今天，我們要討論一篇突破性的論文，探討研究人員如何利用 Stable Diffusion（一種生成式 AI）根據人腦活動重建圖像。這項研究不僅對神經科學具有重大意義，也為廣泛的應用打開了大門，從解讀夢境到理解動物的感知，無所不包。
Stable Diffusion 與解碼腦部活動
Stable Diffusion 是一種開源生成式 AI，能夠根據文字提示創建令人驚豔的圖像。在這篇論文中，研究人員使用數千個腦部掃描圖來訓練 Stable Diffusion，讓人類參與者接觸各種圖像，同時使用一種稱為 Memorize Cam 的設備記錄他們的腦部活動。透過訓練模型，了解腦部活動模式和相應圖像之間的關係，AI 就能夠根據參與者的腦部活動重建圖像。
雖然並非總是完美，但該演算法經常產生原始圖像的精確重建，位置和比例通常完全匹配。唯一值得注意的差異通常是某些元素的顏色。這種方法的成功歸功於神經科學和潛在擴散模型領域的最新研究結合。
潛在應用與未來挑戰
這項技術有許多潛在應用，包括：
- 解讀夢境、想法和記憶
- 根據動物的腦部活動，了解牠們如何感知世界
- 創建可以像人類一樣理解世界的人工系統
提高演算法準確性的主要挑戰之一，是在更大的腦部掃描資料集上訓練 Stable Diffusion。隨著技術的進步，它可能會導致人機介面發生重大變革。
腦機介面：下一個硬體介面
一些新創公司已經在開發可以讀取思想並將其轉換為簡訊的設備，甚至可以用意念控制虛擬環境。Next Mind 和 Microsoft 等公司正在積極開發非侵入性腦機介面 (BCI)，他們認為用意念控制設備將是下一個主要的硬體介面。
人機互動的這種轉變將對我們溝通、工作和創作藝術的方式產生重大影響。非侵入性 BCI 提供了比侵入性 BCI 更安全、更實際的替代方案，後者需要在大腦中鑽孔才能更精確地讀取思想。
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研究論文：
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.18.517004v3.full.pdf
結論
隨著神經科學和 AI 的不斷發展，讀取我們思想的能力似乎不再遙不可及。隨著非侵入性 BCI 的出現，我們正處於人機介面革命的風口浪尖，這將改變我們與設備以及周圍世界互動的方式。