互动科普

为了帮助别的同事进行研究，我常常会躺进功能性磁共振成像仪（functional magnetic resonance imaging，缩写为fMRI）的扫描舱内充当小白鼠。以往大多数时候，我眼看着面前小屏幕上的闪光刺激，耳听着四处回响的扫描器尖锐的哔哔声，与昏昏睡意英勇搏斗。但是这一次，情况不同了。我的同事马丁·蒙蒂（Martin Monti）——来自英国剑桥MRC认知与脑科学组（MRC Cognition and Brain Sciences Unit）的一名神经科学家，将要阅读我的心思。我躺在可滑动的测试台上，缓缓地被送入巨大的面包圈模样的扫描器。此时，我有种奇特的感觉，好像我就要被赤裸裸地暴光了——至少，在精神上。

       我的任务很简单：蒙蒂会问我几个问题，比如“有没有兄弟姐妹”，“觉得晚上的足球比赛英格兰队会不会赢”，等等。如果我想回答“是”，就想象自己正在打网球，以此激活大脑中已知的一组与运动相关的脑区。如果我想回答“不是”，则必须想象自己在家中巡视各个房间，以此激活另一片完全不同的、与场景感知有关的脑区。每次扫描，也就是我每次回答“是”或“不是”，都要花上5分钟。相比我以往的经历，这次对话肯定算得上最无聊的一次，可当蒙蒂每每都能猜中我的答案时，心惊胆寒之感却是前所未有的。

       去年，蒙蒂和其他一些研究者曾在一名被诊断为永久植物人状态的病人身上尝试了这项技术。虽然几乎没有外部迹象表明这名病人具有意识，这些研究人员却证明该病人仍有知觉，甚至可以交流，结果发表在2010年2月18日出版的《新英格兰医学杂志》（New England Journal of Medicine）上。这名病人回答“是”或“不是”的方法和我一样，也是单单靠想（参见上方的文字说明）。除此之外，目前没有任何其他方法能显示，在病人毫无反应的身体中还埋藏着完全清醒、可以交流的意识。

       像这类有关“心灵感应”的科研成果在10年前还闻所未闻。如今，各式各样的“读心术”（mind reading）研究已经开始在神经科学领域占据重要地位。是什么造就了这场变革？过去5年内，许多科学家改变了他们对脑部扫描所采集数据的分析研究方法。他们采用新的信息处理技术来破译大脑活动，不仅可以揭示有意识的思维活动内容，还能挖掘参与者潜意识中的信息，甚至重建出他们正在观看的电影画面。在新技术的帮助下，我们对难以理解的记忆工作方式和错综复杂的抉择处理过程有了更深刻的认识。这一方法本身还很稚嫩——这也意味着这项技术还有极大的提升空间，最激动人心的突破值得期待。

既见树木，又见森林

一百年来，科学家一直试图通过各种方法来实现读心术。为此，他们开发出了测谎仪、人机交互技术及功能性磁共振成像技术。

       进入他人头脑一探究竟的想法并不新奇。一个世纪以来，人们孜孜不倦地力图以技术解码思想，测谎仪（Polygraph machine）便是佐证。但测谎仪的工作方式是间接的，测定的只是压力引起的反应，能否作为判定撒谎的凭证还不一定。要真正读透思想，科学家必须直接解码大脑活动。在这个领域里，人机交互（Brain-computer interfaces）研究发展很快，该方法利用脑电图（electroencephalography，缩写为EEG）或大脑内置电极来检测大脑发出的神经信号，然后转换为指令，让机器臂运动或让计算机屏幕上的光标移动。如今，研究人员利用这种方法来训练肌萎性脊髓侧索硬化症[amyotrophic lateral sclerosis，又称渐冻症或葛雷克病（Lou Gehrig’s disease），该病患者的运动能力会逐渐退化]患者，使他们可以单靠思想来控制通信接口。（想要了解更多人机交互的内容，请参见《环球科学》2007年第3期《给大脑植入芯片》一文。）

虽说这类信号解析方法在医学上十分重要，但它们在读心术方面潜力有限。使用者需要重复练习控制自己思维的方式，才能让计算机把大脑的信号“翻译”成动作或说话的指令。想要不经过反复持久的训练就解码各式各样的思维，需要采用一种完全不同的方法。

再来看功能性磁共振成像仪。这种上世纪90年代发展起来的成像技术，通过检测脑部活跃区域的血流状况，为我们探寻意识的基本工作原理提供了一种全新的方法。但功能性磁共振成像仪的数据量非常庞大。每幅描述大脑活动的图像可能由100 000个三维立体像素[称之为体素（voxel）]构成。扫描时，每两秒钟拍摄一幅图片，连拍一个小时。再乘上一次研究中的试验次数，大约为20次，最后你可能有40亿个体素要查看。解决这一问题的传统方法是，紧盯各个实验对象的同一位置，在每张图像的100 000个体素中都只取其中的某一个，然后观察这个体素信号在大脑活动的不同阶段是上升还是下降，与研究中的心理波动是否一致。

但用这种方法分析大脑扫描图，会令大量有用数据丢失，因为它忽略了脑活动模式中各体素之间的共同协作，这种协作的模式也可能会表达信息。过去的方法好比看着模糊的照片，然后下结论说只有明亮的区域重要。新方法则要考虑这张照片上所有的纹理和对比度，测算各项间如何相互关联来呈现出形状与图案，并最终辨认出照片上是优美的风景还是微笑的面孔。

这种新的、更灵敏的方法叫做多元模式分析（multivariate pattern analysis, 缩写为MVPA），是诸多人工智能（artificial intelligence）形式中卓有成效的一种。研究人员开发出一种算法，将思维事件与特定的脑活动模式联系起来。比方说，如果已知一个人正想着打网球，程序检测到了运动区域各体素的某种相应的活动模式信号，那么在此基础上，它就会对新的大脑数据如何与这个人的意识状态相关联做出预测。每当程序识别出一种可确认的大脑信号模式，它就会对这个人正在想什么做出一个预测——他是在想打网球，还是在想完全无关的其他事情（如果泄露天机的脑部活动完全不同的话）。这些预测有可能让神经科学家掌握读心术。

定位意识

研究者利用多元模式分析方法，准确地描述了受试者大脑的活动，甚至读出了受试者的潜意识

       多元模式分析方法大显身手，最早是在研究大脑活动如何产生意识的艰难尝试过程中。举例来说，人是怎么对周围世界产生视觉的？2005年，英国伦敦大学学院（University College London）的神经科学家杰兰特·里斯（Geraint Rees）与同事针对“双眼竞争”这一著名效应展开研究。当不同的图像分别呈现在两眼之前时，哪怕观察者同时看着两个图像，大脑每次也只会有意识地感知到其中一个图像。对图像的感知会以大约15秒为周期交替切换。里斯的研究团队利用多元模式分析方法，准确地描述了图像迅速切换时大脑中发生了什么。他们了解到，在初级视皮层（primary visual cortex，即我们看着某物时最先作出反应的大脑皮层区域），大脑活动由原始输入构成，与我们意识到自己看见的图像几乎无关。其他更复杂的视觉皮层区随后会一个接一个地活跃起来，创造出当时受试者报告说自己看见的图像。标准脑成像分析方法无法检测出这样的结果。

       更让人惊叹的是，2005年，里斯与目前就职于德国柏林波恩斯坦计算神经科学研究中心（Bernstein Center for Computational Neuroscience）的同事约翰·迪伦·海恩斯（John Dylan Haynes），用多元模式分析方法读出了受试者的潜意识。他们给自愿者看黑色圆盘状的图片，再用另一张圆盘图片在大部分时间遮住第一张图片，第二张圆盘上有交错的两个方向的线，而第一张上只在其中一个方向有白色虚线（见前页图示）。每次起遮盖作用的圆盘消失，目标圆盘会显示17毫秒——持续时间非常短，自愿者无法有意识地注意到虚线的方向。和预期的一样，受试者猜测目标圆盘上虚线方向的准确率为50%，完全是碰运气的瞎猜。然而，用多元模式分析方法研究初级视皮层，科学家却能够洞悉受试者看到的虚线方向——哪怕连受试者自己都还没有弄清这个方向！实验结果和过去的研究一样，都说明了初级视皮层中的视觉信息仅供大脑本身使用，信息随后由其他视觉皮层以更有意识的方式处理。

       就在不久前，强大的多元模式分析方法又从意识感知研究领域，扩展到了广阔得多的其他领域。虽然利用多元模式分析方法来测谎在伦理道德上还有争议（参见《环球科学》2009年第6期《新测谎仪拷问大脑》一文），但这种方法已经在另外一个领域——抉择制定方面产生了意义更为深远的影响。

       2008年，海恩斯设计了一个实验，他让自愿者执行一个简单的任务：在功能性磁共振成像仪的扫描仓内，选择按遥控器上的左右按钮。当海恩斯设好多元模式分析算法，想知道什么模式对应这一抉择时，结果让他大吃一惊，他发现在自愿者有意识地决定要做何动作的10秒之前，前额叶和顶叶（与处理新目标或复杂目标有关的脑区）就有强烈信号出现。这个结果具有深远的影响。这是否意味着我们没有自由意志？是否自由意志只在更复杂的抉择中起作用？要回答这些问题，还得依赖更多的研究工作。但多元模式分析研究把这些原本仅限于哲学范畴内讨论的问题引入到科学研究领域中来，着实令人兴奋。

我知道你看到了什么

多元模式分析方法的准确度比单纯的猜测高不了多少，功能性磁共振成像仪也只是对神经活动情况的间接测量，这些技术离真正的读心术还相去甚远。

       许多基于功能性磁共振成像仪的研究有一个缺陷——刺激是人工的，例如前文提到的在黑色圆盘上的白色虚线。要用它们来概括真实世界，就显得非常局限。但是现在，鉴于多元模式分析方法的灵活性和强大功能，在扫描器内给受试者看照片或者影像，分析由此产生的大脑活动也是可行的。在这些方法的帮助下，科学家对人记忆的基本工作原理的认识，上了一个新的台阶。譬如，英国伦敦大学学院的神经科学家埃莉诺·马圭尔（Eleanor Maguire）与她的合作者，最近在用多元模式分析方法识别海马区（hippocampus，大脑中储存记忆的部位）的活动模式。这一研究发表在今年3月23号的《当代生物学》（Current Biology）杂志上。马圭尔在论文中说，他们给自愿者看了3段影像，每段时长7秒，内容是女性在进行日常活动（比如拿着咖啡杯喝东西，喝完后扔掉杯子）。接下来，研究者要求自愿者回忆每段影片，同时对他们做脑部扫描。利用多元模式分析算法，研究人员能够预测出每个自愿者当时正在回忆哪一段影片。他们还发现，海马区的部分区域，包括左前、右前、右后部位，对储存那些所谓的情景记忆尤其重要（参见第XX页的说明）。

       这些研究结果虽然给人留下了深刻的印象，但目前为止，研究还是显得相对粗略，只能在各种各样的意识状态中分辨出其中一种（是打网球还是在家里巡视？）。真正的读心术只要看到神经活动就能猜透一个人的思想，而不用参照预先设好的各种可能性。眼下离这个阶段还差得远。不过，有个研究团队似乎正在渐渐接近这个目标。美国加利福尼亚大学伯克利分校的神经科学家杰克·格兰特（Jack Gallant）在2008年公开了他们的研究结果，他开发的模式识别程序能从1 000张图片中猜出受试者刚刚看的是哪张。和才学会解析两三种选项的其他算法相比，这项研究可谓突飞猛进。在2009年秋天的神经科学会议上，他报告了进一步的研究成果：在自愿者观看一系列电影预告片时，他们能够根据视皮层活动真正重建自愿者看到的影像。譬如，屏幕上出现一个穿白T恤的男人时，程序会输出一个白色躯干的轮廓。目前这些成果还未在同行评议的期刊上发表，数据重建也处于初级阶段，我们应当慎重看待以上结果。然而，目前这些研究进展显示了相当诱人的可能性，比如是否能“读取”犯罪证人的记忆，是否能记录和重现梦中的场景等等。

有些科学家对多元模式分析的前景仍持怀疑态度。经研究证明，基于多元模式分析方法做出的预测的准确性有统计学意义，但这些研究同样也显示，计算机的猜测比碰运气好上一丁点儿。比方说，依靠多元模式分析方法在两个选项中选择一个正确答案的那类研究，准确率也就在60%左右，而瞎猜的命中率差不多也有50%——只能算是有所改进，但与心灵感应还相去甚远。而我参与的“是或否”实验的准确率却要高出许多，部分原因在于在猜测之前，预测程序已经采集了大量数据。不过，我若是恶作剧地想象自己在打棒球而不是网球，或者在孩提时的家中而非现在的家里转悠，预测程序也好，实验人员也罢，谁都不会想到我已经破坏了规则。

最后一点，功能性磁共振成像仪扫描的对象是大脑里流动的血液，想要反映的却是神经活动的情况。这种测量是有干扰的，而且是间接的——因为血液的流动情况虽然被认为与大脑活跃性相关，但它也许还算不上最完美的代言人。数据本身的不完美导致这种技术与生俱来就有一定的局限性。即便功能性磁共振成像仪能直接测量大脑活跃度，结果也还是粗略的，因为单个体素代表的是数万个神经元的集体活动。不过，核磁共振成像（MRI）领域的技术进步或许指日可待，更可靠、分辨率更高的测量方法将会出现，有朝一日把真正的读心术从科学幻想中拉进现实。

P54

看透你的想法

一种名为多元模式分析的数据处理新方法，揭示了大脑活动模式与特定意识状态的对应关系。

单单基于大脑的活动，研究人员就能预测受试者在想什么画面或想象做什么动作，但仅适用于选项非常有限的情况。

要想真正实现读心术，即解码自发的思想，还需要重大技术突破来支持。让人兴奋的是，最新研究表明，科学家已经破解了大脑如何记忆和做出抉择的关键问题。

图：要回答“是”就想想网球（橙色），要回答“否”则想象自家房间的布置（蓝色）。这一技术使脑损伤病人能单靠意识来交流。

P55

1早在自愿者有意识地决定行动的10秒之前，大脑中就有强烈的信号泄露出主人即将做出的选择。这是否说明我们没有自由意志？

2在用如图所示圆盘图案所作的研究中，脑部扫描显露出自愿者的潜意识。受试人盯着屏幕看，屏幕上显现着白色圆盘（右），间歇会有短时间闪出的黑色圆盘（左）。自愿者看到黑色圆盘的时间很短，短得他们没法说出上面的白色线条所指的方位，但他们的大脑活动显示潜意识已经记录下了这些信息。

本文作者

丹尼尔·玻是一位认知神经科学家，目前任职于英国苏塞克斯大学赛克勒意识研究中心，此前曾供职于剑桥大学与剑桥MRC认知与脑科学组。他的处女作《渴求智慧：意识革命》（Ravenous for Wisdom:The Consciousness Revolution）将于2011年由Basic Books出版社出版。

本文译者

朱机

P56

一种模式识别的新程序能猜出一个人刚才看到的是1 000张图片中的哪一张，相比只能解析两三种选择的算法，新方法又前进了一大步。

人们在记住一件事情或一小段影片，比如上面这段一位妇女扔掉一个咖啡杯的视频片段时，所谓的情景记忆会被激活，在意识中进行情景再现。利用一种强有力的数据分析技术，研究人员如今能够确定自愿者在某个时刻回忆的是3个相似片段中的哪一个。这一分析技术还加深了我们对大脑的记忆储存区域——海马区（粉色）的认识，揭示出其中用黄色标示的亚结构对情景记忆尤为重要。

如今的研究人员能解码大脑活动，从而粗略地重建出受试者观看的电影图像。也许有一天，利用类似的技术，还能记录和重现我们的梦境。