生物技术与健康
一款AI“读心”工具可以从脑部扫描中重建你正在看的东西
科学家希望它能够被用来重建一个人的内心想法、心理图像，甚至梦境。
存档页面 2026年10月1日 图片由研究人员提供
内容摘要
一款新的AI工具仅通过分析你的脑部扫描就能猜出你正在看什么——并以惊人的精确度重建该图像。它也可以反向工作，根据一个人正在看的东西来预测其大脑活动。例如，在上方图片中，每一对图像的左侧是用户实际看到的画面——右侧对应的是模型从脑部扫描中重建出的图像。
Michal Irani与她在以色列雷霍沃特魏茨曼科学研究所的同事共同开发了这款工具。她希望她的“读心”工具最终能揭示更多关于大脑运作方式的信息，或许还能用于帮助闭锁综合征患者进行交流，或让科学家重建梦境内容。
Judy Illes是加拿大不列颠哥伦比亚大学的神经伦理学家和神经学教授，她并未参与这项研究，但她将这项工作描述为“非凡的”。她说：“[使用这种方法]来帮助有神经系统疾病的人……在治疗上是非常令人兴奋的。”但其他科学家警告说，类似的方法可能被用来揭示人们的内心想法和心理意象，而且可能是在未经本人同意的情况下。
“这些结果看起来非常令人印象深刻，”加州大学圣巴巴拉分校的神经科学家Tommy Sprague说。“但如果有一种方法可以暗中提取关于你正在想什么的信息，那么……150年的科幻小说随时可能成真，而这在很多方面都令人担忧。”
窥探大脑
神经科学家多年来一直在研究利用功能性磁共振成像（fMRI）来重建人们所看到的东西以及他们脑海中正在发生的事情。最初的尝试产生的图像模糊且难以理解。多年来，技术的进步——无论是fMRI扫描本身还是用于解读结果的工具——都带来了改进。
Irani和她的同事首先分析了公开可用的脑部扫描数据。其他研究人员此前已经收集了志愿者的扫描数据，这些志愿者躺在fMRI扫描仪中时被展示了数百张图像。
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fMRI使用一个巨大的磁体来追踪含氧血液在大脑中的流动。在扫描中“亮起”的脑区被认为是当下特别活跃的区域。结果并不是特别精确——在典型的fMRI扫描仪中，每个被标记的活跃“体素”覆盖约三立方毫米，包含大约16,000个神经元。但Irani和她的同事使用了更新的数据集，这些数据是用更高分辨率的扫描仪收集的——她说，每个体素覆盖约一立方毫米的神经元。
这些数据集展示了志愿者在观看各种图像时的大脑活动情况。其他团队也做过类似的工作，还有几种其他工具被用于从脑部扫描数据中重建图像。但Irani说，它们还不够好。假设一个人看到了一根香蕉。这些模型可以生成一张香蕉的图像，但它看起来会不一样，她说。“它不会有相同的结构、相同的位置。”
更好的解码器
研究人员希望更精确地重建所看到的图像。第一步是在已有数据上训练一个AI模型，这些数据来自八个人，每人在高分辨率fMRI扫描仪中都被展示了约9,000张图像。
关键在于，他们的“大脑解码器”有两个分支——一个用于预测图像的结构（例如颜色在哪里），另一个用于预测其内容（例如盘子里的几根香蕉）。这些预测使得扩散模型——一种以通过逐步清理噪声像素来生成视频和图像而闻名的AI——能够生成更准确的人所看到内容的表征。
但为了改进模型，他们需要更多数据——远远超过实际可用的数据。为了解决这个问题，Irani和她的同事训练了另一个模型——一个可以从图像预测大脑活动的编码器。然后，团队将编码器和解码器一起使用来改进这两个工具。
它的工作原理是这样的：从一张新图像开始，比如一只豹子。然后使用编码器来预测当一个人看到那张图片时其fMRI脑部扫描会是什么样子。接着用解码器来重建图像。Irani说，起初，重建结果可能看起来不太像豹子。但以这种方式反复训练模型最终会带来显著的改进。
这种方法还允许团队用任意数量的图像来训练他们的模型，甚至是从未在fMRI扫描仪中向任何人展示过的图像。Irani说，大约70%的训练数据来自最初并未与fMRI扫描配对的图像。
通过结合多项研究的数据，他们还能够识别出似乎在所有个体中具有共享功能的大脑区域。例如，一个区域似乎对食物的图像有反应，而另一个区域对运动的图像有反应。
Irani是一名计算机科学家，她说她目前正在与神经科学家合作，“看看我们是否真的能利用我们开发的这些工具来真正发现关于大脑的新东西。”
由此产生的“通用大脑编码器”可以在对新个人的扫描进行最少校准的情况下工作。在其他尝试中，一个工具通常需要大约40小时的fMRI数据才能用于预测某个人正在看什么。Irani说，她的解码器只需要一小时的数据。
这一发现于上月在纽约举行的认知计算神经科学会议上进行了展示。