人类神经成像学的基础

近来在人类神经成像方面的进展表明，仅仅基于非侵入性地应用fMRI来测定脑活动，有可能准确地解码一个人的意识经验，这就是所谓的“脑阅读”。用这种方法做“脑阅读”研究最多的是视知觉，视知觉的成像研究帮助我们弄清楚了一些情况，使人们了解了个体经验在人脑中是如何编码的。同样的研究途径也可以扩展到其他类型的神智状态，例如隐蔽态度和测谎，但这类应用又会引起重要的伦理学问题，如个人隐私问题［6］。

仅仅以测量一个人的脑活动为基础，有没有可能告诉我们，某个人当前在想什么？粗看起来，对这个问题的回答似乎是简单的。许多人的神经成像研究提供了有力的证据，脑与神智之间有紧密的联系，所以至少从原理上讲，这应该是有可能的：根据一个人的脑活动来解码他在思考什么问题。然而这还不能说，这种揭示神智状态的解码或者“脑阅读”，应用当前的神经成像技术实际上能否成功。应用通常方法的研究，往往仍然保留着许多重要的问题，对其答案仍然不清楚。例如，一个神智状态能否被准确而有效地推断？是否需要一个人的顺从？有没有可能解码隐蔽的思想，或者无意识的神智状态？最大的时间分辨是什么？对于一个个体的当前认知或者知觉状态，有没有提供一个假在线估计(2)的可能？［6］

回顾一下新发展出来的研究途径，凭借此途径来直接评判一下，用非侵入性方法测定人脑活动，神智状态能够多少完美地被重新构建。我们首先要指出两种方法的重要区别——通常方法和以解码为基础的神经成像学研究方法。然后，我们要回顾最新的研究，这些研究根据受试者的脑活动，成功地运用统计学型式识别（statistical pattern recognition）方法来解码人的当前思想。最后我们要讨论，在新的研究领域将要遇到的技术上、观点上及伦理上的挑战［6］。

解码意识内容是一个独特的问题。意识及无意识知觉或者认知状态能否被解码之决定因素是，在多大程度上对应于一个特定状态的脑活动可与另一可能性区分开来。当不同的认知状态能够在空间上脑的不同区域得到编码时，就认为这种理想的分离已经达到了。只要在fMRI的有限分辨率基础上，这些脑位置在空间上就能够分辨开来，将能够允许独立地测定与这些不同认知或知觉状态相关的脑活性。在人类视觉系统和对象知觉（perception of object）及视觉图像方面，这种研究途径最为常用［6］。

迄今所讨论的工作，有些重要的缺点。例如在所有情况下，被解码的神智状态是当对象处于确定的、预先规定的、长时间用“方块”（block）测试型式时的状态，此时受试者正在被指定连续地想象某个暗示刺激；或者在非常紧凑的实验调控条件下，提供给受试者连续的刺激或一类刺激。这种环境并不是日常生活中思考和知觉的典型型式，生活中典型型式的特点是连续变化着的意识流。想要解码更为自然条件下的认知状态，比较理想的是设法仅仅根据脑活性就了解自发地改变着的动态思想流。解决这样一个复杂的问题，一个有希望的方法是研究简化的模型系统，在那里有意识的知觉动态的变化仅局限于少数几种可能性［6］。

双眼对抗是一种常见的实验程序，用于研究自发及动态的意识知觉的变化。当把两个不相同的图像提供给两只眼睛时，这两个图像就竞争知觉优势，这样每个图像就可以轮番地被看到几秒钟，而另一图像被压下去。由于每个单眼的视知觉变换是自发地产生的，而无任何物理刺激的变化，因此，与此意识性知觉有关的神经反应，可与那些由感觉加工而引起的反应区分开来。这就提供了一种可能性来研究脑对意识知觉拷贝（percept）的阅读，而不是阅读刺激。在对抗视觉中，来自视觉皮层的信号可以区分出占优势的不同知觉拷贝。然而，这些研究均依赖于经过许多个别测试的多次脑活性的平均，这是为了增加信号的品质，因此不能用来研究如下问题，即知觉是否可以按秒-秒时间尺度来解码。来自头颅表面的脑电图（EEG）信号，可以动态地反映双眼对抗时波动着的知觉优势，因此可以用它来追踪意识知觉的时间过程，但EEG的有限空间准确度使得我们对这些信号的准确脑皮层来源很不清楚［6］。

最近的研究演示，双眼对抗时的知觉性波动，也可以在早期视觉皮层的高度特异脑区，动态地从fMRI信号中得到解码。所谓早期视觉皮层即指V1、V2区。这件事是这样做成的：训练一个型式分类器，让它区分与每次单眼知觉拷贝优势相关联的分布fMRI反应型式。然后，这个分类器被应用于独立的测试数据组，其目的是动态预测任何知觉波动。双眼对抗时当前优势知觉拷贝的动态预测可以达到，并且具有高度的时间精确性（图10-16）。这也显示脑区之间在信息类型方面的重要差别，后者是成功解码所依赖的。V1区的解码是基于反映哪一只眼睛在那时候是占优势的信号；而与此不同，来自纹状外区视觉皮层的解码是基于占优势知觉拷贝的信号。类似的时间分辨解码方法也可以呈现这种分离，即信息的神经代表的相对时程与受试者以后可提供的相对时程分离。例如，与不同类型图像相关的皮层活性型式，可以在受试者口头报告特定图像之前几秒，在视觉皮层上重新出现。因此，解码可以提供重要见解：信息是如何编码到不同脑区，而且编码到进入脑区之动力学过程的［6］。

图10-16　追踪动态神智过程（彩图见图版此处）

（a）解码有意识视知觉的自发波动变化。把互相冲突的刺激分别提供给受试者的每只眼睛，知觉不会融合起来。相反，每只单眼的图像会自发地交替。这里，向受试者左眼呈现红色旋转栅格，向右眼提供直角相交的蓝色旋转栅格。令受试者按压两个按钮中的一个作答，表明他当时看到的是哪一个栅格的图像。同时记录下来的分布fMRI反应型式显示，知觉红栅格的时候，某些区域呈现高信号；而知觉蓝栅格的时候，另一些脑区呈现高信号（v：腹侧；d：背侧；F：黄斑）。训练一个型式分类器（pattern classifier）来鉴定红与蓝的优势，而且仅基于分布的脑反应型式。完全盲目地应用这种分类器于独立的测试数据组（下面插图），这样就可以高度准确地解码当时受试者有意识地看到的栅格（蓝色和红色线条：意识知觉；黑色线条：从早期视觉皮层的型式信号解码的意识知觉，同时已经校正了血液动力学的潜伏期因素）。注意：此分类器解码的单纯是主观意识知觉的变化，但没有相应视觉输入的变化。（b）用电影模拟类似自然及动态观看物体条件下的追踪知觉。令受试者看一段电影，同时记录他的脑活动。结果发现，当脸是视觉情景中的优势成分时，脸孔选择区颞叶皮层梭状区（FFA）的活性升高。时间经过显示了几个受试者FFA的平均活性。时间过程的峰值用数字按降序表示。图的红色部分显示信号与基线有相当的不同。底下的图显示给予视觉图像前3个FFA活性高峰的瞬间，显示当FFA活性高时，情景为人的脸孔占优势。（图引自［6］）

自然情景为知觉解码提出了更困难的挑战。自然情景既有其动力学方面的也有其额外方面的复杂性，比之那些简单而且高度调控的刺激，像多数实验中所设计的那样。例如在自然的视觉场景中，典型的表现是该场景含有不仅一个而是多个的物体；并且物体是动的，可以独立地消失。在看物体的自然条件下，个体一般不固定于一个中央固定点，而是自由地运动着他的眼睛，扫描特定的路径。为了解码这种以视网膜图活性为基础的空间组构型式，实际情况造成了特定的问题，因为在这种活动中，眼睛的运动将造成动态的空间移动。因此，自然情景为解码知觉提出了更大的挑战。一个初始的途径是先让个体自由地看电影，同时研究不同个体脑的相关活动的型式，这样比较接近于自然情景。在这种动态条件下，功能特异脑区的信号似乎反映了基本视觉分类的知觉，例如是脸孔还是建筑物，甚至于对一种活动的观察［6］。

解码途径可以成功地应用于纯粹预测被遮盖起来的物件和感觉输入不变条件下的知觉改变。例如有可能鉴定，受试者现在正注意着两个重叠的朝向刺激中的哪一个，而不需要受试者明确报告他的注意现在朝向哪里。这就开启了一种可能性，即解码脑内遮盖起来的信息，它原来是被个体深深地隐藏的。的确，在测谎领域，对于解码这种隐蔽状态，现在还很少进展。虽然在当前还是假设性的，解码那种被掩盖起来的隐蔽状态，也引起了重要的伦理学和隐私方面的担忧，这在后面还会讨论［6］。

无意识神智状态是一种特殊的隐藏情况，甚至个体本人自己也被遮盖起来。已经可以从实验上演示不同的无意识状态，例如看不到刺激的知觉代表，或者甚至无意识的运动准备。以解码为基础的途径似乎特别富有前景，既为了预测这种无意识神智状态，也为了特征化它们的时间动力变化。由于应用了掩盖方法，人脑V1区fMRI信号的空间分布型式可以用来解码有朝向刺激的朝向方向，即使它已经成为受试者所不能看到的。这一点对于人类意识的理论模型有重要意义，因为这显示，脑内某些类型的信息代表，仅为意识的进入提供了有限的可用性。从脑V1区的活性能够解码看不到刺激的朝向，这表明在掩盖条件下，受试者不能够有意识地使用存在于此脑区的信息。更有进者，这种发现对于特征化意识的神经相关也具有重要意义，因为在人脑V1区显示特征特异的活性，这对于觉察是不够的。所以，通过以解码为基础的途径，不仅可以探讨特定的生物学问题，还可以提供一般性的途径来研究意识状态和无意识状态的信息代表可能是如何相区分的［6］。

从原则上讲，类似的研究途径也可应用于高级皮层脑区或者更复杂的认知状态，例如可以在人群中鉴定出，对于种族偏见无意识的神经代表。解码途径也可能预测某个个体的特定偏向。与此类似，脑活动过程可能含有信息，它们反映在有意识动作之前短暂时间的无意识运动意向（图10-17b）。虽然这些研究还未触及这样的问题，即以逐次为基础，一个将要冒出来的意向可以在何等准确和确切的基础上被解码，它们却揭示了存在着关于意向方面的神经信息，而此信息在其进入觉察之前就出来了。这样一来，就引起了一个有趣的问题，那就是通过这种以解码为基础的途径，将来能够发现人类无意识行为之决定因素［6］。

图10-17　无意识加工过程的解码

（a）看不到图像朝向的解码。左侧小图，当一些有朝向的靶刺激快速交替地被掩盖时，受试者报告说，此靶似乎是看不到的，而且不能客观地确定其朝向。右侧小图，虽然这种朝向信息不能够被受试者所利用，但他的脑能够根据初级视觉皮层的活性，解码这个看不到靶的朝向。然而，靶朝向不能在V2区或者V3区解码，但是完全可以看得到，刺激的朝向可以高度准确地在这两个脑区被解码。这表明，对于人类受试者来说，V1区的特征选择性信息是不可以有意识地被接受的。（b）在主观觉察之前预测到“随意”意向性的开始。这个研究是B. Libet经典作业的一个变种。在这里，受试者被要求自由选择一个时间点及一只反应手，然后按压反应开关（K）。受试者利用一只旋转钟表进行回忆，并被要求作出报告，他们的自由决断发生在什么时间。几乎在受试者主观发生意向（W）之前半秒，脑电图可以出现一个偏转（这偏转被称为侧向预备电位，图中实线）。这个侧向预备电位选择性地表明，哪一只手准备开始进行自由选择。由此，可以记录下脑的一个信号，此信号可以预测几个自由选择中的哪一个选择，甚至当受试者本人还没有觉察自己的选择之前。然而在单一试验中，此研究并未解决是否可能预测主观选择后果的程度上的问题。然而，对这种作业应用解码方法，将来有可能作出可靠的预测，即对这种对象的预测，比他们自己已经做到的还要早一点。小图b已经修改。（图引自［6］）

解码特定类型的隐蔽神智状态，也就是测谎，已经获得了某些进展。谎言的鉴定非常重要，不仅为了日常社交，也为了研究犯罪及保守国家机密。然而，即使由训练有素的专家来测谎，还仍然很难。因此，早在100多年前就有这样的建议，在测谎时应该测定情绪反应的一些生理参数，这从原理上讲可能更有利于区分无罪还是有罪。有些情绪反应的生理学指标可以用来测谎，例如血压、呼吸、皮肤电活动，甚至于对声音紧张的分析，或者对身体温度的图像检测。应用多导记录仪方法的研究途径，取得了不同程度的成功。这种方法是把几个生理反应同时记录下来，但引起了很大的争论。意见提出来了，认为这种研究缺少在真实世界中的可靠性，问题包括提问的策略是否合适，测试结果是否会受到激醒、被操控的隐蔽水平等的影响等。这里面的许多问题可能是，用多导记录仪测定欺诈是一种间接方法，所测定的仅仅是情绪在周围神经系统上的表现。测试欺诈时，这些指标仅间接地与脑内的认知和情绪过程相关联。为了克服这些局限性，直接测定脑活性，例如诱发脑电图反应以及功能性磁共振成像等，都被提了出来，希望把它们作为测谎的基础，其目的在于直接测定参与欺诈之神经机制。这种做法有潜在的可能性，让人们可以鉴别测试结果中由故意所致的偏差，从而增加测谎的灵敏度。近来有一些研究，考察了应用功能性磁共振成像来检测个人在某些话题上撒谎的可能性。有几个脑区的信息，特别是顶叶和前额叶皮层（PFC）的信息，可以用来检测撒谎。如果把不同脑区的信息结合起来，所得的结果还可望改善，特别是在直接分析空间的脑区反应型式之后。欺诈的脑测量可能较少受到策略性干扰，而在直接测量参与谎言的认知和情绪过程时，这是可以预想的。今后研究的重要挑战是确定这些技术是否行之有效，能否可靠地应用于真实世界的测谎工作［6］。