先讓老鼠看一段影片，接著憑著老鼠大腦裡幾千顆神經元的放電訊號，將影片重建出來。
這是 2026 年 3 月，倫敦大學學院（UCL）的研究團隊在《eLife》期刊發表的成果，這是人類史上第一次，從單細胞層級的神經記錄，成功還原出自然場景的動態影像。#這件事有多難
大腦不是一台攝影機，它從來不「儲存」任何一幅完整的畫面，它儲存的是「關係」，是神經元之間那張錯綜複雜的連結網路所代表的模式，要從這些互動模式反推原始畫面，這是前所未聞的，過去的研究也多止步於靜態圖片的階段。
UCL的研究者首先訓練了一個AI模型，讓它學會預測－當老鼠看到某段影片的時候，大腦裡特定的神經元會怎麼反應，這個模型同時還會把老鼠的身體動作、瞳孔大小這些雜訊一起納入計算，因為這些因素也會影響神經元的放電節奏。
接著，重建的過程反過來跑。
研究團隊把一段全黑的空白影片丟進去，然後不斷微調裡面每一個像素，直到AI預測出來的神經元反應模式，跟老鼠當初真正看影片時的放電紀錄完全吻合為止，這個過程有點像是在解一道超複雜的填字遊戲，只不過答案的格子有幾百萬個，而且每一格都是動態的。
他們總共記錄了十隻老鼠、每隻老鼠大約八千個神經元的活動，最終成功從其中五隻老鼠的資料重建出影片，重建精度是過去同類研究試圖還原靜態圖片時的兩倍。
但這個研究真正的意圖不在重建影片上，研究主持人Joel Bauer說道：「大腦裡的世界，從來就不是現實的複製品，這種偏差反映的是我們的大腦如何詮釋感官資訊。」
也就是說，他認為就算這項技術能從人腦讀出清晰的影像，那個影像也永遠不會等於現實，那是大腦「認為」它看到的東西，兩者之間的落差，才是大腦真正有趣的祕密所在，這或許能讓我們更接近那個古老的問題－人類的所認知的世界，究竟是真實還是虛擬？
圖片來源：euronews－A new AI tool that can decode brain signals proves '95% accurate' on mice
