We don't know yet -- that's what makes it research!

There are many people working on [brain-computer interfaces](_URL_1_) to try to develop algorithms to 'decode' brain activity. At this point, however, the outputs that can be measured are relatively crude, e.g., sending a signal of "up", "down", "left", or "right". 

[This](_URL_0_) is probably one of the most promising achievement to date. The idea is to match patterns of brain activation, measured by fMRI, to known responses to a series of videos. 

But this is still a *long* way from what you are suggesting, since:

* The method required hours of calibration for each individual participant.

* The researchers knew that the participants were watching one of a certain set of videos. The reconstructed images were then also based on those videos (i.e., which video did the brain activity most closely match), not just on the measured brain activity.

* The participants were watching a video, not just imagining something.

Probably the biggest challenge -- besides not fully understanding how the brain computes information -- is the fact that we don't yet have any imaging technologies with the spatial and temporal resolution necessary to reconstruct any detailed imagery or thoughts just from brain recordings. Supposing we could get a much more comprehensive read-out of brain activity, we could probably develop very detailed algorithms to pull out a lot of information using various signal analysis methods. Mind you, that in itself will be an enormous computational challenge, especially since any such algorithms will likely have to be trained for each individual before the outputs make any sense.
අපි තවම දන්නේ නැහැ -- ඒක තමයි පර්යේෂණ කරන්නේ! මොළයේ ක්‍රියාකාරකම් &#39;විකේතනය&#39; කිරීමට ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීමට උත්සාහ කිරීම සඳහා [මොළයේ-පරිගණක අතුරුමුහුණත්](_URL_1_) මත වැඩ කරන බොහෝ දෙනෙක් සිටිති. කෙසේ වෙතත්, මෙම අවස්ථාවේදී, මැනිය හැකි නිමැවුම් සාපේක්ෂ වශයෙන් බොරතෙල් වේ, උදා, &quot;ඉහළ&quot;, &quot;පහළ&quot;, &quot;වම&quot; හෝ &quot;දකුණ&quot; සංඥාවක් යැවීම. [මෙය](_URL_0_) බොහෝ විට අද දක්වා ඇති වඩාත්ම බලාපොරොත්තු සහගත ජයග්‍රහණවලින් එකකි. අදහස වන්නේ fMRI මගින් මනිනු ලබන මොළය සක්‍රීය කිරීමේ රටාවන් වීඩියෝ මාලාවකට දන්නා ප්‍රතිචාරවලට ගැලපීමයි. නමුත් මෙය තවමත් ඔබ යෝජනා කරන දෙයට වඩා දුරකි. * සහභාගිවන්නන් එක්තරා වීඩියෝ කට්ටලයක් නරඹමින් සිටින බව පර්යේෂකයන් දැන සිටියහ. ප්‍රතිනිර්මාණය කරන ලද රූප පසුව එම වීඩියෝ මත ද පදනම් විය (එනම්, මොළයේ ක්‍රියාකාරිත්වය වඩාත් සමීපව ගැළපු වීඩියෝව), මනින ලද මොළයේ ක්‍රියාකාරිත්වය මත පමණක් නොවේ. * සහභාගිවන්නන් වීඩියෝ පටයක් නරඹමින් සිටියේ යමක් සිතින් මවා ගනිමින් නොවේ. මොළය තොරතුරු ගණනය කරන්නේ කෙසේදැයි සම්පූර්ණයෙන් වටහා නොගැනීමට අමතරව ඇති ලොකුම අභියෝගය වන්නේ මොළයේ පටිගත කිරීම්වලින් පමණක් සවිස්තරාත්මක රූප හෝ සිතුවිලි ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීමට අවශ්‍ය අවකාශීය සහ කාලීන විභේදනය සහිත රූපකරණ තාක්ෂණයක් අපට තවමත් නොමැති වීමයි. මොළයේ ක්‍රියාකාරීත්වය පිළිබඳ වඩාත් සවිස්තරාත්මක කියවීමක් අපට ලබා ගත හැකි යැයි උපකල්පනය කළහොත්, විවිධ සංඥා විශ්ලේෂණ ක්‍රම භාවිතා කරමින් බොහෝ තොරතුරු ලබා ගැනීමට අපට ඉතා සවිස්තරාත්මක ඇල්ගොරිතමයන් වර්ධනය කළ හැකිය. ඔබ මතක තබා ගන්න, එයම අතිවිශාල ගණනය කිරීමේ අභියෝගයක් වනු ඇත, විශේෂයෙන්ම එවැනි ඇල්ගොරිතමයක් නිමැවුම් යම් අර්ථයක් ඇති කිරීමට පෙර එක් එක් පුද්ගලයා සඳහා පුහුණු කිරීමට සිදුවනු ඇත.