Jack Gallant坐在自己位于美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的實(shí)驗(yàn)室里，聚精會(huì)神地盯著電腦屏幕，試圖解碼某個(gè)人的思維。

電腦屏幕的左邊是一些電影短片——Gallant在對(duì)研究參與者進(jìn)行腦部掃描的同時(shí)，放映這些影片。而屏幕的右側(cè)，計(jì)算機(jī)程序正在分析大腦掃描的數(shù)據(jù)，以推測(cè)參與者所看到的是哪一個(gè)影片。

Anne Hathaway的臉出現(xiàn)在了電影《新娘大戰(zhàn)》的片段上，畫(huà)面中她正與Kate Hudson熱烈地交談。計(jì)算程序明確地將這一場(chǎng)景與“女人”和“交談”起來(lái)。另一個(gè)剪輯，是展現(xiàn)了水下野生生物生活場(chǎng)景的紀(jì)錄片。在畫(huà)面從*個(gè)剪輯跳動(dòng)到第二個(gè)剪輯時(shí)，該程序不斷“掙扎”，zui后不確定地提出了“鯨魚(yú)”和“游泳”等文字。

其實(shí)畫(huà)面中出現(xiàn)的“是一只海牛，但是電腦程序不知道這是什么。”Gallant說(shuō)。因此研究人員還需要通過(guò)向該程序展示圖像和電視片段觸發(fā)的一系列大腦活動(dòng)模型來(lái)培訓(xùn)以形成這個(gè)程序。他的計(jì)算機(jī)程序曾經(jīng)遇到過(guò)大型水棲哺乳動(dòng)物，但是沒(méi)遇到過(guò)海牛。

現(xiàn)在，世界各地的研究團(tuán)隊(duì)正在試著使用類(lèi)似技術(shù)解碼腦部掃描，從而破譯人們看到了什么、聽(tīng)到了什么、感覺(jué)到了什么，甚至夢(mèng)到了什么。

有媒體報(bào)道稱(chēng)，這些技術(shù)將讀心術(shù)“從幻想變成了現(xiàn)實(shí)”，并且“有可能會(huì)影響我們做事的方式”。一位倫敦的經(jīng)濟(jì)學(xué)家甚至推測(cè)將來(lái)科學(xué)家們能夠通過(guò)大腦掃描了解人們的心理活動(dòng)。

雖然有公司開(kāi)始使用市場(chǎng)調(diào)查和測(cè)謊儀等方式解讀大腦，但是科學(xué)家更傾向于使用相關(guān)技術(shù)探索大腦本身。Gallant和他的同行們正努力挖掘不同大腦模型背后的共同模式，希望能找出大腦用來(lái)感知外界的編碼和算法。他們希望這些技術(shù)可以告訴他們管理大腦組織的基本原則，以及它是如何編碼記憶、行為和情感的。

超越生物學(xué)

解碼大腦的提議始于大約10年前。當(dāng)時(shí)，神經(jīng)系統(tǒng)學(xué)家認(rèn)識(shí)到，他們使用功能性磁共振成像（fMRI）得出的腦部掃描中存在許多未開(kāi)發(fā)的信息。為了分析腦活動(dòng)模式，科學(xué)家將大腦劃分成不同立體像素——像素的三維等價(jià)物，并主要致力于解答哪些立體像素zui能反映刺激。zui終研究人員總結(jié)出哪些區(qū)域負(fù)責(zé)處理面部表情。

解碼技術(shù)將審查大腦掃描中更多的信息，它們通過(guò)強(qiáng)弱應(yīng)答來(lái)鑒定更細(xì)微的腦活動(dòng)模式。例如，之前有研究已經(jīng)證明，物體并不只被一個(gè)非?；钴S的小區(qū)域編碼，它同時(shí)還被更多的分散式陣列編碼。

這些記錄被送入“模式分類(lèi)器”——一種圖像或概念與模式相關(guān)聯(lián)的計(jì)算機(jī)算法。一旦該程序獲得足夠的樣本，它就能夠推斷受試者在看什么或思考什么。這些已經(jīng)超越了劃分大腦區(qū)域。而進(jìn)一步關(guān)注這些模型能夠讓研究人員從詢(xún)問(wèn)“在大腦的哪個(gè)部分”等簡(jiǎn)單問(wèn)題，到證明有關(guān)心理過(guò)程本質(zhì)的假設(shè)理論。美國(guó)得克薩斯大學(xué)fMRI專(zhuān)家Russell Poldrack表示，解碼使得研究人員能夠檢驗(yàn)?zāi)切┈F(xiàn)存的預(yù)測(cè)大腦如何執(zhí)行任務(wù)的心理學(xué)理論。“有許多方法是超越生物學(xué)領(lǐng)域的，”他說(shuō)。

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在早期的研究中，科學(xué)家已經(jīng)能夠證明他們可以通過(guò)這種模式得到足夠的信息，來(lái)告訴受試者看到了什么類(lèi)型的對(duì)象，例如剪刀、瓶子和鞋子。

不久之后，又有兩個(gè)科研團(tuán)隊(duì)獨(dú)立地用它來(lái)研究人類(lèi)大腦運(yùn)行及管理的基本原則。那就是*的，將電極植入猴子和貓的大腦，研究它們的視覺(jué)處理系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)。在人類(lèi)大腦中，運(yùn)用傳統(tǒng)fMRI技術(shù)很難觀察到微小的活動(dòng)區(qū)域。但是基于fMRI數(shù)據(jù)的基本技術(shù)，倫敦大學(xué)的John-Dylan Haynes 和 Geraint Rees以及日本京都ATR計(jì)算神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的Yukiyasu Kamitani相繼在2005年證明，與猴子和貓一樣，圖片的邊緣也引發(fā)了人累大腦非常具體的活動(dòng)模式。

再后來(lái)，Gallant的實(shí)驗(yàn)室使用了*人稱(chēng)、戰(zhàn)爭(zhēng)題材的視頻游戲《反恐精英》，以設(shè)法驗(yàn)證他們是否能夠解碼向左走或向右走、追擊敵人或開(kāi)火的意圖。但是，他們只能解碼來(lái)回走動(dòng)的意圖，fMRI數(shù)據(jù)中的所有其他信息則被淹沒(méi)在參與者的情緒中。

對(duì)于夢(mèng)境的研究也是這樣。Yukiyasu Kamitani及其同事，讓受試者在掃描儀中入睡，然后定期喚醒他們，讓他們回想自己看到了什么。該研究小組首先試圖重建他們夢(mèng)境中真實(shí)的視覺(jué)信息，但zui后依然還是需要利用各種關(guān)鍵詞。該研究預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率約為60%。

逆向研究

解碼大腦依賴(lài)于大腦活動(dòng)和外部世界的相互關(guān)系能夠被確認(rèn)的前提。而且如果所有你想要做的是使用一個(gè)簡(jiǎn)單的腦信號(hào)來(lái)指揮一只機(jī)械手臂，那么簡(jiǎn)單地識(shí)別這些就足夠了。但是，Gallant等人希望能做到更多，他們想要找出大腦是如何組織和儲(chǔ)藏信息的。

但這項(xiàng)工作并不簡(jiǎn)單。每個(gè)腦區(qū)域都從其他區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中獲取信息并將它們起來(lái)，也可能會(huì)改變其表現(xiàn)方式。神經(jīng)系統(tǒng)學(xué)家必須了解每個(gè)點(diǎn)發(fā)生的轉(zhuǎn)變是什么。但與其他工程項(xiàng)目不同的是，大腦不是按照一定規(guī)則被放在一起的，而是必須要對(duì)人類(lèi)思維和數(shù)學(xué)模型有意義。“我們不是要設(shè)計(jì)大腦，而是要了解它如何工作。”Gallant說(shuō)，“但我們確實(shí)沒(méi)有公式來(lái)模擬這類(lèi)系統(tǒng)。”即使擁有每個(gè)腦區(qū)域內(nèi)容的足夠數(shù)據(jù)，研究人員也可能無(wú)法得到一系列公式來(lái)描述它們、它們的關(guān)系以及隨著時(shí)間的變化方式。

英國(guó)劍橋醫(yī)學(xué)研究理事會(huì)（MRC）認(rèn)知與腦科學(xué)部計(jì)算神經(jīng)學(xué)家Nikolaus Kriegeskorte曾指出，盡管視覺(jué)系統(tǒng)是大腦中已被熟知的部分，想要了解視覺(jué)信息是如何被編碼的依然非常困難。有很多問(wèn)題需要認(rèn)真處理：神經(jīng)束如何描繪臉等事物、信息是如何在視覺(jué)系統(tǒng)中不同區(qū)域間移動(dòng)的，以及代表一張面孔的神經(jīng)編碼是如何改變的。由下而上、從神經(jīng)到神經(jīng)來(lái)建筑一個(gè)模型過(guò)于復(fù)雜，Kriegeskorte研究小組正將現(xiàn)存的視覺(jué)模型與大腦數(shù)據(jù)相比較，以確定哪些組合zui為適合。

回到現(xiàn)實(shí)

制造一個(gè)解碼整個(gè)大腦，甚至不同時(shí)期的同一大腦的模型是非常困難的。解碼器通常以個(gè)體大腦為基礎(chǔ)，除非它們所計(jì)算的是一些二項(xiàng)選擇等非常簡(jiǎn)單的東西。但是，有幾個(gè)研究小組正致力于設(shè)計(jì)一個(gè)通用的模式。“每個(gè)人的大腦有一些不同。”美國(guó)新罕*爾州達(dá)特茅斯學(xué)院的Jim Haxby解釋道。

研究模式的標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)于許多熱門(mén)的大腦解碼應(yīng)用程序而言可能是必要的，后者可能涉及解讀人們隱藏或無(wú)意識(shí)的思想。盡管這些應(yīng)用程序還未實(shí)現(xiàn)，但已經(jīng)有公司躍躍欲試。英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院的John-Dylan Haynes表示，他zui近正與戴姆勒汽車(chē)公司接洽，該公司詢(xún)問(wèn)是否有程序能夠解碼市場(chǎng)調(diào)查研究中受試者隱藏著的偏好。他表示，理論上這是可行的，只是目前的方法可能不再適用，需要開(kāi)發(fā)新的算法。營(yíng)銷(xiāo)人員也表示：“我敢肯定，與傳統(tǒng)的市場(chǎng)調(diào)研方法相比，這個(gè)新技術(shù)要好得多。”