MIT Technology Review：生物技术· Jessica Hamzelou·2026-10-01 18:32· 23 天前精选AI 评分62

Weizmann 研究所 Michal Irani 团队开发 AI 脑扫描图像重建工具，并引发神经隐私讨论

An AI “mind-reading” tool can reconstruct what you’re looking at from a brain scan

AI 导读

以色列 Weizmann 研究所的 Michal Irani 与同事开发了一款 AI 工具，能根据高分辨率 fMRI 脑扫描重建人看到的图像，也能反向从图像预测脑活动。

AI 要点

团队

以色列雷霍沃特魏茨曼科学研究所的 Michal Irani 与同事开发，Irani 为计算机科学家。

主要结果

该工具能从高分辨率 fMRI 扫描重建人看到的图像，也能由图像预测脑活动；对比测试中据 Irani 称显著优于此前工具。

解决什么问题

以往 fMRI 重建图像模糊、结构位置对不上；该工具旨在更精确地重建所见图像，并帮助研究大脑工作机制。

方法

用 8 名受试者各约 9,000 张图像的高分辨率 fMRI 数据训练；解码器分结构、内容两支，配合扩散模型与可预测脑活动的编码器互相训练。

局限

据 Irani 称仍有失败案例，如把蛋糕重建成三个三明治、把浴缸里的狗重建成同色山羊；从研究设计看，训练数据来自公开数据集，重建效果依赖高分辨率扫描。

AI 依据原文整理，未经人工核对。

AI 推荐理由

梳理了从高分辨率 fMRI 数据到图像重建的编码器与解码器双分支方法，并带出神经隐私与 EEG 迁移的伦理讨论。