美国卡耐基・梅隆大学的一个科学家小组结合机械学习(人工智能学的一个分支,专门研究可使电脑学习的技术)和大脑接收图像的技术,研发出了一种判断人类对熟悉事物(如工具和建筑物)的思维和感觉的方法。 据阿根廷《21世纪趋势》周刊日前报道,卡耐基・梅隆大学发表的一份公告称,通过运用一种专为此项研究而发明的计算方法来判断与物体有关的大脑活动模式,他们能够得知人们正在想着的物体,准确率高达78%。也就是说,这个系统让人们获知他人在想着一个锤子还是一把钳子,一座城堡还是一间陋室。 该大学神经学家马塞尔・贾斯特和计算机教授汤姆・米切尔两年来一直在研究一种通过使用核磁共振扫描仪测量人类大脑活动的方法,并在10多个参加实验者身上得到了验证。 科学家给参加实验者展示10幅不同的图案,每次看1幅,并让他们思考自己的事情。这样,科学家就可以通过整个大脑的神经活动模式来准确判断参与者看到的物体。而且,科学家们在实验中排除了大脑视觉皮层的信息,将注意力集中在调查参加实验者想到了什么,而非他们看到了什么。 科学家通过实验发现对一个具体物体的回想能够在大脑不同的区域产生活动。例如,想着一个锤子可以激活大脑的很多区域:想着使用它会激活大脑的动力区域;想着它的外形则会激活其他区域。 贾斯特和米切尔认为,他们的研究是第一个能够判断和具体物体有关的思维过程的研究。此前的研究能够区分对不同种类的物体的思维过程,例如对工具和建筑物。这项新发现则可以区分对类似物体的思考,例如对两个不同的工具。 通过一种信息计算方法可以判断参加实验者大脑的活动模式。在研究的初步阶段,将一些和大脑活动模式有关的数据列入这种计算方法,以便随后在研究的第二阶段验证此方法对神经活动模式的识别能力。这种计算方法能够根据从参加实验者身上得到的神经活动模式数据来判断另一个参加实验者的思维过程。 米切尔说,这样就可以第一次证实在不同人身上存在一种和类似物体有关的普遍思考方式。长期以来都存在关于一个人和另一个人对同类事物的感觉是否相同的哲学谜题,这项研究揭示了答案:不同的大脑在图像面前产生相同的神经活动模式。 科学家目前正计划将这些发现应用到现实生活中去。例如,这种方法也许能够比较患有神经疾病的病人的神经活动模式,例如自闭症。这样,这个系统可能辨别健康人和自闭症患者对外界不同的感觉方式,以便创建一个关于这种以大脑活动为基础的疾病的理论。 (声明:文章内容来源网络,非本站立场) |
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