【資料圖】
是否有可能僅根據大腦信號，就完全重建某人所看到的內容？瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院研究人員朝著這個方向邁出了重要的一步，他們引入了一種新算法構建的人工神經網絡模型，能以令人印象深刻的準確度捕捉大腦動態(tài)。該研究發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。
這種新穎的機器學習算法——CEBRA植根于數(shù)學，可學習神經代碼中的隱藏結構。研究人員利用新算法進行了演示。一只老鼠正在觀看1960年代的黑白電影片段，其中一名男子跑向一輛打開后備箱的汽車；在另一個屏幕上，人們可看到由CEBRA計算出的電影重建畫面，新構建的電影幾乎與原版完全吻合，但有一些輕微的怪異扭曲。
CEBRA從原始神經數(shù)據中學到的信息可在解碼訓練后進行測試。團隊已證明他們可從模型中解碼老鼠在看電影時所看到的東西。但CEBRA不僅限于視覺皮層神經元，甚至大腦數(shù)據，它還可用來預測靈長類動物手臂的運動，并重建老鼠在競技場上自由奔跑時的位置。
用于視頻解碼的數(shù)據由艾倫腦研所提供，大腦信號是通過插入小鼠大腦視覺皮層區(qū)域的電極探針，直接測量大腦活動而獲得，這些探針被設計成使激活的神經元發(fā)出綠光。在訓練期間，CEBRA學習將大腦活動映射到特定幀。在以視覺皮層中不到1%的神經元進行測試時，CEBRA表現(xiàn)良好。
CEBRA基于對比學習技術，這是一種學習如何將高維數(shù)據排列或嵌入到低維空間的技術。與其他算法相比，CEBRA在重建合成數(shù)據方面表現(xiàn)出色，這對于比較算法至關重要。它的優(yōu)勢還在于它能夠跨模式組合數(shù)據，例如電影功能和大腦數(shù)據，并且它有助于限制細微差別，例如由數(shù)據收集方式帶來的數(shù)據變化。
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