情景記憶
讀心軟體研究人員、認知神經科學家埃莉諾·馬圭爾說，先前研究主要關註解讀基礎記憶。研究人員通過掃描研究對象腦部，獲知對方剛看見的一個數字，算出他想要敲出的字母或者曾經去過的地方。
“更有趣的是解讀情景記憶，一種關於日常生活的複雜記憶，包括我們在哪裡、在做什麼、感覺如何等更多信息，”馬圭爾說。
倫敦大學學院研究人員這次測試主要觀察大腦海馬體，這一部位在學習、記憶和空間定位等方面起著重要作用。
馬圭爾先前研究發現，相較於倫敦公車司機而言，計程車司機的海馬體體積較大，這可能是他們的大腦為“裝下”大街小巷的具體位置而“長大”。
研究
讀心軟體倫敦大學學院研究人員讓10名志願者連續15次觀看3部電影短片，每部時長7秒，主題都是日常生活場景。研究人員隨後要求志願者回憶短片內容，同時利用功能性核磁共振成像儀（fMRI）掃描他們的腦部。通過計算機軟體分析數據，研究人員發現，志願者回憶每部短片時，大腦活躍部位不同。這樣，研究人員根據大腦活動模式測出志願者回想哪部短片，準確率約為45%。
套用前景
揭示大腦記憶機制具有廣闊的套用前景，譬如發展測謊儀。這項研究也為找回阿爾茨海默氏症（老年痴呆症）、中風等疾病患者的記憶帶來一線光明。
美國研製
美國科學家成功研製出一款讀心軟體。研製該軟體的最初目的是幫助機器人專業的講師授課，他們利用這款軟體能分析學生的面部表情，以調整授課，使其能夠更迅捷地迎合學生的需求。
研製該軟體的最初目的是幫助機器人專業的講師授課，他們
利用這款軟體能分析學生的面部表情，以調整授課，使其能夠更迅捷地迎合學生的需求，促進師生間的互動交流，不過後來科學家發現它還有更廣泛的運用空間。目前此項技術已通過測試，科學家們使用電腦通過分析數名正在上課的學生的面部表情分析其內心活動，從而決定授課進程。
研究此項目的負責人、UCSD Jacobs工程學院的博士Jacob Whitehill說：“這一研究成果表明，自動識別面部表情的技術將有利於完善智慧型教學系統。”他曾闡釋過這個電腦系統的運作原理，即電腦通過捕捉螢幕前學生的表情圖片，經過篩選保留有效信息，再通過預先設定的特定程式對每一種表情加以分析，從而對該生目前的學習狀況做出判斷。被檢測出最頻繁的表情是眨眼，通常一個人的眨眼頻率的高低可以顯示其大腦運作的狀況，若大腦高速運轉時，眨眼頻率就會降低，且通常都是由人在不自覺的時候發生的。不過目前人們還無法確定某種特殊的表情是否能真正體現其真實的心理活動，此項技術的設計初衷只是為了改善師生之間的交流關係，不過它在犯罪學及審問嫌犯時都有廣泛的運用空間，同時在醫療及測謊方面也會有重要的使用價值。
目前此研究仍屬新興領域，僅有少數幾家研究院在從事此項研究。不過Whitehill博士說，他們正打算將這種機器識別技術推廣到更多的領域，除了研究面部表情的信息傳遞功能外，他們還將著手進行諸如身體姿勢，點頭搖頭以及眼神等的研究，以完善師生，尤其是機器人專業講師與學生之間的交流渠道。這也能使機器人模擬真人授課的新型智慧型授課系統向前跨出了一步。或許我們能期待將來可以甩開遙控器，只消微微一笑，電視將自動打開並跳到你想要的頻道。
