🎯 情报来源：机器之心
Martin Schrimpf 是一位专注于人工智能和神经科学交叉领域的研究者，他通过人工神经网络开发能够模拟人类大脑活动的「数字孪生」模型。他的团队基于大量人类神经与行为数据，创建了开源平台 Brain-Score，用于测试和优化 AI 模型的表现。Schrimpf 的最新研究表明，这些模型不仅可以预测人类的神经反应，还能通过生成特定句子非侵入性地控制高级大脑活动。
这项技术为治疗抑郁症、阅读障碍等脑部疾病提供了新方向，同时也引发了关于伦理和安全性的讨论。Schrimpf 强调，尽管距离完全实现大脑的数字孪生还有数十年时间，但其潜在的应用价值巨大。
核心要点：
- Brain-Score 平台包含近百个人类神经和行为数据集，已测试数千个 AI 模型。
- Schrimpf 团队训练的 AI 模型成功生成句子，可改变人类受试者的大脑神经活动。
- 该研究首次展示了对高级大脑活动的非侵入性控制，并提出未来在医疗领域（如抑郁症治疗）的潜在应用。
📌 情报分析
技术价值：高
Brain-Score 平台和人工神经网络在神经科学中的表现，证明了 AI 模型可以高效模拟人类大脑活动。尤其是在语言和视觉系统中，其预测能力已经接近上限。
商业价值：极高
研究成果具有广泛的医疗应用潜力，例如针对阅读障碍和抑郁症的治疗方案优化。此外，开源平台 Brain-Score 有助于吸引更多研究人员参与，扩大生态系统的影响力。
趋势预测：
未来 3-6 个月内，Brain-Score 可能会吸引更多的学术和产业合作。随着立法框架逐步完善，AI 在神经科学中的应用将更加规范化，但仍需警惕公众对隐私和伦理问题的关注。