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用大脑数据，使AI决策更可解释[点赞][哇]

研究者发现，不同人的 MRI 指标（例如某些脑区之间连接的强弱）与他们在视觉决策任务中的表现有很大相关性。

1月9日PNAS杂志发表了一项工作，研究者对神经网络进行显示分区，以模拟 V1、MT、LIP 等人类脑区，并基于MRI得到的信息调整模块之间的连接强度。这一方法在决策任务中获得了与人类相似的决策速度与准确性，同时获得了更强的可解释性。

这一研究展示了一条有趣的研究路线：用人脑数据约束 AI，可以让机器智能与生物智能在机制层面更加一致。