在测试结束后，研究人员利用核磁共振成像（MRI）脑波数据来分析并确定大脑的哪片区域以及哪个部位的神经网络对于抑制尼古丁上瘾起到决定作用。同时，研究人员还利用以“马尔可夫过程”为基础的电脑学习记录机研究出了一种新方法，来对人们的认知行为进行预测，这与谷歌网站的可以猜词的神奇预测软件所应用的工作原理有些相似，或者与一些只要使用者拼写出一半的单词，就可以猜出所拼写的完整含义的手机设备也很相似。研究小组发言人表示，机器学习算法能够提前改变测试者的潜在神经认知结构，并对所观看到的事物会以高准确度（90%的精确度）来进行预测。至于人类所谓的“渴望”，就在于他们对所观看到的事物作何反应。安德森还补充道，研究人员还会一直对相关“大脑解读”视频文件进行预测，从而来决定当人们观看到哪种视频文件时，能够抑制住心中对某种事情的“渴望”。从本质上来说，该算法还能够完成或者“预测”测试者的精神状态以及思维过程。
该研究结果于上周在西班牙举办的神经成像研讨会上的神经信息处理系统学习和解释说明一环节上进行了公布，并表示该项研究将会有助于帮助烟民控制对尼古丁的上瘾。同时，科学家还计划要在生物反馈中使用机器学习方法，以此来对大脑进行“实时解读”，这样就可以利用这些大脑解读的视频资料，来提醒那些对某些事物上瘾的人们来训练着控制自己的“渴望”。（
