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受社會規范或其他因素限制，用戶在上網過程中可能不會輕易顯露自己的實際偏好。對于上網用戶的一些心思，當今算法是否能夠猜透?

近期，來自丹麥哥本哈根和芬蘭的科研團隊公布了一項最新研究成果——算法可“潛入人腦”，預測人類的真實偏好。

試驗過程中，研究人員將腦電圖電極置于受測試者頭部，向其展示各種不同圖像。受測試者不需要做任何事情，由研究團隊使用機器學習模型，記錄其腦電波信號，通過這些數據區分受測試者看到不同照片時產生的不同反應。然后，他們將數據輸入算法系統，系統以此分析受測試者的審美傾向，生成其中意的圖像。結果顯示，這些圖像與受測試者的個人偏好匹配度超過80%。

研究人員表示，通過將計算機科學和認知神經科學相結合的方式展開試驗，能夠實現基于大腦反應的協同過濾，幫助人們透過各種顯性行為看到本質，了解受測試者“藏于心底”的潛意識態度，更加精準地分析其內心的真實想法。

通過腦機交互來分析人類腦電波，生成符合個人審美的圖像，研究的是人類的審美觀和對外界刺激的一種心理特性，同時也說明算法學習理解人類主觀意識偏好是可行的。

專家解釋說：“腦電波信號是一種亟待開發的信息寶庫。長遠來看，這種方法可為人們提供更多有關自身喜好的微妙信息。比如可用它來解讀一個人喜歡某些歌曲的根本原因——可能與歌曲旋律所喚起的情緒有關。”

由于大腦是人體最重要、最復雜的器官，該技術研究的困難程度不言而喻。因此，目前這種算法還無法大規模使用。不過，算法技術的發展已叩響腦機交互的大門，未來，科學家們或將充分利用該技術，在研究人類感知和決策等方面大有作為。

正如該研究報告第一作者所說：“我們的研究是朝著‘心智計算’時代邁出的重要一步。在這個時代，用戶能夠使用腦機接口，獲得有關自己的獨特信息，從而更好地了解自己。”

算法可潛入人腦 預測人類的真實偏好

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