摘要：科学家训练出一个能"读心"的AI模型，不仅知道小鼠看视频时脑细胞如何兴奋，还能猜中新老鼠的脑电波、认出不同脑细胞的长相，甚至预判对全新画面的反应——就像给大脑装了个"弹幕生成器"。

【导语】科学家训练出一个能"读心"的AI模型，不仅知道小鼠看视频时脑细胞如何兴奋，还能猜中新老鼠的脑电波、认出不同脑细胞的长相，甚至预判对全新画面的反应——就像给大脑装了个"弹幕生成器"。

【核心突破】

模型能力三连跳：
✓ 跨鼠预测：用8只小鼠的脑数据训练后，准确预测第9只的神经元活动
✓ 未卜先知：对没见过的点阵、条纹等抽象图案，能猜中神经反应
✓ 透视眼：通过脑电波反推神经元长相（树突形状）和住址（脑区位置）

【技术亮点】
▷ 四模块AI架构：
• "近视镜"模块：矫正小鼠眼球运动造成的图像抖动
• "情绪板"模块：结合小鼠胡须摆动等行为状态
• "大脑引擎"：3D卷积网络处理动态画面+LSTM记忆网络
• "翻译器"：把抽象特征转换成单个神经元的放电信号

【神奇发现】
• 脑地图导航：AI自动还原出视觉皮层"视网膜地图"（V1区神经元整齐排布，到高阶区突然翻转）
• 细胞身份证：用神经元放电特征判断其类型（准确率32%）和所属脑区（准确率68%）
• 经典复刻：不特意训练就能重现"方向选择性"等教科书级神经特性

【科学意义】
这项研究如同给神经科学安装了"ChatGPT"——基础模型只需少量新数据就能快速适配新场景。未来可能实现：
→ 虚拟脑实验：用AI预测试验效果，减少活体实验
→ 脑疾病解码：通过异常神经活动反推病变机制
→ 类脑AI设计：借鉴真实神经网络提升机器视觉

来源：脑科学世界一点号