以色列 Weizmann Institute of Science 研究團隊開發出名為 Brain-IT 的 AI 系統，分析受試者觀看圖片時的腦部掃描數據，還原他們看到的影像。團隊期望日後擴展至影片、聲音以至夢境，但研究人員坦言現階段仍未做到。
兩個分支拆解影像結構與內容
研究由教授 Michal Irani 領導，團隊以高解像度功能性磁力共振（fMRI）數據訓練 AI。數據來自 8 名受試者，每人觀看約 9,000 張圖片。Brain-IT 的解碼器分成兩個分支，一個預測影像結構，例如顏色位置，另一個預測影像內容，例如一碟香蕉。擴散模型再根據這兩項預測，生成更接近原圖的影像。
數據不足是團隊面對的難題，所以他們另外訓練一個編碼器，由圖片預測腦部活動。編碼器與解碼器互相配合訓練，令團隊可使用從未在 fMRI 掃描器內展示過的圖片。Irani 表示，約 70% 訓練數據屬於這類圖片。據 MIT Technology Review 報道，團隊整合多項研究數據後，找出各人共通的腦區功能，例如有腦區對食物圖片有反應，另一腦區則對運動圖片有反應。
新使用者只需 1 小時數據
過往同類工具要為新使用者收集約 40 小時 fMRI 數據才能運作，Brain-IT 只需約 1 小時。科技網站 Gadget Review 報道，這項研究已獲 ICLR 2026 接納，系統找出 128 個各人共通的功能腦區。英國 Telegraph 引述 Irani 指，其中處理場所影像的腦區（PPA）可再分成兩部分，一部分對室內場景有反應，另一部分對室外場景有反應。
團隊與其他系統作比較測試，Irani 稱 Brain-IT 領先「相當大幅度」。系統仍有失準情況，例如把一件蛋糕還原成三份三文治，又把浴缸內的狗還原成顏色相近的山羊。加州大學聖塔芭芭拉分校神經科學家 Tommy Sprague 指出，fMRI 掃描每小時成本約 600 至 1,000 美元（約港幣 HK$4,680 至 HK$7,800），這類工具有助加快研究。
夢境仍未能讀取 私隱問題受關注
Irani 計劃把技術擴展至影片和音訊，並希望日後重建人腦所想像的內容和夢境。她坦言這些功能「目前還沒有」。她向 Telegraph 解釋，影片解碼特別困難，因為夢境中每秒有數十張影像轉換，而 fMRI 掃描一次需時約 2 秒。Gadget Review 指出，這項研究只在受控實驗環境下還原受試者正在觀看的圖片，沒有證明能解讀私人想法、記憶或意圖，fMRI 裝置亦體積龐大、價格高昂。
研究人員也關注私隱風險。Irani 與其他科學家正研究以腦電圖（EEG）解碼腦部活動，慕尼黑工業大學神經科學家 Marcello Ienca 認為，這會是「重大轉捩點」，因為 EEG 裝置經個人校準後，企業有機會在未經同意下取得更多腦部資料。Sprague 則認為，倫理考慮需要更嚴謹處理。Irani 另指，這項技術或可協助完全癱瘓的「閉鎖症候群」患者，只靠腦部活動溝通。
