在醫(yī)療應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)可以執(zhí)行一些令人印象深刻的任務(wù)，例如幫助皮膚科醫(yī)師診斷皮膚癌，或讓機(jī)器人像人類一樣思考如何抓取實(shí)物。而現(xiàn)在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)正在研發(fā)一個(gè)人工智能（AI）系統(tǒng)，能夠基于功能性磁共振成像技術(shù)（fMRI）解碼人類的復(fù)雜思想，甚至可能解釋完整的句子。
這個(gè)系統(tǒng)涉及從功能性磁共振成像（fMRI）機(jī)器收集數(shù)據(jù)，然后使用AI機(jī)器學(xué)習(xí)算法來精確解碼大腦構(gòu)造復(fù)雜思維的構(gòu)建模塊。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)心理學(xué)教授兼這項(xiàng)研究的主要作者M(jìn)arcel Just表示："人類大腦的一大進(jìn)步就是具有將單一概念融入復(fù)雜思想的能力，不僅僅會(huì)想到香蕉，還可以聯(lián)想到晚上和朋友一起吃香蕉。我們終于開發(fā)出了一種通過fMRI信號(hào)讀取這種復(fù)雜想法的方法。思想與大腦激活模式之間的這種對(duì)應(yīng)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)告訴我們思想的構(gòu)建單元是什么。"
在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究中，該團(tuán)隊(duì)能夠根據(jù)240個(gè)復(fù)雜事件展示不同的大腦激活。研究人員使用了一個(gè)計(jì)算模型在特定的時(shí)間內(nèi)來評(píng)估7個(gè)人對(duì)作為材料的239個(gè)句子有怎樣不同的神經(jīng)系統(tǒng)反應(yīng)特征。然后，這個(gè)系統(tǒng)能對(duì)第240個(gè)被遺漏的句子的特征進(jìn)行解碼。它能夠以令人印象深刻的87％的準(zhǔn)確度做到這一點(diǎn)。
這項(xiàng)題為"預(yù)測與句子的命題內(nèi)容相關(guān)的大腦激活模式"已發(fā)表在《人類大腦圖譜》(Human Brain Mapping)雜志上。
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