上排图像为受试者在功能性磁共振成像扫描仪中看到的图像；下排图像为受试者大脑活动的神经重构图像，较亮的白色和粉色区域显示了人们注意力集中的地方。
12月4日，美国耶鲁大学的研究人员在《自然•通讯》杂志上发表论文称，通过精确的大脑测量，他们预测了人们在观看自然场景时眼睛的运动方式。这是对人类视觉系统的理解上的一个进步，可以改善人工智能方面的工作，比如无人驾驶汽车的开发。
“我们是视觉动物，知道大脑如何快速计算要看的地方是非常重要的。”耶鲁大学的心理学教授Marvin Chun说。人们已经对眼球运动进行了广泛的研究，现在可以确定人们的目光会投向环境中的哪些元素。但目前还不清楚的是，大脑是如何协调这种能力的，而这种能力对生存至关重要。
在之前的一个“读心术”实验中，Chun的团队基于核磁共振时大脑成像数据，成功地重建了人们看到的面部图像。在这项新研究中，Chun和第一作者Thomas P. O’connell采用了类似的方法，通过使用深度卷积神经网络（人工智能中广泛使用的模型）分析大脑对复杂自然场景的反应，可以预测人们会把注意力和目光投向哪里。
“这项研究代表了神经科学和数据科学的完美结合。”Chun说。这些发现有无数潜在的应用：比如测试相互竞争的人工智能系统，这些AI系统可以对图像进行分类，并指导无人驾驶汽车。“人类比人工智能系统看得更清楚，理解大脑如何执行复杂的计算，是神经科学的最终目标，也有利于人工智能的研究。”Chun说。
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编译：花花
审稿：阿淼
责编：张梦
期刊来源：《自然•通讯》
期刊编号：2041-1723
原文链接：
https://www.sciencedaily.com/releases/2018/12/181204090345.htm
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