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中級(jí)會(huì)員·6年您現(xiàn)在的位置： 首頁(yè)> 公司動(dòng)態(tài)> “讀心術(shù)”利用fMRI的數(shù)據(jù)*譯碼人類(lèi)的思考與認(rèn)知
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加州大學(xué)柏克萊分校的神經(jīng)科學(xué)家發(fā)使用receptive-field的神經(jīng)編碼理論發(fā)展出計(jì)算模型。將此模型的計(jì)算結(jié)果與功能性磁振造影（fMRI）的數(shù)據(jù)相比對(duì)，可以有效的譯碼出受測(cè)者正在觀看的影像。
自從核磁共振被用在觀察大腦活動(dòng)之后，從fMRI的數(shù)據(jù)*譯碼人類(lèi)的思考與認(rèn)知就是許多科學(xué)家的*目標(biāo)，而達(dá)到這個(gè)目標(biāo)的*步是從fMRI數(shù)據(jù)讀出受測(cè)者正在觀看的影像或是聆聽(tīng)的聲音。過(guò)去在這個(gè)被昵稱(chēng)為"讀心術(shù)"的領(lǐng)域里，測(cè)試影像只限于簡(jiǎn)單的非自然圖形（例如黑白交錯(cuò)的條紋），或是只能解讀出受測(cè)者觀看的圖片的類(lèi)別（例如人臉或房子）。另外一個(gè)限制是能從fMRI數(shù)據(jù)解讀出的測(cè)試圖片（或是圖片類(lèi)別）必須與當(dāng)初建立譯碼法時(shí)所使用的測(cè)試圖片（或是類(lèi)別）相同。
在今年五月初將出刊的Nature上，加州大學(xué)柏克萊分校的研究人員Kendrick N. Kay以及其同僚發(fā)表一種嶄新的譯碼方式來(lái)解決上述的問(wèn)題，使得fMRI"讀心術(shù)"可以擴(kuò)展到自然影像（nature image），并且可解讀與建立譯碼法時(shí)用的圖片不同的測(cè)試圖片。他們首先讓測(cè)試者觀看一組自然影像并用fMRI紀(jì)錄其大腦活動(dòng)。接著他們用測(cè)得的fMRI數(shù)據(jù)來(lái)建構(gòu)一個(gè)大腦視覺(jué)處理的模型。這個(gè)模型假設(shè)在視覺(jué)皮層中fMRI紀(jì)錄的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都包含了一群對(duì)不同影像性質(zhì)起反應(yīng)的神經(jīng)。比如說(shuō)某一數(shù)據(jù)點(diǎn)所包含的神經(jīng)對(duì)空間上某一點(diǎn)的明暗起反應(yīng)，另一數(shù)據(jù)點(diǎn)的神經(jīng)則對(duì)空間上某一點(diǎn)的圖形方向起反應(yīng)。這樣的模型稱(chēng)作receptive-field model。
建構(gòu)出受測(cè)者的receptive-field model之后就可以開(kāi)始解碼的工作。他們讓受測(cè)者觀看另外一組與先前測(cè)試圖片不同的自然影像并且使用fMRI測(cè)量大腦活動(dòng)。接者他們使用先前建立的receptive-field model來(lái)計(jì)算這組自然影像，可以得出每一張圖片的預(yù)測(cè)fMRI數(shù)據(jù)。zui后將預(yù)側(cè)的fMRI數(shù)據(jù)與實(shí)際測(cè)得的相比，與測(cè)得數(shù)據(jù)zui相近的預(yù)測(cè)fMRI應(yīng)該就代表受測(cè)者所觀看的圖片。
當(dāng)譯碼測(cè)試圖片的數(shù)目只有120的時(shí)候這樣的解碼法可以達(dá)到72-92%的準(zhǔn)確度。準(zhǔn)確度隨著測(cè)試圖片的數(shù)目緩慢遞減。當(dāng)測(cè)試圖片的數(shù)目達(dá)到1000的時(shí)候，這個(gè)方法還可以有60-80%的準(zhǔn)確度。
雖然目前這種譯碼法只能在一組數(shù)量不能太多的已知圖片中譯碼，但是相對(duì)于先前的實(shí)驗(yàn)算是向前跨了一大步?；蛟S當(dāng)未來(lái)fMRI的時(shí)間與空間分辨率大幅提升之后，這種receptive-field model的譯碼方式可以真正解出受測(cè)者觀看的隨意影像。不過(guò)即使這一步可以達(dá)到，這也只是科學(xué)"讀心術(shù)"的*步，離真正讀出人類(lèi)的思考與認(rèn)知還有很長(zhǎng)的路要走。對(duì)于那些憂心科學(xué)"讀心術(shù)"可能造成社會(huì)與倫理問(wèn)題的人來(lái)說(shuō)，目前還暫時(shí)可以放一百個(gè)心。
