倫敦大學學院 (UCL) 的研究人員在神經解碼方面取得了令人矚目的進展。該團隊僅根據小鼠的腦部活動重建了長達 10 秒的視頻片段。儘管以往的研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 進行人體研究，但此次研究透過單細胞錄音來實現更高的精度。UCL Sainsbury Wellcome Centre 的首席作者 Dr. Joel Bauer 在 3 月 10 日的新聞稿中指出：「我們希望能有更好的方法來研究大腦如何解讀我們所見的事物。」他補充道：「目前理解特定神經元群組所代表的內容的方法，並不太適用於那些尚未被特別測試的情況。因此，我們希望開發一種能捕捉大腦所表現的內容並與現實進行比較的方法。」
近年來，研究人員試圖通過使用 fMRI 機器來逆向工程腦信號，將這些信號轉換回數字像素，以觀察受試者觀看圖像或影片的過程。這一全球性的研究努力旨在精確映射我們的神經通路如何將眼睛接收到的原始數據轉化為我們識別為視覺的連貫心理表徵。這種新方法的不同之處在於，它在小鼠觀看視頻時使用了視覺皮層的單細胞錄音。該過程依賴於一種動態神經編碼模型，該模型映射了各個神經元對特定電影幀的反應。
有趣的是，該模型還考慮了小鼠的物理行為，如身體運動和瞳孔擴張，以確保重建結果考慮到動物的內部狀態和行為如何影響其感知。為了進行清晰的重建，研究團隊追蹤了局部鈣水平的上升，以觀察哪些細胞在活動。小鼠的實際神經放電與預測的腦部活動進行了比較，以觀察一個看著空白屏幕的腦部活動。團隊從一個空白的數字畫布開始，利用算法根據神經偏差不斷更新像素，最終精煉出與小鼠實際視覺體驗相符的輸出。
在訓練模型後，團隊使用小鼠觀看全新影片時錄下的神經信號生成了 10 秒的視頻。Dr. Bauer 指出，這些重建的質量隨著數據量的增加而提高。它們追蹤了越多的單個神經元，最終視頻的準確性便越高。此外，重建的準確性還通過像素相關性進行了驗證，這是一種統計方法，逐幀比較原始影片與 AI 生成版本的相似度。
或許最驚人的是，視頻的清晰度並不是最令人震驚的發現，而是其中的錯誤。首席作者指出，我們的大腦——以及小鼠的大腦——並不會像完美的攝像頭那樣運作。Dr. Bauer 說：「我們的腦海中並沒有對世界的完美表現。視覺處理過程會扭曲和變形我們的表徵，從而改變信息。」他解釋道，這種現實與大腦表徵之間的偏差不一定是錯誤，而是一種特徵。看來，大腦不僅僅是在記錄世界；它還在詮釋世界，增強某些線索，同時忽略其他線索，以幫助動物生存。
目前，研究團隊正專注於提高分辨率。他們希望獲得更廣的視野和更清晰的圖像，並期望能夠看到大腦所希望的世界——包括所有的扭曲和顛簸。這項技術最終可能幫助人類理解不同物種如何獨特地感知世界，也能揭示視覺障礙或神經疾病的情況，這些情況下大腦的編輯過程出現了問題。相關研究成果已發表在期刊《eLife》中。
