Nature：读心术

科学家们能够通过扫描大脑的活动情况破译我们的想法，也可以帮助我们解梦，甚至是窥探人们的意图。

Jack Gallant正坐在他美国加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）的实验室里，专注地盯着电脑屏幕，因为他正在破译一个人的思想。

在电脑屏幕的左手边是一卷电影胶片，这是Gallant为参加实验的志愿者准备的，他会给志愿者放这些电影，同时记录志愿者大脑的活动情况。在电脑屏幕的右手边就是电脑的主机，电脑里正在运行的程序可以利用监测到的大脑活动情况“猜出”志愿者们正在看电影中的哪个片段。【原文下载】

当出现电影《结婚大作战》（Bride Wars）里安妮海瑟薇（Anne Hathaway）和凯特哈德森（Kate Hudson）热烈交谈画面的时候，电脑程序就得出了“女人”和“交谈”这两个结论，而且会非常肯定地用大字“woman”和“talk”在屏幕上表示出来。如果给志愿者看的是一段在水下拍摄的野生动物纪录片，电脑程序就会有所犹豫，不过它最终还是在屏幕上给出了“whale（鲸鱼）”和“swim（游泳）”的答案，但这一次使用的是小写的、暂定的方式。

“其实这不是鲸鱼，是一只海牛（manatee），不过这也不能怪电脑程序，它根本就不认识海牛。” Gallant在谈及这个电脑程序时这样解释道，就好像这个程序是一个不听话的学生一样。“这套软件有训练程序，我们会给它‘看’在志愿者们看过各种图像和影片时记录到的大脑活动数据，用这种方式来训练它。” Gallant接着介绍道。他的这套软件之前也“见”过大型的水生哺乳动物，不过还没“见”过海牛。

全世界的科研人员都在使用这种技术破译大脑扫描数据，试图解析出人们看到了什么，听到了什么，感觉到了什么，还记得什么，或者梦到了什么。

媒体通常会这样解读这种技术——“这种读心术已经从科幻作品中走进了我们的现实生活，它会对我们生活中的方方面面带来影响。”英国伦敦的《经济学人》（Economist）杂志甚至还提醒他的读者们小心这种技术，他们甚至还推测出了科学家们在多久之后就能够借助这种技术实现心灵感应了。

虽然有一些公司也正在对这种读心术进行商业应用开发，比如尝试用于市场分析或者测谎等领域，但是科学家们却对些工作没有太大的兴趣，他们更感兴趣的是如何利用这种技术对我们人类的大脑进行研究。比如Gallant的课题组以及其他一些课题组就正在对大脑不同工作模式背后的机制进行研究，他们希望能够破译出大脑内部感知周遭世界的工作密码和程序。他们希望这些技术能够告诉他们大脑组织的基本原则是什么，大脑是如何编码记忆、行为以及情绪这些程序或数据的。

用这种技术很难处理（解码）图像与影像之外的信息，那种工作需要更加复杂的技术才能完成。据Gallant介绍，他破解视觉信息并非因为这些信息是大脑里最有意思的信息，而是因为它们是大脑里最容易被破解的信息。这也是他有生之年唯一有望完成的一项工作。但是从理论上来说，我们可以用这种技术破解大脑里任何的信息。
生物学领域以外的应用

大脑解码工作早在十年前就已经开始启动了，当时神经科学家们都意识到在大脑fMRI扫描检测时浪费（漏掉）了很多有价值的信息，完全没有充分地将这些信息的价值给发掘出来。fMRI技术可以观察到我们大脑里哪些区域供血比较充足（这些区域在扫描图像上以高亮的形式呈现出来），由于生理活动都需要大量的血液供应，所以我们可以由此来判断哪些区域的活动比较多。为了能够更具体地分析大脑的活动情况，科学家们对大脑进行了更进一步的分区，他们将这些部分称作“单元（voxel）”，也就是脑扫描三维像素图。科学家们的研究方法是这样的，他们会给受试者某种刺激，比如给他们看一个人的脸，然后观察受试者大脑里哪些单元的活动会增强，哪些单元的活动又是最强的等。将活动情况不那么强烈的单元去掉之后就可以发现大脑内都有哪些单元与人脸识别功能相关。

不过前面提到的这种解码技术则需要更多的脑扫描信息。因为解码技术不仅需要知道哪些脑单元与人脸识别功能有关，还需要知道哪些单元对人脸刺激反应不够强烈，只有将这些强弱信息全都综合起来才能确定更加精细的大脑活动模式。因为之前的研究已经证实，某种信息并不只是由大脑中的某一个区域负责编码的，而是由很多个分布范围更广的单元共同负责，协同完成编码的。

脑扫描收集到的这些信息全都被输入“大脑活动模式分类识别器（pattern classifier）”这样一个程序进行识别和解码，这套程序已经预先经过了“培训”，知道每一幅图像都表示什么意思。如果该程序收集到了足够的信息，它就可以破译出受试者正在看什么图像，或者是想到了什么图像。这种工作已经超出了脑扫描脑单元定位研究工作。所以我们今后也可以用这种技术开展更多的工作，比如对心理机制（psychological processe）的本质进行研究，研究记忆的强度和分配这种困扰了我们几十年的问题，而不再只知道研究“大脑里哪些部分与这个功能相关”这样简单的问题。美国德克萨斯大学（University of Texas）的fMRI专家Russell Poldrack认为，这种破译技术能够让科研人员们对已有的各种理论，比如预测人脑任务执行情况的心理学理论等进行检验。“这种破译技术在生物学领域之外的其他领域也是大有用武之地的。” Poldrackf这样说道。

在之前的研究工作中，科学家们已经充分证实了这种破译技术的威力，比如该技术能够正确识别受试者正在看什么，是剪刀、瓶子还是鞋子。“我们自己对该技术的破译能力都感到非常的震惊。”美国达特茅斯大学（Dartmouth College in New Hampshire）的Jim Haxby说道，他于2001年第一个开展了大脑破译研究工作。

不久之后，另外两个研究小组也都独立地使用大脑破译技术发现了人脑的基础工作原理。他们将电极插入猴子和猫的大脑当中，电极插入的部位就是这些动物对线条图像反应最为敏感的视觉处理中枢部位，这些工作也是大家非常熟悉的一项工作。可是在我们人脑里，这部分对线条比较敏感的区域非常小，小到连用传统的fMRI技术都无法清楚地显示出来。于是英国伦敦大学（University College London）的JohnDylan Haynes和Geraint Rees，以及日本京都ATR计算神经科学实验室（ATR Computational Neuroscience Laboratories, in Kyoto, Japan）的Yukiyasu Kamitani和目前就职于美国Vanderbilt大学（Vanderbilt University in Nashville, Tennessee）的Frank Tong等人将大脑破译技术与fMRI扫描数据结合到一起，于2005年发现人脑里其实也有这样一个对线条和边缘非常敏感的区域，这样的图像也能够触发一种特定的大脑活动。他们的试验是这样的，给受试者看各种方向不一的线条，结果发现受试者的fMRI图像也会随之发生改变，呈现出不同的脑单元活化图，通过这些图就可以破译出受试者正在看哪种线条图像。

到了2008年，破译技术终于有了突破，不再只是能够识别线条这类简单的图像，开始涉水复杂图片识别领域了。当时Gallant的团队开发了一种破译程序，能够解码120多种图片，这可比分辨出图像属于哪一个大类，或者辨别出图像的边缘要困难得多。之后Gallant团队又更进一步，开发出了能够破译影片（连续视频）的软件。
2006年左右，科学家们已经开发出了多种破译软件，这些程序能够完成多种破译任务，比如能够解码受试者头脑中正在想象的画面，解码受试者的记忆画面，甚至都能够知道受试者是在想加两个还是减去两个。现在就职于德国柏林Bernstein运算神经科学中心（Bernstein Centre for Computational Neuroscience in Berlin）的Haynes认为，最后这种任务要比破译图像信息更加困难，他指出，每个人的大脑里都有各种千奇百怪的想法，我们怎么对这些想法进行分类解析？这太困难了。我们可以借助颜色或内容对图像信息进行分类，但是用这种方法来处理脑子里的点子可是行不通的。

Gallant的实验室已经体会过这个问题的难度有多么大了。他们使用了著名的第一视角射击游戏《反恐精英》（Counterstrike, CS）进行了试验，他们想提前猜出受试者在游戏中是想往左跑还是往右跑，是想追踪敌人还是想一枪爆头。可是最终他们发现自己只能猜出游戏者是不是想移动，fMRI测到的其它数据都被淹没在游戏者强烈的胜利或失败的情绪信号当中。据Gallant介绍，这些信号，尤其是被别人干掉时的情绪信号的强度远胜过“微弱的”游戏意图信号。

在解析梦境时也遇到了同样的困难。Kamitani等人于今年的早些时候在《科学》（Science）杂志上介绍了他们的解梦工作。他们让志愿者睡在fMRI机器的检查床上，当志愿者睡着之后，他们会定期对他们进行fMRI扫描，等志愿者醒来之后会问问他们睡着时都梦见了什么，然后与fMRI记录下的数据进行比对。最开始他们充满了信心，想重建出整个梦境，可最后发现他们只能得到几个关键字。不过他们的解梦程序得出的关键字结论有60%的准确率，能够分辨出汽车、书本、男人女人等梦境中出现的特征影像。

Kamitani解释说，梦境的主观特性使得我们很难从中提炼出更丰富的信息，他介绍道：“当我试图回忆自己的梦境内容时，我往往感觉是我真的看到了那一切。”但是做梦时并不是只有视觉中枢在活动，大脑中还有很多我们并不了解的单元也都在其中发挥了非常重要的作用。

反向工程学方法

我们要解码大脑首先就得在大脑活动与真实的外界之间建立起一套一一对应的关系。如果你想要的只是希望利用大脑活动信号来控制一只机械手，就好像在Nature 497,176–178; 2013这篇文章里介绍的那样，那么有这样一套对应关系就足够了。可是Gallant等人的“野心”要比这大多了，他们想通过这种对应关系回溯出大脑的运作机制和信息储存机制，他们要做到真正的破译大脑。

Gallant也知道那个很不容易。大脑里每一个部分彼此之间都是互相联系的，他们彼此之间会互相交流、交换信息，对信息进行各种组合，这就可能会让我们产生混淆，不知道每一个部分的具体功能是什么，不知道他们究竟是干什么的。神经科学家们都应该在事后知道大脑里每一个部分都发生了哪些信息交换。和其他的项目不同，大脑的组织原则可不像数学模型那么简单。“我们不是在设计大脑，我们只想知道大脑是如何工作的。我们也没有任何诸如此类的数学模型可以借鉴。” Gallant无奈地说道。即便我们掌握了足够多的信息，对大脑里每一个部分都有充分的了解，这也不能保证我们就一定能够成功，就一定能够知道每一个部分彼此之间的关系，以及他们相互作用、发生改变的情况。

英国剑桥MRC认知及脑科学中心（MRC Cognition and Brain Sciences Unit in Cambridge, UK）的运算神经科学家Nikolaus Kriegeskorte认为，即使只是破译大脑里的视觉信息是如何整合形成的也是十分困难的，尽管视觉系统是大脑里被我们研究得最为透彻的一个系统（详见Nature 502,156–158; 2013）。据Kriegeskorte介绍，虽然视觉一直都是人工智能工作中最难以解决的一个部分，他们曾认为这应该还是比较机器人下棋或者证明一个定理要容易得多。但是虽然简单，可要解决这个问题也不容易，因为这也需要回答很多问题，比如需要多少神经元细胞才能够识别出一个脸孔，这些信息在大脑里的各个部分之间是如何流动的，参与面部识别的神经节点在进行识别时发生了哪些改变等。如果要从神经元细胞入手来建立这样一套系统模型是非常复杂和困难的，“我们可没有时间和资源完成这件工作。Kriegeskorte这样说道。所以他们团队采用了另外一种策略，他们对各种现有的大脑视觉模型数据进行了一番梳理，想看看是否会有所斩获。

现实世界

开发一套可用于解析所有人全脑各种功能，甚至是可以完成一个人全脑实时连续解析任务的破译模型是难度相当大的一项工作。现有的解析系统一般都是以个人的数据为基础建立起来的，这种系统只有在做2选1的选择题（比如判断受试者是在看图片A还是图片B）时可能会有例外，可以用于其他人。不过现在已经有人开始尝试开发针对所有人的解析模型。“我们每个人的大脑都有所不同。所以我们很难将每个人的脑活动模式统一为一种通用的万能模式。”正在从事这项工作的Haxby介绍说。

标准化问题（Standardization）很可能是脑功能解析工作中另外一个难以回避的问题，这些解析工作包括了解某个人隐藏的想法或者潜意识里的想法等。虽然目前这些尝试还没有成功过，但是已经有公司开始注意这个研究方向了。据Haynes介绍，最近就有一位Daimler公司（知名汽车公司）的代表找过他，希望他能够帮助了解消费者的潜在消费倾向，Daimler公司希望这些信息能够为他们的市场研究提供参考，帮助他们制定下一步的市场营销策略。Haynes认为从理论上来说，这种预测应该是有用的，但是以目前的技术水平来说，他们很难在30款不同的车里判断出哪一款会是未来的大卖车型。所以Haynes认为市场营销人员还是应该着眼于眼前的信息，他说道：“我还是认为经典的市场营销手段会更有用。”

提供法律服务的公司也注意到了大脑解析技术的潜在应用价值。比如美国加利福尼亚州旧金山市的No Lie MRI公司就宣城他们可以使用这种解析技术来判断一个人是不是在说谎。美国斯坦福大学（Stanford University in California）的法学家Hank Greely于2011年在牛津大学出版社出版了一本《牛津神经伦理道德手册》（Oxford Handbook of Neuroethics），他在书中提到，司法系统也能从这些技术进步中获益，判断当事人是否在说谎，他们的记忆是否可靠，陪审团或者法官是否公正等。另外一些伦理学家则认为这么做是侵犯个人隐私，不过牛津大学的神经伦理学家Julian Savulescu却认为这么做没什么不妥的，他说道：“人们的确是对这种技术有所担忧，但是只要我们将其用在正道上就没问题。为什么我们可以听别人在说什么，就不能知道他们内心在想什么呢？我是找不出理由的。大脑扫描数据和其他的证据没什么不同。”

Haynes开展过这样一个研究，他让志愿者们“参观”几所非常逼真的计算机虚拟房子，同时记录这些人的脑活动信息。结果显示，他们能够分析出志愿者们参观过哪些房子。这说明该技术可以反映犯罪嫌疑人是否到过案发现场。不过这个工作还没有发表，而且Haynes也指出这种技术在现有的司法大环境下有其局限性。比如有的人之前的确去过某个地方，但是连他自己都忘记了该怎么办？有的人是在案发之前到过案发地的怎么办？而且有的人也会欺骗解码仪。“你根本想象不出大家会采用哪些方法来应对解码仪。” Haynes说道。

其他的科学家也认为很难用大脑解码仪发掘出隐藏的记忆。要做这种工作首先需要一台15吨重、价值300万美元的fMRI扫描仪，另外还需要一个能够一边想着自己的小心思，一边不停地撒谎的演戏高手来配合，只有这样才能够知道这种方法是不是可靠。“即便如此，由于我们头脑里的信息不一定是准确的，所以目前大部分的心理学家还是采用更可靠、更简便的方法来了解一个人的想法，那就是直接提问让对方来回答的方法。” Gallant最后说道。

原文出处

Smith K.Brain decoding: Reading minds.Nature. 2013 Oct 24【原文下载】