你有没有想过向你的朋友描述你昨晚在电视上看到的东西？很快，你就可以将你的心理图像投射到大屏幕上。科学家们一直在用老鼠作实验，早前，《自然》子刊研究展示了一种可以将大脑活动转换为持续语言输出的脑机介面，其通过分析功能磁共振成像资料就能将参与者大脑中的故事甚至图像用语言描述出来。

 来自瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究团队构建了一种全新的人工神经网络模型，能够準确捕捉大脑活动的动态变化。这种新颖的机器学习演算法——CEBRA，基于数学原理，可学习神经代码中的隐藏结构。研究人员利用新演算法进行了演示。一只老鼠正在观看一九六○年代的黑白电影片段，其中一名男子跑向一辆打开后备箱的汽车；在另一个萤幕上，人们可看到由CEBRA计算出的电影重建画面，新构建的电影几乎与原版完全吻合，但有一些轻微的怪异扭曲。

 需要说明的是，这套AI工具并不是直接“从无到有”地重现小鼠脑中的画面，而是将小鼠看见的电影片段与实现训练的电影帧对应起来。具体来说，研究团队让五十只小鼠观看一段长三十秒的黑白电影剪辑片段，这些小鼠看了九次，每一次研究团队都会借助插入小鼠大脑视觉皮层区域的电极探针或是光学探针（即通过基因改造，使得被启动的神经元发出绿色光），收集小鼠的神经元活动信号。随后，研究团队训练CEBRA将神经信号与六百帧的电影片段联繫起来，建立起两者的映射。在学习了小鼠视觉系统神经编码中的隐藏结构后，CEBRA可以在初始的训练阶段之后，直接从大脑信号中预测看不见的电影帧。

 于是，在这些小鼠第十次观看电影剪辑片段时，CEBRA根据大脑活动信号来预测小鼠看见的画面。实验中，CEBRA成功预测出小鼠正在看的是一位男子跑向一辆汽车、打开后备箱，然后溜走的画面。儘管有少量失真的地方，但重建的电影片段几乎和原始片段一致。在百分之九十五的情况下，CEBRA预测的帧的位置，都与小鼠实际看见的差距在一秒之内。

 研究团队指出，CEBRA在视觉皮层中不到百分之一的神经元中有着优异的表现，在小鼠大脑中，这个脑区由大约五十万个神经元组成。

 领导这项研究的麦肯齐马西斯教授说，进一步的实验表明，CEBRA不仅局限于视觉皮层神经元。这款AI工具还可以预测灵长类动物手臂的运动，以及重建大鼠在竞技场上自由跑动的位置。“这项工作朝着神经技术中实现高性能脑机介面所需的演算法迈出了重要一步。”