智商有多高?MRI 腦部掃描一下便知道

作者 | 發布日期 2018 年 07 月 14 日 12:00 | 分類 生物科技 , 醫療科技 follow us in feedly

你有沒有謊報過智商呢?還是你從來不知道自己真實的智商?現在科學家發現一個新方法,透過腦部掃描即可判斷智力!



更準確地說,這個新方法不是人為判讀腦部掃描,而是經由研究團隊研發的機器學習(machine learning)運算法來預測,令人意外的不意外,像這樣的「AI 人工智慧」科技應用預期很快就會取代「雲端」,成為最大的話題和趨勢所在了。

這項新研究是由加州理工學院(Caltech)、西達─賽奈醫學中心(Cedars-Sinai Medical Center)、義大利薩雷諾大學(University of Salerno)共同合作,團隊利用最新的電腦運算工具,透過功能性核磁共振造影(fMRI)掃描休息狀態下的大腦活動,以預測一個人的智商。功能性 MRI 可藉由偵測大腦特定區域血流的改變來建構出一幅大腦活動的地圖。也就是說,fMRI 可在人的大腦沒有思考或進行任何事時,透過分析此時的大腦活動模式,一窺一個人的真正的智商──不需要透過數學解題、語彙測試或益智問答就可以判讀一個人的智力。

「我們發現,如果讓個體只是躺在掃描器下、不做任何事情,此時所測量到的大腦活動模式數據可用來預測他們的智商。」加州理工學院心理暨神經科學生物學教授 Ralph Adolphs 說。

為了訓練機器對複雜的人類大腦活動模式進行演算,Adolph 和團隊使用一項美國國衛院資助計畫(Human Connectome Project,HCP)蒐集的數據,這項計畫的目的在增進對人類大腦內複雜連結的了解。Adolph 及研究團隊使用了將近 900 名參與 HCP 計畫的個體腦部掃描和智力成績,以當作運算基礎。

數據經過處理後,團隊得出的演算法已能在此 900 名個體成功地預測智力(具顯著統計差異),西達─賽奈醫學中心的博士後研究生 Julien Dubois 表示,這項研究仍有進步的空間,目前的掃描僅是在實際大腦複雜活動中的粗略測量,尚有許多有用的資訊未被揭露和利用。

「目前我們的研究進行相當順利,但距離耗費數小時完成的智力測驗(如魏氏成人智力量表 Wechsler Adult Intelligence Scale)所得成果還有一段距離。」Dubois 同時也指出這項研究內在的挑戰難題,「演算法是經由給予智力成績訓練出來,那麼我們要如何知道這些智力測驗成績是否正確的呢?」針對這個問題,研究團隊利用 10 種不同的認知測試以更精準的評估智力,不僅是透過單一的 IQ 測試。

為了從腦部掃描預測智力,演算法可以達到人力所未及,即便是經驗豐富的神經學專家也無法透過看腦部掃描來判斷一個人有多聰明。

「經過適當的訓練,這些演算法可以回答許多複雜的問題,就像我們現在正嘗試找出解答。它們的功能相當強大,但若你問道:『他們是如何辦到的?他們是如何得出結果的?恐怕很難得到這些問題的解答。」共同研究作者 Paola Galdi 表示。

這項研究僅是一個龐大計畫的一部分,這個計畫的目標在建立可由腦部掃描判斷出一個人心智的診斷工具。Adolphs 和團隊表示,有一天他們希望能看到 MRI 除了目前用於腫瘤、動脈瘤或肝疾病的診斷外,也可運用在診斷自閉症(autism)、精神分裂(schizophrenia)、躁鬱(anxiety)等狀況。

「功能性 MRI 尚未提供許多診斷的用途,我們以及許多在此領域努力的團隊都正在積極改變這個部分。」Dubois 提到:「唯有透過全世界研究團隊一同開採與利用大量的數據才能達成這個目標。」

研究團隊以智力做為此項科技的第一個測試項目,是因為智力是穩定的、不會隨時間有太大的變化。團隊同時也進行了一項平行研究,運用相同的研究群組和方法,試圖以 fMRI 腦部掃描預測個體的性格。他們使用的性格測試分為下列 5 個面向量測:

  1. 對體驗的開放程度:偏好新體驗和想法 vs. 偏好例行事項和可預期性
  2. 自我覺知:自制力和貼心程度 vs. 隨性和彈性
  3. 外向性格:社交能力和喜愛交談程度 vs. 害羞和保守
  4. 認同能力:友善和幫助他人 vs. 反叛和好爭論
  5. 精神官能症:自信和傾向正面情緒 vs. 緊張和傾向負面情緒

然而,相同的方法預測性格較預測智力難得許多,但團隊對於這樣的結果並不驚訝。「資料庫中性格評估的結果是由一個簡短的自我評估而來,因此很難十分正確的測量出性格,這也是為何我們難以由 MRI 數據推斷。」

目前這 3 間不同研究機構的專家團隊們聯手合作,希望能以這個相當有潛力的初步成果為基礎,延續此研究發展,期待不久的將來,結合 AI 人工智慧的掃描判讀,能告訴我們不僅是我們有多聰明,而是為更多的未知和不確定帶來解答。

(首圖來源:shutterstock)

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