科學讀心術

97年有一部出名的恐怖片《我知道你去年夏天做了什麼》。 最近“讀心術”十分火爆， 一邊是加州小公司Emotiv的“腦波遙控遊戲頭盔”上市， 一邊是伯克利的研究者在《自然》雜誌上發表文章說能通過磁功能共振成像(fMRI)猜出你看的是哪張圖片， 也許要不了多久， 我就能靠腦波知道你去年夏天看見什麼了。

這兩樣東西， 粗看起來一個是圈錢的把戲， 一個是嚴肅的科學， 其實放在一起來看， 還真是蠻有些意思， 希望伯克利的兄弟們不會來砍我。 “讀心術”的要點無非兩樣：讀“腦波”的技術， 以及處理讀取圖像的演算法。 Emotiv公司聲稱他們使用EEG，

也就是常用的腦電圖， 讀取大腦活動的突觸後電流。 這個方法的即時性好， 但定位性很差。 而伯克利的研究者使用了fMRI(磁功能共振成像)， 讀取的是大腦各部位活動所需的血流量， 間接表現神經細胞的活躍程度。 顯然這個方法不如EEG那樣即時， 但是定位性要好很多， 所以在神經科學的研究中使用非常廣泛， 不過這比腦電圖要複雜得多， 也要貴得多。

不論用哪種方法， 讀取出來的圖像都要用特定的演算法來分析， 以解讀其中的資訊。 Emotiv公司號稱他們的演算法可以解碼腦電圖， 以此定位信號來源， 但正如前面所說的， 腦電圖技術本身就限制了它的定位功能。 看了幾個Emotiv頭盔試用的介紹和錄影， 我猜測他們使用的只是一個模式匹配(pattern match)演算法，

先記錄你某些特定大腦活動情況下的腦電圖， 比如說當你想把一個箱子抬起來的時候， 腦電圖是什麼樣子。 然後將新的腦電圖與這些已有記錄匹配， 如果匹配值高到一定程度， 便認為你現在是想抬箱子， 從而發出無線信號， 讓遊戲人物把箱子抬起來。 所以你每次想抬箱子的時候， 可千萬不要胡思亂想， 一不小心說不定電腦就給理解錯了……

而伯克利的研究者們做的卻是機器學習(machine learning)。 簡單地說， 就是給被試者看一千余張圖片， 記錄他們每一次的磁共振功能成像， 然後從這一千餘次圖片和“腦波”的對應中總結出一套比較普適的規律， 這一步叫做模型估計(model estimation)。 接下來就要將這套規律運用于全新的一套圖片上，

預測出被試者看到這其中每張新圖片的“腦波”反應是什麼樣子。 當被試者看到一張新圖片， 測試者並不知道是哪一張， 但是它可以把“腦波”的記錄與之前的預測相比較， 選取預測值與本次實測值最相近的一張圖片， 也就是“猜測”被試者所看到的究竟是哪一張圖片。 這其中還有很多細節， 比方說如何把被試者所看圖片在視覺中樞不同點上引起的神經反應轉換為數學運算式(研究者使用了金字塔Gabor小波模型)。 這裡面所用到的演算法複雜程度比Emotiv的要高太多了。

使用磁功能共振成像的“讀心術”研究早有不少人在做， 伯克利這篇文章並非首開先河。 但相對於此前的研究， 它在好幾個方面有了大的突破。

它可以識別全新圖像， 而此前的研究中， “猜”的圖像大都是之前讀取過“腦波”的舊圖像。 它採用了真實圖像， 雖然只是全黑白圖片， 但相對以前所採用的簡單易分類的人造圖片， 在演算法上已經是一個突破。

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作為一個科學工作者， 我希望看到的後續工作除了提高圖片複雜度(如彩色圖片)外， 主要是測試該方法的廣泛適用性。 目前只有兩個被試者——就是實驗者中的兩位， 對其中一位的預測準確度明顯比另一位高不少， 是不是說明有人的心思簡單， 比較容易被讀心呢?呵呵。 當然， 我也知道磁功能共振成像複雜昂貴， 是廣泛測試的一大障礙。

要是從一個科幻讀者的角度來說， 我希望看到的， 也是我害怕看到的， 則是“讀心術”的推廣，

從視覺中樞到其他知覺以至思想， 記憶和感情。 前面說過， “讀心術”需要演算法和探測技術兩方面的進步。 對於知覺， 位置比時序重要得多， 也許磁功能共振成像這樣具有定位功能的技術已經足夠。 但對於時序性強的思想和記憶， 我們需要同時具有即時和定位功能的技術， 下一個候選技術是MEG(腦磁圖， 直接探測由神經細胞活動電流所造成的磁場)， 或是MEG與fMRI的結合， 還是聽起來有點恐怖的顱內電極?不管怎樣， 對於思想和記憶的探測似乎理論上還是可行的， 可是對於感情這種我們自己都搞不懂的事， 要用機器來探測， 似乎還是有點兒匪夷所思。 也許不久的將來我會有一台記夢儀， 每晚接在自己的腦袋上， 如果早晨醒來想起昨天晚上做了一個好夢，卻怎麼也不記得夢裡的情形，就可以打開記夢儀看看。啊，原來夢裡都是綠油油的美刀!只是少年時候的夢想——“如果知道那個人是不是也喜歡我就好了”——卻不知道什麼時候才可能實現。

不過比起從知覺到思想記憶以致感情的推廣，“讀心術”更可怕的前景，則是從個人推廣到群體。使用“機器學習”演算法，你必須先用實際行動把你大腦的反應模式教給電腦，它才能夠舉一反三地探測你的思想，所以你要是討厭被機器瞭解，沒關係，不教它就好了。如果有一天，我們能夠從大量人群的思維模式中提取出共通之處，來探測一個新人的思維，那可就誰也逃不掉了。好在人和人是如此不同，思維模式的共通之處究竟有多少還是個問號，也許這一天永遠也不會到來。但願這一天永遠也不會到來。

如果早晨醒來想起昨天晚上做了一個好夢，卻怎麼也不記得夢裡的情形，就可以打開記夢儀看看。啊，原來夢裡都是綠油油的美刀!只是少年時候的夢想——“如果知道那個人是不是也喜歡我就好了”——卻不知道什麼時候才可能實現。

不過比起從知覺到思想記憶以致感情的推廣，“讀心術”更可怕的前景，則是從個人推廣到群體。使用“機器學習”演算法，你必須先用實際行動把你大腦的反應模式教給電腦，它才能夠舉一反三地探測你的思想，所以你要是討厭被機器瞭解，沒關係，不教它就好了。如果有一天，我們能夠從大量人群的思維模式中提取出共通之處，來探測一個新人的思維，那可就誰也逃不掉了。好在人和人是如此不同，思維模式的共通之處究竟有多少還是個問號，也許這一天永遠也不會到來。但願這一天永遠也不會到來。