魏茨曼研究所发布 Brain-IT 模型：1 小时脑数据即可重建所见图像
魏茨曼研究所团队开发的 Brain-IT 模型可从 fMRI 脑扫描中重建受试者所见的图像，所需数据仅为既有方法的四十分之一。
以色列魏茨曼科学研究所（Weizmann Institute of Science）的研究人员公布了一款名为 Brain-IT 的人工智能模型，该模型能够根据 fMRI 脑扫描重建一个人正在观看的图像，同时也能预测某张特定图像对应的脑扫描结果。相关代码已发布在 GitHub 上，论文则于今年早些时候在一场学术会议上宣读。
研究团队称，Brain-IT 只需来自新受试者的 1 小时 fMRI 数据，就能达到其他方法需要 40 小时记录才能取得的效果。模型训练使用了 Natural Scenes Dataset 中的数千份脑扫描数据，这些数据来自 8 名志愿者。
研究人员还在大脑中识别出 128 个会对特定视觉内容产生反应的功能区域。据 MIT Technology Review 报道，团队成员 Michal Irani 在采访中表示，“读心”只是一个“好听又时髦的名字”，该技术并不能捕捉思想、记忆或语言。
Irani 表示，团队接下来希望验证类似结果能否在听觉信息上实现，并在未来尝试应用于梦境。研究人员同时在探讨，结构更简单的 EEG 设备是否也能取得相近的效果。
快速问答
Brain-IT 需要多少脑扫描数据？
来自新受试者的 1 小时 fMRI 数据，即可达到其他方法需要 40 小时记录才能取得的效果。
Brain-IT 的训练数据来自哪里？
来自 Natural Scenes Dataset 的数千份脑扫描数据，这些数据由 8 名志愿者提供。
Brain-IT 真的能读到人的想法吗？
研究团队成员 Michal Irani 表示，该技术并不能捕捉思想、记忆或语言。