者，通过神经反馈让患者意识到思维已滑向负面循环并尝试控制。目前，部分科学家对Brain-IT模型在神经系统疾病治疗中的潜力给予高度评价，但也有人担忧，这项技术可能被滥用，用于强行获取个人思想信息。