Новая модель искусственного интеллекта может “считывать” активность вашего мозга и реконструировать то, что вы видите с поразительной скоростью и точностью.
Разработчики также исследуют обратную задачу: прогнозирование мозговой активности по изображению.
Представьте: вы смотрите на фотографию, а искусственный интеллект пытается восстановить её, не имея доступа ни к камере, ни к экрану. Единственное, что ему доступно, — активность вашего мозга.
Звучит как завязка научной фантастики. Но 14 сентября 2026 года Институт Вейцмана в Израиле рассказал о новой системе Brain-IT, которая умеет именно это: восстанавливать увиденные человеком изображения по данным сканирования мозга.
Причём речь не только о приблизительном угадывании сюжета. Исследователи утверждают, что их модель лучше предшественников передаёт содержание, расположение объектов и детали изображения.
Как сигналы мозга превращаются в картинку
Когда мы смотрим на фотографию, свет попадает на сетчатку, а мозг обрабатывает поступающую информацию. При этом разные участки мозга реагируют на различные особенности увиденного: цвет, положение объектов, лица, окружающие пространства и другие визуальные признаки.
Brain-IT учится находить закономерности между этими реакциями и изображениями. Получив данные о мозговой активности, система пытается выполнить обратную операцию — восстановить картинку, которая могла вызвать такую реакцию.
Для обучения использовали функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ). Она позволяет отслеживать изменения, связанные с активностью мозга, по сигналам кровотока.
Материал для экспериментов собрали не за один вечер. В использованном наборе данных — около 73 тысяч пар «изображение — скан мозга», полученных от восьми участников. Каждый из них прошёл от 30 до 40 сеансов сканирования и просмотрел тысячи изображений.
Впрочем, у исследователей была проблема: людей, готовых часами лежать в томографе ради науки, не так много, а для обучения нейросетям обычно нужны огромные массивы данных.
Команда решила её довольно изящно. Учёные разработали не только модель, которая восстанавливает изображения по сигналам мозга, но и обратную модель, предсказывающую мозговую активность по изображению. Благодаря этому они смогли создавать дополнительные обучающие примеры, не требуя от участников эксперимента смотреть на каждую новую картинку внутри томографа.
По словам руководителя исследования, профессора Михаль Ирани, для адаптации Brain-IT к новому человеку достаточно примерно часа сканирования. Предыдущим системам могли требоваться десятки часов.
На сайте Института Вейцмана можно посмотреть наглядный пример: рядом представлены исходная фотография бейсбольного матча и её реконструкция, созданная нейросетью по активности мозга человека, который её рассматривал.
Фото увеличатся по клику.
Результат впечатляет. Но здесь стоит сделать небольшую паузу.
Читает ли нейросеть мысли?
Пока не совсем. И это принципиальное уточнение.
Brain-IT восстанавливает зрительные образы по данным фМРТ. Она не получает прямого доступа к любым мыслям человека, не извлекает из головы произвольные воспоминания и не превращает внутренний монолог в субтитры.
Эксперименты проводились с изображениями, а не с непрерывным потоком всего, что человек видит в течение дня. Сама фМРТ требует громоздкого оборудования и не позволяет отслеживать мозговую активность с той скоростью, с которой сменяются кадры в обычном видео.
Иными словами, до карманного устройства, которое будет читать мысли пассажиров в метро, ещё очень далеко.
Но направление исследований заслуживает внимания не только из-за впечатляющих картинок.
От восстановления изображений до восстановления мыслей?
Учёные уже несколько лет исследуют способы декодирования мозговой активности. В одних экспериментах пытаются восстановить зрительные образы, в других — расшифровать сигналы, связанные с речью. Такие разработки потенциально могут помочь людям, которые из-за паралича или неврологических нарушений утратили возможность нормально общаться.
Есть и другая сторона вопроса.
В статье, опубликованной в Journal of Law and the Biosciences, исследователи обсуждали перспективы нейровизуализации для так называемого чтения мыслей, в том числе возможное применение подобных методов в судебной практике. Авторы рассматривали не только потенциальную пользу, но и риски принуждения и нарушения личной автономии.
Пока эти опасения значительно опережают реальные возможности технологии. Но сама постановка вопроса уже не выглядит чистой фантазией.
Если мозговая активность позволяет восстановить увиденную картинку, можно ли будет со временем извлекать из неё более сложную информацию? Например, различать определённые категории мыслей или восстанавливать фрагменты воображаемых сцен? На такие вопросы ещё предстоит ответить.
Команда Института Вейцмана собирается расширять исследования на слуховое восприятие и видео. Последнее особенно сложно: изображения меняются десятки раз в секунду, тогда как один цикл фМРТ занимает около двух секунд. Исследователи допускают, что в перспективе подобные методы могут приблизить науку и к изучению сновидений.
До буквального чтения снов пока далеко. Но сама возможность реконструировать хотя бы часть того, что человек воспринимает, уже меняет представление о границах доступной информации.
Есть один любопытный нюанс. Мы привыкли считать увиденное чем-то сугубо личным: два человека смотрят на одну фотографию, но каждый переживает собственный зрительный опыт. Теперь появляется инструмент, который пытается восстановить этот опыт по физическим сигналам мозга.
Пока для этого нужен томограф, длительное обучение и строго организованный эксперимент.
Но технологии редко остаются навсегда в тех условиях, в которых их впервые создали.
И, пожалуй, самый интересный вопрос здесь не в том, научится ли нейросеть читать мысли. А в том, кто и при каких обстоятельствах однажды получит право попытаться это сделать.
Больше подробностей об исследовании — в публикации на сайте Института Вейцмана.
