机器“读心术”

2017-06-14 12:43袁斯来
第一财经 2017年21期
关键词:读心术成像仪血红素

袁斯来

在今年4月的F8开发者大会上,Facebook宣布要研发一项“大脑打字”的黑科技:无需任何植入式硬件,只要带上一个传感器,用户就能通过脑电波直接“打字”,速度能比现在在智能手机上打字快4倍。

“除了你脑子里的几个立方厘米以外,没有东西是属于你自己的。”著名的反乌托邦小说《1984》中的这句话,似乎已有点不适用了。或许在不远的未来,人们的心理状态,包括隐藏的意图,甚至是梦的画面,都会以一个更加精确、分辨率更高的形式被“读取”出来。

虽然Facebook并没有说明“大脑打字”的技术具体将如何实现,但其实读取脑电波这种技术早已应用到了一些现实场景中。2008年在印度的马哈拉施特拉,14岁的阿迪提·沙玛被控谋杀了前未婚夫巴拉迪。法庭上,她坚持自己是无辜的,但在一场测试后,法官毫不犹豫地判处她有罪。

出卖沙玛的就是她的脑电波。在一个没有窗户的小房间,沙玛的头部被放置了32个感应器。调查人员向她大声读出一系列和犯罪事实相关的话—“我和巴拉迪在麦当劳见了面”“我买了砷”。沙玛虽然一言不发,但她的大脑会根据这些信息发出一种名为“P300”的信号,这成了她的犯罪证据。人类大脑活动的波动,在特定的行为下拥有特定的信号模式,像指纹一样独一无二。当人们接触到自己熟悉的人或事时,脑中就会产生“P300”信号。一旦它出现,就说明沙玛熟悉买毒药、和未婚夫碰面的情景。

而最近几年,神经科学领域则开始研究怎样直接“读取”人类的思想。这项技术将更为复杂。

科学家使用的仪器是功能性磁共振成像仪,从1990年代起,这种仪器就在医疗上投入使用,主要用于定位大脑的功能区。

大脑的神经细胞活跃时,会消耗氧气,这些氧气由附近的微血管和红血球中的血红素运送过来。在这个活跃区域,血流速度、方向都会改变,含有氧气的带氧血红素会增加,同时没有氧气的去氧血红素会减少,这两种血红素比例的变化被称为“血液氧饱和水平检测”(简称BOLD)。

功能性磁共振成像仪的成像单位是体素,类似于照片的像素,扫描出的三维图像被分割成无数个小立方体,每一个体素都附带BOLD信号。一旦人们开始思考,大脑中某部分富氧血红素浓度上升,BOLD信号就会增强。不同的体素会负责不同功能,当人看到一只狗时,分辨形状的体素会活动起来,在脑中描绘出“狗”的形状,至于“上色”这个命题,就要交给另外负责辨别颜色的体素了。当这两个区域同时活跃时,说明这个人看到了一条白色的狗。

所以,现在的“读心术”实际上就是对BOLD信号的分析。它连接着我们脑中的影像和现实世界。

美国伯克利大学的教授杰克·格兰特做的就是“神经解码”工作,而时下最热门的机器学习技术也为其提供了帮助。

格兰特和学生西本真治在一项实验中让3个受试者躺在功能性磁共振成像仪里,观看一系列彩色自然主题的纪录片。两个小时后,仪器会记录下他们大脑反应不同画面时的体素的BOLD值。这些数据输入电脑中,和影片里的颜色和移动形状匹配,形成了初级的“反应模型”。接下来,西本真治用了网上随机找到的5000多个小时的视频训练它,让模型“知道”人们在看到类似色彩和形状时,大脑中的活动是怎样的。

当被试者看到一段新视频时,新的BOLD信号传回电脑,模型将它们和已有的反应数据匹配,就能“复现”这段视频。甚至当屏幕左右同时出现两头运动的大象时,模型都能识别出来。

不过,通过大脑信号对应“复现”的视频内容会丢失细节。原始视频中是两头大象慢慢走过沙漠,复现视频里就只能看到一条正在移动的黑色条状物。至于人脸,只能看出个形状,而五官则模糊不清。

原因很简单—人心难测。人类的大脑中,有1000亿个神经元,几乎等于银河系中恒星的数量。视觉皮层部分从V1到V5分为5层,其中最初级的V1层就含有3亿个神经元,格兰特的研究还停留在这一层次。它只负责刺激视觉神经,告诉人们眼前有东西,至于看见物体之后会引起的什么样的思考,产生何种回忆和感情,还远远超出现在的研究能力。“我们现在的重建还是有局限性,尤其是在对时间和空间问题的解决上,没法特别精准。”西本真治对《第一财经周刊》说。

但这已经是一个里程碑式的进展。格兰特表示:“只要我们拥有好的仪器来监测大脑活动,并且建立了合适的大脑计算模型,原则上我们将可能解码诸如梦境、记忆和表象等心理加工过程的视觉内容。”

除了对视觉的“神经解码”,使用功能性磁共振成像仪让“盗梦”也已经成为了现实。

日本ATR脑情报研究所的崛川友慈等人就做过一个实验,他们让3个受试者连续10天睡在功能性磁共振成像仪机器中,在浅度睡眠时做完梦叫醒他们,再让受试者口头描述自己梦中的场景。

这样来回“折磨”受试者200次后,崛川友慈团队获得了一系列断断续续的对梦境的描述,以及测试者的功能性磁共振成像仪图像和脑电波记录。他们将这些描述录入到一个语义数据库中,把同义词归类,最终整理出了60多个关键词。再通过机器学习,将成像仪图像和脑电波数据与关键词一一对应,当受试者的脑部出现“人”的信号时,计算机就能預判,受试者的梦中很可能会有一张人脸,据说,准确率已达到60%。

但同样,这种读梦术也还比较初级,计算机给出的结果是“人”“食物”这样的关键词,究竟梦见的人长什么样就没有办法具体描绘了。

“无论是对梦境的记录还是对视觉影像的复制,都让人看到了‘读心的可能性。未来的研究方向除了提高准确度和反应速度,还可能理解这些图像背后的语义,靠着人工智能,这也许很快就能实现了。”巴塞尔大学的神经学博士Marcello Ienca对《第一财经周刊》说。

已经有公司看到了“读心术”蕴含的商机。除了Facebook,美国的两家公司Cephos in Pepperell和No Lie MRI还开始使用功能性磁共振成像仪测谎,它们宣称准确率能达到90%。

当然,这些技术公司进入脑神经科学的研究领域,也引发了人们对于隐私的担忧。“比如,究竟对人脑的扫描能不能作为呈堂证供?如果我的神经连接设备被黑客攻击了怎么办?”Ienca说,“人类对于自身的了解需要脑神经科学不断发展,但随之而来这些问题也不能回避。”

人类技术已大大改变了周遭的物理世界,下一步,将被技术改变的或许就要轮到我们自己的大脑了。

猜你喜欢
读心术成像仪血红素
读心术
基于恒星的电离层成像仪在轨几何定标
读心术 从入门到精通
卡片读心术
血红素氧合酶-1与急性肾损伤研究新进展
改进 C-V 分割算法在多光谱成像仪中的应用
血红素加氧酶-1对TNF-α引起内皮细胞炎症损伤的保护作用
磁共振成像仪主磁场计量性能指标的选择
SF6气体泄漏成像仪校验技术研究
富血红素多肽研究进展