本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
右边是通过功能性磁共振成像 (fMRI) 看到的某人的大脑图像。这位特殊的受试者正在用工作记忆任务来刺激他的神经元——那些阳光般的橙色斑点代表与该任务相关的大脑活动。fMRI 图像根据血液含氧量的变化显示大脑，这是心理活动程度的指标。这是一个非常了不起的工具；它验证了许多关于大脑区域的假设，并帮助我们比较不同人群，从而揭示了成瘾、发育和疾病。一些科学家认为它可以帮助我们读取思想（稍后会详细介绍）甚至预测未来。
但 fMRI 实际上并没有提供细胞水平的细节。它提供的 3 维图像是由称为体素的单元构建的。每个体素代表一个整齐的大脑组织立方体——一个类似于计算机屏幕、电视或数码相机的 2 维像素的 3 维图像构建块。每个体素可以代表大约一百万个脑细胞。上图中的那些橙色斑点实际上是体素的集群——可能是几十个或数百个。
fMRI 也太慢了，无法捕捉大脑中的所有变化。每次扫描需要一两秒钟，足够一个神经元发射一百多次。这意味着它不能清晰地了解事情究竟在何时发生。试图解释一个位置的活动是否会导致另一个位置的活动是不可能单靠 fMRI 完成的。此外，您必须谨慎对待您的结论。仅仅因为当您的受试者看到一只可怕的老虎时，对应于某个区域的体素“亮起”，并不意味着每次这个区域出现活动时，您的受试者都会感到害怕。大脑的许多区域都非常复杂，并且参与多种过程。
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当我们阅读有关 fMRI 研究时，听起来好像发现一个活跃的大脑区域是很明显的，但事实并非如此。科学家必须筛选大量数据并应用复杂的统计技术来发现与活动相关的体素。例如，假设一位科学家要求您躺在 fMRI 机器中并点击您的手指，等待五分钟，然后再点击一次。将您点击的动作映射到活跃的体素并不像听起来那么简单。原始 fMRI 数据可能会显示出大量的信号。“你会看到一个泡沫翻滚的大锅，其中有一点额外的活动，”普林斯顿大学的研究员计算机科学家 Francisco Pereira 说。当您移动手指时，可能会出现一个额外的突增，但这不一定是根本性的差异——可能只是血液含氧量变化了 5%。根据任务的不同，即使是百分之一的变化也可能是一个强烈的信号。幸运的是，通过仔细的统计，可以通过比较手指空闲时和点击时每个单独体素内的变化来识别显著的活动。fMRI 是生成这些相关性的绝佳工具，它允许您观察相邻体素集群中相关的活动（这与大脑区域非常吻合）以及大脑中更远区域的活动。
一些研究人员对 fMRI 数据采取了额外的步骤，使用相关性集合来进行预测。麻省理工学院的神经科学家 John Gabrieli 希望找到使用 fMRI 数据进行诊断的方法。去年，他和他的同事建议，基于 fMRI 的研究可以预测哪些阅读障碍学生在两年半的时间里阅读能力会提高，其准确性高于一系列典型的教育测试。他说，挑战在于找到他可以“推广”到他研究中的学生之外的学生的预测。
预测领域也是我们遇到读心术的地方，它基于大脑活动来解开某人在想什么。加州大学伯克利分校和旧金山分校的研究人员已经通过另一种神经科学工具脑电图，在重建受试者听到的词语方面取得了一些成功。加州大学伯克利分校的神经科学家 Jack Gallant 和他的同事已经展示了使用 fMRI 解码大脑活动并重建受试者所见内容的能力。
那么，我们如何从发光的体素到 Gallant 所说的读脑呢？首先，您需要模拟大脑体素中的活动如何与受试者所见内容相对应。Gallant 会要求受试者在 fMRI 中观看数小时的电影。然后，研究人员将电影的视觉刺激映射到体素激活的模式。此过程是模型制作的一部分，在本例中是制作“编码模型”，该模型将来自刺激（电影）和皮质的信息组合在一起，以解释受试者如何在脑海中体验观看电影。对于每个体素，研究人员实际上必须创建数十个模型，对其进行测试，并最终选择那些似乎可以构建对大脑中发生的事情的清晰而全面的描述的模型。
接下来，您必须仅使用 fMRI 数据来重建观看者观看的内容。这将对编码过程中所做的发现进行测试，反转过程并解码大脑活动以重新创建视频。更重要的是，Gallant 认为他的解码器包含了足够的数据，以至于它们确实可以推广。解码器甚至在扫描正在观看他从未看过的电影的受试者时也能工作——这是一部未用于构建原始编码器模型的电影。这可能是在可视化他人梦想迈出的第一步。但对于那些担心保护自己思想隐私的人：不要惊慌。与其他协同工作并影响我们私人想法的大脑部分相比，视觉皮层相对容易读取。Gallant 认为，最终，随着神经科学创建更彻底的大脑模型，更复杂的读脑形式是可能的。但就目前而言，我们的读心术与体素级分辨率一样，是有限的。