ИИ научился восстанавливать увиденные человеком изображения по данным МРТ

ИИ научился восстанавливать увиденные человеком изображения по данным МРТ

ИИ научился восстанавливать увиденные человеком изображения по данным МРТ

Учёные из израильского Института Вейцмана разработали Brain-IT — ИИ, который реконструирует изображения по данным функциональной МРТ. Человек смотрит на картинку, сканер фиксирует активность мозга, а алгоритм пытается восстановить увиденное.

Как рассказывают представители Института Вейцмана, система восстанавливает не только содержание сцены, но и её детали: цвета, расположение объектов и композицию.

Для адаптации к новому человеку, по словам разработчиков, достаточно примерно часа данных сканирования.

Главный трюк — связка двух моделей. Декодер превращает активность мозга в изображение, а энкодер делает обратное: предсказывает активность по картинке.

Их обучают вместе, используя в том числе изображения, которые никому не показывали внутри томографа. Это помогает обойти дефицит реальных снимков мозга.


Дальше команда хочет перейти к звукам и видео. Со снами сложнее: картинки в них меняются быстро, а фМРТ фиксирует данные примерно раз в две секунды. До записи ночных приключений на флешку ещё далеко.

Исследователи надеются, что такие технологии помогут изучать мозг и в перспективе дадут способ общения людям с синдромом «запертого человека». Но вместе с возможностями возникает вопрос конфиденциальности: кто сможет получать доступ к подобным данным и с чьего согласия?

Пока показана реконструкция увиденного в условиях эксперимента. До незаметного чтения чужих мыслей эта работа не добралась, хотя повод обсуждать защиту ментальной информации уже появился.

Подпишитесь на новости

Поток ИИ-слопа вынудил arXiv ввести лимит на новые статьи

Научный конвейер притормозили: с 1 октября arXiv разрешает каждому пользователю отправлять только две новые статьи за календарный месяц. Лимит общий для всех категорий, а отклонённая работа тоже расходует попытку. Написать текст за пару минут теперь недостаточно, придётся выбирать, что отправлять.

В блоге arXiv команда объясняет решение перегрузкой. В сентябре 2026 года репозиторий получил около 40 тысяч статей — вдвое больше, чем двумя годами ранее. Число обращений к сотрудникам и модераторам за месяц приблизилось к 9 тысячам.

Одной из причин называют генеративный ИИ. Он помогает раздувать небольшой результат до полноценной статьи или нарезать одно исследование на несколько публикаций (ту самую тактику салями). Новых выводов немного, зато повторяющегося текста хоть отбавляй.


Использование нейросетей не запрещено: о существенном применении нужно сообщать модераторам, а ответственность остаётся на авторах. Лимит касается всех отправителей, независимо от того, кто набирал текст.


Мера временная, она должна дать модераторам-добровольцам передышку, пока площадка обновляет правила и инструменты. При этом arXiv не проводит полноценное научное рецензирование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru