人工智能可能有助于克服让盲人恢复视力的一大挑战：如何让大脑植入物产生可靠的视觉体验。来自包括加州大学圣巴巴拉分校在内的三家机构的研究人员已经证明，人工智能可以提高一种实验性视觉假体刺激大脑的精确度，并预测一个人会感知到什么。

研究团队利用深度学习系统，为临时植入视觉皮层的电极开发电刺激模式。视觉皮层位于大脑后部，负责处理视觉信息。通过分析大脑的反应，这项技术让研究人员对神经活动有了更强的控制能力，并帮助他们更好地预判植入物所产生的视觉感受。

这项概念验证研究在线发表于《神经元》杂志，代表着向更先进的视觉假体（有时被称为仿生眼）迈进的进展。未来的设备或许可以通过学习每个人大脑对刺激的反应方式，而不是依赖预设设置，最终变得更加有效。

“在抽象层面建立模型是一回事，”加州大学圣巴巴拉分校计算机科学及心理与脑科学副教授迈克尔·贝耶勒说，“看到它塑造一项涉及真实人物的实验则完全是另一回事。这种从理论走向有朝一日可能帮助他人的能力，正是我们实验室许多工作的动力。”

仿生视觉如何绕过受损的眼睛

几十年来，科学家一直致力于开发能够为盲人恢复部分视力的技术，但结果通常有限。一些实验性设备刺激视网膜，即眼球后部检测光线的一层组织。另一些则试图激活视觉系统中更靠后的部分，也就是将视觉信息传递到大脑的通路。

视觉皮层假体的工作方式不同。它们不依赖眼睛或视神经，而是将电信号直接传递到视觉皮层。对于视觉通路已受损、但视觉皮层仍能对刺激作出反应的人来说，这种方法可能提供一种潜在解决方案。可能的候选者包括因中风、神经退行性疾病或创伤性脑损伤而失明的人。

即使只能恢复有限视力，对记得看见是什么感觉的人来说也可能尤其有意义。

贝耶勒特别提到那些“一生中有一部分时间能够看见，但后来因为遗传性眼病或事故而失去视力的人”，并补充说：“对这些人来说，恢复一些视力的愿望可能非常强烈。”

这些新发现建立在贝耶勒2022年美国国立卫生研究院（NIH）院长新创新者奖所支持的早期计算研究基础之上。这项为期五年、金额200万美元的资助支持他致力于让人工视觉系统更准确、更可预测、更有效。

科学家在盲人身上测试人工智能与大脑植入物

2024年，一个重要的测试这项技术的机会出现了，贝耶勒仿生视觉实验室的研究人员前往西班牙。他们的目标是确定他们的计算机模型能否改善一项实验研究中已在使用的脑植入物的性能。

在埃尔切IMED医院，团队与一名27岁男子合作，他因创伤性脑损伤而失明。他接受了一个植入物，其中包含按阵列排列的96个电极，植入他的视觉皮层内。该设备原计划保留六个月后取出。

当研究人员用电流激活电极时，参与者产生了被称为“光幻视”的视觉感受。这些感受可能表现为光点、闪光或光形，有时类似星星或烟花。

产生这些感受是可能的，但要让它们保持一致和可预测则困难得多。相同的电刺激并不总是触发完全相同的反应，激活特定电极也不能保证人会感知到特定的视觉模式。

为解决这个问题，研究人员训练了一个深度神经网络——一种旨在识别复杂模式的人工智能——来预测视觉皮层对不同电刺激设置的反应。该模型还考虑了刺激前即刻的大脑静息活动，从而获得有关参与者当前神经状态的信息。

利用这些预测，研究人员确定了最有可能产生特定大脑活动模式的电信号组合。

人工智能让仿生视觉更精确

当科学家测试由人工智能选择的刺激模式时，结果令人鼓舞。与对照方法相比，新方法更准确地产生了预期的神经活动模式，同时所需电流更少。

团队在检查大脑活动与参与者视觉体验之间的关系时，还发现了另一个重要情况。直接从他大脑记录到的模式，比刺激设置本身更能预测他感知到的内容。

这种区别很重要，因为激活大脑并不等同于知道一个人会看到什么。即使研究人员能够产生所需的神经反应，他们仍需理解大脑如何将这种活动转化为有意识的视觉体验。

“工程师自然想把这些光幻视当作像素：刺激更多电极，就应该得到更完整的图像，”贝耶勒说，“但大脑不是这样运作的。电极会相互作用，神经反应会波动，我们输入大脑的东西不一定就是人所感知到的东西。挑战在于更多地了解这种转化过程。”

研究结果表明，未来的视觉假体可能不仅需要传递电信号，还可能需要监测大脑如何反应，并利用这种反馈不断改进刺激。

教大脑植入物适应每个人

实验中使用的植入物的一个关键优势是它能执行两项任务。它可以用电流刺激视觉皮层，同时记录由此产生的神经活动。

这使研究人员能够利用大脑的实际反应来训练人工智能模型，而不是完全依赖关于哪些电极被激活以及它们传递了多少电流的信息。

参与者也提供了关于他所经历内容的反馈。他报告自己是否看到了光幻视，并在某些实验中描述其外观，包括形状、大小、亮度和颜色。

将这些报告与记录到的大脑活动进行比较后发现，神经反应所包含的关于所感知视觉感受的有用信息，比单独的电刺激参数更多。

人工智能系统还利用静息脑活动的测量结果，来解释每次刺激前参与者神经状态的变化。这可能特别有价值，因为大脑对电信号的反应会随时间变化，包括从一天到另一天。

通过让刺激适应这些变化的条件，未来的假体可能提供更一致的视觉体验，而无需用户去适应一套固定不变的信号。

“有用的视觉假体不能依赖固定配方，”贝耶勒说，“它必须学习个体大脑如何反应，并相应地调整刺激。最终，设备应当适应人，而不是让人去适应设备。”

迈向恢复视力的合作一步

这项研究汇集了来自加州大学圣巴巴拉分校、苏黎世联邦理工学院和米格尔·埃尔南德斯大学的科学家。贝耶勒称这一努力是“真正的合作”。

该项目由共同第一作者、苏黎世联邦理工学院的佩温·莫雷，加州大学圣巴巴拉分校的雅各布·格兰利，以及米格尔·埃尔南德斯大学的法布里齐奥·格拉尼领导。指导研究人员为贝耶勒、苏黎世联邦理工学院的刘世奇和米格尔·埃尔南德斯大学的爱德华多·费尔南德斯。他们的工作是西班牙一项更大规模可行性试验的一部分。

尽管这项技术仍处于实验阶段，参与者的视觉体验也仅限于光点和光形，但结果展示了人工智能如何改善人工视觉设备与大脑之间的交流。

未来的仿生视觉系统不必再假设每个大脑的反应方式都相同，而可以从每个个体身上学习，并相应调整信号。这种个性化方法可能对于开发最终能为失明者恢复有用视力的植入物至关重要。

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