從腦部活動中生成影片
一個能夠閱讀我們思維中影象的科技可能即將到來。國立新加坡大學和香港中文大學的研究人員報告稱，他們已經開發出一種從腦部掃描中生成影片的過程。這項關於 Mind-Video 的研究已經在 arXiv 預印本服務上發表。使用名為功能性磁共振成像（fMRI）的過程，研究人員 Qing Jiaxin、Zijiao Chen 和 Juan Helen Zhou 聯絡了 透過影象檢測得到的資料與使用穩定擴散深度學習模型 (Stable Diffusion) 來生成光滑、高質量的影片影像。最近幾個月報告了透過 AI 輔助穩定擴散來獲得腦部活動產生的靜態影象，但 Qing 等人報告稱，檢索連續的視覺影像是一個特別大的挑戰。
fMRI 技術
fMRI 技術通常採用血氧水平依賴訊號（BOLD）來捕獲大腦活動的影像，這樣每隔幾秒鐘就可以捕獲到腦部活動的影像。這樣每秒只能得到幾個影象，這樣獲得的影片影像質量較低。標準的影片採集速率是每秒 30 個畫面。
生成影片的難點
Qing 等人花費了大量的精力去設計 Mind-Video 模型。這個模型是一個“兩個模組的管道”（"a two-module pipeline"），旨在填補影象和影片腦解碼之間的差距。它的 fMRI 解碼器逐步從收集到的腦部訊號中進行學習，透過影象資料庫進行訓練和微調。他們報告稱，經過高精度模型訓練的效果十分良好，影片的準確性（accuracy）率達到了 85%。Qing 表示他們的工作為未來的大型應用提供了希望，“從神經科學到腦-計算機介面”都可以使用這項技術。
潛在應用
AI 技術配合 MRI、EGM（肌電圖）研究影象、腦部活動和肌肉運動，正在用新的方式探索大腦的執行方式。大腦波動的 AI 研究或許將來有望用於捕捉夢境和想法。夢境研究員 Daniel Oldis 與德州大學奧斯汀分校認知神經科學實驗室的一位同事在研究夢境記錄的 MRI 技術，從肌肉運動的神經通路中來追蹤夢境中的影象、語言和運動。在我們晚上的夢中，有些靈感來自於這個時刻的旅程。披頭四名曲「Yesterday」（《昨日》）的旋律便是在麥卡特尼的夢中出現的。對於夢的解讀已經困擾了我們數百年。在早期文化中，夢被認為是上帝的訊息。在 20 世紀，弗洛伊德提出了隱藏在夢中的性和情感衝動的概念。當我們夢裡究竟看到了什麼，那是一個神祕的世界。
結論與建議
無疑，這項技術的出現引發了人們的好奇心和興奮預期。當然這項技術也引發了人們的擔憂和恐懼。比如，擔心自己的私密生活被外人知曉，擔心虛擬大腦不僅能讀取記憶和思想，還能修改記憶和思想。因此我們需要關注倫理和價值觀等方面因素。首先我們應該尊重個人和社會隱私，禁止任何非法的入侵和使用。第二，我們應該強化普及科學和科技的教育，提高大眾的科學素養和文化修養，讓大眾更好地理解科技的執行和應用。最後我們應該探索和創新科技的進步，同時也尊重人類的智慧和精神價值，不斷推進人類社會的文明進步。因為我們不僅需要新的科技，還需要新的修養和思考方式。
延伸閱讀
- DeepMind 重新利用遊戲 AI 來最佳化程式碼和基礎設施
- AI 生成的科學論文能以 99%的準確率識別
- 蘋果推出的新工具讓開發者更容易將 Windows 遊戲帶到 Mac 平臺
- Instabase 釋出「AI Hub」：一個用於理解內容的生成式人工智慧平臺
- Instabase 釋出 AI Hub — 一款生成式 AI 平臺，用於內容理解
- WordPress 新機器人工具：讓 AI 幫你撰寫部落格文章
- Google Cloud 擴充套件 AI 產品線，推出新工具、計畫和合作夥伴關係
- Google 雲和 Salesforce 攜手加固 AI 產品
- 蘋果新推出的 Proton-like 工具可在 Mac 上執行 Windows 遊戲
- 字型擴充套件 Google Cloud 合作，加固客製化 AI 方案
