在醫療應用中，深度學習神經網絡已經可以執行一些令人印象深刻的任務，例如幫助皮膚科醫師診斷皮膚癌，或讓機器人像人類一樣思考如何抓取實物。而現在卡內基梅隆大學正在研發一個人工智能（AI）係統，能夠基於功能性磁共振成像技術（fMRI）解碼人類的複雜思想，甚至可能解釋完整的句子。
這個係統涉及從功能性磁共振成像（fMRI）機器收集數據，然後使用AI機器學習算法來精確解碼大腦構造複雜思維的構建模塊。
卡內基梅隆大學心理學教授兼這項研究的主要作者Marcel Just表示："人類大腦的一大進步就是具有將單一概念融入複雜思想的能力，不僅僅會想到香蕉，還可以聯想到晚上和朋友一起吃香蕉。我們終於開發出了一種通過fMRI信號讀取這種複雜想法的方法。思想與大腦激活模式之間的這種對應關係的發現告訴我們思想的構建單元是什麼。"
在卡內基梅隆大學的研究中，該團隊能夠根據240個複雜事件展示不同的大腦激活。研究人員使用了一個計算模型在特定的時間內來評估7個人對作為材料的239個句子有怎樣不同的神經係統反應特征。然後，這個係統能對第240個被遺漏的句子的特征進行解碼。它能夠以令人印象深刻的87％的準確度做到這一點。
這項題為"預測與句子的命題內容相關的大腦激活模式"已發表在《人類大腦圖譜》(Human Brain Mapping)雜誌上。
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