「我們終於找到了一種方法，可以在核磁共振成像的訊號中看到這種複雜的想法。」美國卡內基梅隆大學的marcel just說，「思維和大腦活動模式之間的對應關係告訴我們這些想法是如何構建的」。
人工智慧系統表明，大腦意識模組是由各種子系統而非大腦構建的。
科學家們開發了一種新的「大腦閱讀」ai系統，它可以通過測量大腦活動來解碼並表達複雜的人類思想。人工智慧系統表明，大腦構造複雜思維的構建模組是由大腦的各個子系統構成的，而不是通過語言。
「我們終於找到了一種方法，讓我們可以在核磁共振成像訊號中看到這種複雜的想法。」
研究人員發現，大腦對240個複雜事件的編碼，比方說在試驗場景中那樣大喊大叫的句子，使用了42個有實際意思的組成部分，或者是大腦神經系統中看似合理的語義，這些句子是大腦的思維途徑與大腦活動模式之間的對應。這些特徵包括人物、場景、大孝社會互動和身體動作等。研究人員稱，每一種資訊都是在不同的大腦系統中進行處理的，這是大腦處理客觀資訊的方式。通過測量每個大腦系統的活動，這個程式可以判斷大腦系統正在考慮的是哪個型別的想法。
研究人員說：「人類大腦的一大先進之處就是在於能夠將個體的概念結合到複雜的想法中，不僅能想到香蕉，還能想到想要晚上和朋友們一起吃香蕉。」
「我們的方法克服了功能性磁共振成像的缺陷，將大腦活動中產生的訊號從開頭到結尾緊密地結合在一起，就像在乙個句子裡讀了兩個連續的單詞，」just說。
這種進步使得對包含幾個概念的想法進行解碼成為現實。這顯示了大多數人的想法是如何組成的，「僅僅是通過不斷的新增資訊。
研究人員使用了乙個計算模型來評估7個人對作為材料的239個句子有怎樣不同的神經系統反應特徵。然後，該程式就能破譯第240個特徵。他們依次對240個句子中的每乙個都做了檢驗，這就是所謂的「交叉驗證」。研究人員稱，該模型能夠**出首先挑出的子集中句子的特徵，準確率達87%，儘管之前從未證明過該系統的**情況。它還能有其他的用途：**乙個先前看不見的句子的啟用狀況，只顯示它的語義特徵。
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