(資料圖片僅供參考)

德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員開發了一種解碼器，利用fMRI掃描的信息來重建人類的思想。

以往通過在志愿者的大腦中放置探針，監測腦電波并解碼以重建其思想的技術已被證明對研究工作有用，但在其他應用中并不實用，如“幫助失去說話能力的人”。在這項新的努力中，研究人員通過將有關閱讀和解釋腦電波的發現應用于從fMRI掃描獲得的數據，推進了先前研究的工作。

研究人員認識到，用fMRI將腦電波重建為單個單詞是不切實際的。于是他們設計了一個解碼裝置，試圖獲得對頭腦中正在發生的事情的整體理解，而不是逐字逐句的解碼。他們通過計算機算法建立了一種解碼器，接受fMRI數據并分析，然后生成一般理解。為了優化他們的算法，研究人員要求兩男一女三名志愿者躺在一個fMRI機器里，同時收聽播客和講故事的音頻。

長期以來，每個志愿者累計收聽了16個小時涵蓋了廣泛主題的音頻。解碼器算法分析了來自fMRI機器的數據，并用它收集的信息來生成預測詞。然后，該團隊使用解碼器做出預測，試圖根據新的fMRI數據，推測出志愿者大腦中的想法。為了創建一個準確的衡量標準，他們開發了一個評分系統，并用它來衡量由解碼器生成的信息與最初生成的fMRI數據相比的準確性。

研究人員指出，他們的技術不能在一個人不知情或不同意的情況下讀取他的思想，因為解碼器必需首先使用實驗對象的fMRI數據。

該研究論文題為" Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings"，已發表在bioRxiv上。主要作者為Jerry Tang。

前瞻經濟學人APP資訊組

參考資料：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.09.29.509744v1

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