Decoding Covert Human Attention in Multidimensional Environments
Questo studio presenta un nuovo approccio basato su reti neurali ricorrenti addestrate su dati sintetici ibridi, che permette di decodificare con oltre l'80% di accuratezza l'attenzione umana latente in ambienti complessi, suggerendo un meccanismo di apprendimento in cui ipotesi derivate dal valore vengono continuamente testate contro le nuove evidenze.