Ясновидение и шаманизм уйдут в прошлое: ученые смотрят видео напрямую из мозга мыши

Исследователи совершили прорыв в нейробиологии, успешно реконструировав динамичное видео исключительно по активности клеток зрительной коры мыши. Пока животные смотрели черно-белые ролики со спортивной гимнастикой и рестлингом, алгоритм считывал вспышки кальция в восьми тысячах нейронов и покадрово восстанавливал увиденное. Технология достигла беспрецедентной точности: на итоговых кадрах можно различить силуэты людей и контуры предметов. Это приближает науку к пониманию того, как именно мозг искажает физическую реальность.

Реконструкция видео из активности зрительной коры мыши

На изображении представлены раскадровки: в верхнем ряду показаны оригинальные черно-белые кадры из видеороликов, а в нижнем — размытые, но узнаваемые силуэты, восстановленные искусственным интеллектом исключительно на основе активности нейронов зрительной коры мыши. Авторы: Joel Bauer, Troy W Margrie, Claudia Clopath. Источник: eLife / The Guardian.

Прямая трансляция из коры головного мозга

Команда нейробиологов под руководством Джоэла Бауэра из Центра Сейнсбери Уэлком при Университетском колледже Лондона (UCL) опубликовала результаты уникального эксперимента. Ученые смогли восстановить десятисекундные видеоролики с частотой 30 кадров в секунду, используя исключительно записи активности клеток зрительной коры живых мышей. Результаты исследования были представлены 10 марта 2026 года в научном журнале eLife.

В ходе эксперимента грызунам показывали черно-белые клипы, на которых люди занимались различными видами спорта, включая спортивную гимнастику, верховую езду и рестлинг. В это время исследователи фиксировали активность мозга животных с помощью двухфотонной кальциевой микроскопии. Этот метод позволяет визуализировать локальные всплески кальция в тканях, точно определяя, какие именно клетки мозга возбуждаются в конкретную долю секунды. Для каждой из десяти мышей, участвовавших в проекте, ученые собрали данные примерно от восьми тысяч отдельных нейронов.

Для расшифровки полученного массива данных применялась динамическая модель нейронного кодирования, изначально созданная для научного соревнования Sensorium 2023. Алгоритм анализировал не только оптические стимулы, но и физиологические параметры мыши, поскольку зрительная кора грызунов сильно реагирует на сторонние факторы. Сопоставив нейронные реакции с видеорядом, система достигла пиксельной корреляции между оригиналом и реконструкцией на уровне 0.57. Это более чем в два раза превышает результаты предыдущих попыток чтения статических изображений из мозга мышей.

Предел разрешения: от МРТ к отдельным клеткам

В последние годы новости о чтении мыслей появляются регулярно, однако большинство громких прорывов связано с функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ) человека. Проблема фМРТ заключается в ее низком пространственном и временном разрешении. Томограф фиксирует приток крови к обширным зонам мозга с задержкой в несколько секунд. Чтобы получить из этого красивую картинку, исследователи обычно используют генеративные нейросети вроде Stable Diffusion, которые дорисовывают детали на основе семантического смысла. Иными словами, если мозг человека реагирует на концепцию красной машины, ИИ просто рисует красивую красную машину из своей базы данных, а не то конкретное изображение, которое видят глаза.

Эксперимент британской команды радикально отличается от этого подхода. Ученые не использовали готовые генеративные сети для дорисовки смысла. Они опирались на сырые данные, считывая импульсы отдельных нейронов с частотой восемь герц на площади мозга размером 630 на 630 микрометров. Они напрямую заглянули в операционную систему зрения млекопитающего, а не пытались угадать ассоциации.

При этом ИИ-модели пришлось учитывать крайне специфическую физиологию грызунов. Активность нейронов в первичной зрительной коре мыши сильно зависит от уровня ее возбуждения и физической активности. То, как мышь воспринимает картинку, меняется в зависимости от того, бежит она по беговой дорожке или стоит на месте, а также от диаметра ее зрачка. Алгоритму пришлось интегрировать эти поведенческие переменные в свои вычисления, чтобы отделить чистый визуальный сигнал от моторного шума.

Градиентный спуск на пустом экране

Механика того, как алгоритм достает картинку из мозга, напоминает обратную инженерию восприятия. Ученые не обучали нейросеть напрямую переводить кальциевые вспышки в пиксели. Вместо этого они взяли модель, которая хорошо предсказывает, как поведут себя нейроны при просмотре определенного видео. Затем исследователи подали на вход модели пустой серый экран и заставили ИИ предсказать реакцию нейронов на эту пустоту.

Естественно, предсказанная реакция на серый экран не совпала с реальной записью мозга мыши, смотревшей рестлинг. Тогда алгоритм начал покадрово изменять пиксели серого экрана с помощью метода градиентного спуска. Пиксели корректировались тысячу раз до тех пор, пока виртуальный отклик модели полностью не совпал с физиологической записью из мозга грызуна. Как только математическая ошибка между симуляцией и реальностью свелась к минимуму, на экране из серого шума проступили узнаваемые контуры людей и движущихся объектов.

Чтобы добиться максимальной чистоты изображения, авторы применили метод ансамблирования. Однократный прогон модели давал картинку, переполненную высокочастотным пространственным и временным шумом. Ученые обучили семь независимых версий алгоритма на разных наборах данных, заставили каждую реконструировать видео, а затем усреднили их результаты. Это позволило повысить качество итогового ролика почти на треть.

Исследователи также выяснили, насколько критично количество записываемых клеток. В ходе компьютерной симуляции они попробовали искусственно отключать часть нейронов. Оказалось, что удаление половины из восьми тысяч клеток снижает качество видео лишь на десять процентов. Однако потеря трех четвертей массива обрушивает точность уже на четверть. Это дает ценный ориентир для будущих нейробиологических экспериментов: для стабильного чтения зрительных образов достаточно плотности порядка десяти-двадцати тысяч нейронов на квадратный миллиметр коры.

Каково это — быть летучей мышью

Хотя восстановленные ролики выглядят зернистыми, они полностью соответствуют физиологическим ограничениям самих животных. Зрение мыши примерно в шесть раз хуже человеческого, поэтому алгоритм физически не мог бы восстановить сверхчеткие детали, которых мозг грызуна просто не регистрирует. Тесты с синтетическим визуальным шумом показали, что модель перестает корректно собирать картинку на высоких пространственных частотах, выходящих за рамки мышиной остроты зрения.

Джоэл Бауэр подчеркивает, что мозг не хранит идеальную попиксельную копию мира. Зрительный тракт искажает и трансформирует картинку, усиливая одни признаки и подавляя другие. Эти отклонения от реальности — не баг, а эволюционная фича, отражающая то, как разум адаптирует сенсорную информацию под задачи выживания.

Успех на животных неизбежно вызывает вопросы о применении технологии к людям. Бауэр смотрит на такую перспективу с осторожностью, отмечая, что если технология сможет реконструировать не только то, что человек видит глазами, но и то, что он воображает, возникнет колоссальная угроза приватности.

Тем не менее для фундаментальной биологии открываются невероятные перспективы. Если система может считывать внутренние образы напрямую из нейронов, в будущем ученые смогут выяснить, что именно видят животные во сне, поддаются ли они человеческим оптическим иллюзиям и какие визуальные искажения они испытывают под воздействием психоделиков. Как отметил Бауэр, эта технология может привести человечество к очень глубокой форме эмпатии по отношению к другим видам, наконец позволив нам научно ответить на классический философский вопрос: каково это — воспринимать мир мозгом другого существа.

Что дальше: за пределами черно-белых силуэтов

В ближайших планах команды — расширение поля зрения при реконструкции. Текущие алгоритмы работают с данными, собранными только с одного участка зрительной коры, что дает эффект узкого замочного окна. В будущем ученые намерены объединить сигналы от обоих глаз животного, чтобы создать панорамную картину его зрительного опыта. Главный же открытый вопрос заключается в том, удастся ли с помощью этого метода отследить, как меняется репрезентация одних и тех же объектов в мозгу по мере того, как животное обучается или переносит фокус своего внимания.

Источники

• Movie reconstruction from mouse visual cortex activity — eLife, авторы: Joel Bauer, Troy W Margrie, Claudia Clopath

• Movie reconstruction from mouse visual cortex activity (Reviewed Preprint) — eLife, авторы: Joel Bauer, Troy W Margrie, Claudia Clopath

• Movies reconstructed from mouse brain activity — EurekAlert!, авторы: University College London

• Short films made from brain activity of mice aim to show how they see world — The Guardian, авторы: Ian Sample