為了幫助我學術部門的朋友，我經常成為功能性磁共振成像 (fMRI) 掃描器的小白鼠。在大多數情況下，當刺激在我面前的小螢幕上閃爍，掃描器催眠般的高音調蜂鳴聲在周圍迴響時，我都在努力與睡意作鬥爭。不過，這次不同。馬丁·蒙蒂是劍橋英國醫學研究委員會認知和腦科學部門的一位神經科學家同事，他要讀取我的思想。當我躺著的床機械地滑入巨大的甜甜圈形掃描器時，我有一種奇怪的感覺，我即將被“裸視”——至少在精神上是這樣。
任務很簡單：蒙蒂會問我問題——我有沒有兄弟姐妹，我是否認為英格蘭隊會在當晚的足球比賽中獲勝等等。如果我想回答“是”，那麼我會想象自己在打網球，透過這樣做啟用我大腦中已知的一組運動區域。如果我想回答“否”，那麼我會想象自己在家裡四處走動，啟用一組完全不同的、參與場景感知的區域。鑑於每次掃描——以及因此我的每次“是”或“否”回答——都需要五分鐘，這次對話並不是我經歷過的最精彩的對話，但是當蒙蒂每次都準確猜出我的回答時，這仍然是既刺激又令人不安的。
去年，蒙蒂和其他人對一位被診斷為永久性植物人狀態的患者使用了這項技術，這位患者幾乎沒有表現出任何外在的意識跡象。研究人員證明，這位患者仍然有意識，甚至可以交流，正如他們在 2010 年 2 月 18 日的《新英格蘭醫學雜誌》上報道的那樣。這位患者像我一樣，僅憑思想就用“是”和“否”回答問題。目前沒有其他方法可以表明，一個完全清醒、有交流意識的頭腦被困在患者毫無反應的身體裡。[有關這項技術在開發過程中的預覽，請參閱凱倫·施羅克的文章“解放被禁錮的頭腦”；《大眾科學·心靈》，2007 年 4 月/5 月。]
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這種科學心靈感應的壯舉在十年前是聞所未聞的。但現在，各種形式的“意念讀取”開始主導神經科學領域。是什麼引起了這場革命？在過去五年中，許多科學家改變了他們分析從腦部掃描中收集的資料的方式。他們使用一種新的資訊處理技術，破譯了大腦活動，不僅揭示了有意識思想的內容，還揭示了參與者無意識思想中的資訊——甚至重新建立了他們在觀看的電影中的影像。這項新技術帶來了對記憶的複雜運作和決策的複雜過程的深刻見解。而且這種方法仍處於起步階段——最令人興奮的突破無疑還在後頭。
見樹木又見森林
探索他人頭腦的努力由來已久。測謊儀代表了一個世紀以來堅持不懈地嘗試使用技術來解碼思想。但測謊儀的工作方式是間接的——它們只能識別壓力反應，而壓力反應可能是不誠實的跡象，也可能不是。為了真正讀取思想，科學家需要直接解碼大腦活動。腦機介面在這方面進展迅速，使用腦電圖 (EEG) 或植入大腦的電極來檢測神經訊號，並將它們轉化為移動機械臂或計算機螢幕上游標的命令。研究人員今天正在使用這種技術來訓練患有肌萎縮側索硬化症（或盧伽雷氏症）的患者，他們的運動能力正在慢慢衰退，透過意念控制通訊介面。[有關腦機介面的更多資訊，請參閱弗蘭克·W·奧爾和海寧·舍伊克的文章“你頭腦中的晶片”；《大眾科學·心靈》，2007 年 4 月/5 月。]
但是，這種型別的訊號解碼雖然在醫學上非常重要，但其意念讀取潛力有限；它要求使用者進行大量練習，以某種方式引導他們的思想，以便計算機可以將他們的大腦訊號轉化為運動或語言的命令。在不求助於大量訓練方案的情況下解碼一系列思維過程需要一種非常不同的方法。
fMRI 應運而生。這種成像技術於 20 世紀 90 年代開發，透過檢測流向活躍大腦區域的血流，為窺視工作中的大腦提供了一個全新的機會。但 fMRI 資料集可能非常龐大。每張活動影像可能需要 100,000 個三維畫素，稱為體素，每兩秒鐘拍攝一張新影像，最多持續一個小時。將此數字乘以研究中的大約 20 個受試者，最終您可能會得到 40 億個體素需要檢查。解決這個問題的傳統方法是隻關注每個影像中 100,000 個體素中的一個，在所有受試者的一個位置，並檢視該體素的活動是否隨著時間的推移而上升或下降，與研究中的精神波動一致。
但以這種方式分析腦部掃描會浪費大量有用的資料，因為它忽略了這些體素如何協同工作，以活動模式來表示資訊。舊方法類似於檢視模糊照片，並得出結論只有明亮區域才重要。新方法將考慮模糊照片的所有紋理和對比度，衡量它們如何相互關聯以建立形狀和圖形——並最終識別出風景如畫的風景或一張笑臉。
這種新的、靈敏度更高的方法，稱為多變數模式分析 (MVPA)，實際上是一種人工智慧形式。該程式建立演算法，將心理事件與特定的大腦活動模式聯絡起來——例如，當被告知一個人正在考慮網球時，它會在運動區域體素的活動模式中檢測到相應的訊號——然後，基於這些評估，它會對新大腦資料如何與一個人的精神狀態相關聯做出預測。每次程式發現可識別的大腦訊號模式時，它都會對這個人正在思考什麼做出預測——無論是打網球，還是如果明顯的腦部活動採取不同的形式，則是完全不同的東西。這些預測有可能讓神經科學家讀取思想。
定位意識
MVPA 的主要早期成功來自於研究大腦活動如何產生意識的棘手嘗試。例如，人們如何對周圍的世界產生視覺意識？2005 年，倫敦大學學院的神經科學家格倫特·里斯及其同事研究了一種稱為雙眼競爭的著名效應。當不同的影像呈現給每隻眼睛時，人們一次只能有意識地感知其中一個影像，即使他們的眼睛同時看到兩個影像。意識往往會在兩個影像之間每 15 秒左右交替一次。里斯團隊使用 MVPA 精確定位了當影像來回翻轉時大腦中發生的情況。他們瞭解到，初級視覺皮層（當我們看東西時第一個做出反應的皮層區域）的活動由原始輸入組成，這些原始輸入與我們有意識地看到的影像幾乎無關。其他更復雜的視覺區域在事件鏈中稍後變得活躍，結果證明是建立人們在任何給定時刻報告看到的影像的區域。標準的腦成像分析方法缺乏檢測此類結果的能力。
更耐人尋味的是，里斯和他的同事約翰-迪倫·海恩斯（現就職於柏林伯恩斯坦計算神經科學中心）在 2005 年使用 MVPA 讀取了受試者的無意識思想。他們向志願者展示了黑色圓盤的圖片，圓盤上標有朝兩個方向之一定向的虛線白線。圓盤大部分時間都被第二個圓盤遮擋，第二個圓盤上有朝兩個方向交叉的線條。當遮罩消失時，目標圓盤一次只顯示 17 毫秒——時間太短，志願者無法有意識地記錄虛線的方向。而且，正如預期的那樣，他們對目標圓盤上線條方向的猜測只有機會水平的準確率（50%）。然而，科學家們使用 MVPA 研究初級視覺皮層，能夠了解受試者正在看到的線條方向——即使受試者自己不知道！與之前的研究一樣，結果表明初級視覺皮層是眼睛所見事物的某種大腦專用版本；該資訊稍後將由其他視覺大腦區域以更自覺的方式處理。
不久之後，這些強大的 MVPA 方法就擴充套件到了遠離意識感知的領域。儘管在使用 MVPA 預測一個人何時撒謊方面取得了在倫理上存在爭議的進展[請參閱馬蒂亞斯·加默的文章“謊言畫像”；《大眾科學·心靈》，2009 年 2 月/3 月]，但在另一個領域出現了更為深刻的結果：決策制定。
2008 年，海恩斯要求志願者在 fMRI 掃描器中執行一項簡單的任務——選擇按遙控器上的左按鈕還是右按鈕。當海恩斯設定他的 MVPA 演算法來學習哪些模式與此決定相對應時，他驚訝地發現前額葉皮層和頂葉皮層（參與處理新穎或複雜目標的區域）中存在強烈的訊號，甚至在志願者有意識地決定採取行動之前 10 秒。這一結果具有深遠的意義。這是否意味著我們沒有自由意志？或者自由意志是否只在更復雜的決策中發揮作用？還需要更多的研究來回答這些問題——但令人興奮的是，MVPA 已經將這些曾經嚴格屬於哲學範疇的關注問題帶入了科學研究的領域。
我知道你在看什麼
許多 fMRI 研究的一個缺點是刺激物過於人工化——例如，黑色圓盤上的虛線白線——因此它們對現實世界的概括性有限。但現在，由於 MVPA 方法的靈活性和強大功能，在掃描器中顯示照片或影片並分析由此產生的大腦活動是可行的。這些方法使科學家能夠改進他們對記憶基本運作方式的理解。例如，同樣在倫敦大學學院的神經科學家埃莉諾·馬奎爾及其同事最近使用 MVPA 來識別儲存記憶的大腦部分——海馬體中的模式。正如 3 月 23 日《當代生物學》雜誌報道的那樣，研究人員向志願者展示了三個七秒的電影片段，描繪了女性進行日常活動（例如，從咖啡杯中喝水，然後扔掉）。然後，志願者回憶每個片段，同時研究人員掃描他們的大腦。研究人員使用 MVPA 能夠預測每個志願者在任何給定時間回憶哪個片段。他們還發現，海馬體內的特定區域，包括左右前部和右後部，對於儲存這些所謂的情景記憶尤為重要。
儘管結果令人印象深刻，但迄今為止的研究相對粗糙，只能識別少數幾種精神狀態之一（網球比賽或家庭佈局？）。這與真正的心靈感應相去甚遠，真正的心靈感應是指檢視神經活動就可以揭示一個人的想法，而無需參考預設的可能選項列表。不過，一個實驗室似乎正在逐漸接近。加州大學伯克利分校的神經科學家傑克·加蘭特在 2008 年發表的結果表明，他的模式識別程式可以猜測出受試者剛剛看過的 1,000 張圖片中的哪一張——與其他演算法已經學會解析的兩個或三個選項相比，這是一個巨大的飛躍。在去年秋天的神經科學學會會議上，他展示了更進一步的資料——實際上是從視覺皮層的活動中重建了志願者在觀看一系列電影預告片時所看到的內容。例如，在螢幕上出現一個穿白色襯衫的男人的那一刻，程式會吐出一個白色軀幹的輪廓。這些資料尚未在同行評審的期刊上發表，重建還處於初步階段，因此應該謹慎看待這些結果。然而，這種初步進展暗示了誘人的可能性，例如“讀取”犯罪證人的記憶或記錄和回放夢境中的視覺影像的能力。
一些科學家仍然對 MVPA 的前景持懷疑態度。證明該技術做出準確預測的研究在統計學上具有顯著意義，但這通常意味著計算機的猜測僅比機會水平高出一點點。例如，許多依賴 MVPA 在兩個備選項之間進行選擇的研究得分約為 60% 的準確率，而盲猜會給出 50%——這是一個有用的改進，但幾乎不是心靈感應。我參與的“是或否”實驗要穩健得多，部分原因是它在評估猜測之前收集了大量資料。然而，如果我惡作劇地想象自己打棒球而不是網球，或者在我童年的家而不是現在的家周圍導航，預測程式和實驗人員都不會知道我違反了規則。
歸根結底，fMRI 掃描器顯示的是神經活動的嘈雜、間接的測量——血流量被認為與活動相關，但它可能不是一個完美的代理。資料的不完美性質對該技術可以實現的目標造成了內在的限制。即使 fMRI 提供了直接測量，它仍然是一個近似的測量：單個體素代表數萬個神經元的集體活動。儘管如此，MRI 物理學方面的技術進步可能即將到來，從而實現更可靠、更高解析度的測量，並將真正的心靈感應從科幻小說的領域中推出來。