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德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员开发了一种解码器，利用fMRI扫描的信息来重建人类的思想。

以往通过在志愿者的大脑中放置探针，监测脑电波并解码以重建其思想的技术已被证明对研究工作有用，但在其他应用中并不实用，如“帮助失去说话能力的人”。在这项新的努力中，研究人员通过将有关阅读和解释脑电波的发现应用于从fMRI扫描获得的数据，推进了先前研究的工作。

研究人员认识到，用fMRI将脑电波重建为单个单词是不切实际的。于是他们设计了一个解码装置，试图获得对头脑中正在发生的事情的整体理解，而不是逐字逐句的解码。他们通过计算机算法建立了一种解码器，接受fMRI数据并分析，然后生成一般理解。为了优化他们的算法，研究人员要求两男一女三名志愿者躺在一个fMRI机器里，同时收听播客和讲故事的音频。

长期以来，每个志愿者累计收听了16个小时涵盖了广泛主题的音频。解码器算法分析了来自fMRI机器的数据，并用它收集的信息来生成预测词。然后，该团队使用解码器做出预测，试图根据新的fMRI数据，推测出志愿者大脑中的想法。为了创建一个准确的衡量标准，他们开发了一个评分系统，并用它来衡量由解码器生成的信息与最初生成的fMRI数据相比的准确性。

研究人员指出，他们的技术不能在一个人不知情或不同意的情况下读取他的思想，因为解码器必需首先使用实验对象的fMRI数据。

该研究论文题为" Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings"，已发表在bioRxiv上。主要作者为Jerry Tang。

前瞻经济学人APP资讯组

参考资料：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.09.29.509744v1

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