标题：格兰特神经解码
历史
美科学家开发的读心术美国科学家研究出一种能够“阅读”大脑的技术。在利用大脑扫描仪
  “读心术”的研究进行的实验中，研究人员能够准确猜测出参与者脑中所想的事物，准确率高达80%左右。据悉，这项有关读心术的研究目的就是证明扫描能够揭示我们内心深处的想法。 实验中，研究人员用到了fMRI(功能性磁共振成像的英文缩写)，这种扫描仪现已普遍应用于医院。在对6名志愿者的大脑进行扫描时，研究领导人、美国纳什维尔范德比尔特大学的斯蒂芬妮·哈里森(Stephanie Harrison)博士通过电脑屏幕，向他们展示不同的图案。其中一个图案是条纹构成的圆，条纹近乎水平；另一个图案是由接近垂直的条纹构成的圆。 
图案出现时，志愿者大脑的不同区域被激活。看过所有两个图案之后，研究人员要求他们回忆其中一个图案。根据《自然》杂志的报道，通过观察大脑活动形态，科学家得以准确判断出志愿者所回忆的是哪一个圆。哈里森表示：“准确率大大超过50%。对6名参与者进行的实验证明，这种读心术非常可靠。” 
MRI扫描仪利用一个强大的磁场和无线电波探测大脑周围的血液流动。一些专家认为，这项技术为读心器的研制铺平了道路。所谓的读心器能够立即在屏幕上呈现他人所想的事物或者梦中梦到的场景。　
“读心术”解码脑神经人的心思是世界上最难捉摸的东西，但科技的发展正在令“人心”不再难测。美国科学家日前利用电脑模型和一种实时成像扫描系统，成功对脑神经信号进行解码，并确定了一个人刚刚看到的图片
  脑神经系统活性被解读。研究人员表示，这意味着用电脑重现人脑中的梦境、想象或记忆画面成为一种可能。 在2008年进行的一项单独研究中，格兰特等人选择了两名同事接受试验。在第一阶段，他们每人观看了1750张图片，其中包括动物、建筑、食物、室外风景、室内景物、人造物体等，同时研究人员利用功能核磁共振成像（fMRI）扫描仪来监测他们大脑视觉皮层的活动。基于获得的数据，研究人员在电脑上创建了一个数学模型来分析大脑对不同视觉特征的反应。 
在第二阶段，两名受试者观看了任意挑选的120张新图片，同时fMRI扫描仪继续记录他们的大脑信号。通过数学模型的分析，电脑分别测对了两名受试者看到的110张和86张图片，准确率达到92%和72%。当受试者看到的图片数量增加到1000张时，电脑的表现也有所下降，但对其中一人的测试准确率仍能达到82%。据研究人员估计，即便图片有10亿张，电脑对大脑信号“解码”的准确率也能有20%左右。
首席研究员杰克·格兰特(Jack Gallant)博士当时警告说：“解密大脑活动可能引发严重的道德和隐私权问题。我们认为任何人都无权在暗地里或者在没有征得对方同意情况下，施展任何形式的读心术。”  
格兰特教授在2008年3月5日发表于《自然》杂志网站上的论文中写道：“我们的成果表明：依靠对人脑活动的监测和分析来重建我们感知的视觉图像，很快将成为可能。甚至梦境和想象也有可能变成可视的画面。”[1] 　　
脑神经系统活性被解读加州大学伯克利分校的研究者已经通过电脑模型和功能性核磁共振成像(fMRI)扫描
  “读心术”解码脑神经仪，将观察到的脑神经系统活性进行了成功“解码”，并确定出测试者刚刚所看到过的图片。尽管此项研究结果离实际运用还有数十年之遥，但这项研究可能会帮助科学家在某天制造出能够解读人类梦境和控制人类思维的计算机。这项研究由加州大学伯克利分校神经系统科学家杰克·格兰特(Jack Gallant)和博士后研究人员托马斯·纳斯拉瑞斯(Thomas Naselaris)共同主持。这项研究是基于他们的早期研究“利用神经系统活性模型，确认出大脑看到过的图像”。
他们的实验方法于2009年9月23日发表在《神经元》杂志上。为了构建电脑模型，研究者使用了功能性核磁共振成像(fMRI)扫描仪。他们让3个测试者观看日常的物体图像，通过fMRI测量流过大脑的血液来跟踪神经系统活性。在校准好神经活性模型后，测试者被要求看另外一套图案。电脑”解读”了fMRI 跟踪到的大脑神经活性，并在数据库(其中有600万张图片)中找到测试者看到过的图案。 
格兰特希望能够开发出更多的能够“解读”大脑神经活性的仪器，比如光学激光扫描仪或者脑电图扫描仪。通过计算机来解读人类思想还有几十年的路要走。格兰特说：“你可以通过算法来解码一些我们看不到的事物。理论上来说，你可以分析出人类的心理。当一个人在进行思考时，通过机器就可以了解到他不为人知的秘密。[2]” 
介绍
格兰特的“神经解码”——他用来替代“读心”的一个术语——发展地越来越快、越来
  通过仪器解读人的大脑活动越成熟。实际上，2009年10月份，他的实验室已经通过分析人们观看视频片段时的大脑激活模式重建了参加者观看的完整的视频片段。在一个示例里，一只大象在沙漠上行走的重建视频，显示着一个稍有瑕疵的小飞象形状的物体在屏幕上缓慢地移动。其中详细的细节丢失了，但是这仍然使人印象深刻，因为这是从某个人的大脑里提取的。运用类似的技术，研究者可以揭开记忆和梦境的神秘面纱。 在一个超强的大脑扫描仪的帮助下，科学将能够直接从你的大脑里获知你看到的事物——甚至有一天可能读取你的思想。研究者已经通过电脑模型和功能性核磁共振成像（fMRI)扫描仪，将观察到的脑神经系统活性进行了成功“解码”，并确定出测试者刚刚所看到过的图片。这项研究是基于他们的早期研究“利用神经系统活性模型，确认出大脑看到过的图像”[3]。 
模型
为了构建电脑模型，研究者使用了功能性核磁共振成像（fMRI)扫描仪。他们让3个测试者观看日常的物体图像，通过fMRI测量流过大脑的血液来跟踪神经系统活性。在校准好神经活性模型后，测试者被要求看另外一套图案。电脑”解读”了fMRI跟踪到的大脑神经活性，并在数据库（其中有600万张图片）中找到测试者看到过的图案。
“只要我们拥有好的仪器来检测大脑活动，并且建立了合适的大脑计算模型”，格兰特在他2008年发表在英国《自然》杂志上的一篇论文的附属材料里写道，“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”。[4] 
原理
大脑通过一个复杂的装配线来建构我们周遭的世界。初级视觉皮层，或者简称V1，通过
  获得外界图像的脑部工作机理复杂的方式与V2、V3等其他区域相连接。每个区域负责一个特定的与视觉相关的功能，比如分辨颜色，识别形状，探测深度，或者感知运动。例如，当看着一条狗时，不仅仅只是看到一条四条腿的动物的外形；还会意识到自己小时候曾经有过一个这样的棕白色的狗，在生活过的后院里也这样地活蹦乱跳；甚至可能会勾起跟它一起玩闹的记忆。“看见”（这个状态）所包含的所有这些方面，都将会在视觉皮层以不同模式得以表征。 
格兰特的研究关注的V1区域的核心功能——记录视觉刺激——在20世纪早期被发现；当时发现脑袋后部（大概就是他们的视觉皮层）有枪伤的士兵，尽管视力正常，但却出现了部分的失明。来自啮齿动物的实验证实人们所看到的事物的方位和形状在V1区域被重建。假如人们看着一棵树，眼睛的后部将把一个正立的树的表象记录在V1区域。但是直到1990年代，神经科学家通过一种叫多体素模式识别的方法，才得以对人类中的非侵入性表征进行精确定位。这种技术运用功能磁共振将视觉皮层投射到微小的结构——体素上；而体素又与脑部血流的模式相一致。比如，这个区域一个负责表征形状的模式，可能会告诉我们某个人正在看一只狗；而该区域另外一个负责表征颜色的模式将显示这条狗是褐色的。 
格兰特的项目将这一技术提升到了一个新的水平，他使用计算模型来识别图片的同时重建了它们。格兰特实验室里的五个成员在过去三年内与概率理论作斗争，争取提出最优的算法来推动这个计算模型的发展。在谈到如何设计出这些算法编码时，托马斯·纳斯拉瑞斯（Thomas Naselaris），一个高个子卷发的博士后在黑板上写下了一个很长的叫做贝叶斯理论的方程。这是概率理论的基本法则，可以计算对于全新的信息而言，其概率变化如何。他说，这是他们的技术的核心。 
技术
仅仅通过分析你的大脑活动，科学家就能非常准确地预测你刚刚看到过的事物。  实验过程这种技术
就是神经解码。为了做到这一点，科学家首先必须在你注视上千张图片的时候，扫描你的大脑。然后计算机分析你的大脑对于每一张图片是如何反应的，最后将大脑活动与形状和颜色等各种细节进行匹配。随着计算的进行，计算机能够建立一种主解码密匙；这种密匙稍后能够在没有预先分析观看某张图片产生的扫描图像的情况下，识别和重建几乎所有你看到的物体[3]。 
实验
为了计算某个人的大脑表征特定图片的模式的概率，研究者首先必须使用相当数量的抽样数量来启动这个特殊的方程，他们需要使用被试的功能磁共振扫描数据中的1750个来训练这个模型。“对于每个人可能看到的任何一张图片，贝叶斯理论会告知人们每张图片被正确预测的概率，”纳斯拉瑞斯说。这有点像试图预测隐藏在防水布下面的汽车的品牌：为了提出准确的猜测结果，你首先必须分析所有可以获得的线索——防水布的外形、大小、甚至是车主的类型、可能还有引擎的声音。
同时，格兰特和他的博士后西本真治正在尝试重建大脑中储存的电影影像。在我完成我的功能磁共振扫描后，格兰特在他的电脑上展示了一个视频片段，视频像幻觉一样描绘了漂浮在雪山前的一只熊。每隔几秒，一只新的熊被放大到视频前面，然后又像抛向空中的水皮球一样漂走了。偶尔一个彩色的立方体飞过熊。仅仅只是看着它就让我眼晕。 “这是一个运动增强的影片，”格兰特兴奋地说，“它会让你的视觉系统绝对的疯狂，所以你的视觉系统充满了血流和信号。[3]” 
“运动控”
西本真治，实验室里典型的“运动控”，可以从大脑扫描数据里重建出这些熊的颜  格兰特神经解码色、位置和运动，并生成原始视频片段的复制版本。在一个类似的实验里，他让一名志愿者躺在功能磁共振仪器里观看一个电影预告片两个小时。然后计算机将被试的大脑模式与影片里的颜色和移动形状进行匹配。为了逐步建立计算模型的参考数据库来启动贝叶斯方程，研究者用上千个小时的YouTube视频来训练这个模型，并且使用它来预测人们观看这些视频时大脑将如何反应。然后，当被试观看一段全新的视频片段时，计算机就能够将新的大脑模式与数据库中的汇总的图像片段进行匹配，进而重建原始视频片段。重建的视频，像重建形状和颜色一样，刻画了运动的综合流程，虽然它丢失了详细的细节，比如脸部特征。研究者称，只要有更多的数据参入计算模型的计算，重建视频的分辨率将会提高。“当我告诉任何人我能够做到这点时，”格兰特说，“他们都说绝不可能。” 
人们感知的心理加工过程在这种方式下能够被简化成一个个二进制的值，稍微有点不可思议。但这就是控制着我们任何所见所闻、所思所想的一个神秘黑盒子里的神经元的真实图景。“所有的都是数字，”格兰特说，“而诀窍就是做好记录。”[3]
科学读心术
格兰特神经解码如果成功，那将影响到人们处理任何事的方式。利用这种技术研制成的读心  读心术有望实现机将可以帮助医生理解幻想症患者、认知障碍患者、创伤后应激障碍患者和其他病人的心声。法官将可以运用读心机潜入犯罪嫌疑犯的大脑里去看一看，看看他们有没有编造事实以及他们到底看到了什么。
这样的机器也可以确定那些以精神病作为自保理由的人是否在说谎，或者那些宣称正当防卫的人是否真正出于自卫的目的。但是另一方面，这项技术也将同样引发严重的伦理问题，评论家担心有一天这项技术使得我们的隐私便于被偷窥者和黑客所窃取。[3]
神经系统
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