論文の概要: Brain-Machine Interfaces & Information Retrieval Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10371v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 16:18:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:48:35.535217
• Title: Brain-Machine Interfaces & Information Retrieval Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: ブレイン・マシン・インタフェースと情報検索の課題と機会
• Authors: Yashar Moshfeghi, Niall McGuire,
• Abstract要約: 本稿では、ブレイン・マシン・インタフェース(BMI)技術が情報検索(IR)システムをどのように変換するかを包括的に分析する。 我々は、特定の研究機会を特定し、BMI強化IRシステムを開発するための具体的な方向性を提案する。 これらの進歩を実践する上で重要な技術的・倫理的課題を検討することで結論付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.084958172018792
• License:
• Abstract: The fundamental goal of Information Retrieval (IR) systems lies in their capacity to effectively satisfy human information needs - a challenge that encompasses not just the technical delivery of information, but the nuanced understanding of human cognition during information seeking. Contemporary IR platforms rely primarily on observable interaction signals, creating a fundamental gap between system capabilities and users' cognitive processes. Brain-Machine Interface (BMI) technologies now offer unprecedented potential to bridge this gap through direct measurement of previously inaccessible aspects of information-seeking behaviour. This perspective paper offers a broad examination of the IR landscape, providing a comprehensive analysis of how BMI technology could transform IR systems, drawing from advances at the intersection of both neuroscience and IR research. We present our analysis through three identified fundamental vertices: (1) understanding the neural correlates of core IR concepts to advance theoretical models of search behaviour, (2) enhancing existing IR systems through contextual integration of neurophysiological signals, and (3) developing proactive IR capabilities through direct neurophysiological measurement. For each vertex, we identify specific research opportunities and propose concrete directions for developing BMI-enhanced IR systems. We conclude by examining critical technical and ethical challenges in implementing these advances, providing a structured roadmap for future research at the intersection of neuroscience and IR.
• Abstract（参考訳）: 情報検索(Information Retrieval, IR)システムの基本的な目標は、人間の情報ニーズを効果的に満たす能力にある。 現代のIRプラットフォームは、主に観測可能な相互作用信号に依存しており、システム機能とユーザの認知プロセスの間に根本的なギャップを形成している。 Brain-Machine Interface (BMI)技術は、これまでアクセス不能だった情報探索行動を直接測定することで、このギャップを埋める前例のない可能性を提供している。 本稿では,脳神経科学とIR研究の交差点における進歩から,BMI技術がIRシステムをどう変換するかを包括的に分析する。 我々は,(1)コアIR概念の神経的相関を理解して探索行動の理論モデルを構築すること,(2)神経生理学的信号の文脈統合による既存のIRシステムを強化すること,(3)直接的神経生理学的測定による能動的IR能力の発達,の3つの基本頂点を通して分析を行った。 各頂点に対して、特定の研究機会を特定し、BMI強化IRシステムの開発に向けた具体的な方向性を提案する。 我々は、これらの進歩を実践する上で重要な技術的・倫理的課題を調べ、神経科学とIRの交差点における将来の研究のための構造化されたロードマップを提供することで結論付ける。

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