科學家研發出一套極具突破性的「讀心」AI系統，僅憑分析大腦掃描數據，便能精準重建受試者當時所看見的圖像，即使AI此前從未看過相關相片亦能還原。新系統在還原畫面的內容細節上顯著提升，且適應新使用者所需的腦部掃描時間大幅縮減至約1小時，未來有望應用於解讀夢境。
科學家研發出一套極具突破性的「讀心」AI系統，僅憑分析大腦掃描數據，便能精準重建受試者當時所看見的圖像。資料圖
在實驗過程中，受試者被要求觀看多張涵蓋不同場景的照片，其中包括棒球比賽現場、小狗將頭部伸出車窗外，以及一整群人在雪地中徒步前行等豐富畫面。名為 Brain-IT 的人工智能系統透過精細分析受試者當時的大腦活動模式，隨後成功構建出對應的視覺影像，最終產出的結果與原始照片高度吻合。即便AI本身此前從未接觸過這些特定圖片，依然能夠準確地還原出內容細節。
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科學家研發出一套極具突破性的「讀心」AI系統，僅憑分析大腦掃描數據，便能精準重建受試者當時所看見的圖像。資料圖
受試者被要求觀看多張涵蓋不同場景的照片。網上圖
受試者被要求觀看多張涵蓋不同場景的照片。網上圖
新系統僅需大約1小時的數據收集便能順利完成。網上圖
新系統僅需大約1小時的數據收集便能順利完成。網上圖
現階段要解碼連續性的影片內容仍面臨巨大挑戰。網上圖
受試者被要求觀看多張涵蓋不同場景的照片。網上圖
來自魏茨曼科學研究所（Weizmann Institute of Science）的教授 Irani 指出，雖然現時市場上已存在能將大腦活動轉化為影像的人工智能模型，且大體上能夠保留畫面的語意概念，但這些傳統系統往往會在構圖比例及色彩呈現等基本視覺特徵上產生誤差。她強調：「我們研發的全新模型，不論在重現圖像的整體內容抑或是細微細節方面，均顯著優於現有的各式系統。」她補充指，其他舊有模型通常需要累積長達數十小時的腦部掃描數據，方可學懂辨識一個全新的個體，而新系統僅需大約1小時的數據收集便能順利完成。
受試者被要求觀看多張涵蓋不同場景的照片。網上圖
新系統僅需大約1小時的數據收集便能順利完成。網上圖
研究團隊現階段正積極嘗試將這項突破性技術延伸拓展至聲音訊息的解碼範疇，並探討利用腦電圖（EEG）所記錄的大腦訊號進行深入分析。腦電圖主要透過佩戴於頭皮表面的感測器來量度大腦的電訊號變化，研究人員相信，隨着人工智能模型持續自我演進，運用這類訊號來解讀複雜的大腦活動將會變得愈來愈切實可行。
新系統僅需大約1小時的數據收集便能順利完成。網上圖
然而，現階段要解碼連續性的影片內容仍面臨巨大挑戰，例如嘗試解析夢境期間的大腦活動即屬一例。Irani 教授解釋道：「影片每秒鐘都有數十幀畫面在迅速變化，但執行一次功能性磁力共振（fMRI）掃描過程就需要耗時大約兩秒。若果未來能夠順利克服這些技術障礙，讀取夢境內容將極可能成為現實。」
現階段要解碼連續性的影片內容仍面臨巨大挑戰。網上圖
