解码大脑：从技术上实现“读心术”

英国《自然》杂志在近日的报道中称，科学家正试图通过扫描大脑活动，破译人们的思维、美梦，甚至在人们自己意识到之前发现他们的意图。但是，设计出一个解码大脑的模型非常困难。迄今为止，科学家们仍然处于尝试阶段。不过他们坚信，解码大脑在理论上是可行的，在未来，“读心术”应该不会只是神话故事里才会出现的“巫术”。

解码大脑：我的未来不是梦

神经学家杰克·格兰特坐在自己位于美国加州大学伯克利分校的实验室里，双眼紧盯着电脑屏幕，这台电脑正尝试着破译某个人的思维。

在屏幕左边，有一些视频剪辑，在对受试者的大脑进行扫描时，格兰特会向他放映这些视频剪辑。在屏幕右边，计算机程序仅仅利用这些扫描细节，来猜测受试者当时看到了什么内容。

视频剪辑取自于美国两大“甜心”凯特·哈德森和安妮·海瑟薇主演的爱情轻喜剧《结婚大作战》。在视频中海瑟薇正与哈德森热烈地交谈。计算机程序明确地用大写字母为这段视频贴上了“女人”和“交谈”等字眼；接下来，另一端视频剪辑出现了，这是一部野生动物纪录片中的一段水下画面，这次计算机程序犹豫良久，最终尝试性地使用小字体写下了“鲸鱼”和“游泳”等字眼。

“其实画面中出现的是一头海牛，但计算机程序并不知道它是什么。”格兰特说。他解释道，计算机程序就像冥顽不灵的学生，他们必须通过向该程序展示图像和视频片段所触发的一系列大脑活动模型来训练程序。他的计算机程序以前曾经“见过”大型水栖哺乳动物，但从来没“见过”海牛。

在全球各地，有不少研究人员都在使用类似的技术，试图解码脑部扫描结果，从而破译人们的所思所想、所听所看、所记甚至所梦。

有媒体报道称，这些技术将一直以来神秘的读心术“从幻想带到现实”，并且“可能影响我们做任何事情的方式”。英国《经济学人》杂志甚至警告其读者“小心为妙”，并且表示，科学家们在不久的将来就能通过大脑扫描实现心灵感应。

尽管有不少公司开始将大脑解码技术应用于市场调查和测谎等领域，但科学家们对使用相关技术了解大脑本身更感兴趣。格兰特团队和其他人正奋力挖掘那些不同的大脑模式背后潜藏的秘密，而且他们也希望找出大脑用来感知周遭世界的代码和算法。他们希望这些技术能够告诉他们统辖大脑组织的基本原则以及大脑如何对记忆、行为和情绪编码等。

格兰特说，要想让这样的技术不局限于为图像和电影编码，其复杂性需要更上一层楼。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译的信息。这也是他有生之年唯一有望完成的一项工作。不过从理论上来说，可以用这种技术破解大脑里的所有信息。

超越生物学：墙内开花墙外香

解码大脑的计划始于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）得到的脑部扫描结果中，很多有用的信息未被开发利用。功能性磁共振成像可以发现我们大脑内哪些区域的供血比较充足（这些区域在扫描图像上会以彩团的形式呈现出来），由于生理活动需要大量的血液供应，所以我们可以据此判断，大脑哪些区域的活动比较多。

为了分析大脑的活动模式，科学家将大脑划分成不同的名叫“立体像素”的小盒子，立体像素是电脑像素的三维等价物。科学家们希望通过研究厘清哪些像素对刺激（比如看到一张人脸）的反应最强烈。通过将那些对刺激反应最弱的立体像素弃之不用，科学家们可以知道，大脑的哪个区域负责处理与人脸有关的信息。

大脑解码技术会对大脑扫描获得的信息进行审查，当然它并不会询问大脑哪个区域对脸部的反应最强烈，而是使用强弱应答来鉴定更细微的脑部活动模式。因为之前有相关研究已经证实，某种信息并不仅由大脑的某一区域编码，而由多个分布范围更广的区域共同负责、协同完成编码。

这些记录会被“填入”一个“模式分类器”内，这个所谓的“模式分类器”其实是一个计算机程序，其能学会与每幅图片或每个概念有关的模式。一旦该程序获得足够的样本，它就能推断实验对象的所看所思。

而对这些模式的进一步关注则能让研究人员从询问“在大脑的什么地方”这样简单的问题中跳脱出来，专注于测试与心理过程的本质有关的假设，比如询问与记忆的强度和分布等有关的问题，这些问题已经困扰科学家们多年。

美国德克萨斯大学的fMRI专家罗索尔·保德雅克认为，大脑解码技术使研究人员能对现有的预测大脑如何执行任务的心理学理论进行检视。

在此前的研究中，科学家们已经证明，他们从这些模式中获得的信息足以告诉他们，实验对象正在观看哪类物体——剪刀、瓶子还是鞋子。“它们表现得这么好，让我们非常吃惊。”美国新罕布什尔州达特茅斯学院的吉姆·哈斯比表示，2001年，哈斯比领导了首个大脑解码研究。

随后，分别有另外两个研究团队使用这一解码技术证实了人脑组织的基本原则。在实验中，科学家们分别将电极植入猴子和猫的大脑内，其大脑内有些视觉区域会对边角的方位作出强烈反应，将这些边角结合在一起，可以构建出一幅世界的图像。而在人脑中，大脑内这些对边角作出强烈反应的视觉区域太小，使用传统的fMRI技术无法发现它。

但通过对fMRI数据使用解码方法，当时在伦敦大学学院工作的约翰-迪伦·海恩斯、杰兰特·雷斯和日本国际电气通信基础技术研究院脑情报研究所（ATR）的神谷之康以及目前在美国范德堡大学工作的弗兰克·唐在2005年证明，与猴子和猫实验中出现的情况一样，边角的图像也触发了人类大脑非常具体的活动模式。研究人员向受试者展示了朝向不同方位的线条，而且不同的立体像素马赛克会告诉该研究团队，受试者正看向哪个方向。

在2008年，边角变成了更加复杂的图片，当时格兰特的研究团队研制出了一种解码器，其能够找出一名受试者正在观看120幅图片中的哪一幅，这是比推断一幅图片属于哪个大类更大的挑战。此后不久，他们又朝前迈进了一步，研发出了一种解码器，其能够基于实验对象的大脑活动，生成一部实验对象正在观看什么的看起来很粗糙的电影短片。

研究人员从2006年开始就在为不同的任务研发解码器，比如为视觉表象，在这一任务中，实验对象会想象一个场景，为记住一张脸或一个数字的工作记忆（短时记忆）以及为猜测人们的意图研发解码器。在德国柏林伯恩斯坦计算神经科学研究中心工作的海恩斯说，最后这个任务比解码视觉系统更加困难，他说：“人们有各种各样不同的打算，我们如何给它们归类呢？”人们可以根据颜色或内容来对图片分门别类，但却很难建立管理意图的规则。

格兰特的实验室也初步证明要解码人们的意图是一件多么困难的事情。他们使用第一人称、战争题材的视频游戏《反恐精英》作为素材，试图设法验证他们是否能解码受试者向左走或向右走、追击敌人或开火等意图。但最终结果是，他们只能解码受试者有来回走动的意图，fMRI数据中的所有其他信息则被淹没于受试者在游戏中被射杀所产生的情绪信号中。

对于梦境的研究也是如此。今年年初，神谷之康和同事在《科学》杂志发表了他们有关梦境解码的研究。他们让受试者在扫描仪中入睡，然后定时唤醒受试者，让他们回忆自己在梦中看到了什么。该研究小组刚开始满怀信心，试图重建受试者梦境中真实的视觉信息，但最终还是要求助于各种关键词。该研究预测受试者梦境中所看到的物体属于哪个类别（比如汽车、男人或是女人、文字等）的准确率约为60%。

对此神谷之康解释道，做梦是一种非常主观的行为，这就使科学家们很难获取更多信息。而且做梦或许不仅仅与大脑的视觉区域有关，可能还牵涉到一些更难建立可靠模型的区域。

逆向工程：柳暗花明又一村

我们要想解码大脑，首先就得在大脑活动与真实的外部世界之间建立一种相对对应的关系。如果你只是想用一个脑信号来指挥一只机械手臂，那么仅仅识别出这种关系就足够了。但格兰特等人的野心不止于此，他们希望通过这种对应关系回溯出大脑的运作机制和信息存储机制，从而真正破译大脑使用的各种复杂代码。

格兰特也知道这并不容易。大脑的每个区域都会从其他区域获取信息，并将获得的这些信息整合在一起，而在这一过程中，信息的表达方式可能会被改变。神经科学家们必须找出每个点发生了什么转变。与其他工程研究项目不同的是，大脑并非是由人的思维和数学模型很容易理解的原则摆放在一起的。

“我们做的工作不是设计大脑，而是大脑就在那，我们要弄清楚大脑的工作原理。”格兰特说，“目前，我们也没有任何数学方法来为大脑这类系统建模。”即使与大脑每个区域的内容有关的数据非常多，目前也没有现成的等式来对它们、它们之间的关系以及它们随时间如何发生变化等进行描述。

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尼古劳斯·科瑞格斯科特也说，甚至理解视觉信息如何被编码都非常需要技巧，尽管视觉系统是大脑内最为人所知的系统。他说：“视觉是人工智能领域的难题之一，但我们认为，它要比下棋或者证明定理更加简单。”

除此之外，还有很多问题需要认真处理：比如神经束如何描述脸等事物；信息在视觉系统的不同区域之间如何移动；当脸部发生变化时，描述这张脸的神经编码如何改变等等。自上而下，逐个神经创建一个模型过于复杂。科瑞格斯科特说：“我们也没有那么多资源或时间这样做。”因此他的研究团队正在将现有的视觉模型与大脑数据进行比较，以确定哪些模型最契合。

现实应用：路漫漫其修远兮

设计一个对于所有大脑及同一个大脑在不同时间都适用的解码模型非常困难。大脑解码器一般以单个大脑为基础，除非这些解码器正在计算一些非常简单的二元选择题——人们在看A图还是B图等。但是，数个研究小组正致力于创建出一个“放之四海而皆准”的模型。“每个人的大脑都有点不同，你无法排列出所有这些不同的活动模式。”其中一个研究团队的领导者、美国新罕布什尔州达特茅斯学院的吉姆·哈斯比如是说。

如果要想让我们上面讨论的大脑解码应用（其中可能包括阅读某人深藏的或潜意思的想法等）落到实处，必须对解码模式进行标准化。尽管这样的应用还没有真正实现，很多公司都已经高度关注且跃跃欲试。海恩斯说，最近戴姆勒汽车公司的一位代表找到他，询问他是否能够解码消费者潜藏的消费偏好。从原理上来讲，这一点可以做到，但目前的方法还无法解决“消费者最喜欢30个不同产品中的哪一个”这类问题。他说，做市场的人应该“就菜下饭”，“我非常确信，传统的市场研究技术可能会做得更好。”

有几家为执法提供服务的公司也开始关注这个领域。位于美国三藩市的No Lie MRI公司正在使用与解码有关的技术，该公司宣称，可以使用脑部扫描区分谎言还是真话。美国斯坦福大学的法学家汉克·格瑞里于2011年出版了一本《牛津神经伦理道德手册》，他在书中写道，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，核查他们的记忆是否可靠，甚至揭示陪审团或法官是否公正等。

而有些伦理学家则认为，这么做是侵犯个人隐私，隐私法应该将个人内在的想法和愿望看作隐私来保护。不过牛津大学的神经伦理学家朱利安·萨瓦莱斯库却认为，从原则上来讲，使用解码技术没什么不妥的，他说：“人们的确对这种技术有所担忧，但只要我们使用得当就没有问题。大脑数据与其他证据没有什么区别，我不知道为什么我们要认为个人的想法比其说的话更重要。”

海恩斯以前曾经进行过这样一个研究，他让受试者“参观”几所非常逼真的计算机虚拟房子，同时对他们的大脑进行扫描。初步的结果表明，他们能够鉴定出受试者曾经参观过哪些房子，这意味着该技术可以揭示犯罪嫌疑人以前是否曾到过案发现场。不过这项研究并没有公开发表，而且海恩斯也很快指出，在目前的司法环境下使用这一技术还有很多局限。要是这个人曾经去过犯罪现场，但他自己都不记得怎么办？而且，有的犯罪嫌疑人会欺骗扫描仪。他说：“你根本想象不出人们会如何对付扫描仪。”

其他科学家也认为，很难通过解码技术可靠地挖掘出人们隐藏着的记忆。要完成这件事，首先需要一台15吨重、价值300万美元的fMRI扫描仪，还需要一个能一边想着自己的小秘密一边不动声色撒谎的高手来配合。海恩斯表示：“即便如此，鉴于我们头脑里的信息不一定准确，所以目前大部分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。”