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神经科学的读心术,先从「注意力」开始

科学探索 爱 好奇 810浏览 0评论 来自微信:机器之心 | almosthuman2014

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本文来源TheAtlantic,作者TAYLOR BECK,由机器之心独家翻译出品,译者:关雪菁。

人的注意力不持久,且会让我们付出代价:开车分心会丢掉小命,为效率低下的工作与劫持注意力的心理疾病,花去数亿美元。在多数情况下,当人们意识到自己溜号的时候,已经为时过晚了。弗吉尼亚·伍尔芙(Virgina Woolf,英国女作家)将这种现象称为「心灵飞行」(flight of the mind),它常常超越意识的控制范畴。

为此,美国普林斯顿大学的研究者们开始着手建构一种工具,它能让我们实时看见人的大脑正在干什么,看到思维开始溜号时的信号。他们已经取得了巨大的成功,并在Nature Neuroscience reports 上发表了文章。发明这种注意机器的科学家们——由Nick Turk-Browne领衔,把它称为「思维增压器」(mind booter)。他们认为,这种工具可以改变我们思考注意力的方式——甚至可以为治疗疾病提出新的解决路径,比如抑郁症。

人脑解码器(decoder)是这样工作的:躺进功能性核磁共振成像设备中(functional magnetic resonance imaging machine,fMRI)——这种设备类似MRI,常被用来做疾病诊断——科学家们可以跟踪大脑活动。当你进入扫描器后,你会看到一组照片,当特定靶子出现时,就按下按钮。任务就像一种视频游戏——而且还是世界上最无聊的那种。你看到的照片,由一张脸与一张风景照叠加而成,你的任务就是看到女性时就按下按钮,出现比例大概在90%左右,如果看到男性面孔则不用按,同时要忽视风景。(还有一个反转任务,忽视面孔,转而判断风景是室内的,还是室外的。)

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Megan deBettencourt/Princeton

为了通过大脑测量注意力,研究者们使用了一种学习算法——类似Facebook识别好友照片的算法——它可以识别出「关注面孔的大脑」与「关注风景的大脑」。只要你开始溜号,它都可以探测出你的大脑关注「风景」多过关注「面孔」,并告知程序让你观察到的面孔变暗淡。反过来,你则必须重新集中注意搞清楚发生的状况,最后成功「通关」。在普林斯顿「面孔-风景」游戏中,大学生被试们有30%的时间都在犯错。

如果这是考试,他们只能拿到个D。

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Ken Norman/Princeton

「内部状态是无法言喻的,「普林斯顿大学神经科学研究所心理学副教授Turk-Browne认为,「你可能并不知道什么时候状态好,什么时候是不好的状态。我们希望看到的是:如果在人们犯错之前就可以给出反馈,是否就可以让人学会对自己的内在状态更为敏感些?」

最终结果证明:确实可以。Turk-Browne认为,关键就在于,对于被试来说,图片并不是由他们的大脑控制的,而是其他人——(这被视为一种)无意义的晃动(meaningless jitter)。在16名收到大脑反馈的被试中,以4名收到安慰剂反馈的被试相较,有11名被试称自己感觉到通过集中注意可以让图片看起来更清晰了。科学家们发现,只有通过自己的大脑令图片变暗淡的人,才能提高保持注意的能力。换句话说,保持注意就像学打篮球或者学法语:是一种老式却很不错的练习。

「让我感到兴奋的是这个想法,」Turk-Browne解释道,「认知能力的某些领域,比如注意,只有一部分内容是可以有意识企及的。因此,如果我们可以通过实时FMRI直接进入人的心理状态,这可比人自己从头脑中获取到的信息多得多。」

神经科学家们像这样运用计算机程序阅读大脑模式也不过10年左右的时间。机器学习算法——类似Google和Facebook用来识别在线万物的算法——也可以侵入大脑的编码系统:这套编码本质上来说,就是阅读大脑扫描照片的软件。只要有神经模式样本——例如,想象面孔时的大脑vs. 描绘场景时的大脑——解码器就可以开发出来,告诉你是否记住了一张脸(詹妮弗·安妮斯顿,美国总统奥巴马)或者一个地点(好莱坞标志,白宫)。Ken Norman教授是注意力工具的联合开发者之一,在前期研究中,他所在记忆研究所的研究者们在被试自由回忆更早的研究中呈现的照片时,从他们的大脑中读取到这种分类。类似的工作机制已经「解码「了人的所见、人的注意点、人的所学、人的错误记忆,以及人的梦境。如今,值得关注的新问题在于,神经解码的速度可以有多快。今天,机器可以驾驭大脑活动,实时让人转向要看的东西。

「仅通过一张大脑快照就可以从人的思维中读取到信息,这种想法曾被认为有点太快了,」Norman回想起过去十年的情形时说。「而我们现在做的这种解码无疑可以做到更快。」

现在,让我们来看看普林斯顿扫描仪看到的人脑吧:首先,它将人脑图像分解成大约40,000个立方体,也叫「体素」(voxels),或者3D像素。FMRI的基本单元是一个3mm*3mm的人脑立方体。这样代表任意心理状态的神经模式——从闻到老婆身上香水味的感受,到自杀的绝望——都可以通过这种矩阵(matrix)得以体现。打个比方说,输入与斯嘉丽·约翰逊相同的神经编码,它就会代表这位巨星出现在你的记忆中,可以给她打电话,或者进入你的梦里。这种解码方式——最早由神经学家James Haxby及其同事于2001年提出的——从技术上讲,被称为「多体素模式分析」(multi-voxel pattern analysis,或HVPA)。明显区别于fMRI常规且不太复杂的分析形势,当人执行一项受控的任务时,大脑的一些部分就会被「点亮」,这种「解码」形式获得了大量媒体的关注。「尽管用起来并不便宜,但相对于纯粹的行为训练来说,fMRI在神经反馈训练领域可能具备某种优势,」布朗大学副教授Kazuhisa Shibata提议道,「这种工作机制也许可以通用到其他任务或领域中。」

这是一个重大假设。对神经反馈技术趋势需要做出一个预先的说明,许多「人脑训练」任务都声称可以提升大脑功能,但包括Lumosity这样广为流行的合作游戏(corporate game)也受到了来自神经科学家的广泛批评:人们在游戏中获得的训练,仅仅可以提高他们在游戏中的表现;而在实际投入注意力、记忆,或者更广泛的情绪控制方面,他们并没有更好的表现。正如Johns Hopkins大学神经学家、记忆专家David Linden在其新书中指出的,接触性的身体锻炼是少数可以提高一般认知能力的干预手段之一,其效果远远好于绝大部分的「人脑游戏」。因此,神经反馈技术的发展之路还有不少障碍需要清除。也就是说,Shibata的视觉研究——少数实时fMRI的成功范例之一——证明了视觉学习可以受到大脑反馈的影响。

一些专家注意到了普林斯顿团队的技术优势,但仍抱有怀疑态度。「可以检测到注意状态的设备确实令人印象深刻,」来自ATR计算神经科学实验室的神经解码领域先锋、日本奈良科技大学教授Yukiyasu Kamitani认为,「但是,他们发现的神经反馈行为收效甚微。」

换句话说,目前还是不要跑太远,随着神经反馈技术的精进,广泛应用将成为可能。待到行为与大脑模式可以且可有效进行直接连接之时,这将是人类神经科学领域空前的成就。

神经反馈训练(neurofeedback training)对于大脑的影响,就像锻炼疗法给肌肉带来的效果一样,2011年,Shibata与他京都的同事们发表的研究中,向2010年公映的一部大热影片致敬,将梦境植入大脑的过程,称为「盗梦空间」。

fMRI里只有一份使用说明:「设法调节大脑活动,让绿色光盘——尽可能的大。」在被试对自己所做的事情一无所知的情况下,被试需要让这些光盘变大。Shibata开发了一个解码器,工作机制类似「面孔与风景「实验,图像包含只有三个不同的朝向(orientation)的条形光栅。被试观察绿色光盘时,大脑对三种线条模式之一做出反应,研究者便会通过让光盘变大来「奖励」被试。反过来,一旦与光盘变大联系起来,被试在观察时的表现也会变得更好。

正如Turk-browne指出的,这种学习通常是无意识的。这就是为什么一些科学家相信,像普林斯顿注意力机器这样的工具,在不久的将来,不仅可以帮助我们更好的理解大脑出错的时刻,甚至还可以治疗心理疾病。

如果你了解ADHD或抑郁症患者,就会知道这类障碍对注意力的影响到底有多大:感觉受限,总以阴暗的眼光看待他人。抑郁尤为有害:老板冲我皱眉头;女朋友嘲笑我的厨艺;派对上没人跟我说话,我真是个乏味的人。普林斯顿团队与德克萨斯大学奥斯汀分校合作,希望通过心理假肢(mental prosthetic)抑制这样的消极注意倾向。这一工具可以训练抑郁的大脑去关注特定的信息,而不是注意到(可能是想象的)某人在皱眉头。

「为什么有些人可以从悲伤的情绪中抽离,而有些人则经年累月地沉沦其中呢?」德克萨斯大学奥斯汀分校心理学教授Chiris Beevers,也是这次试点工作的合作者之一,提出这个问题。引起他和同事们极大兴趣的是,注意力工具存在「瞄准持续悲伤的机制,并反转」的潜力,并将这种技术趋势称为「精准施药」(precision medicine)。「从临床医生的角度来看,我们想要针对个体的神经功能量体裁衣:不会对所有的抑郁患者一视同仁。」

目前,心理疾病的治疗通常采用两种方式:药物与行为治疗。根据美国国家心理卫生研究所(National Institute of Mental Health,NIMH)数据,只有约50%的抑郁症患者对药物有反应;有接近20%患有精神障碍、其中还有一半可能在未来一年内复发的美国人,始终无法摆脱筛查表的影响——你的焦虑程度是多少?请用1~10打分。你听到什么声音了吗?你的睡眠怎么样?——一些科学家相信,这个时候就需要直接进入人脑。像Beevers这样的心理学家们预想的那样,患者可以通过量化特征测量对记忆和注意偏好做出评估,确定目标症状,根据每位患者的需求制定治疗方案。那些「很难从情绪状态中抽离」的人——Beevers这样形容——可能成为神经反馈训练的最佳志愿者。

这种训练的基础就是今天的谈话疗法(talk therapy),引导焦虑患者识别出可能急剧上升并失去控制的感觉(feelings)。但是,和认知-行为疗法差不多,训练有意识的思维可以捕捉到沉思(rumination)、强迫观念或惊恐,并将它们扼杀在萌芽中,而其他的情绪趋势则完全在精细控制(deliberate control)之外了——这也是大脑的习惯。

因此,普林斯顿-奥斯汀团队使用实时fMRI记住控制大脑内的偏向。抑郁被试会看到一组面孔,略悲伤,与风景照叠加,并做出判断:风景是户外的?还是室内的?当机器探测出,被试更多关注的是面孔而不是风景,悲伤的面孔就会越来越清晰,风景则会越来越不可见。这里用风景代替面孔关注,以提高被试自我纠错的能力。根据这一理论,经过一段时间被试会变得不易受悲伤面孔影响,而是将精力集中在手头的任务上。研究者们认为无论抑郁者的大脑因何偏向于悲伤之物,都可以慢慢学习并调节,这就是希望所在。但问题依然存在,这些疗法是否可以广泛应用于抑郁的治疗——或者,就像人脑游戏一样,仅仅教会人如何超过锻炼治疗而已。

抑郁研究仍在继续——开发者们更多强调被试和控制的需要——但2014年11月神经科学学会年会上的报告数据又为新概念提出了有利的证据。无论如何,这项工作的未来都充满刺激的想想。「我们还没有从FMRI的信息中继续深挖,」记忆研究者Norman说,「尽管蜜月期结束了,但我们还在继续寻找从信号中挤出更多信息的方法。现在可以注意到的,不仅是『你有多清醒?』而是『你头脑里计划什么呢?』、『你注意到什么了?』,从大脑中获得更多更丰富的有关心理状态的信息,这是最佳的技术手段。」

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