解码大脑：从技术上实现“读心术”( 三 ) _心术

格兰特的实验室也初步证明要解码人们的意图是一件多么困难的事情。他们使用第一人称、战争题材的视频游戏《反恐精英》作为素材，试图设法验证他们是否能解码受试者向左走或向右走、追击敌人或开火等意图。但最终结果是，他们只能解码受试者有来回走动的意图，fMRI数据中的所有其他信息则被淹没于受试者在游戏中被射杀所产生的情绪信号中。
对于梦境的研究也是如此。今年年初，神谷之康和同事在《科学》杂志发表了他们有关梦境解码的研究。他们让受试者在扫描仪中入睡，然后定时唤醒受试者，让他们回忆自己在梦中看到了什么。该研究小组刚开始满怀信心，试图重建受试者梦境中真实的视觉信息，但最终还是要求助于各种关键词。该研究预测受试者梦境中所看到的物体属于哪个类别（比如汽车、男人或是女人、文字等）的准确率约为60% 。
对此神谷之康解释道，做梦是一种非常主观的行为，这就使科学家们很难获取更多信息。而且做梦或许不仅仅与大脑的视觉区域有关，可能还牵涉到一些更难建立可靠模型的区域。
逆向工程：柳暗花明又一村
我们要想解码大脑，首先就得在大脑活动与真实的外部世界之间建立一种相对对应的关系。如果你只是想用一个脑信号来指挥一只机械手臂，那么仅仅识别出这种关系就足够了。但格兰特等人的野心不止于此，他们希望通过这种对应关系回溯出大脑的运作机制和信息存储机制，从而真正破译大脑使用的各种复杂代码。
格兰特也知道这并不容易。大脑的每个区域都会从其他区域获取信息，并将获得的这些信息整合在一起，而在这一过程中，信息的表达方式可能会被改变。神经科学家们必须找出每个点发生了什么转变。与其他工程研究项目不同的是，大脑并非是由人的思维和数学模型很容易理解的原则摆放在一起的。
“我们做的工作不是设计大脑，而是大脑就在那，我们要弄清楚大脑的工作原理。”格兰特说， “目前，我们也没有任何数学方法来为大脑这类系统建模。”即使与大脑每个区域的内容有关的数据非常多，目前也没有现成的等式来对它们、它们之间的关系以及它们随时间如何发生变化等进行描述。
英国剑桥医学研究理事会（MRC）认知与脑科学部计算神经学家尼古劳斯·科瑞格斯科特也说，甚至理解视觉信息如何被编码都非常需要技巧，尽管视觉系统是大脑内最为人所知的系统。他说：“视觉是人工智能领域的难题之一，但我们认为，它要比下棋或者证明定理更加简单。”
除此之外，还有很多问题需要认真处理：比如神经束如何描述脸等事物；信息在视觉系统的不同区域之间如何移动；当脸部发生变化时，描述这张脸的神经编码如何改变等等。自上而下，逐个神经创建一个模型过于复杂。科瑞格斯科特说：“我们也没有那么多资源或时间这样做。”因此他的研究团队正在将现有的视觉模型与大脑数据进行比较，以确定哪些模型最契合。
现实应用：路漫漫其修远兮
设计一个对于所有大脑及同一个大脑在不同时间都适用的解码模型非常困难。大脑解码器一般以单个大脑为基础，除非这些解码器正在计算一些非常简单的二元选择题——人们在看A图还是B图等。但是，数个研究小组正致力于创建出一个“放之四海而皆准”的模型。“每个人的大脑都有点不同，你无法排列出所有这些不同的活动模式。”其中一个研究团队的领导者、美国新罕布什尔州达特茅斯学院的吉姆·哈斯比如是说。