詳細解釋
從神經活動（fMRI、EEG、神經元記錄）重建感知、思維或意圖的技術，腦機接口和神經科學的交叉領域。
數據來源：
- fMRI：全腦血氧水平，空間分辨率高，時間低
- EEG：頭皮電信號，時間分辨率高，空間低
- 侵入式：直接記錄神經元放電（動物、臨床患者）
- ECoG：顱內電極（癲癇患者手術時）
解碼目標：
- 感知重建：看到/聽到的圖像/聲音
- 想像重建：腦海中想像的畫面
- 意圖識別：移動哪個肢體、說什麼詞
- 情緒狀態：情緒、疼痛程度
技術方法：
- 編碼模型：刺激 → 神經反應（正向）
- 解碼模型：神經反應 → 刺激（逆向）
- 深度學習：CNN/RNN 學習神經-感知映射
- 生成模型：從神綵活動生成圖像（Diffusion）
應用：
- 腦機接口：癱瘓患者控制機械臂、打字
- 神經反饋：治療 ADHD、抑鬱症
- 記憶增強：檢測和刺激特定記憶編碼
- 意識研究：植物人是否有意識的檢測
倫理挑戰：
- 思想隱私：讀心術的濫用風險
- 認知自由：操縱思想和記憶
- 身份：神經增強改變「我是誰」
現狀：
- 粗糙重建：低分辨率圖像，語義正確但細節錯誤
- 控制應用：打字、簡單移動已實用
- 非侵入式進展：EEG 解碼速度提升
這是「讀心術的科學」—— 將思維轉化為可計算的信號。