現在，AI已經可以即時解讀大腦訊號了！
這不是聳人聽聞，而是Meta的新研究，能夠憑腦訊號猜出你在0.5秒內看的圖，並用AI即時還原出來。
在此之前，AI雖然已經能從大腦訊號中比較準確地還原影像，但還有個bug－不夠快。
為此，Meta研發了一個新解碼模型，讓AI光是影像檢索的速度就提升了7倍，幾乎「瞬間」能讀出人在看什麼，並猜出個大概。
像是個站立的男人，AI幾次還原後，竟然真的解讀出了一個「站立的人」出來：
LeCun轉發表示，從MEG腦訊號重建視覺等輸入的研究，確實很棒。
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那麼，Meta究竟是怎麼讓AI「快速讀腦」的呢？
目前，AI讀取大腦訊號並還原影像的方法，主要有兩種。
其中一種是fMRI（功能性磁振造影），可以產生流向大腦特定部位的血流影像；另一種是MEG（腦磁圖），可以測量腦內神經電流發出的極其微弱的生物磁場訊號。
然而，fMRI神經成像的速度往往非常慢，平均2秒才出一張圖（≈0.5 Hz），相較之下MEG甚至能在每秒內記錄上千次大腦活動影像（ ≈5000 Hz）。
所以比起fMRI，為什麼不用MEG數據來試試還原出「人類看到的圖像」呢？
基於這個思路，作者們設計了一個MEG解碼模型，由三個部分組成。
第一部分預訓練模型，負責從圖像中獲得embeddings；
第二部分是一個端到端訓練模型，負責將MEG資料與圖像embeddings對齊；
第三部分是一個預訓練影像產生器，負責還原出最終的影像。
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訓練上，研究人員用了一個名叫THINGS-MEG的資料集，包含了4個年輕人（2男2女，平均23.25歲）觀看影像時所記錄的MEG資料。
這些年輕人總共觀看了22448張圖像（1854種類型），每張圖像顯示時間為0.5秒，間隔時間為0.8~1.2秒，其中有200張圖片被反覆觀看。
除此之外，還有3659張圖像沒有展示給參與者，但也被用於圖像檢索中。
所以，這樣訓練出來的AI，效果究竟如何？
整體來看，這項研究設計的MEG解碼模型，比線性解碼器的影像檢索速度提升了7倍。
其中，比較CLIP等模型，又以Meta研發的視覺Transformer架構DINOv2在擷取影像特徵方面表現較好，更能將MEG資料和影像embeddings對齊。
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作者將整體產生的圖像分成了三大類，匹配度最高的、中等的和匹配度最差的：
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不過，從生成範例來看，這個AI還原出來的圖片效果，確實不算太好。
即使是還原度最高的圖像，仍然受到了一些網友的質疑：為什麼熊貓看起來完全不像熊貓？
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作者表示：至少像黑白熊。 （熊貓震怒！）
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當然，研究人員也承認，MEG數據復原出來的圖像效果，確實目前還不太行，主要優勢還是在速度上。
例如先前來自明尼蘇達大學等機構的一項名為7T fMRI的研究，就能以較高的復原度從fMRI資料中還原出人眼看到的影像。
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無論是人類的衝浪動作、飛機的形狀、斑馬的顏色、火車的背景，基於fMRI資料訓練的AI都能更好地將圖像還原出來：
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對此，作者們也給了解釋，認為這是因為AI基於MEG還原出來的視覺特徵偏高級。
但相較之下，7T fMRI可以擷取並還原出影像中較低階的視覺特徵，這樣產生的影像整體還原度更高。
你覺得這類研究可以用在哪些地方？
論文網址：
//m.sbmmt.com/link/f40723ed94042ea9ea36bfb5ad4157b2
以上是AI即時解讀大腦訊號，7倍速還原影像關鍵視覺特徵，LeCun轉發的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
