通过扫描大脑活动，科学家试图破译人们的思维、美梦，甚至意图。但是，设计一个解码大脑的模型非常困难。
计算机程序通过分析大脑扫描的细节，推测参与者看到的影片是什么。
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Jack Gallant坐在自己位于美国加州大学伯克利分校的实验室里，他盯着电脑屏幕，正试着破译某个人的思维。
在屏幕的左边是一些电视短片资料：在进行脑部扫描时，Gallant为研究参与者放映了这些影片。屏幕右边，计算机程序正在分析大脑扫描的细节，以便推测参与者当时看到的是什么影片。
Anne Hathaway的脸出现在了从电影《新娘大战》中剪下的片段上，她正与Kate Hudson热烈地交谈。计算程序明确地为她们贴上了“女人”和“交谈”这些词语。另一个展现水下野生生物的短片出现后，该程序不断“挣扎”，最后假设性地提出了“鲸鱼”和“游泳”等文字。
“这是一只海牛，但是它（程序）不知道这是什么。”Gallant说。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。
来自世界各地的研究小组正在使用类似技术试着解码脑部扫描，从而破译人们看什么、听什么、感觉到了什么，以及他们记得甚至梦见了什么。有媒体报道称，这些技术将读心术“从幻想带到了现实”，并且“能够影响我们做任何事情的方式”。
尽管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和同行们正努力挖掘那些不同的大脑模型背后隐藏着什么，以及希望能找出大脑用来感知外界的编码和算法。他们希望这些技术能够告知他们管理大脑组织的基本原则，以及它是如何编码记忆、行为和情绪的。
超越生物学
解码大脑的提议始于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。
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块。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。
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。日本国际电气通信基础技术研究所（ATR）计算神经系统科学实验室的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，但最后依然还是求助于各种关键词。不过该研究预测准确率约为60%。
逆向工程
解码大脑依赖于这样一个事实：大脑活动和外部世界的相互关系能够被确认。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等人希望能做得更多，他们试图找出大脑是如何组织和储藏信息的。
Gallant表示，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，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。
“我们没有设计大脑，而是要计算它如何工作。”Gallant说，“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改变。
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指出，即便想要弄清楚视觉信息是如何被编码的也十分困难——尽管视觉系统是大脑中已被最好了解的部分。“视觉是人工智能中的困难问题之一，但我们认为它要比下棋或证明定理更简单。”他说。
但是，有很多问题要认真处理：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，以便确定哪些组合最适合。
现实世界
设计一个解码大脑的模型非常困难。解码器通常以个体大脑为基础，除非它们要计算一些二项选择等非常简单的东西——人们在看图A还是图B。但是，数个研究小组正致力于设计一刀切的模式。“每个人的大脑有一点点不同。”美国新罕布什尔州达特茅斯学院的Jim Haxby说。他也在致力于相关研究。此刻，他说：“你只是不能足够好地排列这些脑活动模型。”
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。
Haynes指出，这种程序原则上有，但是当前方法无法解答一个人更喜欢30个不同产品中的哪个，“我确定，现在，传统市场研究技术要好得多”。Haynes还在进行一项研究，参与者在数个虚拟房屋中进出，然后当他们在另一个区域活动时，研究人员对他们进行大脑扫描。
初步结果显示，该研究小组能够确定哪座房屋受试者之前到过。这暗示，此类技术可能揭示受试者之前是否见过犯罪场景。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限制。如果一个人在一个建筑里，但是不记得了呢？嫌疑犯也可能会糊弄解码器。
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。即便其他因素不考虑，你需要一台15吨、价值300万美元的fMRI机器。现在，心理学家更加依赖更便宜的方式来了解人们的想法。“此时，要知道一个人做什么的最好方法是，问他们。”Haynes说
。（张章）
《中国科学报》 (2013-10-28 第3版 国际)
