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研究人员向参与者展示了大约1200张物体和风景图像，并使用fMRI分析和量化了他们的大脑信号和视觉刺激之间的关系，然后将这些图像用于训练生成式AI，以破译和复制来自大脑活动的心理意象。结果，研究人员利用这种方法产生了生动的图像，例如具有耳朵、嘴巴和斑点等可辨别特征的豹子，以及带有红色翼灯的飞机等物体。

具体而言，解码器获取了3名参与者听故事时的大脑反应，并生成了可能产生这些大脑反应的单词序列。这些单词序列很好地捕捉了故事的大意，甚至还包括准确的单词和短语。研究人员还让参与者观看无声电影并在扫描大脑时想象电影情节。在这两种情况下，解码器通常都能成功预测故事和情节的要点。例如，一位用户认为“我还没有驾照”，解码器预测“她还没开始学开车”。此外，当参与者主动聆听一个故事而忽略同时播放的另一个故事时，解码器可识别正在主动聆听的故事的含义。

文章认为，大脑解码器不能简单地读出一个人的思想内容。相反，它们学会的是对心理内容作出预测。大脑解码器就像是解释大脑活动模式和精神内容描述之间的一本词典。然而，大脑活动会受到直接刺激以外的因素的影响，因此“词典”只能预测一个人的大脑将如何对刺激作出反应。此外，衡量一个人的大脑对每一种可能的刺激的反应是不可行的。预测过程天生就不完美，所以解码器对一个人的想法的预测，可能与这个人的实际想法有很大出入。