卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的科學(xué)家們現(xiàn)在可以使用大腦激活模式來識別復(fù)雜的思想，例如“證人在審判期間大聲喊叫”。

這項由CMU的Marcel Just領(lǐng)導(dǎo)的最新研究建立在機(jī)器學(xué)習(xí)算法與腦成像技術(shù)的開創(chuàng)性使用之上，以“思考”。研究結(jié)果表明，構(gòu)建復(fù)雜思想的思維構(gòu)建模塊是由大腦的各種子系統(tǒng)構(gòu)成的，而不是基于單詞的。該研究發(fā)表于人腦定位，由智力高級研究項目活動(IARPA)資助，提供了新的證據(jù)，表明概念表示的神經(jīng)維度在人和語言中是通用的。

“人類大腦的一大進(jìn)步是能夠?qū)€體概念融入復(fù)雜的思想中，不僅僅考慮'香蕉'，而是'我喜歡晚上和朋友一起吃香蕉'，”Just說，DO希伯來大學(xué)人文與社會科學(xué)學(xué)院心理學(xué)教授。“我們終于開辟了一種方式，可以在fMRI信號中看到這種復(fù)雜性的想法。思想與大腦激活模式之間的這種對應(yīng)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)告訴我們思想是由什么構(gòu)建的。”

Just和他的團(tuán)隊之前的工作表明，熟悉物體的想法，如香蕉或錘子，喚起了涉及我們用來處理這些物體的神經(jīng)系統(tǒng)的激活模式。例如，您如何與香蕉互動涉及您如何握住它，如何咬它以及它看起來像什么。

新的研究表明，大腦對240個復(fù)雜事件的編碼，在試驗場景中的喊叫等句子使用了42個含義組成部分的字母表，或神經(jīng)可信的語義特征，包括人物，場景，大小，社交互動和物理等特征。行動。每種類型的信息都在不同的大腦系統(tǒng)中處理 - 這也是大腦處理對象信息的方式。通過測量每個大腦系統(tǒng)中的激活，程序可以分辨出正在考慮的思維類型。

對于七名成年參與者，研究人員使用計算模型來評估239個句子的大腦激活模式如何與每個句子的特征在于神經(jīng)可信的語義特征相對應(yīng)。然后程序能夠解碼第240個左外句子的特征。他們依次將240個句子中的每個句子分開，即所謂的交叉驗證。

該模型能夠預(yù)測左撇子句子的特征，準(zhǔn)確率為87%，盡管之前從未接觸過它的激活。它還能夠在另一個方向上工作，預(yù)測以前看不見的句子的激活模式，只知道它的語義特征。

“我們的方法克服了fMRI的不幸特性，即將大腦事件發(fā)出的信號一起涂抹在一起，就像在一個句子中讀取兩個連續(xù)的單詞一樣，”Just just。“這一進(jìn)步使得第一次有可能解讀包含幾個概念的想法。這就是大多數(shù)人類思想的組成部分。”

他補(bǔ)充說：“下一步可能是解碼一個人正在思考的一般主題類型，例如地質(zhì)學(xué)或滑板。我們正在制作大腦中所有類型知識的地圖。”

CMU的Jing Wang和Vladimir L. Cherkassky也參加了這項研究。

發(fā)現(xiàn)大腦如何解碼復(fù)雜的思想是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)發(fā)生的眾多大腦研究突破之一。CMU創(chuàng)建了一些最初的認(rèn)知導(dǎo)師，幫助開發(fā)了獲得Jeopardy的Watson，創(chuàng)立了一個突破性的神經(jīng)計算博士課程，并且是人工智能和認(rèn)知心理學(xué)的發(fā)源地?；谄湓谏飳W(xué)，計算機(jī)科學(xué)，心理學(xué)，統(tǒng)計學(xué)和工程學(xué)方面的優(yōu)勢，CMU推出了BrainHub，這項計劃的重點(diǎn)是大腦的結(jié)構(gòu)和活動如何引起復(fù)雜的行為。