미국 펜실베니아 카네기 멜론 대학의 연구자들은, 뇌의 활동 패턴을 이용하여 복잡한 생각과 그 뿌리를 특정하는데 성공했다. 이 "마음읽기" 테크놀로지는,, 뇌가 형성하는 복잡한 생각이 각종 서브 시스템에 의한 것으로, 언어 기반의 것이 아니라는 것을 보여주고있다.
마르셀 저스트 교수에 의하면, 그 개념 표현의 기본적인 구조는 보편적이며, 언어에 의해 좌우되는 것은 아니라고 한다.
- 인간의 복잡한 사고를 해석, AI로 예측하는 데 성공
"인간의 뇌에 일어난 큰 진보중 하나는, 개별 개념을 조합하여 복잡한 사고를 하는 능력입니다. 즉 단지 "바나나"를 떠올리는 것이 아니라, "바나나를 밤에 친구들과 먹고 싶다"라고 생각하는 능력입니다"
그 복잡성의 사고를 fMRI에 나타난 신호 중에서 보는 방법이 마침내 개발 된 것이다.
본 연구는, 복잡한 문장의 뇌 내 코드(예를 들어, "목격자는 재판에서 외쳤다")가, 42종의 의미 컴포넌트를 사용하여, 문장에 관한 항목의 인물, 환경, 크기, 사회적 교류, 신체 행동과 관련된 뇌의 활동을 만들어 낸다는 것을 밝혔다.
각 정보는 뇌의 다양한 영역에서 처리된다. 여기에서, 기계 학습 알고리즘을 사용하는 컴퓨터에서, 어떤 종류의 사고가 부상하고 있는지를 예측할 수 있다고 한다.
실험에서는 7명의 피험자를 참여시키고, 사전에 말해 둔 240종의 문장을 떨올려 달라고 했다. 그 때의 뇌를 fMRI로 모니터링하고 컴퓨터에 문장에서 제외 된 요소를 예측하게 하면, 89%의 정확도로 적중시킬 수 있었다고.
저스트 교수는, "우리의 방법은 대체로 같은 시간에 일어난 뇌 이벤트 신호를 뒤죽박죽으로 해버리는 fMRI의 단점을 극복 할 것입니다"라고 코멘트.
이로인해 여러 개념을 포함한 사고를 해독하는 것이 사상 최초로 가능하게 되었다. 다음 연구 단계는 사람들이 생각하고 있는 화제의 대범한 종류를 해독 할 것이라고 한다.
"우리는 뇌 속의 모든 종류의 지식을 맵화 하고 있는 중이다"
