先了解这件事
研究人员开发出一种可从脑扫描重建所见图像的AI工具。据财联社报道,以色列魏茨曼科学研究所Michal Irani团队开发出AI模型Brain-IT,可通过分析fMRI数据重建受试者观看图像时的视觉画面。团队训练了一个反向翻译模型,根据图片预测大脑活动以扩充训练数据,使模型读取一个新受试者只需一小时,而其他模型需要数十小时脑部扫描数据。目前该研究仅针对静态图像,团队计划拓展至听觉信息解码和视频,并探讨未来读取梦境的可能,同时相关技术的滥用风险也引发关注。
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魏茨曼科学研究所推出 Brain-IT 模型，凭脑扫描还原人眼所见画面事件进展
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- 来源：财联社
报道与讨论时间线
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10月10日
财联社
魏茨曼科学研究所推出 Brain-IT 模型，凭脑扫描还原人眼所见画面
以色列魏茨曼科学研究所 Michal Irani 团队开发出 AI 模型 Brain-IT，可通过分析 fMRI 数据重建受试者观看图像时的视觉画面。团队训练了一个反向翻译模型，根据图片预测大脑活动以扩充训练数据，使模型读取一个新受试者只需一小时，而其他模型需要数十小时脑部扫描数据。目前该研究仅针对静态图像，团队计划拓展至听觉信息解码和视频，并探讨未来读取梦境的可能，同时相关技术的滥用风险也引发关注。
10月2日
MIT News · Artificial Intelligence
MIT CSAIL 与 Google 等推出 InstructMesh：让用户修复 AI 生成的 3D 模型再打印
MIT CSAIL、Google 与东北大学研究人员推出 InstructMesh，把微软 TRELLIS 的 3D 生成能力与 GPT-4 的推理能力结合，用户可用自然语言和滑块修改 AI 生成的 3D 设计后再 3D 打印。团队用 TRELLIS 重建 Thingiverse 模型时发现近 80% 存在结构缺陷，新手在 InstructMesh 中识别并修复这些问题的成功率约为 90%。该工具已用于制作龙形马克杯、蝴蝶眼镜、牛仔布外观护膝和可滑动的“bristle bot”机器人。
10月1日
MIT Tech Review
魏茨曼研究所的 AI 脑解码工具可从 fMRI 扫描重建所见图像
以色列魏茨曼科学研究所的 Michal Irani 团队开发出一套脑解码工具，能从高分辨率 fMRI 扫描中重建人眼所见的图像，也能反向根据图像预测脑活动。该工具由结构预测与内容预测两条分支驱动扩散模型生成图像，并用一个编码器合成脑活动数据来扩充训练集，约 70% 训练数据来自未与 fMRI 配对过的图像。研究者称其在新受试者上只需约 1 小时 fMRI 数据即可校准，而以往工具通常需要约 40 小时；成果已在上月纽约举行的 Cognitive Computational Neuroscience 会议上展示。Irani 计划将方法扩展到视频与音频，并用于重建想象内容和梦境；多位神经科学家则提醒，类似思路若结合 EEG 可能被用于在未经同意的情况下提取人的内心图像。