picture. Participants were asked to

picture. Participants were asked to think of properties of the object as they looked at
the picture. For example, when looking at the drill they might think about drilling holes
in a board. Each picture was presented for 3 seconds, followed by a 7-second rest inter-val. While the participants viewed the pictures, the activity of their cortex was being
recorded by the fMRI scanner.
The key to the success of this experiment was the computer program, which ana-lyzed the responses of the brain voxel by voxel, where a voxel is a small cube-shaped
area of the brain about 2 or 3 mm on a side. (The size of the voxel depends on the reso-lution of the fMRI scanner. Scanners are being developed that will be able to resolve
volumes smaller than 2 or 3 mm on a side.) By determining which voxels were activated
by each picture and how strongly they were activated, the computer created a response
profile, or “neural signature,” for each object, which included many areas of the brain.
Eventually, after collecting patterns from a dozen participants, the computer deter-mined the neural pattern associated with each class of objects (tool vs. dwelling) and
with each individual object (hammer, apartment, or screwdriver, for example).
The computer was then tested by having it analyze a person’s brain activity as he
or she was viewing an object. Based on the pattern, the computer predicted what the
person was seeing. When the computer’s task was simply to indicate whether the person
was looking at a tool or a dwelling, the accuracy for 4 of the 12 participants was 97
percent; for the entire group of 12 participants, it was 87 percent (chance performance
being 50 percent because there were two possible answers). The average accuracy for
identifying specifi c objects was 78 percent (chance being 10 percent, because there were
10 different objects).
This is impressive performance, but what is even more impressive is that the
computer made accurate predictions even for people whose data had not been pre-viously analyzed. Imagine what this means. You walk into the brain imaging facil-ity for the first time, are placed in the scanner, and view a picture of an apartment
building. The computer analyzes your brain activity and concludes that you are
looking at a “dwelling,” and also predicts “apartment building.” Average accuracy
for determining the category (“dwelling”) is 82 percent. This ability to determine
what a particular person is seeing based on the data from other people is pos-sible because patterns of brain activation are similar for different people. In other
words, different people have similar neural signatures for specific types of objects.
This commonality among people is illustrated in ● Figure 2.24, which shows th

Kết quả (Việt) 1:

hình ảnh. Những người tham gia được yêu cầu suy nghĩ của các thuộc tính của đối tượng khi họ xem xét những hình ảnh. Ví dụ, khi nhìn vào các máy khoan, họ có thể suy nghĩ về khoan lỗ trong một hội đồng quản trị. Mỗi bức ảnh đã được trình bày trong 3 giây, theo sau là một 7 giây còn lại inter-val. Trong khi những người tham gia xem hình ảnh, hoạt động của vỏ não của họ đã được ghi lại bởi máy quét fMRI.Chìa khóa cho sự thành công của thử nghiệm này là chương trình máy tính, mà ana lyzed phản ứng của não voxel bởi voxel, một voxel ở đâu một nhỏ hình khối lập phương diện tích não khoảng 2 hoặc 3 mm trên một mặt. (Kích thước của voxel tùy thuộc vào reso lution của máy quét fMRI. Máy quét đang được phát triển mà sẽ có thể giải quyết khối lượng nhỏ hơn 2 hoặc 3 mm bên.) Bằng cách xác định mà voxels đã được kích hoạt bởi mỗi hình ảnh, và mạnh mẽ như thế nào họ đã được kích hoạt máy tính tạo ra một phản ứng Hồ sơ, hay "chữ ký thần kinh," cho từng đối tượng, trong đó bao gồm nhiều khu vực của não bộ. Cuối cùng, sau khi thu thập mẫu từ một chục người tham gia, máy tính ngăn chặn-khai thác các mô hình thần kinh, liên kết với mỗi lớp đối tượng (công cụ vs ở) và với từng đối tượng riêng lẻ (búa, căn hộ hoặc tuốc nơ vít, ví dụ).Máy tính sau đó đã được thử nghiệm bởi có nó phân tích hoạt động não của một người như ông hoặc cô ấy đã xem một đối tượng. Dựa trên các mô hình, máy tính dự đoán những gì các người đã nhìn thấy. Khi nhiệm vụ của máy tính đã là chỉ đơn giản là chỉ ra cho dù người nhìn vào một công cụ hoặc một nhà ở, độ chính xác cho 4 người tham gia 12 là 97 phần trăm; Đối với toàn bộ nhóm 12 người tham gia, đó là 87 phần trăm (có thể có hiệu suất là 50% bởi vì có hai câu trả lời có thể). Trung bình là chính xác nhất xác định đối tượng c quí là 78 phần trăm (có cơ hội là 10 phần trăm, vì đã có 10 đối tượng khác nhau).Đây là hiệu suất ấn tượng, nhưng những gì ấn tượng hơn nữa là các máy tính đã thực hiện các dự đoán chính xác ngay cả đối với người có dữ liệu đã không pre-viously phân tích. Hãy tưởng tượng những gì điều này có nghĩa là. Bạn đi bộ vào não hình ảnh facil-Anh lần đầu tiên, được đặt trong máy quét và xem một hình ảnh của một căn hộ xây dựng. Máy tính phân tích hoạt động não của bạn và kết luận rằng bạn đang nhìn một "nhà ở", và cũng có thể dự đoán "căn hộ chung cư." Tính chính xác trung bình để xác định các loại ("ở") là 82 phần trăm. Khả năng này để xác định những gì một người đặc biệt là nhìn thấy dựa trên dữ liệu từ những người khác là pos-Fremont vì mô hình của não kích hoạt cũng tương tự đối với những người khác nhau. Khác lời nói, mỗi người có những tương tự như thần kinh chữ ký cho các loại hình cụ thể của các đối tượng. Sự tương đồng này trong số những người được minh họa trong ● hình 2,24, mà cho thấy th

Kết quả (Việt) 2:

hình ảnh. Những người tham gia được yêu cầu nghĩ về các thuộc tính của đối tượng như họ nhìn vào
hình ảnh. Ví dụ, khi nhìn vào khoan họ có thể nghĩ về khoan lỗ
trong một bảng. Mỗi bức ảnh đã được trình bày trong 3 giây, tiếp theo là 7 giây còn lại liên val. Trong khi những người tham gia xem các hình ảnh, các hoạt động của vỏ não của họ đã được
ghi lại bằng các máy quét fMRI.
Chìa khóa cho sự thành công của thí nghiệm này là các chương trình máy tính, mà ana-lyzed các câu trả lời của các voxel não bởi voxel, nơi một voxel là một hình khối nhỏ
khu vực của não bộ khoảng 2 hoặc 3 mm trên một mặt. (Kích thước của voxel phụ thuộc vào reso-lution của máy quét fMRI. Máy quét đang được phát triển sẽ có thể giải quyết
khối lượng nhỏ hơn 2 hoặc 3 mm trên một mặt.) Bằng cách xác định mà voxels được kích hoạt
bởi mỗi bức ảnh và làm thế nào mạnh họ đã được kích hoạt, các máy tính tạo ra một phản ứng
hồ sơ, hay "chữ ký thần kinh," cho từng đối tượng, trong đó bao gồm nhiều khu vực của não bộ.
Cuối cùng, sau khi thu thập mẫu từ một chục người tham gia, các máy tính đã được xác định mô hình thần kinh liên quan với mỗi lớp học của các đối tượng (công cụ so với ở) và
với mỗi đối tượng cá nhân (búa, căn hộ, hoặc tuốc nơ vít, ví dụ).
các máy tính sau đó đã được thử nghiệm bằng cách để nó phân tích hoạt động não của một người như ông
hay người đó đang xem một đối tượng. Dựa trên mô hình, máy tính dự đoán những gì
con người đang nhìn thấy. Khi nhiệm vụ của máy tính chỉ đơn giản là để chỉ ra cho dù người đó
đã nhìn vào một công cụ hoặc một ngôi nhà, tính chính xác cho 4 của 12 người tham gia là 97
phần trăm; cho toàn bộ nhóm 12 người tham gia, đó là 87 phần trăm (hiệu suất cơ hội
là 50 phần trăm vì có hai câu trả lời có thể). Độ chính xác trung bình cho
việc xác định đối tượng c specifi là 78 phần trăm (cơ hội là 10 phần trăm, vì đã có
10 đối tượng khác nhau).
Đây là hiệu suất ấn tượng, nhưng những gì là ấn tượng hơn nữa là các
máy tính đưa ra dự đoán chính xác ngay cả đối với những người mà dữ liệu có không được trước Hiển nhiên phân tích. Hãy tưởng tượng điều này có nghĩa. Bạn bước vào các hình ảnh não facil-ity cho lần đầu tiên, được đặt trong các máy quét, và xem một hình ảnh của một căn hộ
tòa nhà. Các máy tính phân tích hoạt động não của bạn và kết luận rằng bạn đang
tìm kiếm một "nhà ở", và cũng dự đoán "nhà chung cư." Độ chính xác trung bình
để xác định loại ( "nhà") là 82 phần trăm. Khả năng này để xác định
những gì một người cụ thể được nhìn thấy trên cơ sở dữ liệu từ những người khác là pos-nhiệm bởi vì mô hình kích hoạt não là tương tự cho những người khác nhau. Trong khác
từ, mỗi người có những dấu hiện thần kinh tương tự cho các loại hình cụ thể của các đối tượng.
Phổ biến này trong số những người được minh họa trong ● Hình 2.24, trong đó cho thấy thứ