美國卡耐基·梅隆大學的一個科學家小組結合機械學習（人工智能學的一個分支,，專門研究可使電腦學習的技術）和大腦接收圖像的技術,，研發(fā)出了一種判斷人類對熟悉事物（如工具和建筑物）的思維和感覺的方法。  

據(jù)阿根廷《21世紀趨勢》周刊網(wǎng)站日前報道,，卡耐基·梅隆大學發(fā)表的一份公告稱,，通過運用一種專為此項研究而發(fā)明的計算方法來判斷與物體有關的大腦活動模式，他們能夠得知人們正在想著的物體,，準確率高達78%,。也就是說，這個系統(tǒng)讓人們獲知他人在想著一個錘子還是一把鉗子,，一座城堡還是一間陋室,。   

該大學神經(jīng)學家馬塞爾·賈斯特和計算機教授湯姆·米切爾兩年來一直在研究一種通過使用核磁共振掃描儀測量人類大腦活動的方法，并在10多個參加實驗者身上得到了驗證,。   

科學家給參加實驗者展示10幅不同的圖案,，每次看1幅，并讓他們思考自己的事情,。這樣,，科學家就可以通過整個大腦的神經(jīng)活動模式來準確判斷參與者看到的物體。而且,，科學家們在實驗中排除了大腦視覺皮層的信息,，將注意力集中在調(diào)查參加實驗者想到了什么，而非他們看到了什么,。   

科學家通過實驗發(fā)現(xiàn)對一個具體物體的回想能夠在大腦不同的區(qū)域產(chǎn)生活動,。例如，想著一個錘子可以激活大腦的很多區(qū)域：想著使用它會激活大腦的動力區(qū)域,；想著它的外形則會激活其他區(qū)域,。   

賈斯特和米切爾認為，他們的研究是第一個能夠判斷和具體物體有關的思維過程的研究,。此前的研究能夠區(qū)分對不同種類的物體的思維過程,，例如對工具和建筑物。這項新發(fā)現(xiàn)則可以區(qū)分對類似物體的思考,，例如對兩個不同的工具,。   

通過一種信息計算方法可以判斷參加實驗者大腦的活動模式。在研究的初步階段,，將一些和大腦活動模式有關的數(shù)據(jù)列入這種計算方法,，以便隨后在研究的第二階段驗證此方法對神經(jīng)活動模式的識別能力。這種計算方法能夠根據(jù)從參加實驗者身上得到的神經(jīng)活動模式數(shù)據(jù)來判斷另一個參加實驗者的思維過程,。   

米切爾說,，這樣就可以第一次證實在不同人身上存在一種和類似物體有關的普遍“思考”方式。長期以來都存在關于一個人和另一個人對同類事物的感覺是否相同的哲學謎題，這項研究揭示了答案：不同的大腦在圖像面前產(chǎn)生相同的神經(jīng)活動模式,。   

科學家目前正計劃將這些發(fā)現(xiàn)應用到現(xiàn)實生活中去,。例如，這種方法也許能夠比較患有神經(jīng)疾病的病人的神經(jīng)活動模式,，例如自閉癥,。這樣，這個系統(tǒng)可能辨別健康人和自閉癥患者對外界不同的感覺方式,，以便創(chuàng)建一個關于這種以大腦活動為基礎的疾病的理論,。