“我们终于找到了一种方法，可以在核磁共振成像的信号中看到这种复杂的想法。”美国卡内基梅隆大学的Marcel Just说，“思维和大脑活动模式之间的对应关系告诉我们这些想法是如何构建的”。

人工智能系统表明，大脑意识模块是由各种子系统而非大脑构建的。

科学家们开发了一种新的“大脑阅读”AI系统，它可以通过测量大脑活动来解码并表达复杂的人类思想。人工智能系统表明，大脑构造复杂思维的构建模块是由大脑的各个子系统构成的，而不是通过语言。

“我们终于找到了一种方法，让我们可以在核磁共振成像信号中看到这种复杂的想法。”

研究人员发现，大脑对240个复杂事件的编码，比方说在试验场景中那样大喊大叫的句子，使用了42个有实际意思的组成部分，或者是大脑神经系统中看似合理的语义，这些句子是大脑的思维途径与大脑活动模式之间的对应。这些特征包括人物、场景、大孝社会互动和身体动作等。研究人员称，每一种信息都是在不同的大脑系统中进行处理的，这是大脑处理客观信息的方式。通过测量每个大脑系统的活动，这个程序可以判断大脑系统正在考虑的是哪个类型的想法。

研究人员说：“人类大脑的一大先进之处就是在于能够将个体的概念结合到复杂的想法中，不仅能想到香蕉，还能想到想要晚上和朋友们一起吃香蕉。”

“我们的方法克服了功能性磁共振成像的缺陷，将大脑活动中产生的信号从开头到结尾紧密地结合在一起，就像在一个句子里读了两个连续的单词，”Just说。

这种进步使得对包含几个概念的想法进行解码成为现实。这显示了大多数人的想法是如何组成的，“仅仅是通过不断的添加信息。

研究人员使用了一个计算模型来评估7个人对作为材料的239个句子有怎样不同的神经系统反应特征。然后，该程序就能破译第240个特征。他们依次对240个句子中的每一个都做了检验，这就是所谓的“交叉验证”。研究人员称，该模型能够预测出首先挑出的子集中句子的特征，准确率达87%，尽管之前从未证明过该系统的预测情况。它还能有其他的用途：预测一个先前看不见的句子的激活状况，只显示它的语义特征。

该研究得以发表在《人类大脑图谱》（Human Brain Mapping）杂志上。