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解碼人類(lèi)視覺(jué)神經(jīng)表征是一項(xiàng)具有重要科學(xué)意義的挑戰(zhàn)，可以揭示視覺(jué)處理機(jī)制并促進(jìn)腦科學(xué)與人工智能的發(fā)展。然而，目前的神經(jīng)解碼方法難以泛化到訓(xùn)練數(shù)據(jù)以外的新類(lèi)別，主要挑戰(zhàn)在于現(xiàn)有方法未充分利用神經(jīng)數(shù)據(jù)背后的多模態(tài)語(yǔ)義知識(shí)，且現(xiàn)有的可利用的配對(duì)（刺激-腦響應(yīng)）訓(xùn)練數(shù)據(jù)很少。 

近日，中科院自動(dòng)化所神經(jīng)計(jì)算與腦機(jī)交互團(tuán)隊(duì)將大腦、視覺(jué)和語(yǔ)言知識(shí)相結(jié)合，通過(guò)多模態(tài)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了從人類(lèi)腦活動(dòng)中零樣本地解碼視覺(jué)新類(lèi)別。相關(guān)研究成果以Decoding Visual Neural Representations by Multimodal Learning of Brain-Visual-Linguistic Features為題發(fā)表于IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI)。人類(lèi)對(duì)視覺(jué)刺激的感知和識(shí)別受到視覺(jué)特征和人們先前經(jīng)驗(yàn)的影響，例如當(dāng)人們看到一個(gè)熟悉的物體時(shí)，大腦會(huì)自然而然地檢索與該物體相關(guān)的知識(shí)，如圖1所示。基于此，本研究提出“腦-圖-文”三模態(tài)聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，在使用實(shí)際呈現(xiàn)的視覺(jué)語(yǔ)義特征的同時(shí)，加入與該視覺(jué)目標(biāo)對(duì)象相關(guān)的更豐富的語(yǔ)言語(yǔ)義特征，以更好地解碼腦信號(hào)。 

該研究證明，從人腦活動(dòng)中解碼新的視覺(jué)類(lèi)別是可以實(shí)現(xiàn)的，并且精度較高；使用視覺(jué)和語(yǔ)言特征的組合比僅使用其中之一的解碼表現(xiàn)更好；在人腦語(yǔ)義表征過(guò)程中，視覺(jué)加工會(huì)受到語(yǔ)言的影響。 

相關(guān)發(fā)現(xiàn)不僅對(duì)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的理解有所啟示，也有望為腦機(jī)接口技術(shù)提供新思路。研究團(tuán)隊(duì)介紹，本工作提出的方法具有三個(gè)方面的潛在應(yīng)用：作為一種神經(jīng)語(yǔ)義解碼工具，此方法將在新型讀取人腦語(yǔ)義信息的神經(jīng)假肢設(shè)備的開(kāi)發(fā)中發(fā)揮重要作用，可為其提供技術(shù)基礎(chǔ)；作為神經(jīng)編碼工具，通過(guò)跨模態(tài)推斷腦活動(dòng)，用于研究視覺(jué)和語(yǔ)言特征如何在人類(lèi)大腦皮層上表達(dá)，揭示哪些腦區(qū)具有多模態(tài)屬性（即對(duì)視覺(jué)和語(yǔ)言特征敏感）；作為類(lèi)腦特性評(píng)估工具，測(cè)試哪個(gè)模型的（視覺(jué)或語(yǔ)言）表征更接近于人類(lèi)腦活動(dòng)，從而激勵(lì)研究人員設(shè)計(jì)更加類(lèi)腦的計(jì)算模型。 

論文第一作者為中國(guó)科學(xué)院特別研究助理杜長(zhǎng)德，通訊作者為何暉光研究員。研究工作得到了科技部科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項(xiàng)目、基金委項(xiàng)目、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所2035創(chuàng)新任務(wù)以及CAAI-華為MindSpore學(xué)術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)基金及智能基座等項(xiàng)目的支持。為促進(jìn)該領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展，研究團(tuán)隊(duì)已將代碼和新收集的三模態(tài)數(shù)據(jù)集開(kāi)源。

   來(lái)源：中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所