Penyelidik di Institut Sains Weizmann di Rehovot, Israel telah membina sistem kecerdasan buatan yang boleh membina semula perkara yang dilihat oleh seseorang hanya berdasarkan imbasan otak fMRI mereka — dan meramalkan aktiviti otak seseorang daripada imej ke arah lain — MIT Technology Review dilaporkan pada 1 Oktober 2026.

Alat itu, dibangunkan oleh saintis komputer Michal Irani dan rakan-rakannya, mencipta semula imej yang dilihat dengan ketepatan yang usaha penyahkodan otak sebelum ini tidak sepadan. Dalam perbandingan sebelah menyebelah, pembinaan semula model mengekalkan bukan sahaja subjek umum adegan tetapi struktur, kedudukan dan kandungannya — kelemahan berterusan sistem terdahulu, yang boleh menjana pisang yang munasabah tetapi jarang pisang yang sebenarnya dilihat oleh orang itu. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

Bagaimana penyahkod otak berfungsi

Sistem ini ialah "penyahkod otak" dua cabang. Satu cabang meramalkan struktur imej — tempat warna dan bentuk berada dalam bingkai — manakala cabang kedua meramalkan kandungannya, contohnya sekumpulan pisang di atas pinggan. Gabungan ramalan tersebut kemudiannya mengemudi model penyebaran, keluarga teknik AI generatif yang sama di belakang penjana imej dan video moden, untuk menghasilkan pembinaan semula terakhir.

Pasukan itu bermula daripada data imbasan otak yang tersedia secara terbuka: sukarelawan telah ditunjukkan beratus-ratus imej semasa berbaring dalam pengimbas fMRI, yang menjejaki aliran darah beroksigen melalui otak sebagai proksi untuk aktiviti saraf. Kumpulan Irani menggunakan set data baharu yang ditangkap pada pengimbas resolusi lebih tinggi, di mana setiap voxel aktiviti meliputi kira-kira satu milimeter padu tisu berbanding kira-kira tiga milimeter padu pengimbas standard.

Latihan mengenai data yang dipinjam

Halangan utama adalah kebuluran data. Imbasan fMRI beresolusi tinggi daripada seseorang yang melihat beribu-ribu imej adalah terhad, dan model memerlukan lebih banyak daripada yang sedia ada. Penyelesaian penyelidik adalah untuk melatih model kedua secara terbalik — pengekod yang meramalkan rupa imbasan otak jika seseorang ditunjukkan imej yang diberikan.

Dengan menjalankan pengekod dan penyahkod antara satu sama lain, pasukan boleh menjana pasangan latihan tanpa had dengan berkesan. Mulakan dengan foto harimau bintang, ramalkan aktiviti fMRI yang akan dihasilkannya, bina semula imej daripada aktiviti itu dan perhalusi kedua-dua model pada ketidakpadanan. Kira-kira 70 peratus daripada data latihan akhirnya datang daripada imej yang sebenarnya tidak pernah ditunjukkan kepada sukarelawan yang diimbas, menurut Irani.

Pendekatan ini menghasilkan apa yang dipanggil oleh pasukan pengekod otak sejagat, dan kecekapannya adalah hasil tajuk utama. Alat penyahkod sebelumnya biasanya memerlukan kira-kira 40 jam data fMRI untuk menentukur kepada orang baharu. Penyahkod Irani memerlukan kira-kira satu jam — perbezaan yang penting kerana masa pengimbas adalah mahal. "Tiada seorang pun daripada kami yang mampu membayar 40 jam pengimejan untuk subjek baru, " kata Tommy Sprague, seorang ahli sains saraf di Universiti California, Santa Barbara, yang tidak terlibat dalam penyelidikan itu, dengan menyatakan bahawa pengimejan boleh berjalan kira-kira $600 hingga $1,000 sejam. Penemuan itu dibentangkan pada persidangan Neurosains Komputasi Kognitif di New York pada bulan September.

Perkara yang betul — dan salah

Dalam ujian perbandingan, alat itu mengatasi prestasi sistem penyahkodan otak yang digambarkan sebelum ini "dengan margin yang ketara," kata Irani kepada MIT Technology Review. Ia tidak maksum. Melalui panggilan video, dia menunjuk pada imej kek yang dibina semula oleh sistem sebagai timbunan tiga sandwic, dan seekor anjing dalam tab mandi yang kembali sebagai kambing berwarna serupa dalam tab yang sama.

Dengan mengumpulkan data merentas berbilang kajian, pasukan itu juga mengenal pasti kawasan otak yang kelihatan berkongsi fungsi merentas individu - satu kawasan bertindak balas kepada imej makanan, satu lagi kepada sukan. Irani berkata dia kini bekerjasama dengan ahli sains saraf untuk menggunakan alat untuk memetakan cara otak mengatur makna dengan lebih sistematik.

Janji untuk ubat

Harapan yang paling segera adalah klinikal. Irani percaya pendekatan itu akhirnya dapat membantu orang yang mengalami sindrom terkunci - pesakit lumpuh sepenuhnya yang tidak boleh bercakap atau bergerak - berkomunikasi menggunakan aktiviti otak sahaja. Dia juga mahu memanjangkan teknik melangkaui imej statik kepada video dan audio, dengan matlamat jangka panjang untuk membina semula kandungan yang dibayangkan, termasuk mimpi dan kandungan deria imbasan PTSD.

Judy Illes, ahli neuroetika dan profesor neurologi di Universiti British Columbia yang tidak terlibat dalam kerja itu, menyifatkan penyelidikan itu sebagai "megah." "Idea [menggunakan pendekatan ini] untuk membantu orang yang mempunyai keadaan neurologi ... secara terapeutik adalah sangat menarik, " katanya kepada MIT Technology Review.

Masalah privasi

Ketepatan yang sama menimbulkan prospek yang telah lama digeruni oleh bidang: mengekstrak imejan mental seseorang tanpa persetujuan yang bermakna. "Hasilnya kelihatan sangat mengagumkan," kata Sprague. "Tetapi jika ada cara untuk mengekstrak maklumat secara rahsia tentang perkara yang anda fikirkan, maka ... 150 tahun sci-fi boleh menjadi kenyataan pada bila-bila masa, dan itu membimbangkan dalam banyak cara."

Kebimbangan itu tetap, buat masa ini, dibatasi oleh fizik. Sistem ini memerlukan seseorang untuk berbaring di dalam magnet fMRI berbilang tan selama berjam-jam, dan setiap penyahkod sebelumnya memerlukan penentukuran yang meluas bagi setiap orang. Tetapi keperluan penentukuran adalah tepat apa yang pasukan Irani hanya dipotong oleh faktor berpuluh-puluh, itulah sebabnya ahli etika memberi perhatian kepada alat yang juga merupakan penemuan penyelidikan.

Sasaran seterusnya kumpulan Weizmann — imej dan bunyi bergerak, kemudian kandungan yang dibayangkan dan diimpikan — akan menguji sama ada ketepatan teknik itu bertahan di luar keadaan makmal pengimbas yang dikawal dengan teliti. Jika ia berlaku, kedua-dua aplikasi perubatan dan perbahasan privasi akan meningkat bersama-sama.

Medan yang bergerak pantas

Penyahkodan otak telah berkembang daripada anggaran yang kabur, hampir tidak dapat dikenali kepada pembinaan semula yang berstruktur setia dalam masa kurang dari satu dekad, didorong oleh pengimbas yang lebih baik, set data kongsi yang lebih besar dan model generatif yang boleh mengisi butiran realistik daripada isyarat kasar. Sumbangan Weizmann — menggunakan gelung penyahkod pengekod dua hala untuk memecahkan kesesakan data — ialah jenis cerapan kejuruteraan yang cenderung merebak dengan cepat, kerana ia tidak bergantung pada perkakasan baharu. Jangkakan makmal lain untuk meniru skim latihan, dan jangkakan persoalan tentang siapa yang mengawal dan memberi persetujuan kepada data saraf untuk beralih dari margin dasar AI ke arah pusatnya.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →