大脑解码器：现实中的读心术

　　Jack Gallant坐在自己位于美国加州大学伯克利分校的实验室里，聚精会神地盯着电脑屏幕，试图解码某个人的思维。

　　电脑屏幕的左边是一些电影短片——Gallant在对研究参与者进行脑部扫描的同时，放映这些影片。而屏幕的右侧，计算机程序正在分析大脑扫描的数据，以推测参与者所看到的是哪一个影片。

　　Anne Hathaway的脸出现在了电影《新娘大战》的片段上，画面中她正与Kate Hudson热烈地交谈。计算程序明确地将这一场景与“女人”和“交谈”联系起来。另一个剪辑，是展现了水下野生生物生活场景的纪录片。在画面从第一个剪辑跳动到第二个剪辑时，该程序不断“挣扎”，最后不确定地提出了“鲸鱼”和“游泳”等文字。

　　其实画面中出现的“是一只海牛，但是电脑程序不知道这是什么。”Gallant说。因此研究人员还需要通过向该程序展示图像和电视片段触发的一系列大脑活动模型来培训以形成这个程序。他的计算机程序曾经遇到过大型水栖哺乳动物，但是没遇到过海牛。

　　现在，世界各地的研究团队正在试着使用类似技术解码脑部扫描，从而破译人们看到了什么、听到了什么、感觉到了什么，甚至梦到了什么。

　　有媒体报道称，这些技术将读心术“从幻想变成了现实”，并且“有可能会影响我们做事的方式”。一位伦敦的经济学家甚至推测将来科学家们能够通过大脑扫描了解人们的心理活动。

　　虽然有公司开始使用市场调查和测谎仪等方式解读大脑，但是科学家更倾向于使用相关技术探索大脑本身。Gallant和他的同行们正努力挖掘不同大脑模型背后的共同模式，希望能找出大脑用来感知外界的编码和算法。他们希望这些技术可以告诉他们管理大脑组织的基本原则，以及它是如何编码记忆、行为和情感的。

　　超越生物学

　　解码大脑的提议始于大约10年前。当时，神经系统学家认识到，他们使用功能性磁共振成像(fMRI)得出的脑部扫描中存在许多未开发的信息。为了分析脑活动模式，科学家将大脑划分成不同立体像素——像素的三维等价物，并主要致力于解答哪些立体像素最能反映刺激。最终研究人员总结出哪些区域负责处理面部表情。

　　解码技术将审查大脑扫描中更多的信息，它们通过强弱应答来鉴定更细微的脑活动模式。例如，之前有研究已经证明，物体并不只被一个非常活跃的小区域编码，它同时还被更多的分散式阵列编码。

　　这些记录被送入“模式分类器”——一种图像或概念与模式相关联的计算机算法。一旦该程序获得足够的样本，它就能够推断受试者在看什么或思考什么。这些已经超越了划分大脑区域。而进一步关注这些模型能够让研究人员从询问“在大脑的哪个部分”等简单问题，到证明有关心理过程本质的假设理论。美国得克萨斯大学 fMRI专家Russell Poldrack表示，解码使得研究人员能够检验那些现存的预测大脑如何执行任务的心理学理论。“有许多方法是超越生物学领域的，”他说。

　　在早期的研究中，科学家已经能够证明他们可以通过这种模式得到足够的信息，来告诉受试者看到了什么类型的对象，例如剪刀、瓶子和鞋子。

　　不久之后，又有两个科研团队独立地用它来研究人类大脑运行及管理的基本原则。那就是众所周知的，将电极植入猴子和猫的大脑，研究它们的视觉处理系统的实验。在人类大脑中，运用传统fMRI技术很难观察到微小的活动区域。但是基于fMRI数据的基本技术，伦敦大学的John-Dylan Haynes 和 Geraint Rees以及日本京都ATR计算神经科学实验室的Yukiyasu Kamitani相继在2005年证明，与猴子和猫一样，图片的边缘也引发了人累大脑非常具体的活动模式。

　　再后来，Gallant的实验室使用了第一人称、战争题材的视频游戏《反恐精英》，以设法验证他们是否能够解码向左走或向右走、追击敌人或开火的意图。但是，他们只能解码来回走动的意图，fMRI数据中的所有其他信息则被淹没在参与者的情绪中。

　　对于梦境的研究也是这样。Yukiyasu Kamitani及其同事，让受试者在扫描仪中入睡，然后定期唤醒他们，让他们回想自己看到了什么。该研究小组首先试图重建他们梦境中真实的视觉信息，但最后依然还是需要利用各种关键词。该研究预测准确率约为60%。

　　逆向研究

　　解码大脑依赖于大脑活动和外部世界的相互关系能够被确认的前提。而且如果所有你想要做的是使用一个简单的脑信号来指挥一只机械手臂，那么简单地识别这些联系就足够了。但是，Gallant等人希望能做到更多，他们想要找出大脑是如何组织和储藏信息的。

　　但这项工作并不简单。每个脑区域都从其他区域网络中获取信息并将它们联系起来，也可能会改变其表现方式。神经系统学家必须了解每个点发生的转变是什么。但与其他工程项目不同的是，大脑不是按照一定规则被放在一起的，而是必须要对人类思维和数学模型有意义。“我们不是要设计大脑，而是要了解它如何工作。”Gallant说，“但我们确实没有公式来模拟这类系统。”即使拥有每个脑区域内容的足够数据，研究人员也可能无法得到一系列公式来描述它们、它们的关系以及随着时间的变化方式。

　　英国剑桥医学研究理事会(MRC)认知与脑科学部计算神经学家Nikolaus Kriegeskorte曾指出，尽管视觉系统是大脑中已被熟知的部分，想要了解视觉信息是如何被编码的依然非常困难。有很多问题需要认真处理：神经束如何描绘脸等事物、信息是如何在视觉系统中不同区域间移动的，以及代表一张面孔的神经编码是如何改变的。由下而上、从神经到神经来建筑一个模型过于复杂，Kriegeskorte研究小组正将现存的视觉模型与大脑数据相比较，以确定哪些组合最为适合。

　　回到现实

　　制造一个解码整个大脑，甚至不同时期的同一大脑的模型是非常困难的。解码器通常以个体大脑为基础，除非它们所计算的是一些二项选择等非常简单的东西。但是，有几个研究小组正致力于设计一个通用的模式。“每个人的大脑有一些不同。”美国新罕布什尔州达特茅斯学院的Jim Haxby解释道。

　　研究模式的标准化对于许多热门的大脑解码应用程序而言可能是必要的，后者可能涉及解读人们隐藏或无意识的思想。尽管这些应用程序还未实现，但已经有公司跃跃欲试。英国伦敦大学学院的John-Dylan Haynes表示，他最近正与戴姆勒汽车公司接洽，该公司询问是否有程序能够解码市场调查研究中受试者隐藏着的偏好。他表示，理论上这是可行的，只是目前的方法可能不再适用，需要开发新的算法。营销人员也表示：“我敢肯定，与传统的市场调研方法相比，这个新技术要好得多。”

　　一些法律服务公司也纷纷收到了启发。例如，使用解码技术可以通过脑部扫描来区分从事实与谎言。但一些伦理学家认为，隐私法应该保护一个人的内心想法和愿望，但英国牛津大学的Julian Savulescu认为发展解码技术不存在任何原则问题。他觉得如果加以正确利用，这与其它种类的证据并没有什么不同。

　　Haynes 也在从事另一项研究，他让研究的参与者在几个虚拟房间中进出，当他们在另一个区域活动时，研究人员开始对他们进行大脑扫描。初步结果显示，该研究小组能够确定受试者之前到过哪间屋子。这就说明，此类技术可能揭示受试者之前是否见过犯罪场景。但是这些研究尚未发表，Haynes就立刻指出在执法机关使用此类技术的局限——如果一个人曾在某个建筑里，但是记不清了呢?或者案发时间已久。犯罪嫌疑人甚至可能欺骗解码器。“你不知道人们的对策会是怎样，”他说。

　　还有许多其他科学家也驳回了埋藏的记忆能通过解码而正确地被揭示。就算其他因素暂时不考虑，你不仅还需要一台15吨、价值300万美元的fMRI机器，还需要愿意配合躺在机器里将自己内心展示给别人的人。就算都做到了，所得到的信息也未必准确。现在，心理学家依然在通过交谈与询问来了解人们的想法——这是更可靠，更便宜的方式。