以色列科學家開發出一款名為 Brain-IT 的 AI 模型，能透過分析腦部掃描數據，高精準度地重建出人們所見的影像，其表現超越以往技術，未來可能應用於解碼聽覺資訊甚至夢境。
以色列科學家近期開發出一款名為 Brain-IT 的人工智慧模型，能夠根據人類的腦部活動，高精準度地重建並預測人們所見的視覺內容。這項技術的突破，讓 AI 解讀視覺訊息的能力邁向新里程碑。
根據《CNET》報導，這款 Brain-IT 模型利用功能性磁振造影（fMRI）掃描儀測量到的腦部活動模式，透過其模式辨識能力，進而重建受測者當下正在觀看的影像。與過往的模型相比，Brain-IT 在影像內容與細節的重建上表現更為卓越，能夠避免傳統模型在構圖與色彩等基本特徵上出現錯誤。魏茨曼科學研究所（Weizmann Institute of Science）的教授米哈爾·伊蘭尼（Michal Irani）表示，他們開發的新模型在重建影像內容及細節方面均超越了現有技術。
該研究團隊透過分析八名志願者的大量腦部掃描數據，在 Natural Scenes Dataset 上訓練 Brain-IT 模型。AI 辨識出大腦中 128 個「功能區域」，這些區域會在人們思考特定事物時活躍，進而幫助模型判斷受測者正在觀察的景象。此模型甚至能反向操作，預測特定影像會在大腦掃描中呈現何種模式。
這項技術目前仍需受測者置身於核磁共振儀器中才能收集 fMRI 腦部掃描數據，但研究人員正探索是否能透過更輕便的腦電圖（EEG）設備達到類似效果。儘管科學家將此技術戲稱為「讀心術」，但其主要功能是根據腦部活動重建視覺場景，而非捕捉思想、記憶或語言。該團隊的下一步目標是將此技術應用於聽覺資訊的解碼，並朝向解讀影片內容，甚至解析夢境發展。
研究成果已於今年稍早的科學會議上發表，顯示 Brain-IT 僅需一小時的新受測者 fMRI 數據，便能達到其他方法需要 40 小時訓練才能匹敵的成果，大幅提升了研究效率。