京都大学开发基于人脑活动的人工智能模型解决自定位和导航问题

据盖世汽车报道，京都大学的研究人员在虚拟现实的迷宫环境中进行了一项引人注目的研究。他们发现，通过局部观察迷宫并利用人类大脑活动数据，他们能够解码受试者预测位置和场景的能力，以及他们对这些预测的自信程度。

图片来源：京都大学

该研究的主要作者Risa Katayama指出，这项研究基于人类大脑活动的人工智能模型，揭示了受试者预测的准确性与其对预测的信心水平之间的紧密联系。

在模拟的世界末日场景中，受试者通过比较每个预测场景与观察到的实际场景来浏览一系列虚拟环境，从而验证或更新他们的VR体验。研究团队深入探讨了人工智能是否能够解码受试者经历的每一个VR体验的神经元特征，并探究了自信水平是否会影响预测的重现方式。

通过功能性磁共振成像技术，研究者们测量了受试者在参与VR迷宫游戏时的大脑活动。尽管受试者并不知道自己的最终目的地，但他们似乎能够利用预测和记忆来估计自己在迷宫中的位置，并选择正确的行进方向。

Katayama表示：“我们的研究结果表明，当受试者对预测的自信心较高时，他们能够清晰地想象场景并快速做出预测。”这一发现可能对元宇宙研究领域产生深远影响。虽然这项研究中的场景预测是基于迷宫中的门布局，但它可能会推动脑机接口的发展，为各种环境开发通信工具提供新的思路。

Katayama总结道，场景预测有着广泛的应用前景，例如在人类大脑控制方法和人工智能在空陆交通工具中的应用。他们相信，人类思维和人工智能的交融对于进一步揭示我们自我意识的来源具有重要的跨学科意义。