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得克薩斯州的研究人員開發了一個系統 人工智能 類似於GPT的結構，可以讀懂人的思想。 這項突破性發明開闢了該領域的新可能性 腦機技術.
來自奧斯汀的團隊克服了這些限制， 訓練神經網絡解碼 fMRI 信號 同時來自人腦的許多區域。 功能性磁共振成像 (fMRI) 是神經科學研究中的重要工具，它使科學家能夠在執行特定活動時查看大腦的哪些區域處於活動狀態。 然而，使用 fMRI 分析多個大腦區域可能既困難又耗時，這通常會導致研究局限性。
為了克服這些限制，奧斯汀的一組科學家開發了一種創新方法 功能磁共振分析I，它允許同時分析來自大腦許多區域的信號。 研究人員沒有使用傳統的 fMRI 數據分析方法，而是使用 機器學習 訓練神經網絡同時解碼來自多個大腦區域的 fMRI 信號。
這種方法使研究人員能夠進行更詳細的 fMRI 分析，從而可以更好地了解某些活動期間的大腦活動。 特別是，科學家們利用這種方法研究了情緒對大腦的影響，發現了大腦活動與情緒之間的新關係。
奧斯汀團隊開發的創新方法是神經科學研究的突破，具有應用於多個領域的潛力，包括研究 神經退行性疾病、精神障礙和學習過程. 得益於這種方法，科學家可以獲得有關大腦活動的更多詳細信息，這有助於更好地了解其功能和發展
該系統使用先進的機器學習算法來實時分析大腦產生的腦電波。 由於這一點，系統可以讀取思想並在允許它們被理解的水平上解釋它們。
這對於科學來說無疑是一項了不起的成就，因為它可以讓您深入了解人類思維的運作方式。 研究人員表示，該系統可以在醫學領域有很多應用，尤其是在治療神經系統疾病患者方面。
然而，一些批評者擔心這種技術可能會侵犯個人的隱私和自由。 此外，存在該系統可能被用於間諜或監視目的的風險。
儘管存在這些擔憂，德克薩斯州的研究人員相信該系統將推動神經科學和精神病學領域的發展，並為人工智能領域的新可能性打開大門。 然而，在這樣的系統付諸實踐之前，還需要進一步的研究和測試，以確保它是安全的，不會侵犯個人隱私。
