更多免费书籍分享网访问：读脑术

    [美]拉塞尔·A.波德拉克 著

    伍拾一 译

    中信出版集团

    更多免费书籍分享网访问：目录

    第一章 20瓦特的思想——科学的极限挑战

    什么是神经成像

    大脑好比电脑

    大脑运算什么

    从大脑到思想

    研究思想

    神经成像诞生之前的认知神经科学

    幸运的fMRI

    神经成像无能为力的事

    全书阅读指南

    第二章 看得见的思想

    认知神经成像的诞生

    磁力相机

    “我将‘点亮’视觉皮质”

    通往fMRI的“血氧水平依赖”之路

    第三章 fMRI的发展历程

    将fMRI和神经元联系起来

    发现大脑模块

    解码大脑的初步探索

    更多免费书籍分享网访问：从分子到网络

    “成长的烦恼”

    fMRI是巫术吗

    第四章 fMRI能“读心”吗

    破译思想语言

    告诉我你在想什么

    解码“心灵之眼”

    解码脑损伤患者的意识

    你真的疼痛吗

    第五章 大脑如何随时间而改变

    终其一生的大脑发育

    经验如何改变大脑

    大脑的波动

    一项疯狂的研究

    一个人的大脑如何随时间而改变

    走向个性化神经科学？

    第六章 犯罪和谎言——当神经成像遇见法律

    大脑发育和刑事责任

    法庭测谎

    fMRI能测谎吗

    预测未来犯罪

    对现实世界中的决策来说，fMRI可靠吗

    更多免费书籍分享网访问：第七章 决策神经科学——大脑的“购买按钮”成

    像

    我们为什么这样选择

    选择神经科学

    学习好的东西

    我们真的有两种思维吗

    现在和以后

    “消费神经科学”的出现

    “阅读”集体心智

    第八章 精神疾病只是一种大脑疾病吗

    关于精神疾病，遗传学怎么解释

    精神疾病成像

    精神疾病成像的挑战

    反思精神障碍

    大脑中的恐惧

    计算精神病学

    成瘾症是大脑疾病吗

    对精神疾病的偏见

    第九章 神经成像的未来

    磁感应强度11特斯拉——高场MRI

    超越血氧水平依赖

    信息透明提升科学水平

    结论

    更多免费书籍分享网访问：致谢

    版权页

    更多免费书籍分享网访问：1.人们可以用MRI测量脑组织的各个方面。左边两张图表明了结构性MRI的两种用途：测量脑组

    织中水和脂肪的含量。右图是fMRI显示的大脑活动情况——红色区域代表在特定思维过程中大

    脑活动增强的区域。将这些区域覆于结构性MRI图像之上以判断它们在大脑中的位置。

    更多免费书籍分享网访问：2.1991年11月1日的《科学》期刊封面。该封面展示了杰克·贝利维尔及其同事测得的视觉皮质

    活动(红黄色区域)。杰克·贝利维尔等人使用的是一种需要注射造影剂的早期fMRI技术。经

    更多免费书籍分享网访问：版权所有者AAAS授权翻印。

    3.我的大脑底部视图。当我观察人脸时，红色区域被激活。被激活的区域沿着大脑两侧的梭状

    回(白色虚线描画的部分)分布。

    4.观察大脑活动与一个特定区域(“种子区域”)的关联是分析大脑连接的一种方法。此图显

    示了运动皮质中一个与大脑活动(红黄色部分)相关的“种子区域”(蓝色部分)。该分析复

    制了巴拉特·毕斯瓦的原创成果，说明在静息状态下大脑两侧的运动皮质相互关联。图像由人

    类连接组项目数据生成。

    更多免费书籍分享网访问：5.克雷格·贝内特在2009年提交的死鲑鱼大脑活动图。由于没有对多重比较进行适当校正，小

    红点所在的位置显示出了显著的大脑活动。图片由克雷格·贝内特提供。

    更多免费书籍分享网访问：6.阿德里安·欧文在2006年发表的研究成果。红黄色区域显示了植物人(上)和健康对照组

    (下)想象打网球(左)和在自家房子内导航(右)时的大脑活动。2006年9月8日，《科

    学》，阿德里安·欧文、马丁·科尔曼、梅拉妮·波利、马修·戴维斯、史蒂文·劳力斯、约

    翰·皮卡德，“检测植物人的意识”。经版权所有者AAAS授权翻印。

    更多免费书籍分享网访问：7.该图表明，受试者在首次判断一个单词是抽象词还是具体词时，其左半脑的活跃区域要比再

    次判断该单词词性时更大。红黄色区域表示多次判断一个单词的词性时，大脑活动显著减弱。

    图像由开放fMRI项目数据生成。

    8.大脑中的网络。左图显示的是我右半脑中被识别出的网络区域，仔细看中央部分。右图显示

    的是同属默认模式网络的两个区域集(左图星号标记处)中的fMRI信号。尽管位于大脑的不同

    位置，但这些区域在10分钟静息态fMRI扫描过程中的活动波动情况非常相似。

    更多免费书籍分享网访问：9.对Neurosynth(一个fMRI数据平台)数据进行元分析得到的三组结果。在三组结果中，红色

    区域与学习过程中的工作记忆相关，绿色区域与疼痛感相关，蓝色区域与奖励相关。这些结果

    表明，不同的心理状态所对应的大脑活动模式也不尽相同。

    10.阿米特·埃特金及其同事发现的区域(红色部分)。这些区域表明大脑结构差异与常见的精

    神疾病有关。左图为大脑的中部视图，标亮区域是前扣带回皮质，右图为大脑侧面视图，标亮

    区域是脑岛(尽管大脑褶皱遮住了大部分脑岛)。图像由阿米特·埃特金提供的数据生成。

    更多免费书籍分享网访问：献给我的父母，感谢他们一直支持我的科学梦想

    献给太早离我们而去的迈克

    更多免费书籍分享网访问：第一章 20瓦特的思想——科学的极限挑战

    理解大脑的工作原理几乎是这个时代最大的科学挑战。3磅[1]

    重的

    脑组织，其心智运算能力怎么会超过世界上最先进的计算机，而其消耗

    的能量却不超过一只昏暗的灯泡？为了回答这个问题，神经科学家从不

    同层面对大脑进行了研究。目前我们对大脑工作原理的认识大多来自对

    其他物种的研究，从蠕虫、果蝇，一直到小鼠、大鼠和猴子之类的哺乳

    动物。虽然这些研究带给我们很多重要的思考，但归根结底，我们大多

    数人想要弄清楚的是人类大脑的工作原理，而人类大脑的很多方面无法

    在对非人类动物的研究中体现。如果想理解人类是如何思考的，我们就

    必须研究人类。

    这本书讲述的正是这样的故事：一系列新技术如何使我们能够比以

    往任何时候都更详细地研究人类大脑的工作原理。这些技术工具被称为

    神经成像，因为它们能让我们创建人类大脑的图像，而这些图像能告诉

    我们大脑是由什么组成的(结构)以及大脑在干什么(功能)。尤其是

    其中一种工具，彻底改变了我们为大脑画像的能力，它就是MRI(磁共

    振成像)。这种不可思议的全能型技术赋予了神经科学家安全地观察人

    类大脑活动的能力，让我们得以了解大脑执行各种心理功能的过程。在

    某些情况下，用MRI检测人们在执行任务或者静卧时的大脑活动，我们

    甚至可以解码他们的感受和思想。有些人大胆地称之为“读心术”，但称

    之为解码其实更准确。MRI的作用并不局限于在固定时间点对大脑进行

    研究，它还能显示经验是如何改变大脑的，以及从童年到老年，大脑随

    时间而改变的过程。它表明，人类大脑总体上遵循相同的原理，但也存

    在很多个体差异，这些研究使人们能够深入了解导致精神疾病的大脑功

    能障碍。与此同时，MRI引发了很多超出科学范畴的追问，这些追问在

    本质上关乎我们作为人类如何看待自己这一终极命题。如果思考只是一

    更多免费书籍分享网访问：种能用MRI影像化的生物学功能，那么人类意识还有什么神秘可言？如

    果决策只是大脑运算的结果，那么“我们”该在何种意义上为自己的选择

    负责？成瘾症是一种大脑疾病还是自控力差的表现，又或者两者兼而有

    之？我们应该担心市场研究人员利用脑成像技术更有效地向我们推销商

    品吗？在概述神经成像的作用和局限性之后，我们会解决这些问题。

    [1] 1磅≈0.45千克。——译者注

    更多免费书籍分享网访问：什么是神经成像

    我使用“神经成像”这个术语时，通常指的是能让我们从外部检测人

    类大脑的技术。这些技术有很多种，但我主要关注的是MRI。鉴于MRI

    的安全性和灵活性，它已经成为使用范围最广泛的脑成像工具。不同种

    类的MRI可以检测大脑的不同方面，我们把它们大致分为结构性MRI和

    功能性MRI。结构性MRI检测脑组织的构成，如水或脂肪的含量。因为

    这些物质在大脑不同部位的含量不同，所以它们在MRI图像上会呈现出

    或明或暗的颜色(见彩图1)。脑组织检测非常有助于我们发现大脑疾

    病和了解大脑的各个部位在大小和形状方面的个体差异，但却无法告诉

    我们大脑在干什么，因此，我们需要使用功能性MRI(通常缩写为

    fMRI)。当研究人员发现可以通过检测MRI对血氧含量的影响来检测大

    脑活动时，fMRI就诞生了。fMRI的彩色图像如彩图1右半部分所示——

    大脑的有些部位似乎特别亮。我们会在第二章更详细地探讨fMRI的发

    明过程和工作原理。首先，我们需要回答一个问题：“大脑功能”是什么

    意思？

    更多免费书籍分享网访问：大脑好比电脑

    人体的每个组织都有专门的生物学功能：心脏输送血液，肺给血液

    供氧，消化系统从食物中吸收营养，肾脏过滤血液里的垃圾。大脑的生

    物学功能是什么呢？无论功能是什么，它显然都非常重要：大脑的重量

    只占体重的2%，但它的耗能却占了人体耗能的20%。如果非要我概括大

    脑的功能，我会说：处理信息。虽然肯定和笔记本电脑或智能手机处理

    信息的方式不同，但我们仍然可以认为大脑是人体的核心运算系统。它

    从物质世界中获取信息，并据此选择行为方式，从而达到繁荣昌盛和繁

    衍不息(这对进化来说最重要)的目的。大脑并非人体内唯一的“计算

    机”——例如，内脏也有自己的运算中枢，即大约包括5亿个神经细胞的

    肠道神经系统，但却是人类之所以独一无二的重中之重。

    尽管将大脑比作“计算机”有点儿道理，但它绝对不像我们在物质世

    界中所熟悉的大多数计算机。硅基计算机遵循约翰·冯·诺依曼(首批真

    正的计算机科学家之一)提出的原理：它们由大量元件组成，你可以将

    这些元件看作微型开关，它们以高度稳定和一致的方式工作。经历过电

    脑“死机”的人都知道，这是某个元件发生故障的后果，由此可知，电脑

    的复原能力并不是很强。这些开关的运行速度非常快。此刻我用来写这

    本书的电脑的时钟频率达到3千兆赫，这意味着它可以每秒钟完成30亿

    次运算。因此，这些微型开关必须能快速被开启和关闭。更令人印象深

    刻的是，这些运算大部分是串行的，也就是说，每次传输一位数据(现

    在的大多数计算机每次能传输几位数据)。

    大脑和电脑有何区别？在回答这个问题之前，我们需要了解脑细胞

    是如何处理信息的，因此，现在是时候对大脑的生理机能进行一次彻底

    考察了。大脑主要由两种细胞构成。我们一般认为神经元对大脑运算来

    更多免费书籍分享网访问：说必不可少。大脑中还有一种次要的胶质细胞，它们支撑大脑结构并为

    神经元提供生物学支持。直到最近，人们还认为胶质细胞仅仅起到了支

    持作用，但越来越清晰的事实是，它们在信息处理方面同样起到了重要

    作用。然而在这本书中，我们会聚焦于神经元的活动，因为它们依然是

    神经科学家研究的主要细胞类型。

    为了了解神经元的工作原理，我们需要先了解信号从外部世界进入

    大脑的路径。我早上沏了一杯浓咖啡，并闻了一下，这时候，咖啡的气

    味就会以分子的形式接触到我的嗅球——大脑少数直接暴露于外部世界

    的部位之一(就在我的鼻子里面)。这些分子撞上一种叫作嗅觉受体的

    特殊神经元，引起细胞膜的改变，使细胞内的电荷数量增加。当电荷数

    量增加到一定程度时，细胞就会突然改变电学性能，释放动作电位——

    电荷数量突然大幅增加。通俗一点说就是，神经元在“放电”或“刺突

    化”(spiked)，因为这种变化十分突然。此时，动作电位沿着该神经元

    传递到与之相连的其他神经元，于是循环开始了——如果下一个神经元

    接收到了足够强的输入信号，它也会“放电”。以此类推。如果输入信号

    足够强，来自嗅觉受体的信号就会在相连的神经元之间引起一系列活

    动，这些活动最终会传递至我的大脑皮质，很可能会触发我第一次去意

    大利旅游时对浓缩咖啡吧的记忆，或者激起我配上一块巧克力或点心的

    渴求。

    我们把大脑神经元比作电脑的CPU(中央处理器)，是因为两者有

    一个重要的相似之处。很多神经元的行为方式是“全有或全无”——就像

    数字晶体管一样，一个神经元要么放电，要么毫无动静，而且它的动作

    电位在大小和时长等方面基本相同。这表明，我的嗅觉神经元不是通过

    释放更大的动作电位，而是通过连续多次放电或更快地放电来传递“咖

    啡味道很浓”的信号的(见图1.1)。但是，大脑运算几乎在所有其他方

    面都和电脑截然不同。首先，与电脑相比，大脑的运算速度非常慢——

    我们用纳秒(十亿分之一秒)衡量电脑的运算速度，而用毫秒(千分之

    一秒)衡量神经元的激活速度。其次，单个神经元嘈杂又不可靠。在数

    更多免费书籍分享网访问：百万个对咖啡分子很敏感的神经元中，只有个别细胞群会在我闻咖啡的

    时候被激活。最后，大脑以高度并行的方式处理信息——不同于CPU一

    次只快速地处理几件事，大脑会同时处理很多件事，但处理每件事的速

    度相对缓慢。

    更多免费书籍分享网访问：图1.1 神经元的刺激-反应模式。最上边的图表明，即使没有受到刺激，动作电位也会持续形成

    尖峰；即使没有受到刺激，多数神经元也会随机放电。中间的图显示了神经元对弱刺激的反

    应，最下边的图则显示了神经元对强刺激的反应。注意，动作电位并没有随刺激的增强而变

    大，仅仅是放电频率随之升高了。

    大脑的这些特点加在一起，就构成了一种迥然不同的“计算机”，但

    这是好事。最重要的是，大脑的复原能力很强。如果你摔坏了笔记本电

    脑的主板，它几乎就无法再工作了，而且也不能自我修复。相反，大脑

    非常强健。以我多年前从事博士后研究时遇到的莉萨为例。莉萨的童年

    生活相当平淡，但她在大概12岁时患上了严重的癫痫。最后癫痫发展到

    无法控制，严重威胁她的生命，在她16岁时，医生开始寄希望于一种被

    称为半脑切除术的终极治疗手段，也就是切除整个半脑——整整一半大

    脑皮质(见图1.2)。癫痫的病源在左半脑，而左半脑对大多数人来说

    是主要负责语言功能的半脑。不幸的是，莉萨也是大多数人之一，她在

    更多免费书籍分享网访问：手术后的第一年内，几乎不会说话。我们研究她时已经是手术6年之后

    了，那时，她恢复了大部分语言功能。尽管就22岁的年龄而言，这远远

    算不上正常，但鉴于她整个左半脑被切除的事实，这样的恢复程度已经

    相当惊人了。

    这并不代表半个大脑就够用了——她在语言能力方面还有严重的后

    遗症，但这表现了大脑惊人的复原能力。我们会在第五章继续探讨莉萨

    的案例，探讨如何用神经成像观察她的大脑自我重组的过程，正是这种

    重组使她恢复了说话和阅读的能力。

    更多免费书籍分享网访问：图1.2 莉萨的大脑MRI图像。从中可以看出，脑脊液取代了她几乎完全消失的左半脑。

    大脑和电脑还有一个重要的不同之处。在购买电脑时，你可以选择

    不同的操作系统(如Windows、Linux或Mac OS)和软件程序，因为软

    件根本上独立于硬件，这一点也要感谢约翰·冯·诺依曼。与之相反，大

    脑的“硬件”和“软件”不可分割：“程序”存储在神经元之间的连接处，我

    们的学习过程就是这些连接处的改变过程。也就是说，事实上大脑改变

    了自身的“硬件”结构。我们会在谈到大脑可塑性时进一步探讨这个问

    更多免费书籍分享网访问：题，因为神经元连接处的这些变化对大脑的学习能力和复原能力至关重

    要。

    最后，了解大脑和电脑的不同“架构”很重要，我所说的“架构”是指

    不同部分作为整体的一部分是如何工作的。电脑是模块化架构，这意味

    着不同的零件具有不同的功能。图1.3是一块标明了各个零件名称的现

    代电脑的主板。这些零件各司其职，分别负责执行声音、联网、存储、CPU等不同的功能。我们可以通过两种方法来识别模块系统。首先，我

    们可以便捷地拆卸和更换很多零件并用其他兼容的版本取代它们。如果

    有更快的CPU或更好的显卡，我只需要把它装上去并重启电脑即可，不

    出意外的话，电脑可以正常工作。其次，损坏其中一个零件通常只会产

    生特定的后果：如果我“小心翼翼”地弄坏网络芯片(确保不会损坏其他

    零件)，那么电脑的声音功能仍会正常工作，反之亦然。

    图1.3 电脑主板示意图。不同于人类大脑，电脑是高度模块化的，每个零件都有特定的功能。

    DRAM=动态随机存取存储器，IDE=电子集成驱动器，AGP=加速图形端口，PCI=外设部件互连，CMOS=互补金属氧化物半导体。

    更多免费书籍分享网访问：如果你不是神经科学家，那么你认为大脑也是模块化架构便情有可

    原。毕竟，我们经常听到神经成像研究谈论大脑的“奖励中枢”或“面孔

    区”。正如我将在下面进一步探讨的那样，在这些描述中，有一点是可

    信的，那就是，大脑功能在某种程度上是区域化的。左前额叶中风的人

    更可能有语言障碍(见图1.4)，而右顶叶受损的人更可能在空间意识

    和注意力方面有困难。不过，神经科学家现在已经认识到，没有一个大

    脑区域是独立运作的——大脑中不存在声卡或显卡的类似物。相反，你

    应该把大脑想象成一个施工队。施工队里有维持团队正常运转的总承包

    商和很多专业的分包商(如感知语音、进行空间定位或预测他人行为的

    专家)。然而，这些个体都无法独自建造楼房，他们只有通力合作，才

    能产生最终成果。对不同大脑区域之间沟通方式的研究，让我们对大脑

    的运作方式有了全新的思考：它并非一些“专家”的集合，而是一个集成

    网络。我们将在第三章探讨这一点。

    图1.4 脑叶。在我的大脑表面图像上勾勒出来的示意图，由MRI数据生成。

    更多免费书籍分享网访问：大脑运算什么

    虽然我们对大脑的运算方式有了些许认识，但仍有一个问题需要解

    决：我们对大脑投入的巨大能量能带来什么回报呢？简而言之，我们获

    得了适应能力。正如人类可以靠各种各样的食物茁壮成长一样(因纽特

    人以海豹肉和鲸油为生，太平洋的岛民吃芋头之类的含淀粉植物)，人

    类大脑也能应付各种各样的认知环境和挑战。世界上能良好地适应特定

    生态位的生物体很多，但像人类这样能广泛适应各种环境的生物体很

    少。

    我们认为，大脑具备适应能力的一个关键原因是，它能创建关于外

    部世界的预测模型。我们很容易将对周围世界的很多预测视作理所当

    然。当我沿着人行道行走时，谁也无法保证混凝土不会突然变成液体把

    我吞没，但在迈出下一步之前，我并不会思虑再三，因为我认为过去的

    经验能很好地指导未来。同理，当我向同事请教问题时，我认为他会用

    英语短句而非意大利歌剧答复我。这些不是确凿无疑的，但它们值得相

    信。只有当预测出现问题时，我们才会意识到预测模型是多么重要。

    过去几十年的大量研究表明，大脑一直在对外部世界做出预测，也

    在纠正错误的预测。事实上，这些错误预测正是学习的关键；如果我们

    表现完美，而且世界总是符合我们的预期，那么何必做出改变呢？神经

    递质多巴胺是将学习与错误预测联系起来的关键物质之一。多巴胺不同

    于在特定神经元之间传递信号的神经递质。我们把多巴胺称作“神经调

    质”，因为它能改变其他神经元的行为方式，而非直接激活它们。多巴

    胺神经元深藏在大脑中央，每当外部世界发生意料之外的事情时，它就

    会发出信号。这些事情可能异于平常(图书馆里的大声喧哗)，也可能

    违背了我们的预期，要么是好事(在人行道上捡到100元钱)，要么是

    更多免费书籍分享网访问：坏事(发现你的薪水低于预期)。多巴胺神经元不断地告诉大脑的其他

    部分，相较于我们的预期，世界多么美好。也就是，当这个世界超出我

    们的预期时，多巴胺神经元的活性就增强，而当世界令我们失望时，多

    巴胺神经元的活性就减弱。神经科学的一项重要成就是发展出了一种理

    论，这种理论通过强化学习过程，将多巴胺在“预测误差”编码中的作用

    与我们适应性地改进预测的能力联系在一起。我们将在讲述大脑如何进

    行决策的第七章中进一步讨论这个问题。

    更多免费书籍分享网访问：从大脑到思想

    我们都明白大脑是什么，它是我们能看见和测量的一种组织，如果

    我们是神经外科医生的话，我们还有机会触摸它。但思想是什么？直觉

    上，我们都知道拥有思想是什么感觉，但它是由什么组成的呢？历史

    上，人们对这个问题的回答是：思想属于另一个世界。哲学家笛卡儿有

    一个著名的观点：思想(他真正所指的是“灵魂”)通过松果体与物质世

    界相连。松果体是大脑深处的一个小型结构。但非物质世界怎样和物质

    世界互动呢？这个问题一直困扰着二元论——它主张思想与物质世界无

    关。

    二元论在神经科学时代难有作为。我们越了解大脑的工作原理，就

    越清楚思想和大脑实质上是一回事。脑电刺激研究很好地证明了这一

    点。研究人员一般会刺激动物的大脑并记录数据，但这些动物无法直接

    告诉我们它们的感受。然而在极少数情况下，研究人员能够直接研究电

    刺激对人类大脑的影响。当某人有严重的癫痫时，外科医生有时会尝试

    切除其大脑中导致癫痫发作的部分——莉萨被切除了整个左半脑，但通

    常情况下，患者只会被切除一小部分脑组织，这将大大降低手术对人体

    功能的有害影响。虽然外科医生的目标是切除导致癫痫发作的脑组织，但却很难从外部辨别出哪个部分是有问题的，因此，他们有时会在患者

    的大脑中植入电极，并在一周或更长时间内记录这些电极传递的数据。

    在此期间，患者坐在医院里，脑袋上缠着绷带，等待着癫痫再次发作，他们通常很愿意通过参与研究来打发无聊的时光。

    研究人员可以做的一件事就是，向患者大脑中的电极输入微量电流

    来刺激其大脑。这不足以诱发癫痫或损害大脑，但足以以激进或古怪的

    方式改变患者的意识体验。我的同事约瑟夫·帕维齐和卡兰妮特·格里尔-

    更多免费书籍分享网访问：斯佩克特在一位癫痫患者身上做了一个实验，他们刺激了包括患者

    的“面孔区”在内的部分脑组织。和论文同时公布的患者体验视频表明，少量电流就能改变他们的意识体验：

    帕维齐：看着我的脸，告诉我当我这么做的时候你有什么感觉，好

    吗？准备。(没有刺激。)

    病人：没感觉。

    帕维齐：我会再做一次，看着我的脸。准备。(向患者的“面孔

    区”输入4毫安电流。)

    病人：你刚才变成了另一个人。你的脸变形了。你的鼻子歪到了左

    边。你看起来像我以前见过的一个人——我在一次旅行中见过的一个

    人。

    不需要动手术，使用一种被称为经颅磁刺激的技术就可以刺激大

    脑，尽管这种刺激的针对性不是很强。经颅磁刺激指的是在颅骨上放一

    个电磁线圈，然后向线圈输入持续时间极短(不到千分之一秒)的脉冲

    电流。当电磁体产生脉冲时，线圈之下的磁场以及正下方的脑组织会迅

    速发生变化。切记，神经元是电流的导体，就像小小的生物电线。物理

    学告诉我们，一个不断变化的磁场会在导体中产生电流，也就是说线圈

    下方的神经元会有电活动。如果脉冲足够强，就可能诱发癫痫，但研究

    人员使用的脉冲很弱，因此，它们能在改变大脑活动的同时避免诱发癫

    痫。通过使用不同强度的脉冲，研究人员能刺激线圈下方的神经元，也

    能让这些神经元停止活动。

    我在20世纪90年代亲自体验过经颅磁刺激，当时，我志愿参与我的

    博士后同事约翰·德斯蒙德主持的一项实验。约翰希望用经颅磁刺激来

    检验干扰大脑顶叶中的特定区域是否会影响记忆能力，也就是我们所说

    的工作记忆。在实验中，研究人员会给我看一组字母，我必须记住它

    更多免费书籍分享网访问：们，并在几秒钟后说出它们。在几次尝试中，他会用经颅磁刺激刺激我

    的顶叶，希望扰乱那里的活动，扰乱我的记忆。我认为经颅磁刺激对我

    的记忆并没有很大的影响，但它确实产生了另一种非常显著的效果：每

    当他开启经颅磁刺激的时候，我的半个舌头就像尝到了金属味的东西。

    这表明，经颅磁刺激脉冲也能刺激脸部负责感知味觉的神经，从而使我

    产生这种体验。这同时凸显了用经颅磁刺激来研究大脑所面临的一项挑

    战——它的影响相当广泛，但最多只针对一个大致相当于高尔夫球大小

    的区域，也经常会刺激大脑外的神经或肌肉。

    更多免费书籍分享网访问：研究思想

    我前面说过，大脑和思想完全是一回事，这可能会让你以为研究思

    想和研究大脑也是一回事，但并非如此。我们称大脑研究人员为“神经

    科学家”，而称思想研究人员为“心理学家”。我特别要提一提实验心理

    学家，他们用实验的方法，通过检验关于人们在某些情况下的行为的假

    设，试图弄明白思想是如何发挥作用的。这是我最初的研究领域，直到

    1995年作为博士后来斯坦福大学工作后，我才开始用神经成像研究大

    脑。

    实验心理学研究的一个优秀案例是圣路易斯华盛顿大学心理学家杰

    夫·卡尔匹克和人称“罗迪”的亨利·勒迪格共同开展的一项研究：我们如

    何才能最有效地学习和记住新信息。在这项研究中，他们会给受试者看

    一些有关海獭、太阳等各种话题的短文章。受试者被分为三组：第一组

    受试者被要求阅读四遍文章(没有任何测试)；第二组受试者被要求阅

    读三遍文章，并就文章内容接受一次测试；第三组受试者被要求阅读一

    遍文章，并接受数次测试。随后，研究人员询问所有受试者自认为对材

    料的记忆程度如何，结果清晰地表明，第一组受试者对自己掌握的知识

    更有自信。研究人员还在五分钟和一周后分别对三组受试者进行了记忆

    测试。即时测试的结果与受试者的自我预测一致：多次阅读文章的人记

    得更牢。然而，一周后的测试结果截然相反：自信满满的受试者忘得最

    多，而只阅读了一遍文章的受试者却记得最牢。根据这项研究，研究人

    员提出了一个理论：回忆信息实际上是巩固记忆以形成长期记忆的最有

    效的方式。

    有一点非常关键，那就是，虽然勒迪格和卡尔匹克研究的是大脑的

    工作原理，但他们并没有直接检测大脑，他们的论文也从未提及大脑。

    更多免费书籍分享网访问：你可以通过检测行为来研究大脑，而不必观察大脑本身。不过，现在大

    多数心理学研究人员认为理解思想的最好方法是同时研究行为和大脑。

    这也是认知神经科学的基本观点，我认为自己是这一领域的一员。

    更多免费书籍分享网访问：神经成像诞生之前的认知神经科学

    本书的主题“神经成像”是当今认知神经科学最重要的研究工具。然

    而，早在神经成像出现以前，认知神经科学就存在了。据说“认知神经

    科学”这一名称是迈克尔·加扎尼加和乔治·米勒在20世纪70年代末同乘一

    辆出租车时想出来的。米勒是著名的实验心理学家，也许最为人所知的

    就是他在1956年发表的论文《神奇的数字：7±2》。该论文指出，人类

    一次只能处理不同领域内的少量信息(通常是7件事)。加扎尼加被认

    为是认知神经科学之父，他以研究“裂脑”患者而闻名。该研究表明了两

    个半脑是如何各自独立工作的。这两位研究人员所设想的科学领域将结

    合心理学和神经科学的研究方法，以更好地理解大脑是如何产生思想

    的。

    在神经成像出现之前，了解大脑功能的唯一方法是研究脑损伤患

    者，并检测特定损伤是如何引发特定的认知问题的。这种方法最早出现

    在19世纪，当时保罗·布罗卡和卡尔·韦尼克等欧洲神经科学家检测了中

    风患者去世后的大脑，发现不同的中风位置对应不同类型的语言功能障

    碍。从某种意义上说，这是大自然在替我们做实验。不过，大自然是一

    个不可靠的实验伙伴：中风可能是广泛而混乱的，因此，其结果往往很

    难解释。但在极少数情况下，大自然的实验的针对性可能极强。少数

    乌-维氏综合征患者提供了很好的例子，来自加州理工学院的拉尔夫·阿

    道夫及其同事数年来一直在研究这些患者。这种疾病主要影响皮肤，但

    对大脑也有特定影响，可导致杏仁核退化，而杏仁核与情绪和恐惧有

    关。这些患者有正常的智力，其中大多数人也有正常的认知功能，但他

    们确实表现出一种特定的缺陷：他们中的大部分人不懂得恐惧。在一项

    研究中，研究人员向一位乌-维氏综合征患者(她的姓名缩写是“S.

    更多免费书籍分享网访问：M.”)展示了会让我们大多数人瑟瑟发抖的刺激物：活生生的蛇和蜘

    蛛，鬼屋以及《女巫布莱尔》和《闪灵》等恐怖电影的片段。这些东西

    都无法令她感到困扰。事实上，研究人员报告说，在鬼屋里，“她用微

    笑、大笑回应怪物，还尝试和它们交谈”。经确认，这些患者唯一恐惧

    的东西是窒息。这类研究给我们提供了与恐惧体验有关的大脑系统的重

    要线索。研究人员也用这种方法研究了很多其他心理功能，受试者是有

    各种脑损伤或大脑疾病的患者。脑损伤研究仍旧在认知神经科学领域起

    着至关重要的作用，因为它们能让我们提出有针对性的问题：特定的大

    脑区域对特定的认知功能来说是必要的吗？神经成像无法回答这个问题

    ——一个人在执行一项任务时，某个大脑区域会变得活跃，但该区域的

    损伤有时实际上并不会损害他执行任务的能力。

    更多免费书籍分享网访问：幸运的fMRI

    自研究人员在20世纪90年代早期发明fMRI以来，它就超越了认知

    神经科学的其他所有方法，包括脑损伤研究和其他神经成像方法。回顾

    历史，fMRI的出现令人惊讶。它的成功取决于一系列恰到好处的化学

    和生物学成就，就像大自然也在帮助我们更容易地(尽管只是一点点)

    理解大脑的工作原理一样。

    使fMRI成为可能的第一个生物学事实是，神经元放电范围仅限于

    整个大脑。以大脑中处理视觉信息的区域为例，神经科学家非常有创意

    地将其称为“视觉皮质”。在大脑的这一区域中，不同的区块对不同的外

    部视觉信息做出反应。大脑中的一个区域——在颞叶中(听觉皮质)

    ——对声音做出反应，还有一个区域(运动皮质)能使我在打字时移动

    手指。大脑的不同区域似乎主管不同的事情(也就是说，大脑具有一定

    的模块性，我们之前讨论过这一点)，功能的区域化最终使我们仅仅通

    过观察大脑活动就能解码一个人在干什么或想什么——我之前介绍过解

    码的概念。可以想象，进化或许会以完全不同的方式构造大脑，将每种

    功能平均分配给每个区域。事实上，直到20世纪中叶，有些非常著名的

    神经科学家(比如卡尔·拉什利)依然相信这种观点。然而，特定脑损

    伤对特定人体功能的明确影响，最终让神经科学界相信了大脑功能的区

    域化，至少在某种程度上是这样。

    使fMRI成为可能的第二个生物学事实是，个体大脑的组织方式比

    较类似。每个人(事实上几乎是所有哺乳动物，除了鸭嘴兽或针鼹等单

    孔目动物以外)的大脑后部都有视觉皮质接收来自眼睛的输入信号，进

    行与视觉相关的活动。同理，大多数哺乳动物的大脑额叶边缘也都有控

    制手、触须、爪子或蹼的运动皮质。同样，我们可以再次想象，进化过

    更多免费书籍分享网访问：程给了我们随机的、随意的大脑区域组织，这些区域在不同个体之间有

    所不同，就像花斑猫身上的斑点一样。如果是这样的话，我们就很难结

    合个体的神经成像数据，通过求平均值获得统计功效。我们也不能对照

    动物研究的结果，从而更好地洞悉特定大脑区域里正在发生什么。实际

    上，动物研究已经为fMRI研究的结果提供了重要的证明。人类个体的

    神经成像数据远非完全一致，但它们足够整齐，足以让我们把不同个体

    的数据放到一起，进行整体分析。

    使fMRI成为可能的第三个生物学事实是，神经元放电会导致局部

    的血流量发生变化。当特定大脑区域的神经元变得活跃时，附近区域的

    血流量就会增加(虽然我们还没有完全理解为何如此)。如果没有如此

    明显的区域化特征，我们虽然能看到血流量的变化，但却不能将之与引

    发变化的神经元联系起来。

    从某种重要意义上说，这种由活跃的神经元区域导致的血流量变化

    是一种过度反应——至少就氧气而言。这是使fMRI成为可能的最后一

    个生物学事实。血液给神经元带来了很多重要的物质，其中最重要的是

    葡萄糖和氧气。我们发现，大脑似乎能提供恰当数量的葡萄糖以弥补神

    经元放电时所消耗的能量，但它输送的氧气远远超过神经元的消耗量。

    虽然学术界对其中的细节存在激烈争论，但我们确信，正是血液的这种

    过量含氧使我们能用fMRI检测神经元的活动。

    诺贝尔奖得主、化学家莱纳斯·保林在20世纪30年代发现了使fMRI

    成为可能的化学基础。他当时正在研究血红蛋白分子的磁性，血红蛋白

    分子是血液中负责输送氧气的分子。他发现，含氧血红蛋白(它是新鲜

    血液呈现红色的原因)没有磁性，但脱氧血红蛋白具有顺磁性。顺磁性

    物质本身不是磁体，但能在磁场中呈现出磁性。比如，回形针本身没有

    磁性，但它被放到磁铁旁边时，就会变得有磁性。鉴于血液的含氧量与

    磁性特征的关系，研究人员用MRI(以特定的方式)检测其中的差异，从而发明了fMRI。

    更多免费书籍分享网访问：神经成像无能为力的事

    虽然fMRI展现了令人难以置信的力量，但自2007年以来，人们对

    它的使用始终超出了其实际适用范围。2007年11月11日，《纽约时报》

    刊登了一篇题为“这就是你们的政治头脑”的专栏文章。文章作者是知名

    的神经科学家和政治学家，他们报告了一项研究的结果。在这项研究

    中，他们用fMRI检测了所谓“中间选民”观看当年美国大选初选期间候选

    人的视频片段时的大脑活动情况。根据这些选民在观看视频时被激活的

    大脑区域，他们得出了一些有关选民情况的一般结论。文章的一个结论

    是：

    选民对希拉里·克林顿的情绪相当复杂。在问卷调查中认为克林顿

    夫人不讨喜的选民似乎并没有完全接受自己对她的评价。在观看关于她

    的视频时，这些选民的前扣带回皮质表现得极为活跃。前扣带回皮质是

    大脑的情绪中心，当一个人感觉自己被要求必须从两种不同的行动方案

    中二选一时，它就会被唤醒。他们似乎在和喜欢克林顿夫人的隐秘冲动

    作战。相反，那些认为她比较讨喜的选民在观看她的视频时，前扣带回

    皮质并不太活跃。

    以下是关于巴拉克·奥巴马的结论：

    在问卷调查中，选民对奥巴马先生的评价相对较高，但在观看视频

    前的奥巴马先生的静态图像时，男女选民的大脑活动比观看其他候选人

    的图像时都要和缓一些。奥巴马先生的视频导致男性选民大脑中与积极

    情绪相关的一些区域被激活，但在女性选民的大脑中却没引发什么变

    化。

    更多免费书籍分享网访问：读到这篇文章时，我非常气愤。我专门研究神经成像数据能反映以

    及不能反映的各种事情，得出的最明显的结论之一就是：就其本身而

    言，一个特定大脑区域被激活，并不能表明它的主人是否正在经历恐

    惧、被奖励或其他心理状态。事实上，当人们声称特定大脑区域被激活

    表明其主人正在经历恐惧或被奖励的心理状态时，他们犯了一个基本的

    逻辑错误，也就是我们现在所说的反向推理。我担心《纽约时报》专栏

    文章对fMRI数据的这种轻率解释会让读者错误地认同这种推理，也会

    让其他领域的科学家对认知神经科学嗤之以鼻。

    反向推理有何问题？以发烧为例。假设我们发现孩子发烧了，我们

    其实无法判断他得了什么病，因为很多不同的疾病都会引起发烧症状

    (流感、肺炎、细菌感染，仅举几例)。相反，假设我们看到了突起的

    圆形红色皮疹，我们就能断定这是由癣菌病引起的，因为很少有其他疾

    病会引起这种特殊症状。在对大脑活动进行解释时，我们同样需要提出

    类似的问题：有多少种不同的心理过程可能会引起这些大脑活动？如果

    我们知道只有心理冲突才能激活前扣带回皮质，我们就可以根据前扣带

    回皮质的活动情况，比较明确地得出“观看希拉里·克林顿视频的人正在

    经历心理冲突”的结论。相反，如果很多事情都能激活该区域，那么我

    们就不能明确地得出这一结论。图1.5列举了这两种不同情况。我在

    2006年出版的作品中表明，单个大脑区域并非只对应于一种心理功能

    (换言之，它更像发烧而非圆形皮疹)，因此，这种简单的反向推理是

    有问题的。前扣带回皮质就是最好的例子。纵观后来数以千计的神经成

    像研究的成果，我们发现其中约有14的研究提到了该区域被激活，而

    这些研究囊括了许多不同类型的认知任务。这意味着我们根本无法根据

    前扣带回皮质的活动情况来判断一个人在干什么。

    在本书中，我会回归“心理状态和特定大脑区域的活动之间并不存

    在简单的一对一映射”的事实。我们将会看到，有时用fMRI解码一个人

    的思想是可能的，但这需要复杂的统计分析和详细的解释。

    更多免费书籍分享网访问：图1.5 你能根据被激活的大脑区域推理出相应的心理功能吗？如果大脑区域和心理功能之间存

    在一对一映射，如左图所示，那么基于被激活区域的反向推理是可能的——杏仁核被激活意味

    着主人正在体验恐惧，腹内侧前额叶皮质被激活意味着主人正在被奖励。然而，大脑的组织方

    式实际上更接近右图所示——所有心理功能都牵涉多个大脑区域。针对不同的心理功能，这些

    大脑区域的组合方式也不同。

    更多免费书籍分享网访问：全书阅读指南

    本章旨在为认知神经科学家提出的各种问题提供一些背景知识，以

    此奏响我们用神经成像来验证它们的序曲。在本书的其余部分，我会讲

    述神经成像是如何产生的，它能告诉我们什么，它不能告诉我们什么，以及它前景如何。

    本书的第一部分关注的是神经成像作为大脑和思想的研究工具的发

    展。我会在第二章叙述20世纪80年代的研究人员是怎样开始使用一种被

    称为PET(正电子发射型计算机断层显像)的方法来研究大脑活动与心

    理功能的相关性的，其基础正是前述“大脑活动与血流量有关”的观点。

    基于生物学、化学和物理学的奇妙融合，他们的发现催生了fMRI——

    如今测量人类大脑活动的最主要的技术。我会在第三章讨论fMRI是如

    何从一种新技术发展成神经科学的最强大工具的。我们会看到研究人员

    是如何利用它来测量大脑活动并提出有关大脑组织方式的具体问题的。

    在第四章中，我会进一步探讨fMRI是如何被用于解码心理活动以期实

    现“读心”的目标的。我会在第五章探讨fMRI是如何向我们展示经验改变

    大脑的方式以及个体大脑随时间而变化的过程的。

    本书的第二部分聚焦于神经成像在实验室之外对世界的影响。在第

    六章中，我将讨论目前在法庭上使用神经成像证据的尝试，包括尝试用

    fMRI进行测谎以及这种尝试暂时还行不通的原因。我会在第七章探讨

    如何运用神经成像方法更好地了解人类的决策过程，并最终通过消费神

    经科学的研究，更有效地实现销售目标。在第八章中，我将探讨认知神

    经科学在提高我们对精神疾病的理解方面所发挥的作用，以及将精神疾

    病和成瘾症视作大脑疾病所面临的伦理和社会挑战。

    更多免费书籍分享网访问：最后，我将在第九章讨论fMRI的未来，以及如何用其他新方法来

    克服其局限性。

    更多免费书籍分享网访问：第二章 看得见的思想

    通常，头被砖块砸到这种事并不能在科学史上占据一席之地，但意

    大利人米歇尔·贝尔蒂诺就遇到了这样的事。1877年的一天，他站在村

    庄里的钟塔旁边，塔顶的一名工人从大约40英尺[1]

    的高处扔下来一块

    砖，砸到了贝尔蒂诺的头。你可以想象，在没有抗生素和清洁手术的年

    代，这肯定是致命的，但贝尔蒂诺活了下来，尽管存在一个小问题：由

    于当时重建手术尚未出现，他的颅骨上留下一个洞。在发生事故的几个

    月后，恢复健康的贝尔蒂诺去拜访都灵大学的教授兼医师安杰洛·莫

    索。莫索发明了一种测量血压的方法，他通过贝尔蒂诺颅骨上的洞去测

    量后者的大脑脉动。他做过很多不同的测量，其中几次测量的是贝尔蒂

    诺在思考时其大脑中发生了什么，这几次测量对神经科学至关重要。莫

    索发现，思考导致了贝尔蒂诺的大脑脉动加剧——他的手腕脉搏没有变

    化(见图2.1)。莫索由此想到了脑循环与心理活动是相对应的——他

    出版了著作《论人脑中的血液循环》，这在19世纪80年代是革命性的思

    想。

    莫索的下一个实验性举动同样是未来的预兆。他推断，如果心理活

    动会引起大脑中血流量的增加，那么头部与身体的相对重量也会改变。

    为了对此进行检验，他建造了一种他称之为“人体循环平衡”的装置，这

    种装置基本上就是一张以几何中心作为平衡点的床——尽管它实际上要

    复杂得多，因为他必须平衡由呼吸造成的床的活动。一旦受试者躺在床

    上的时间足以让血液流遍全身，他就让他们阅读从简单(报纸文章)到

    复杂(哲学或数学文章)的材料。他发现，随着受试者心理活动强度的

    提升，原本平衡的床渐渐向头部倾斜。这些非正式实验提供了一些证

    据，但也留下了很多问题。不过，雷丁大学的戴维·菲尔德和劳拉·英曼

    对血液循环模式的现代化重建证实了莫索的观点。他们建造了一种类似

    更多免费书籍分享网访问：的装置，在其前端底部用灵敏的天平来检测台面的运动。在一次测试

    中，他们让受试者屏住呼吸。这会导致受试者血液中的二氧化碳含量增

    加，大脑的血流量随之增加。通过观察天平，他们可以看到台面前端的

    重量在受试者屏住呼吸(引起血流量增加)时缓慢上升，这表明他们的

    平衡装置能够成功地测量大脑的血流量。随后，他们检验了心理刺激是

    否能引起类似的血流量变化。在一次实验中，受试者受到了持续2秒钟

    的听觉刺激(音乐)；而在另一次实验中，受试者在接受听觉刺激的同

    时观看用微软的媒体播放器生成的音乐图案。研究人员发现，受试者的

    大脑血流量在只有听觉刺激的实验中并未明显增加(可能是因为他们的

    实验设计有问题)，而在有听觉视觉刺激的实验中确实增加了。菲尔

    德和英曼的实验结果证明，莫索确实建造了一个19世纪版本的大脑成像

    系统，尽管它对整个大脑进行测量的手段十分粗糙。

    图2.1 安杰洛·莫索对贝尔蒂诺的大脑脉动进行测量。莫索著作中的一幅插图(左)展示了他

    用来测量贝尔蒂诺的大脑脉动的装置图；另一幅插图(右)显示了贝尔蒂诺应对不同事件大脑

    脉动的变化情况(下方曲线)，但他的手臂血压一直保持不变(上方曲线)。

    莫索的发现还启发了其他研究人员用动物模型来研究人类大脑血流

    量，其中包括查尔斯·谢灵顿(后因在神经元功能方面的发现于1932年

    获得诺贝尔奖)和C. S.罗伊，他们都于19世纪末期在剑桥大学工作。他

    更多免费书籍分享网访问：们开始通过研究狗、猫、兔子的大脑，来了解影响大脑血流量的因素。

    在很多实验中，他们发现大脑脉动仅仅反映了脑外血压的变化；但有一

    个实验提供了大脑中血流量控制的关键证据。(警告：以下内容不适合

    动物爱好者阅读。)一只狗被放血而死，它的大脑被磨碎后混入盐水溶

    液。研究人员的想法是，当血流量很小时，脑组织会释放出化学物质，而这些化学物质会导致健康生命体的大脑血流量增加。随后研究人员将

    这种混合物注入另一只狗的血液中，并测量了其脑循环和体循环中的血

    流量。他们发现，这只狗的大脑膨胀了，这是血流量增加的迹象，但它

    的脑外血压并没有改变。他们由此得出结论：

    在我们看来，这些事实表明存在一种自动机制，通过这种机制，大

    脑中的所有区域的血液供应，都会随着构成该区域功能作用基础的化学

    变化而变化。考虑到有充分的证据表明大脑的功能具有区域化特征，我

    们认为，上述根据功能作用的不同而提供不同的血液供给的自动机制同

    样如此。

    罗伊和谢灵顿不知道的是，他们所揭示的机制在100多年会让神经

    科学家得以看见“活生生”的思想，其细节水平他们几乎无法想象。

    [1] 1英尺=12英寸=0.3048米。——译者注

    更多免费书籍分享网访问：认知神经成像的诞生

    尽管莫索、罗伊和谢灵顿等人对工作充满热情，但直到20世纪80年

    代，随着PET的出现，通过测量血流量来理解思想的观念才真正占据上

    风。PET充分利用了这一事实：特定放射性同位素在分解时会释放出一

    个被称为正电子(也叫阳电子)的粒子。被射出的正电子会在短距离运

    动后撞上一个电子，然后发生湮灭，从而产生两个反方向运动的高能光

    子。为了创建PET图像，研究人员会为受试者注入一种放射性示踪剂，并在其头部周围摆一圈探测器用以探测发射的光子，同时跟踪探测器环

    被击中的位置。PET的“断层扫描”指的是这样一种方法：人们可以根据

    这些光子通过大脑的路径信息，来重建放射性衰变最明显的位置的图

    像。

    PET扫描仪现在在医院中被普遍使用，特别是在癌症检测方面。其

    原因在于，和健康组织相比，肿瘤往往会有比较大的血流量和葡萄糖消

    耗量。血液会携带我们注入的放射性示踪剂(如放射性水)流动，而血

    流量增加的区域最终会接收更多的示踪剂，这样的话，我们就会在PET

    扫描仪的图像上看见更明显的放射性衰变。同理，如果将放射性同位素

    附着在葡萄糖分子上，我们就能生成葡萄糖消耗量增加的区域的图像。

    事实证明，在这两种情况下，神经元都很活跃，因此PET能被用来创建

    神经元的图像，虽然大多数研究使用的是衰变更快的放射性氧(大约2

    分钟，而以放射性氟标记的葡萄糖大约要用2小时)。

    神经成像首次被用于心理功能研究源于两位研究先锋的合作。他们

    来自不同领域，但都受到了一位不可能的“红娘”的鼓动。其中一位研究

    先锋是著名神经科学家马库斯·赖希勒，你会在本书的多个地方看见他

    的名字(见图2.2)。赖希勒是一位训练有素的神经科医生，越南战争

    更多免费书籍分享网访问：期间，他在航空航天医学院任职，于1971年转至圣路易斯华盛顿大学，之后一直在那里任教。他在20世纪80年代早期见证了PET扫描仪的发

    明，推动该发明的主要是圣路易斯华盛顿大学的另一位年轻研究员迈克

    尔·费尔普斯。费尔普斯和赖希勒在米歇尔·特尔-波戈森实验室一起工作

    过。既然费尔普斯和特尔-波戈森为PET发明了物理机械(通常被称

    为“相机”)，那么赖希勒和他的团队就有责任为分析PET数据发明一些

    新技术。

    图2.2 圣路易斯华盛顿大学的马库斯·赖希勒博士和一台早期PET扫描仪。

    二人组中的另一位是来自俄勒冈大学的认知心理学先驱迈克尔·波

    更多免费书籍分享网访问：斯纳。波斯纳早期通过反应时间研究，对认知的很多不同方面进行了探

    讨，如注意力、记忆和分类。后来，他开始饶有兴致地研究产生这些功

    能的基础，即大脑系统，最终以合作者的身份加入了圣路易斯华盛顿大

    学团队。波斯纳也和赖希勒有特别的联系：波斯纳的哥哥、纽约神经科

    医生杰里早年曾是赖希勒的导师。正如波斯纳在自传中所说：“神经成

    像研究开始之初，我在圣路易斯华盛顿大学神经内科和神经外科系的3

    年时间里，杰里弟弟这一身份帮我融合了心理学和认知神经科学这两个

    领域，我所在的系当时对此都持怀疑态度。”这段话表明，心理学、认

    知神经科学和影像学的融合有时会令人不安：很多神经科学家和影像学

    家仍然认为，人们无法对转瞬即逝的思想进行科学研究。

    还有一个人在科学领域没什么作为，但在神经成像诞生的过程中发

    挥了至关重要的作用，他就是圣路易斯的航空业先锋詹姆斯·S.麦克唐纳

    (家人和朋友称他为“麦克先生”)。麦克唐纳是航空业的巨头，先后创

    办了麦克唐纳飞行器公司和麦克唐纳·道格拉斯公司，但他一直对思想

    和超自然现象充满兴趣。按照麦克唐纳儿子的说法就是：

    在人类认知领域，他终生着迷于大脑和思想的工作机制。听说圣路

    易斯华盛顿大学的团队研发出PET后，麦克先生立即召集该大学的顶尖

    科研人员开会讨论神经元活动如何影响心理活动和行为。他要求在场人

    员准备一份真正的革命性研究提案供麦克唐纳基金会审议。当1980年5

    月科研人员拿出提案时，麦克先生已经中风一次，此后他因接连中风于

    同年8月逝世。尽管如此，他仍要求科研团队继续完善提案，并拨款500

    万美元，用于资助大脑高级功能研究中心，这是他在进入下一阶段(他

    对死亡的特别说法)之前的最后举动之一。

    迈克尔·波斯纳对当时情况的描述略有不同：

    詹姆斯·S.麦克唐纳希望创立一家研究超感知觉的机构，但圣路易

    斯华盛顿大学方面不同意。相反，后者赞成建立大脑高级功能研究中

    心。一位研究大脑功能的心理学家正如他们所希望的那样神秘，而马库

    更多免费书籍分享网访问：斯·赖希勒和他在圣路易斯华盛顿大学的同事也都认为，用PET来阐明

    高级心理功能问题很重要。

    正是麦克唐纳基金会提供的资金使赖希勒和波斯纳以及他们的实习

    生史蒂文·彼得森和彼得·福克斯之间的合作得以顺利开展。在接下来的

    几年内，麦克唐纳基金会不但提供了培训支持，还给认知神经科学领域

    的很多科研人员提供了资金，我也是受益者之一。

    圣路易斯华盛顿大学团队的研究颠覆了我们研究思想与大脑之间关

    系的方式。他们遵循的一个最重要的思想是“扣除法”。最早提出这一概

    念的是19世纪的荷兰心理学家F. C.东德斯，他致力于研究不同心理过程

    所需要的时间。为了理解扣除法，假设我们想知道大脑处理词意需要多

    长时间。为了对时长做出判断，受试者需要完成某种处理词意的认知任

    务，以便我们测量该过程需要的时长。假设我让受试者尽快告诉我一个

    单词是动物名还是植物名——这显然要求受试者理解这个单词的意思。

    我请受试者按下键盘上的两个按键之一来作答。假设我给出的单词

    是“胡萝卜”，受试者用800毫秒(45秒)按下了正确的按键。我们不能

    就此推断词意处理需要800毫秒，因为该过程中的其他方面也需要时

    间，比如用眼睛看单词、识别字母以及按下按键。东德斯认为，通过比

    较不同的心理任务，他能用它们各自的反应时间来判断心理过程中的不

    同“阶段”所需要的时间。例如，为了判断处理词意的过程所需要的时

    间，我们可以比较受试者在动物名植物名任务中的反应时间，与完成

    另一项任务，即受试者判断一串字母是单词(比如“piglet”)或不是单词

    (如“flxvbd”)所需要的时间。不同任务所需要的反应时间的差异，能

    让我们“扣除”任务中的很多其他方面——如用眼睛识别字母以及按下按

    键所需要的时间，从而确切地判断理解词意所需要的时间。

    圣路易斯华盛顿大学团队采纳了东德斯的扣除法，并将之应用到与

    反应时间全然不同的大脑活动上。1988年，他们在著名期刊《科学》和

    《自然》上发表了两页纸的研究成果。在一组实验中，他们让受试者完

    更多免费书籍分享网访问：成一组旨在区别语言处理各个方面的任务。最简单的任务是被动地观看

    屏幕上的单词，比较简单的任务是盯着屏幕上的固定点(一个“+”符

    号)，而比较复杂的任务则包括大声读出单词或者生成与屏幕上的名词

    意义相关的动词。每个受试者都接受了几次扫描。扫描时，研究人员先

    给受试者注射以放射性氧标记的水，然后要求他们执行时长为40秒钟的

    不同任务，与此同时，研究人员会用PET扫描仪检测受试者大脑的放射

    性。生成的图像显示了受试者在执行任务期间大脑的整体血流量——其

    中一些与执行任务有关，但大部分与执行任务无关，只是反映了脑组织

    的高代谢需求。为了弄清楚参与不同心理过程的是哪些大脑区域，他们

    要“扣除”执行某些任务的图像——动词生成任务期间所得的图像和读单

    词任务期间所得的图像之间的差异，表明了大脑为了生成相关动词所需

    要的理解词意的额外活动。

    得到这些数据后，还必须解决一个问题。幸运的是，赖希勒的团队

    已经在着手研究了。他们面临的挑战是找出求多人数据平均值的办法，以克服个体差异导致的数据“噪声”。在大小和形状方面，每个人的大脑

    各不相同。此外，每个人的头部在PET扫描仪中的位置也略有差别。因

    此，为了求平均值，研究人员必须设法将这些个体数据与一个通用参考

    框架结合起来。为此，赖希勒及其团队使用法国神经外科医生让·塔莱

    拉什发明的一种方法，将不同的大脑图像排列在了一起。他们利用PET

    扫描期间同步得到的X射线图像，移动并拉伸PET图像(好比大脑的一

    组扁平切片)，直到PET图像与塔莱拉什开发的大脑图谱相匹配，这样

    一来，所有的大脑图像大致都能对上。然后，他们就能求取来自不同个

    体的数据的平均值，并计算统计数据，以找到他们确信其活动是信号而

    非噪声的区域。

    利用这些方法，该团队确定了一组大脑区域，它们在完成特定认知

    任务对的过程中活动情况有所不同。通过比较受试者在最简单的单词任

    务(看单词或听单词)中和盯着屏幕上的固定点时的大脑活动情况，他

    们确定了大脑视觉皮质和听觉皮质的活动区域。这不是什么新发现，但

    更多免费书籍分享网访问：却让大家坚信这种方法是有效的。当他们研究生成动词时比读单词时表

    现得更活跃的大脑区域时，真正的惊喜出现了。卡尔·韦尼克开创的脑

    损伤研究表明，意义处理主要发生在大脑的颞叶中(见图2.3)。但PET

    数据显示的结果并非如此——在意义处理中，比较活跃的区域是额叶中

    的两个不同区块。不管受试者是读单词还是听单词，表现活跃的都是相

    同的大脑区域。这一发现开启了长达10年的研究，以探索前额叶皮质在

    意义处理中的作用——10年后我也参与了这种探索，开始了神经成像研

    究。现在，我们认为前额叶皮质的不同区块在语言处理中起着不同的作

    用，一个更靠前的区块对检索词意来说至关重要；研究人员认为意义本

    身主要存储在颞叶之中。彼得森团队的研究成果之所以一石激起千层

    浪，部分原因在于，他们首次公布了对大脑认知过程的初步理解，而另

    一部分原因则在于，他们表明了神经成像事实上能告诉我们一些从人类

    脑损伤研究或动物研究中无法获悉的东西。

    图2.3 韦尼克区域(研究人员期望在这里找到与意义处理相关的活动)和彼得森团队发现的在

    更多免费书籍分享网访问：意义处理过程中被激活的左前额叶区域。

    新成果带来的兴奋很快就被PET的某些固有局限所冲淡。首先，它

    需要将受试者暴露在放射性中，这限制了来自个体的数据量，也意味着

    不能对儿童进行扫描。其次，PET设备非常昂贵，而且很难买到。最

    后，PET存在分辨率问题。在现代社会，1000万像素以上的数码相机非

    常普遍。像素越高越好的原因是，它能提供更高的空间分辨率，也就是

    说，它能让我们辨别出图像中更小的物体。相对于远景中指示牌上的字

    母可能模糊得难以辨认的老式相机来说，空间分辨率有所提高的现代相

    机可以帮助我们更好地辨认这些细微特征(见图2.4)。PET的空间分辨

    率大约是1厘米，这比大多数脑组织要大得多。例如，大脑皮质由很多

    被称为“皮质柱”的小单元组成，一个皮质柱就是一组紧密相连、处理类

    似信息的神经元。在对视觉运动敏感的大脑区域中，每个皮质柱都对特

    定方向的运动很灵敏。这些皮质柱的宽度都不超过1毫米，这意味着我

    们需要有比PET高得多的空间分辨率才能识别它们。

    除了拍摄清晰的大脑活动图像，我们还想提高拍摄速度。影响拍摄

    速度的是时间分辨率。假设我们要拍摄奥运会100米短跑比赛中两名选

    手穿过终点线的照片。如果照相机拍照用了1秒钟，那么选手的身影会

    模糊不清，而我们也无从知道谁是第一名。为了清晰地拍到选手穿过终

    点线的照片，拍摄速度必须非常快才行：2016年奥运会上使用的照相机

    每秒钟能拍摄10000张照片。PET在这方面非常落后：至少要用几十秒

    钟才能收集到足够的数据来生成一张图像，这意味着PET充其量只能让

    我们看到一张极其模糊的大脑活动图像。

    更多免费书籍分享网访问：图2.4 不同空间分辨率、时间分辨率的拍摄效果。空间分辨率反映了图像在空间上的清晰度，低空间分辨率照片整张都显得模糊不清。时间分辨率反映了图像在时间上的清晰度，低时间分

    辨率照片上快速运动的物体看起来很模糊。

    更多免费书籍分享网访问：磁力相机

    20世纪80年代，MRI在医学成像中的地位日渐重要。MRI的基础概

    念早在此10年前就已被提出，但MRI扫描仪直到20世纪80年代才开始在

    世界各地的医院大量出现。MRI是一种非常惊人和安全的技术。对药剂

    师来说，用PET给一种新型生化过程成像的唯一方式是将放射性示踪剂

    附着在该过程涉及的分子上。这不仅是一项充满技术挑战的工作，而且

    使用的化学药品必须经过安全测试才能被注入人体。相反，MRI不存在

    电离辐射，也不需要向人体注射任何东西(尽管有时会注入所谓“造影

    剂”，好让某些类型的人体组织更清晰地显现出来)——通常来说，要

    想用MRI检测人体组织的某个方面，只需要为MRI扫描仪写一个相应的

    计算机程序(被称为“脉冲序列”)即可。没有辐射还意味着一个人可以

    被安全地扫描很多次——该事实对于我在第五章探讨的一项研究十分重

    要——我在两年时间内被扫描了100多次。

    MRI建立在“核磁共振”概念的基础之上，该概念出现在20世纪中

    叶。“磁共振成像”去掉了“核”这个字，某种程度上是担心这个字会吓到

    患者，因为它和电离辐射、原子武器有关。“磁共振成像”的“磁”是指它

    检测的是物质被放置于磁场中时发生的一种特别共振(核磁共振)。如

    果物质没有被放置于磁场中，那么原子核就会随机朝着某个方向旋转

    ——想象一下在失重状态下旋转的陀螺。当我们将物质放置于磁场中

    时，一些原子核就会和磁场对齐。它们现在朝着相同的方向，但旋转并

    不同步——想象一下正在桌子上旋转的一组陀螺，每一个陀螺开始旋转

    的时间都不相同。我们最后可以玩个花样，向该物质施加一个能量脉冲

    ——这里施加的是RF(射频)脉冲，好让旋转的原子核整齐有序。这

    就是我们所说的“共振”。就像钢琴共振时发出的声波一样，我们用合适

    更多免费书籍分享网访问：的天线就能接收到被RF脉冲激活的物质所发出的电磁信号。

    我们还需要解释的是“磁共振成像”的“成像”部分。上述过程能让我

    们用天线接收到一个信号，但并不能告诉我们该信号来自该组织的哪个

    部位——我们只得到了该组织发出的一个信号。为了生成可以显示该组

    织内不同部位情况的图像，我们还需要做几件事。首先，我们可以只刺

    激该组织的局部原子核。为此，我们可以利用这一事实：磁场强度决定

    原子核的旋转速度，而刺激只影响以特定速度旋转的原子核。MRI扫描

    仪的构造原理如下：磁场的强度会随着核磁管(我们称之为“孔”)的长

    度逐渐变化，一端较高而另一端较低。这意味着原子核在核磁管内各个

    位置的旋转速度也略有不同，因此，我们可以用与该位置的速度相对应

    的RF脉冲来刺激该组织的特定部位。虽然这让我们了解到该组织的局

    部情况，但仍旧无法告诉我们信号具体来自局部的什么位置。为此，我

    们需要把一些信息加到信号中——我们称之为“编码”——以便于分析不

    同的信号具体来自什么位置。编码的方法有很多，但都得用特定的相位

    和频率来标记特定位置的信号。然后，我们就能用一种叫作傅里叶变换

    的数学方法将源自不同位置的信号分离开来，将它们重建成一张图像。

    MRI扫描仪用到的磁场非常强——足以在几英尺外把一个人手里的

    钳子吸过去。磁场的计量单位叫特斯拉：一块小磁铁的磁场强度约为

    0.01特斯拉，地球的磁场强度约为0.00005特斯拉。大多数标准临床MRI

    扫描仪的磁场强度是1.5特斯拉，而研究用MRI扫描仪的磁场强度则为

    3~11特斯拉。虽然这些磁场很强，但人们认为MRI对人类来说通常是安

    全的，除非他们体内有可能会受磁场影响的医疗植入物或装置。不过，磁场也会造成明显的影响，尤其是在非常高的磁场强度下。强磁场(7

    特斯拉以上)造成的一个有趣影响是：如果头部在磁场中移动得太快，就会有某种类似晕动病的体验。这是因为内耳中感应头部运动的微观晶

    体“耳石”受到了磁场的轻微作用力。因此，当一个人置身于高场MRI扫

    描仪内时，活动检查床必须移动得非常缓慢，以免他恶心头晕。

    更多免费书籍分享网访问：早期MRI扫描仪生成的图像主要与大脑的组织结构相关，如水含量

    或脂肪含量(见彩图1)。这些图像对确诊大脑疾病(如多发性硬化症

    或脑瘤)非常有用，但并不能随时告诉我们大脑在干什么(它的功

    能)。fMRI的出现是一次技术性突破，使研究人员可以开始研究大脑

    的功能，而不仅仅是大脑的结构。

    更多免费书籍分享网访问：“我将‘点亮’视觉皮质”

    科学发现取决于很多因素，包括勤奋、毅力、运气，也许最重要的

    是时机。这些因素杰克·贝利维尔都具备，他还具有更多其他因素。每

    个认识杰克的人都会用“不同凡响”和“无比热情”来形容他。20世纪80年

    代初，杰克在哈佛医学院读完生物物理学研究生之后，进入了麻省总医

    院，致力于用MRI研究大脑。他周围的人都在争先恐后地将MRI应用到

    很多不同的身体部位和疾病上，但似乎只有他提出了用MRI研究心智的

    想法，这显然得益于他想要记录和存储意识以便日后重播的梦想。不过

    至少可以说，他的发现之路是曲折的。起初，他在生物物理学家埃里克

    ·福赛尔的实验室工作，但因为弄坏了一台设备而被踢出了实验室。这

    简直是一件幸运的事，原因有二：一是他得以进入汤姆·布雷迪的实验

    室，继续追求大脑成像的梦想；二是后来哈佛医学院发现福赛尔篡改科

    学数据而将他开除了。在布雷迪的实验室里，杰克遇见了另一位年轻研

    究员布鲁斯·罗森，后者是他未来的良师益友和合作伙伴，也是麻省总

    医院核磁共振中心——现在被称作马蒂诺生物医学成像中心——未来的

    领导者。1999—2002年，我曾在麻省总医院核磁共振中心工作。当时我

    很少看见杰克，但他的传说无处不在。虽然他于2014年英年早逝，但他

    的传说仍在继续。

    推动fMRI发展的研究始于一群研究肝脏的科学家(他们的同事称

    他们是“行走的肝脏”)。他们开发出一种快速给肝脏成像的方法，只要

    向动物体内注入“造影剂”(它会使图像在亮度方面有所不同，我们通常

    称之为“对比剂”)，他们就能看到MRI信号的变化。根据物理学知识，他们认为在注入造影剂后图像应该变得更亮，但实际上他们却看到图像

    变得更暗了。麻省总医院年轻的德国神经科医生阿尔诺·维林格开始专

    更多免费书籍分享网访问：心研究这个问题。他和同事发现，肝脏图像亮度的降低与造影剂对“磁

    化率”——也就是组织在磁场中被磁化了多少——的影响有关。这是解

    决如何用MRI研究大脑功能问题的关键。杰克·贝利维尔开始使用一台

    全新的1.5特斯拉实验用MRI扫描仪对此进行探索。这台扫描仪当时刚刚

    被送到麻省总医院，采用的是EPI(回波平面成像)技术，成像速度要

    比医院里的标准MRI扫描仪快得多。这台扫描仪大到足以放进去一个

    人，但杰克还是选择先在狗身上验证他的想法，因为他能更严密地控制

    狗的生理机能。他首先复制了维林格之前的实验(用的是大鼠)，和预

    料的一样，在注入造影剂后，图像的亮度降低了。接着，他增加了血液

    中二氧化碳的浓度并进行观察，试图将上述情况和血流量联系起来。他

    发现，随着血液中二氧化碳含量的增加，造影剂引发的大脑信号也在增

    强，这表明他正在对血流量成像。

    到目前为止，他们完成了血流量成像，但还没有将血流量和大脑活

    动直接联系起来。1990年，杰克·贝利维尔和同事戴维·肯尼迪前往达特

    茅斯学院认知神经科学暑期研讨班，碰巧和来自圣路易斯华盛顿大学的

    彼得·福克斯探讨了一番。彼得是赖希勒团队的一员，也是1988年具有

    重要影响的关于用PET进行神经成像研究的论文的合著者。杰克借了福

    克斯和赖希勒在PET研究中用于刺激视觉系统的一副闪光护目镜，随后

    开始尝试用它和MRI复制那些研究。他们用查尔斯镇麻省总医院核磁共

    振中心3号站的实验用MRI扫描仪，分别检测了在闪光护目镜开启和关

    闭状态下视觉皮质被注入造影剂后发出的MRI信号。他们发现，无论在

    哪种情况下注入造影剂，信号都会减弱，而在闪光护目镜开启时减弱得

    更厉害，并且大脑有所反应的位置和此前PET研究的发现相同。这是研

    究人员首次使用MRI直接检测大脑功能，该研究成果刊登在1991年11月

    的《科学》期刊上，封面图就是其中一张图像(见彩图2)。

    更多免费书籍分享网访问：通往fMRI的“血氧水平依赖”之路

    贝利维尔团队具有里程碑意义的研究表明，MRI可被用于检测大脑

    活动，但他们的方法有一个重要缺陷，即需要注入造影剂。除了不方便

    之外，这些造影剂还会产生副作用，其中一个副作用虽然罕见但并非没

    有可能，那就是造成肾病或肝病患者死亡。在贝利维尔的论文的启发

    下，科研人员开始争相研究不需要注射造影剂的大脑成像方法。到1991

    年年底，从事无造影剂fMRI研究的有三个团队。

    第一个团队里有贝尔实验室的研究员小川诚二，他于1990年在大鼠

    身上证明了MRI对血氧含量很灵敏。他将之称作“血氧水平依赖”对比，这个称呼从此就被用于描述fMRI的测量机制。尽管对大鼠的研究并没

    有直接检测神经元的活动，但他仍在1990年的论文中指出，在检测大脑

    的功能性活动方面，血氧水平依赖对比可以与PET相媲美。为了在人类

    身上验证这个观点，小川和他在贝尔实验室的前同事、土耳其物理学家

    卡米勒·乌古尔比尔展开合作。乌古尔比尔转到了明尼苏达大学，并且

    正在着手制定一套针对高场MRI的研究方案：当时，他和他的团队正在

    研发一台用于人类的4特斯拉MRI扫描仪，这台扫描仪将于1990年交付

    明尼苏达大学。1991年初，明尼苏达大学团队尝试在人类身上开展血氧

    水平依赖fMRI研究，他们同样使用了闪光护目镜来刺激视觉皮质；要

    不是新的MRI扫描仪在从德国运来的途中受损，他们几乎肯定能率先收

    集到血氧水平依赖fMRI的数据。

    推动血氧水平依赖fMRI研究发展的第二个团队来自麻省总医院。

    在那里，杰克·贝利维尔已经和另一位研究员肯·邝(Ken Kwong)开始

    合作研发不需要注射造影剂的fMRI技术。邝在1991年5月9日首次成功

    完成了实验，他如此写道(见图2.5)：

    更多免费书籍分享网访问：1991年5月9日的实验异常顺利，没有出现任何问题。我从贝利维尔

    博士的Gd-DTPA(造影剂名)fMRI实验中借了一副闪光护目镜作为视觉

    刺激器，这副闪光护目镜也是贝利维尔博士从彼得·福克斯博士那里借

    来的，后者曾在20世纪80年代早期的刺激速率实验中使用过它(福克斯

    和赖希勒，1985)。我向戴维·肯尼迪博士请教了V1区在大脑中的位

    置，这样我就能选择合适的大脑区块并对其成像。刺激方案是一种块模

    式，即在70个时间点上，交替以关闭或开启的方式输入闪光视觉信

    号……令人惊讶的是，视觉皮质在第一次梯度回波实验中就随着MRI信

    号的改变“亮了起来”。

    邝试图在磁共振医学学会的年会——该领域的研究人员参加的主要

    会议——上提交他的研究成果，但他提交的论文不知道为什么在邮寄过

    程中丢失了。不过，麻省总医院核磁共振中心主任汤姆·布雷迪在会议

    上发表主题演讲时提到了邝的研究成果。1991年8月12日，除了邝的同

    事外，全世界的研究人员第一次得知这一新发现，明尼苏达大学的研究

    人员也第一次意识到竞争是多么激烈。在这次会议上，贝利维尔发表了

    他在有造影剂的fMRI研究方面的成果(几个月后被刊登在《科学》期

    刊上)，还因此获得了医学磁共振学会的青年科学家奖。

    参与竞争的第三个团队是一匹出人意料的黑马：团队成员是密尔沃

    基一所名不见经传的医学院——威斯康星医学院的两名研究生。彼得·

    班代蒂尼和埃里克·王没有借用小川诚二发现的血氧水平依赖信号，而

    是受到了法国物理学家德尼·勒贝汉的启发——他提出了一种通过检测

    微观的水运动(被称作“扩散”)来鉴别血流量变化的方法，正在合作研

    发大脑成像技术。1991年8月，当他们在磁共振医学学会的年会上听到

    布雷迪的演讲时，班代蒂尼说：“当我和埃里克坐在观众席上时，我们

    灵光乍现。”他们也听了贝利维尔关于有造影剂的fMRI研究的演讲。回

    到密尔沃基后，他们开始复制邝的实验。1991年9月14日，他们首次在

    自愿充当受试者的班代蒂尼身上成功完成了实验。

    更多免费书籍分享网访问：图2.5 图像摘自邝具有里程碑意义的论文，它表明被激活的运动皮质(控制手部运动)与受试

    者的手部运动是一致的。

    在磁共振医学学会1991年年会的激励下，率先发表研究成果成了大

    家竞争的目标，因为一项科学发现通常会归功于率先发表研究成果的

    人。1991年10月，邝的团队将他们的论文提交给《自然》期刊，但惊讶

    更多免费书籍分享网访问：地发现论文被退稿了：审稿人显然认为它并不比贝利维尔先前发表的论

    文高明多少。参照《自然》审稿人的意见，他们修改了论文，又投给了

    《美国国家科学院院刊》。1992年6月，论文刊出。明尼苏达大学团队

    同样向《自然》投了稿，也被退稿了，于是他们在邝的团队投稿5天

    后，也将论文投给了《美国国家科学院院刊》。1992年7月，他们的论

    文也发表了。最后开始血氧水平依赖fMRI实验的密尔沃基团队反而第

    一个发表了论文。他们没有选择《自然》之类的知名度很高的期刊，而

    是将论文投给了专业期刊《磁共振医学》。他们的论文同样在1992年6

    月刊出，但要比邝的团队的论文早几天。不过，考虑到班代蒂尼和王是

    在磁共振医学学会的年会上从布雷迪的演讲中听说麻省总医院和明尼苏

    达大学团队的研究的，这一发现仍然归功于后两个团队，尽管其论文发

    表的时间稍晚一些。

    20世纪90年代初，我正在读研究生，听说了很多关于fMRI的宣

    传，但它在我就读的伊利诺伊大学并不普及。1995年，我去斯坦福大学

    从事博士后工作，起初并没打算做fMRI研究，但却被这种令人振奋的

    新技术吸引住了。我们会在下一章看到，fMRI很快就成了用来研究大

    脑如何产生思想的首要方法。

    更多免费书籍分享网访问：第三章 fMRI的发展历程

    检测是科学研究的核心，而新的检测工具通常会使科学研究取得突

    破。然而，任何新的检测工具都必须经过验证，以确保其检测的正是它

    试图检测的东西。我们有初步证据证明，fMRI信号真实地反映了大脑

    的活动，这些证据就是，fMRI研究的结果和我们从神经科学研究和动

    物研究中获悉的情况相一致：在视野的不同位置进行的视觉刺激，可以

    激活视觉皮质的相应区域，运动行为可以激活运动皮质，等等。不过，我们还没有直接证据可以将fMRI信号和神经元的活动联系起来，这意

    味着，我们在使用这个检测方法的时候，并不知道它到底在检测什么。

    因此，很多神经科学家(尤其是那些直接在动物身上研究记录神经元活

    动的神经科学家)对fMRI非常不屑——我在1998年应聘教师职位时就

    见过这种态度。除非我们能直接证明fMRI信号和神经元活动之间的关

    系，否则fMRI的研究之路不可能顺畅。

    更多免费书籍分享网访问：将fMRI和神经元联系起来

    fMRI被发明后不久，研究人员开始尝试弄清楚血氧水平依赖fMRI

    信号和神经元放电之间的关系。如果说有什么能让一个系统更容易被科

    学地理解，那一定是该系统的输入和输出之间有直接关系，即科学家所

    说的“线性”。对一个线性系统而言，输出可以通过转换和加总输入而被

    描述。例如，单次交易额的累加决定了我的活期存款账户的余额。从这

    个意义上说，我的活期存款账户也算是线性系统。事实上，它是一种特

    殊类型的线性系统，我们称之为“时不变”，因为它和单次交易发生的时

    间无关——只要将单次交易累加就行。世界上的很多系统都是线性的

    ——或者起码正如科学家所言，“线性至第一个近似值”。这句话的意思

    是，即使模型并不完美，我们也可以假设它们是线性的，还能把它们解

    释得很好。不过，世界上也有很多无法用线性解释的系统。如果山的一

    边落满太多的雪，就会导致雪崩，但你不能把雪分成10份，然后期望得

    到10次小的雪崩。在一个线性系统中，多就是多，但在一个非线性系统

    里，多的意义就不同了。

    在fMRI被发现后的几年里，研究人员开始尝试弄清楚fMRI信号是

    不是神经元活动的线性函数。亦即，如果神经元放两次电，那么fMRI

    的反应强度也会是单次放电时的两倍吗？事实证明，回答这个问题非常

    具有挑战性，因为我们无法直接测得人体内神经元的放电量——我们只

    知道我们需要受试者完成的任务种类和fMRI信号的变化情况。为了研

    究这个问题，斯坦福大学的杰夫·博因顿及其同事充分利用神经科学家

    已经了解的一个事实：猴子视觉系统内的神经元如何对不同类型的视觉

    刺激做出反应，以及人脑和猴脑的工作原理非常相似。博因顿和他的博

    士后同事史蒂夫·恩格尔各自在MRI扫描仪中躺了几个小时，其间一直

    更多免费书籍分享网访问：盯着每秒钟闪现8次的棋盘图案，目的是检测他们的视觉皮质随棋盘闪

    现时间和棋盘黑白部分对比度——两者都是明显影响视觉皮质神经元放

    电的已知因素——的变化而变化的情况。他们发现，随着刺激时间的延

    长和对比度的提升，MRI信号也在增强，正好和他们对猴子的研究的预

    期一致。检测线性度的关键是看能否通过加总对短时刺激的反应来预测

    对长时刺激的反应，这是线性模式的一个关键预测。他们成功了——虽

    然不完美，但足以让大多数人认同线性模式是分析fMRI数据的一种合

    理手段。目前，线性假设几乎是所有fMRI数据分析法的基础。

    博因顿等人的研究证明了fMRI信号和神经元活动之间存在比较紧

    密的联系，但仍存在一个缺陷：除非有人能记录下同一个大脑的单个神

    经元活动和fMRI信号，否则就无法肯定fMRI反映的是单个神经元的活

    动。神经科学家尼科斯·洛戈塞蒂斯接受了这个挑战，他任职于德国图

    宾根大学的马克斯·普朗克生物控制论研究所，是研究猴子视觉系统中

    不同部位的神经元反应的专家。他对视觉感知更复杂的方面越来越感兴

    趣，如我们从杂乱背景中挑选出目标物体的能力。他意识到，要理解这

    些更复杂的现象，需要研究整个系统而不只是研究少数神经元。因此，当fMRI问世后，他开始致力于找到一种在猴子身上做fMRI研究并同步

    记录其神经元电活动的方法。这种方法在某种意义上可谓是fMRI的“圣

    杯”，因为它结合了fMRI的全脑宽度和单个神经元活动记录的精度。要

    知道，记录神经元电活动的连接着小电线的电极，是用来记录细胞的电

    活动的，你知道这有多难了吧。那些变化极其细微，是微伏级(千分之

    一伏特)的。还有一点也很重要，即当金属被置于MRI扫描仪中时，用

    来生成MRI图像的磁场变化会导致电流流过金属，该电流会比神经元引

    起的变化大很多。因此，如果不用一些非常先进的信号处理技术，你几

    乎不可能观察到微弱的神经信号。洛戈塞蒂斯团队用了几年时间来解决

    这些问题，直到2000年，他们才成功地在进行fMRI研究时同步记录下

    了神经元信号，研究对象是一只被麻醉的猴子。

    洛戈塞蒂斯的研究成果为神经元活动和fMRI之间的联系提供了直

    更多免费书籍分享网访问：接证据，使得很多因为不了解检测效果而对采用这种新技术抱有怀疑态

    度的神经科学家“放下了戒备”。同时，该成果使得像我这样的fMRI研究

    人员可以回答萦绕在某些同行心头的“fMRI究竟检测了什么”的疑问了。

    洛戈塞蒂斯团队的做法是将猴子放在一个闪光的棋盘前，同时检测

    fMRI信号和猴子的神经元活动。也许你会惊讶于研究人员竟然能够从

    一只被麻醉的动物身上得到有效数据，事实上视觉皮质神经元在清醒状

    态下和麻醉状态下的反应差不多。他们用fMRI看到了视觉皮质活动的

    明显证据，并且看到这种活动随着棋盘黑白部分对比度的提升而更加剧

    烈(正如博因顿和恩格尔的大脑中发生的情况一样)。在检测单个神经

    元的电活动时，他们发现这种电活动也与血氧水平依赖信号的变化有直

    接联系。不仅如此，他们发现这种电活动与局部场电位有更紧密的联

    系。局部场电位被用来检测比神经元放电速度慢的电子信号的变化，科

    学家认为它反映的不是神经元的放电而是神经元的输入。自2001年洛戈

    塞蒂斯发布研究成果以来，大多数在大鼠身上进行的fMRI新实验都运

    用了一种被称为“光遗传学”的技术，光遗传学能让研究人员用光源来激

    活特定类型的神经元。这时，科学界已经普遍接受了“fMRI信号是神经

    元活动的直接反映，尤其是神经元的输入而非神经元本身的电活动的反

    映”的观点，即使它的确切运作原理仍有待挖掘。

    更多免费书籍分享网访问：发现大脑模块

    20世纪中叶以来，大多数神经科学家都认为，至少有一些心理功能

    取决于大脑中的特定区域。fMRI的出现给精确标出这些区域化的功能

    带来了希望，率先应用这种技术的一项研究是对视觉物体的识别——明

    确地说，就是人脸识别。我们已经知道，对视觉对象的识别取决于颞叶

    的底部(“下颞叶”)，因为这一区域受损会导致人们不能从视觉上识别

    物体，即使他们仍然认识该物体，并且能通过触摸来识别该物体。我们

    也有理由相信，大脑对人脸的处理方式不同于其他物体，因为罕见

    的“人脸失认症”会让人不能识别人脸但仍能识别其他物体。早期的PET

    研究，特别是麦吉尔大学的神经科学家朱斯蒂娜·塞尔让特的研究也表

    明，比起处理其他物体，颞叶中有些区域会更多地参与对人脸信息的处

    理。

    麻省理工学院的神经科学家南希·坎维舍被fMRI揭示大脑生物学奥

    秘的潜能迷住了。利用麻省总医院核磁共振中心贝利维尔和邝最初用来

    做fMRI研究的那台MRI扫描仪，坎维舍(跟她的实习生乔希·麦克德莫

    特和马尔文·千一起，他们日后的科学生涯同样令人印象深刻)发现，与其他类型的刺激相比，有一个大脑区域对人脸的反应要激烈得多。他

    们几乎在每个人(15个人中有12个人)的梭状回(分布在颞叶底部)位

    置都观察到了这种反应(见彩图3)。这个区域并非只对人脸有反应，但他们在检测过该区域对其他物体的反应后发现，不论在哪种情况下，梭状回对人脸的反应强度至少是对其他物体的两倍。这些反应还显示出

    长时间内保持高度一致的特性——一位受试者(其实就是南希·坎维舍

    自己)在6个月内接受了多次扫描，每次在他身上观察到的活动模式都

    非常相似。他们将这个区域命名为“梭状回面孔区”。此后20年中，我们

    更多免费书籍分享网访问：获得了更多有关梭状回面孔区的信息，其中包括“颞叶底部不只有一个

    区域，而是有几个区域会对人脸信息有反应”(见彩图3)。我们还知道

    这些区域对人脸信息处理来说必不可少。第一章提到的那位癫痫患者，也是因为上述区域受到刺激，才导致感知人脸的能力受损。坎维舍等人

    进一步证明了颞叶的其他部位也会选择性地对其他类型的刺激产生反

    应，其中包括身体部位、单词和场景。

    坎维舍和她的同事对感知面部的区域提出了相当有力的主张，但并

    没有得到伊莎贝尔·戈捷的认同，后者是一位视觉研究者，曾研究过我

    们识别视觉物体的能力是如何通过练习而改变的。她在研究中训练人们

    识别一种被称作“格里博”的人造物体，它们看上去有点儿像外星来的花

    园精灵。由于可以用电脑为格里博绘制出很多不同种类的视觉特征，因

    此它能被用来研究人们是怎样变成区分不同视觉特征的专家的。戈捷在

    研究中发现，人们能够通过练习提高识别格里博的能力。这时，格里博

    会像人脸一样激活大脑的右侧梭状回区域。这使她提出了一个新理论：

    梭状回面孔区实际上不是一个“面孔区”，更像是一个“技能区”(或者说

    是一个“灵活的梭状回区”)。人们在识别他们非常了解的物体时，这个

    区域就会被激活，尤其是当他们必须区分同一类事物的不同个体时。

    戈捷开始进一步验证这个理论，她研究了非常擅长识别特定物体的

    人：鸟类观察家和汽车专家。我们已经有理由认为，视觉技能涉及的大

    脑区域和那些用来识别普通物体的大脑区域不同：在一些罕见情况下，鸟类观察家会丧失识别鸟类的能力，汽车专家也会丧失识别汽车的能

    力，但他们识别其他物体的能力并不会因此受损。戈捷在研究中招募了

    一组志愿者，他们要么是鸟类观察家，要么自诩是汽车专家。她向他们

    展示了很多不同类型的物体，包括人脸、鸟类、汽车等。研究结果证实

    了梭状回面孔区是一个“技能区”的假设：汽车专家的梭状回面孔区对汽

    车产生反应，鸟类观察家的梭状回面孔区对鸟类产生反应。更重要的

    是，梭状回面孔区对非擅长领域物体的反应极其微弱。这似乎决定性地

    表明了梭状回面孔区针对的是视觉技能而非人脸本身。但坎维舍及其合

    更多免费书籍分享网访问：伙人没有被说服，反而对数据和解释提出了很多批判。大约在同一时

    间，另一位研究人员的研究破坏了这场关于梭状回面孔区的争论，也为

    分析fMRI数据的一种全新方式铺平了道路。

    更多免费书籍分享网访问：解码大脑的初步探索

    吉姆·哈克斯比在某种程度上和南希·坎维舍截然相反。坎维舍热情

    外向、充满活力，而哈克斯比的热情则隐藏在轻声细语和柔和的外表

    下。20世纪90年代初，哈克斯比在美国国立卫生研究院开始了他的科研

    生涯，用PET研究大脑处理不同类型物体的方式。在一定程度上，正是

    这项研究启发了坎维舍在颞叶中寻找与人脸相关的活动。在他的团队开

    始使用fMRI后，他被坎维舍“梭状回面孔区专门对人脸做出反应”的研究

    结果触动了，但他并不接受坎维舍团队的解释。随着他的团队开始自己

    做人脸感知的fMRI研究，他困惑于这些看似特别针对人脸的区域为什

    么也会对其他类型的刺激产生强烈反应，这让人十分怀疑它们的针对

    性。哈克斯比和坎维舍看到了相同的数据，却得出了大相径庭的结论。

    哈克斯比想到一个主意，事实证明，它将颠覆我们分析fMRI数据

    的方式。在那之前，fMRI研究人员只关注“激活”——也就是一个大脑区

    域在哪种情况下更活跃。这些信息通常呈现为明亮的图像，这表明这些

    区域发出的信号强度足以达到“具有统计学意义”的标准。换言之，我们

    非常肯定，这些区域的活动差异不仅仅是由随机波动造成的。哈克斯比

    的想法是，观察整个区域的活动模式，看看它是否因情况而异。例如，假设要通过鼓掌情况来判断人群对一场政治辩论中三位候选人的反应

    (见图3.1)。你可以考虑是否有一部分人总体上会更多地为其中一位

    候选人鼓掌：找出人群中对某位候选人具有“选择性”的区域，这就相当

    于激活分析。在这个例子中，人群的第一部分更愿意为用圆圈表示的候

    选人鼓掌，我们会说他们对用圆圈表示的候选人是有选择性的。但你也

    可以反过来问：我们能根据整个房间里的鼓掌模式来判断是哪位候选人

    在发言吗？我们称之为“解码”，它已经变成了fMRI数据分析的核心部

    更多免费书籍分享网访问：分，也是我们在本书的其余部分要讨论的主要内容。

    在了解解码的工作原理之前，我们还需要再了解一些有关fMRI数

    据性质的细节。我们用fMRI生成的大脑图像由大量的立方体构成，我

    们将这些边长为1~3毫米的立方体称作“体素”(好比显示器的像素，只

    不过它们是立体的)。每一个体素都包含了数以百万计的神经元，而

    fMRI信号反应的是这些神经元活动情况的平均值。当一张人脸出现

    时，如果一个体素包含很多放电的神经元，那么这个体素就会发出强烈

    的fMRI信号，但它也可能包含少数“喜欢”其他物体(如房子或椅子)的

    神经元。为了进一步对人群这个例子进行说明，假设我们在用扩音器检

    测每一部分人群的反应，扩音器会告诉我们该部分人群的掌声的平均音

    量。在这个例子中，每个人代表一个神经元，拥有扩音器的每一部分人

    群代表一个体素。在图3.1中，我们会看到有些人群在为某位候选人鼓

    掌时掌声更加响亮(平均值)：这就像人脸信息比其他类型的刺激更能

    激活神经元一样。你也可以想象，分散在人群中的人对三位候选人各有

    偏爱，因此，即使在“选择性”不那么高的区域，你也会发现该区域内鼓

    掌模式的差别，这会提示你正在发言的是哪位候选人。图3.1显示了在

    一种检测鼓掌音量的新方法的帮助下，我们是如何根据人群各个部分的

    鼓掌模式与已知模式的相似程度来解码发言人的身份的。

    更多免费书籍分享网访问：图3.1 展示fMRI解码的工作原理，以观众对三位候选人的反应作类比。上边的图表示观众被分

    成九个部分(类似fMRI体素)：每个部分由很多个体组成，每个个体都只为一位候选人(分别

    用圆点、加号和菱形表示)鼓掌。这些个体代表一个fMRI体素中的神经元。下边左侧的图显示

    了九个部分的观众为每位候选人鼓掌的相对数量：你可以看到，每位候选人在各部分观众中都

    有一个非常不同的鼓掌模式。假设我们有一种检测鼓掌情况的新方法(下边右侧的图)，我们

    想解码正在发言的是哪位候选人。我们可以计算新鼓掌模式和已知的每一种鼓掌模式的相关性

    (箭头旁边的数字)：在此例中，新鼓掌模式与加号所代表的候选人发言时我们观察到的鼓掌

    模式高度相关，因此，我们可以预测，当这些数据出现时，是加号所代表的候选人在发言。

    哈克斯比用这个方法来验证他的假设——大脑对各种视觉信息的处

    更多免费书籍分享网访问：理分布于整个颞叶。也就是说，虽然有些大脑区域对人脸的反应比对其

    他物体的反应更强烈，但它们并非视觉系统中处理人脸相关信息的唯一

    区域。在研究中，哈克斯比对正在观看包括人脸、房屋、椅子、瓶子、猫、鞋子和剪刀在内的不同物体的照片的受试者进行了扫描。每个受试

    者在观看一种物体时都会被扫描10次(我们称之为“回合”)。为了检验

    他是否能解码受试者正在观看的物体，他首先每隔一个回合(如奇数回

    合)就收集一次数据，并检测每个体素对不同物体的反应。接着，他收

    集偶数回合的数据，并对每一个回合提出以下问题：以当前活动模式为

    参照，奇数回合中的哪一种活动模式与其最相似？这让他能够解码受试

    者正在观看什么。例如，如果当前的模式(来自偶数回合)和奇数回合

    中看猫的平均活动模式最接近，那么他就可以预测，当从某个偶数回合

    中收集到这样的数据时，受试者是在看一只猫。哈克斯比将这种方法用

    于分析他的数据，他发现他能以超过90%的准确率解码受试者正在观看

    的物体——事实上，对人脸来说，准确率是100%!为了验证他的主

    张，即大脑对物体的处理过程不是局部化的而是分布于整个颞叶，他想

    知道在神经元活动对特定物体不具有选择性的区域，这样的解码是否有

    效。例如，假设去掉对人脸比对其他物体反应更灵敏的体素，他能将人

    脸和其他物体区分开来吗？答案是肯定的——他仍能以极高的准确率识

    别出一个人正在看一张人脸，即使他只观察了“面孔区”以外部分的体

    素。和大多数科学争论一样，从个体研究中不能得出结论性的答案，因

    此，自哈克斯比发表他的原创性论文后，关于人脸信息处理的局部化的

    争议就一直没有停过。但最重要的是，他的论文将“用fMRI数据解码心

    理活动”的观点引进了认知神经科学领域。

    我在第一章介绍过“反向推理”的概念——你可以通过观察活跃的大

    脑区域来判断一个人在想什么，并解释了为什么将这种推理应用到《纽

    约时报》有关2008年美国大选的专栏文章上是有问题的。你已经读过这

    一章，所以，你也许清楚反向推理的概念与吉姆·哈克斯比的解码概念

    并非截然不同。你是对的，在这两种情况下，我们都是在用神经成像数

    据去尝试推断一个人的心理状态。其主要区别在于，我所嘲讽的《纽约

    更多免费书籍分享网访问：时报》专栏文章中的反向推理并非基于一个规范的统计模型，而是基于

    研究人员的自我判断。但我们还是有可能建立统计模型，从而精确量化

    我们根据fMRI数据解码一个人的思想的能力，这也是哈克斯比及其同

    事采用的方法。后来的研究为fMRI解码思想的能力提供了更多证据，我会在下一章更详细地探讨。

    更多免费书籍分享网访问：从分子到网络

    关于大脑如何识别人脸的争论主要集中于，信息是局限在一个特定

    区域内，还是分布于整个颞叶。不过这个问题掩盖了一个重点：识别人

    脸的行为需要颞叶中的这些区域与大脑中涉及社会认知处理、行动、记

    忆和情感等的其他区域进行沟通。随着fMRI的发展，研究人员开始研

    究不同的大脑区域如何相互沟通。

    1992年，就在班代蒂尼和王首次完成fMRI扫描之后，研究生巴拉

    特·毕斯瓦到了威斯康星医学院。出于项目的要求，他开始研究fMRI数

    据里的各种“噪声”来源，如心跳和呼吸，它们对fMRI信号造成了严重影

    响。为了更好地理解这些信号，他尝试了一个技巧：提取大脑左侧运动

    皮质的一个体素的时间序列数据，然后检测大脑其余部位的信号在扫描

    期间是如何与这个体素产生联系的。他预测这个体素附近的体素是互相

    关联的(因为它们拥有反应方式相似的神经元)，他确实看到了这一

    点，但同时也发现了一些意外情况：大脑右侧运动皮质同样显示了与左

    侧运动皮质中那个体素高度相关的信号(见彩图4)，即使这个人只是

    躺在MRI扫描仪中，没做任何动作。事实上，他用静息态fMRI检测左右

    侧运动皮质相关性时得到的图像，与他在对比双手运动和双手静止时得

    到的图像非常相似，这意味着，即使受试者一动不动，我们也能用静息

    态fMRI来识别其运动皮质。毕斯瓦于1995年发表了这些成果，但研究

    人员用了大约10年的时间才意识到该成果的重要性。我们会在第五章看

    到，目前人类神经科学领域最强大的技术之一，就是研究躺在MRI扫描

    仪中静止不动的人的大脑。

    研究人员开始研究大脑不同区域的连接方式，他们采用了几项新技

    术。毕斯瓦所检测的不同大脑区域间的fMRI信号相关性，其实就是我

    更多免费书籍分享网访问：们所说的“功能连接”——不同大脑区域的活动随时间而变化的程度。这

    并没有告诉我们这些区域是不是通过大脑白质实现了“结构连接”——白

    质是连接不同大脑区域的“电缆”。两个大脑区域可以通过白质(我们称

    之为“纤维束”)直接相连——好比连接洛杉矶和旧金山的101公路，但

    功能连接可以跨越不止一个大脑区域——就像驾车从洛杉矶途经拉斯维

    加斯到达旧金山一样。如果我们想搞清楚大脑的布线图，这就是一个关

    键问题。人类曾经在动物身上做过追踪白质纤维束的研究，方法是向一

    个大脑区域注入放射性示踪剂，然后观察它在沿着大脑轴突移动的过程

    中会停在哪里。我们不能在活人身上这样做，于是MRI再次成了我们的

    救星——通过一种叫作“DWI”(扩散加权成像)的技术，我们可以给大

    脑中的水分子运动造像。我们之所以能用DWI给白质纤维束造像，是因

    为组成纤维束的轴突包裹着一层具有隔绝作用的脂肪物质(髓磷脂)，就像包裹着电线的塑料皮一样。由于水分子很难穿过细胞膜及其隔绝物

    髓磷脂，它们更容易沿着轴突的方向移动。通过检测水分子在不同方向

    的扩散情况，我们可以用纤维束成像技术来判断大脑区域之间白质的连

    接情况。

    把用fMRI测得的功能连接信息和用DWI测得的结构连接信息合

    并，我们就可以描绘出“连接组”：大脑所有区域之间的连接目录。很多

    人熟悉这个词是因为塞巴斯蒂安·相的同名书籍，他还做过一次题为“我

    是我的连接组”的TED演讲，说的是，使我们每个人独一无二的每种事

    物都存储在大脑神经元间的特定连接里。相的研究关注的是单个神经元

    之间的特定连接，也就是我们所说的微观连接组，这样的研究目前只能

    在动物身上进行。相反，神经成像着重于大脑不同区域之间的大型连

    接，也就是我们所说的宏观连接组。我们希望这两条研究路线最终能交

    汇于一点，尽管在人类身上做微观连接组研究一直很难(可能性极

    小)。认识到大脑布线图的重要性之后，美国国立卫生研究院(美国生

    物医学研究的主要资助机构)在2010—2014年将3000万美元用于人类连

    接组项目，目的是描绘出一份详细的人类大脑连接图谱。其间，人类连

    接组项目收集了1200个人的MRI数据、心理测验和基因材料，并向全世

    更多免费书籍分享网访问：界的科学家开放(正如他们曾为人类连接组项目做过的一样)。这些数

    据促成了大脑功能研究的几项重要突破，形成了一份人类大脑的新图谱

    ——发现了新的大脑区域，描述了大脑组织方式的个体差异。

    人们对连接组学越来越感兴趣的情况与网络科学的广泛发展是同步

    的——网络科学是一门有关复杂网络的科学，研究范围涵盖大脑中的连

    接、脸书上的友谊和机场之间的航班，等等。很多人都熟悉“六度分割

    理论”，“在互联网电影数据库中，几乎每位演员都能通过6位或少于6位

    的合演者联系到凯文·贝肯”这个论证尤其让它出名。这一现象说明，复

    杂网络通常具备一种特殊结构，能够非常有效地连接整个网络——这就

    是我们后来所说的小世界网络。一个小世界网络中少量高度相关的元素

    (可能是人、大脑区域或者机场)，我们称之为“枢纽”。例如，从某种

    意义上说，希斯罗国际机场和纽瓦克国际机场都是枢纽，因为它们有飞

    往许多不同机场(包括其他枢纽)的航班，而纽约、伊萨卡、加利福尼

    亚、弗雷斯诺的机场可能只有飞往其他一两个机场的航班。神经成像研

    究表明，人类大脑具备很多小世界网络的特性，而网络分析工具的应用

    则带来了很多关于大脑功能的新发现，我们将在第五章进一步探究这个

    问题。

    更多免费书籍分享网访问：“成长的烦恼”

    当一种新的检测工具出现时，科学界通常会尽力弄清楚它处理数据

    的方式和局限性，fMRI也不例外。事实上，由于人们的高度关注，fMRI研究成了一个容易受到研究人员非难的目标。

    fMRI分析的一大主要挑战是，我们需要同时收集很多数据。在心

    理学研究中，我们也许只需要测量5到10个不同的变量，但在fMRI研究

    中，我们经常需要从大脑中10万多个位置收集数据。fMRI发展史上的

    一件趣事，给这个处理海量数据的独特挑战增添了浓墨重彩的一笔。

    2009年，我在人类大脑图谱组织担任项目委员，该组织负责审核科

    研人员提交的材料，确保它们符合组织的标准，以便将其在年会上介绍

    给大家。其中一项退稿标准涉及材料的严肃性，一位审稿人因此标记了

    一篇特别的文章。文章题为“大西洋鲑鱼死后种间视角的神经关联：多

    重比较校正论证”，看上去确实不像玩笑，但仔细阅读文章后你会发现

    审稿人的忧虑所在：

    对象：一条参与fMRI研究的成熟大西洋鲑鱼(安大略鲑)。它长约

    19英寸、重约3.81磅，在扫描期间已经死亡。

    任务：鲑鱼需要完成一项开放式心理学任务。研究人员向鲑鱼展示

    处于社会情境中的人类个体的照片，照片上标有详细的情绪效价。研究

    人员要求鲑鱼判断照片中的个体当时正在经历何种情绪。

    做这项研究的克雷格·贝内特和他的同事把一条死鲑鱼放进MRI扫

    描仪中，交给它一项“任务”，然后记录下了fMRI数据。他们随即用一种

    特殊方法对数据进行了分析，结果发现鲑鱼的大脑对该任务有明显反应

    更多免费书籍分享网访问：(见彩图5)。他们这样做不是为了证明鲑鱼死后还存在某种心理能

    量，而是为了证明fMRI数据分析的一个关键点——这个关键点我们在

    很多年前就知道了，但许多认知神经科学界的研究人员一直对它视而不

    见。

    记住，fMRI数据是通过测量大脑中的许多小立方体(体素)得来

    的。在一次标准的fMRI扫描中，我们可以收集5万至20万个体素的数

    据。为了判断对任务有反应的是哪个大脑区域，我们需要计算出每个体

    素的统计数值。如果该部位确实对任务有所反应，那么统计数值就能告

    诉我们这个体素的信号波动方式与我们的预期在多大程度上是一致的。

    接着，我们必须判断哪个区域的反应强烈到无法用随机波动解释，而应

    该用统计学来检验。如果体素内的反应强烈到我们认为不能用偶然性解

    释，那么我们就把它视为具有统计学意义的反应。为此，我们需要确定

    我们有多愿意接受假阳性结果——也就是，虽然数据并不代表有实际信

    号，但仍被视为具有统计学意义的结果(“第一类误差”)。我们可能还

    会犯一种错误，即体素内确实存在反应活动，但我们没能找到一个具有

    统计学意义的结果——我们称之为“假阴性”或“第二类误差”。这两类统

    计学错误存在于一种微妙的平衡中——保持其他条件不变，我们对假阳

    性容忍度的提高会导致假阴性率降低，反之亦然。

    我们愿意接受的假阳性率一般是5%。如果使用这个阈值，那么我

    们会在5%的检验中犯下假阳性错误。如果我们只做一次检验，那么这

    似乎是合理的——我们在20次检验中应该会得出19次正确结果。但如果

    我们同时做数千次统计检验，结果会怎样呢？我们在分析fMRI数据时

    就是这样做的。如果使用5%的标准，那么我们犯错误的次数就等于0.05

    乘以检验次数，这表示面对10万个体素，我们几乎肯定会犯下数以千计

    的假阳性错误，而这其实正是贝内特及其同事所发现的。他们写

    道：“我们能从这些数据中得出鲑鱼正在执行换位思考任务的结论吗？

    当然不能。我们能确定的是，如果多重比较不受控制，那么(fMRI)

    时间序列中的随机‘噪声’就可能产生欺骗性的结果。”不幸的是，人们在

    更多免费书籍分享网访问：媒体上讨论这些结果时，经常会忘记他们的上述结论，从而产生一种误

    导性的印象，即fMRI数据不可信。

    事实上，神经成像研究者早在PET成像时期就已经认识到了“多重

    比较”的问题，而统计学家也提出了很多不同的应对方法。最简单的方

    法(以数学家卡洛·邦费罗尼的名字命名)是用每次检验的假阳性率除

    以检验次数。这虽然能控制假阳性率，但通常过于保守，意味着实际的

    假阳性率将会小于5%。这是有问题的，因为我在上文提到过，假阳性

    率和假阴性率之间存在一种“你高我低”的关系，因此，过于保守的检验

    也会导致假阴性率升高，这意味着研究人员无法找到真实存在的反应效

    果。不管怎样，研究人员不必过于保守而又能控制假阳性率的方法有很

    多种。在神经成像发展早期，没有经过适当统计校正的fMRI论文比比

    皆是，而现在，几乎每篇fMRI论文都会进行多重比较校正。

    更多免费书籍分享网访问：fMRI是巫术吗

    另一个广为人知的对fMRI的批判集中于神经成像研究的常见课

    题，即人的行为差异和大脑活动差异之间的关系。可以将我和同事萨布

    里纳·汤姆、克雷格·福克斯、克里斯托弗·特里帕尔做的一项研究作为例

    子，该研究旨在弄清楚为何有些人比其他人更愿意冒险。我将在第七章

    探讨这项研究。我们在16名受试者接受fMRI扫描期间向他们展示了各

    种赌博(比如，赢得26美元或输掉14美元的概率均为50%)，并询问他

    们是否愿意参与赌博。为了确保意愿的真实性，我们在扫描结束后随机

    选择了几名受试者，如果他们表示愿意参与赌博，我们就以现金为赌

    注，抛硬币定输赢。一般来说，人们都厌恶损失，这意味着大多数人不

    会愿意，除非他们可能赢得的现金两倍于他们可能输掉的现金。但是，我们也发现，人们在损失厌恶方面存在很大差异：有些人只要可能赢得

    的现金比可能输掉的现金多一点儿，就会愿意参与(比如，赢得14美元

    或输掉12美元的概率均为50%)，而其他人则在可能赢得的现金几倍于

    可能输掉的现金时才会愿意参与。

    为了理解这一点，我们开始分析他们的大脑对提高收益和提高损失

    的反应，结果发现，在他们的选择中，一些大脑区域与我们观察到的损

    失厌恶之间的关系非常密切，也就是我们所说的“神经损失厌恶”，这反

    映为大脑更容易被收益激活，而不是被损失“冻结”。事实上，我们发现

    行为和大脑活动之间的关系非常紧密。我们用一个叫作“相关系数”的统

    计数值来定义大脑活动和行为之间的关系，数值从1(意味着变量完全

    相关)到0(意味着变量完全无关)，再到-1(意味着变量反向变

    动)。我们发现，受试者的行为和大脑信号的相关系数是0.85(摘自研

    究论文的图3.2表明了这种高度相关性)。这个结果似乎好得令人难以

    更多免费书籍分享网访问：置信——但是物理学家理查德·范曼说过：“(科学的)第一原则是你不

    能欺骗自己，因为你是最容易被欺骗的人。”我们原本应该回归研究，复制这一发现，然后再发表论文，但是fMRI研究要花费成千上万美元

    和几个月的时间。新发现带来的兴奋战胜了我们的怀疑精神，论文被提

    交给知名期刊《科学》，并于2007年被刊出。

    与此同时，埃德·武尔和哈尔·帕什勒正在合作撰写一篇论文。这篇

    论文会震惊fMRI界，并导致严重的公共危机。武尔和帕什勒看到了其

    他研究人员公开的数据，它们和图3.2的数据非常接近。这让他们产生

    了“数据完美得不现实”的想法。他们怀疑，这种量级的真实相关性只有

    在相关基础变量高度可信的情况下才有可能——这里的“可信”指的是，如果进行两次测量，我们应该得到相同的数值。事实上，有一条统计规

    则就是，两个变量之间的真实相关性不可能比其中一次测量的可信度高

    出很多。我们知道对这种赌博任务的心理测量的可信度很少高于0.8，这原本应该能阻止我们。我们和其他人还对跨时fMRI测量的可信度进

    行了研究，我们知道它同样很少超过0.8，而且通常要低很多。那么，研究是如何发现这种高度相关性的呢？

    更多免费书籍分享网访问：图3.2 这张图摘自我们在2007年发表的论文，显示了行为损失厌恶和神经损失厌恶之间奇怪的

    高度相关性。造成这种高度相关性的部分原因在于分析的非独立性。

    武尔及其同事直觉上知道这是由一种被称为“非独立性”或“循环

    性”的统计错误造成的。如果我告诉你一个新发现，即斯坦福大学学生

    的高考分数明显高于一般学生，你立即就会嘲笑我说：“那是当然!”斯

    坦福大学学生的高考分数一定比一般学生高，因为高考分数正是大学录

    取他们的变量之一。至于fMRI，我们对所有的体素进行了大量的相关

    性检测。如果我们筛选出相关性最高的检测结果并记录下来，那么数值

    看起来会大得惊人，但这是我们人为操纵的结果。事实上，你可以用这

    种分析方法(也就是我们在2017年发表的论文中所用的方法)从完全随

    机的数据中发现离谱的高度相关性。你可以想象一种不同的分析方法：

    我们用一组数据来查找感兴趣的区域，然后用另一组独立的数据计算相

    关性，也就是武尔所说的独立性分析。和非独立性分析不同，这种方法

    更多免费书籍分享网访问：不受循环性的影响。

    武尔之所以着眼于社会神经科学领域，部分是因为大脑-行为相关

    性分析在这一领域非常普遍。他请求很多作者提供有关分析方法的信

    息，然后将所有分析分成独立性分析和非独立性分析两类。结合研究成

    果，他发现使用非独立性分析方法的研究得出的相关性数值远远高于使

    用独立性分析方法的研究，而且几乎所有相关性高于0.8的研究都使用

    了非独立性分析方法。

    武尔团队对认知神经科学领域发起了一场咄咄逼人的挑战，并将批

    评文章命名为“社会神经科学的巫术相关性”。2008年，在这篇文章发表

    之前的某个时间，我收到了一份复印件。我在阅读论文的时候有一种不

    祥的预感：虽然我们2007年发表在《科学》上的那篇论文并未被列入他

    们的清单，但我看得出来，我们犯了同样的非独立性错误。我仍然认为

    我们的大部分结果是可靠的，因为图3.2所示的相关性主要是用于例

    证，而且其基本结果也经过了严格的多重比较校正，但我还是担忧这张

    示意图会误导读者。我开始采用一种被称为“交叉验证”(我会在第四章

    详细探讨)的技术来重新分析数据，这种技术不受非独立性的影响，能

    检验我们对独立数据的预测能力。我发现，当使用恰当的独立性分析方

    法时，相关性仍然有效，但比使用非独立性分析方法时降低了大约

    40%。因此，我们的结论仍然有效，但没有我们原来认为的那么令人印

    象深刻。

    罕见的是，科学界对数据分析方法的争论登上了《新闻周刊》的版

    面，但也预示了一场由这篇论文引起的腥风血雨。它还鼓动fMRI研究

    人员和统计学家发表了一组激烈的回应文章，他们中的大多数人都认可

    武尔的批判的实质内容，并认为如果武尔的语气不那么危言耸听就更好

    了。但也有人持不同观点。公平地说，大家认为马特·利伯曼(当时他

    和我在加州大学洛杉矶分校共事)是武尔的主要目标。他于2003年发表

    的论文出现在武尔所认定的“巫术”示例清单的开头，武尔还宣布，他已

    更多免费书籍分享网访问：经发现了利伯曼团队在分析方面的一个统计误差。利伯曼和他的同事埃

    利奥特·贝尔克曼、托尔·韦杰回应说，“这篇文章发表前的大部分影响得

    益于它咄咄逼人的语气，这在科学文献领域几乎史无前例，也使得这篇

    文章易于在新闻报道中病毒式地扩散”。他们还想继续论证研究人员并

    不想故意夸大统计相关性——但这在当时很难被证明，正如武尔回应此

    事时指出的一样，有些研究人员在新闻发布会上称他们得出的相关

    性“高得吓人”。

    武尔及其同事的批判彻底震撼了我，促使我反思我们是怎样做

    fMRI研究的。我一直认为自己是一名相当懂行和谨慎的研究人员，但

    事实上，我被那些看似很高的相关性欺骗了，这表明我还有很长的路要

    走。在接下来的几年里，我们越来越留意数据分析方法可能让我们犯的

    错误，并且认为这些改进提高了研究的可信度。

    更多免费书籍分享网访问：第四章 fMRI能“读心”吗

    在青少年时代看过的电影中，《头脑风暴》给我留下的印象非常深

    刻。在影片里，克里斯托弗·沃肯饰演的科学家发明了一种设备，能够

    记录一个人的全部意识体验，并允许其他人对其进行复制。我们想到

    的“读心”概念，通常出现在这类科幻场景中，但在某些fMRI研究人员看

    来，这与科学事实很接近。2009年，电视台记者莱斯利·斯塔尔采访了

    卡内基-梅隆大学的马赛尔·朱斯特，后者是fMRI解码领域的早期研究

    者。部分采访内容如下：

    斯塔尔：你认为有一天，天知道是未来的哪一天，会出现能够读取

    复杂思想的机器吗，比如“我讨厌某人”或“我喜欢芭蕾是因

    为……”？

    朱斯特：当然，而且用不了二十年，我想三五年内这种机器就会出

    现。

    斯塔尔：(有点怀疑)三年？

    朱斯特：好吧，五年(笑)。

    你觉得幸运也好，不幸也好，我们还没走到那一步——但此类研究

    已经开始有所发现，很多人认为这些发现相当于“读心术”。

    更多免费书籍分享网访问：破译思想语言

    大约在我公开批判反向推理的2006年，认知神经科学领域的研究人

    员对挑战fMRI在判断人类思想方面的极限越来越感兴趣——他们有时

    会充满新意地称之为“读心”，但更准确的叫法应该是“解码”。我在第一

    章提到过专栏文章“这就是你们的政治头脑”中的反向推理，又在上一章

    探讨过哈克斯比的人脸信息解码研究：两者的目标在本质上有些相似，都是意图通过大脑活动来判断人的思想；但两者采用的方法截然不同，因为后者用统计学工具精确量化了我们能在多大程度上解码一个人正在

    想什么或经历什么。

    所谓大脑解码，你可以把它理解成大脑试图在两种语言，也就是人

    类的自然语言和大脑中思想的生物“语言”之间进行转换。我们无法直

    接“听见”大脑的语言，因此，要实现这种转换，就要借助一组传感器

    (如MRI扫描仪)。我们稍后会谈及，仅用fMRI来实现这种转换非常困

    难，几乎不可能。然而，一个更容易实现的目标是：编写一部词典，将

    fMRI信号模式与特定心理状态或体验一一对应起来。而这正是fMRI研

    究领域的领导者之一杰克·加朗思考的问题：

    原则上，你能解码大脑中正在产生的各种思想……你可以把这想象

    成编写一部词典。假设你是一位人类学家，你到了一个陌生的岛上，岛

    上居民说着一种你从未听过的语言，你也许会指着一棵树说“树”，再

    听岛上居民用他们的语言说“树”，随着时间的推移，你就能编出一部

    词典，用来将这种外语翻译成你的语言。本质上，我们神经科学家也在

    做同样的游戏。

    这样一部词典不会呈现给我们大脑语言的完整句子，但至少能呈现

    更多免费书籍分享网访问：给我们单词——而这通常足以让我们走得相当远。到目前为止，你可以

    认为，几乎所有fMRI“读心”方面的研究工作都在为编写这样一部词典而

    努力。对此我想说，这部收录了大脑语言中简单、常用单词的词典非常

    不错。

    更多免费书籍分享网访问：告诉我你在想什么

    哈克斯比及其同事的研究表明，你可以非常准确地将fMRI信号解

    码成视觉感知内容。但是，很多研究者对此并不感到特别惊讶，因为我

    们已经知道，用来处理视觉信息的大脑区域是颞叶，即使是处于麻醉状

    态的动物，其颞叶中的神经元也会对视觉物体产生反应——这意味着，他们在实验中甚至不需要动物有意识地看着视觉物体。那么有意识的思

    考过程呢？约翰·迪伦·海恩斯回答了这个问题。20世纪中期，他在伦敦

    大学学院维康信托神经成像中心，也就是认知神经科学研究人员所熟知

    的“功能成像实验室”从事博士后工作。当时的功能成像实验室是(现在

    仍然是)世界顶尖的神经成像中心之一，而和海恩斯共事的是一位名叫

    杰伦特·里斯的年轻教授，他因为研究“我们是如何意识到视觉物体

    的”这一问题而广为人知。他们共同发表了一系列研究成果，展现了如

    何用神经成像来解码人类有意识的视觉体验的内容。在其中一项研究

    中，他们用不同的颜色对一名受试者的每只眼睛进行视觉刺激，这会造

    成一种叫作“双眼拮抗”的现象，也就是受试者的意识感知间或会在两只

    眼睛之间转换。在对受试者进行fMRI扫描时，他们记录了受试者在每

    个时间点感知到的色彩。结果表明，他们能通过fMRI数据，相当准确

    地解码受试者在每个时间点感知到的色彩。

    很多人可能觉得，对视觉体验的解码还不能被称作成熟的“读心

    术”，但海恩斯的下一项研究让你很难对此持有异议。他要搞清楚他是

    否能够通过fMRI数据来解码一个人的行动意图。为此，他给受试者布

    置了一项任务：受试者必须选择进行加法还是减法运算。在每次实验

    中，受试者首先会看到一个提示，从而决定进行加法还是减法运算，几

    秒钟后屏幕上会出现两个数字。受试者有一段时间进行加法或减法运

    更多免费书籍分享网访问：算，接着他们会看到一组包含运算结果的备选数字，并被要求从中选出

    他们之前选择的运算的结果。随后，海恩斯提出一个疑问：他能否通过

    初始提示阶段(此时受试者只是在想自己将会怎么做)的fMRI信号，来预测每个人实际会选择哪种运算(海恩斯根据这个人在调查中选择的

    数字得出结论)。结果令人吃惊：有几个大脑区域的活动能预示一个人

    将会做什么。这种预测不算完美——准确率大约为70%，而随机猜测也

    能达到50%的准确率，但却强有力地证明了fMRI能够解码人们内心深处

    的抽象思考。

    哈克斯比、海恩斯等人的研究有一个严重的缺陷：在每种情况下，预测只针对特定的人。也就是说，完成这种预测的前提是从一个人身上

    收集某些数据，然后用这些数据去调整统计模型，以便之后能根据从这

    个人身上收集到的其他数据做出预测。他们没有在不同的人身上检验这

    种预测能力。因此，研究显示的实际结果和媒体上的一些讨论之间产生

    了严重错位，这引发了人们对用fMRI预测犯罪和其他行为的关注。看

    了海恩斯的研究成果后，我开始对这个问题感兴趣：如果我们从未见过

    某个人的大脑，是否有可能通过fMRI数据来解码他的精神状态呢？为

    此，我们从130个人身上收集了数据，他们每个人都在我的实验室中参

    加过8项不同的研究之一。这些研究涉及不同的认知任务，从读单词到

    参与****，再到学习新的物体分类。我突然想到，我们可以建立一

    个统计模型来预测他们正在进行哪一项认知任务。我和罗格斯大学的史

    蒂夫·汉森和瓦里克·哈尔琴科进行了合作，他们是开发这类模型的专

    家。他们的研究领域充满了各种术语，比如“机器学习”、“统计学

    习”和“模式分类”——但你可以把它当成是根据数据做出正确预测的科

    学。我们想要通过大脑成像来预测一个人在想什么，但我们使用的统计

    工具和脸书用来识别照片上的人脸以及谷歌用来判断垃圾邮件的工具没

    什么两样。

    我们使用了机器学习领域的一种标准方法，叫作“交叉验证”。哈克

    斯比和海恩斯在我们之前也用过这种方法。交叉验证能让我们知道我们

    更多免费书籍分享网访问：的统计模型能在多大程度上推广至新数据。原则上，我们可以通过建立

    另一个数据集来验证这一点，即看看根据第一个数据集建立的模型能否

    很好地适用于第二个数据集，但我们常常没办法收集到其他数据集。交

    叉验证的原理既简单又非常有效。首先，我们将数据分成子集。为了简

    便起见，子集越小越好，每个子集可以代表一名受试者。这样的话，对

    于130名受试者而言，我们会有130个子集。接着，我们留下一个子集，然后分别用其他所有子集的数据来建立统计模型，并用模型对预留的数

    据进行检验。例如，第一轮，我们会将1—129号受试者的数据拟合到模

    型中，再用模型来检验130号受试者的数据。第二轮，除129号受试者

    外，我们会将其他受试者的数据拟合到模型中，再用模型来检验129号

    受试者的数据。以此类推，直到我们检验完所有可能的子集。这种技术

    叫作“留一法”交叉验证，听起来很好理解。对于每一个预留的数据集，我们都会检验我们的预测和实际情况的匹配度。在这种情况下，我们知

    道每个人在执行8项任务中的哪一项，也能根据他的大脑活动，用统计

    模型来预测他在执行哪一项任务：我们数一下正确预测的次数，就可以

    得出准确率。我们能够以大约80%的准确率预测受试者正在执行什么任

    务——如果我们仅靠猜测的话，准确率只有13%。这项研究首次明确地

    证明了，即使统计模型基于其他人的数据，我们仍有可能通过fMRI数

    据来解码一个人的心理状态。这为将来进一步推动大脑解码的研究奠定

    了基础。

    更多免费书籍分享网访问：解码“心灵之眼”

    到目前为止，我们讨论过的fMRI解码研究都集中于在少数可能的

    状态中进行选择的能力——如哈克斯比的研究中的8种不同的图片(第

    三章)，但真正的“读心术”意味着能够根据大脑活动重建任意思想或图

    像。发表于2008年的两项研究成果表明，基于贝特朗·蒂里翁领导的一

    个法国团队的早期工作，这是可能的。这两项研究使用的方法与先前的

    研究截然不同：先前的解码研究使用的是通用机器学习法(用它很容易

    就能预测出你打算在亚马逊网站上买什么)，而这两项较新的研究使用

    的是模拟人类视觉系统结构的模型。

    肯德里克·凯和伯克利大学的杰克·加朗合作，想要检验是否有可能

    从很多图像中识别出自然图像。凯和他的同事托马斯·纳斯拉里斯分别

    在MRI扫描仪中待了几个小时，观看了近2000幅不同的自然图像。他们

    用对应于其中1750幅图像的大脑反应创建了一个由人类视觉皮质结构决

    定的统计模型。这一“定量感受野模型”大体能算出每一个视觉皮质体素

    对视觉世界的哪部分是敏感的，我们通常将这些部分称作“感受野”(见

    图4.1)——你可以将它想象成一幅地图，地图上标明了特定大脑部位

    关注的是视觉世界的哪一部分。通过将很多体素中与视觉世界相对应的

    部分组合在一起，他们生成了整个视觉皮质的模型。接着，他们利用剩

    余的120幅图像的数据，试图了解该模型能否仅仅通过fMRI数据识别出

    当时他们正在看的图像(在120幅图像中)。为了做到这一点，他们了

    解了每幅图像所引发的实际大脑活动情况，并将其与由每幅图像的模型

    所预测的大脑活动情况进行比较，看看正在被观看的图像所引发的实际

    大脑活动情况，是否比其他119幅图像所引发的情况更接近模型的预

    测。如果让你猜的话，你猜对的概率不足1%。但在两次实验中，凯和

    更多免费书籍分享网访问：加朗都以很高的准确率选对了图像(一次的准确率是92%，另一次的准

    确率是72%)。这表明，我们解码视觉图像内容的能力远远超出了以往

    所研究的少数类别，但还没有达到完全重建任意图像的地步。

    图4.1 2008年，肯德里克·凯的研究重建了单个体素的“感受野”。图片显示了大脑中不同体

    素对视野中不同位置的刺激的反应情况——每个体素都有自身的小区域。图中亮点表明这个体

    素对哪一部分视觉场景——也就是视野中央偏右的一小块——是敏感的。感谢肯德里克·凯提

    供的未发表图片。

    日本京都大学学者神谷之康和他的同事在重建图像的研究上又迈进

    了一步。他们构建了一整套的简单解码器，每个解码器都要学习，如根

    据来自一小部分视觉皮质的数据来解码一小部分视觉图像的信号。这种

    方法与凯和加朗所用的方法基本类似。接着，他们用机器学习法来学习

    如何将这些解码器组合起来以便最有效地重建图像。结果令人印象深

    更多免费书籍分享网访问：刻，他们重建了简单的几何图形和单词“神经元”(neuron)，后者是最

    终发表这项研究成果的期刊的名字。

    完全重建自然图像的最后一步同样由伯克利大学的加朗团队完成，但这次的领导者是托马斯·纳斯拉里斯。这项研究取得了两大进展，从

    而让研究人员能够重建自然图像。首先，他们采用了贝叶斯分析法，将

    数据和先验知识相结合，以确定最佳重建方法。从互联网上随机选择的

    600万幅图像构成了该研究的先验知识。他们的做法本质上是用fMRI数

    据创建一幅预测图像，然后看600万幅实际图像中的哪一幅最接近预测

    图像。其次，他们为每一幅目标图像手动生成了有关场景语义类别的信

    息(如有生命和无生命、室内和室外)。再次，他们使用了来自更高视

    觉区域(已知该区域会对物体类别做出响应)的数据来检验现有分类。

    把这些结合起来，他们就能完成令人印象深刻的“重建”——每幅图像实

    际上都是从600万幅图像中选出的最接近真实情况的图像。最后，他们

    还用这种方法重建了电影画面。你可以质疑这算不算真正意义上的重

    建，但所有能根据大脑活动成功解码图像的模型，可能都必须用到关于

    自然图像特征的强大先验信息，正如我们的视觉系统在识别图像时会用

    到这些信息一样。

    更多免费书籍分享网访问：解码脑损伤患者的意识

    神经科学家担忧的所有事情当中，严重的外伤性脑损伤一定排在首

    位。车祸或摔倒对头部的撞击可以瞬间让一个健康、认知功能完好无损

    的人变得意识全无，而在受到这样的伤害之后，你所能期望的最好结果

    就是基本的生活自理能力，智力和性格上的完全康复根本不可能。急救

    技术的进步使越来越多的人在严重的脑损伤中存活下来，但这些幸存者

    的意识状态通常会发生变化。意识的最低层次是昏迷，昏迷的人完全没

    有反应(即使是对痛觉刺激)，也不会睁开眼睛。昏迷和“脑死亡”不

    同：“脑死亡”代表的是一种更严重和不可逆转的脑损伤，而昏迷者仍有

    脑电活动，虽然这些活动很不正常。随着时间的流逝，昏迷者一般会表

    现出一些大脑功能的迹象，比如睁开眼睛，但依然没有反应，也不会表

    现出任何有意识的外部迹象。这就是“植物人”状态，如果他能通过管子

    进食且得到其他方面的照料，那么这种状态有时能持续多年。在其他情

    况下，这个人开始表现出越来越多的有意识迹象，并且经常处于一种最

    低意识状态中——他时而清醒时而昏迷，有时能和别人互动，有时则没

    有反应。

    长期以来，人们认为“植物人”没有意识，因为他们似乎没有知觉，并且通过EEG(脑电图)测得的他们的脑电活动也不正常。但我们知道

    在一些案例中，看似没有反应的人可能有完整的意识——这就是罕见

    的、由脑干损伤引起的闭锁综合征，患者虽然完全清醒，但除了眨眼和

    转动眼球外，无法做任何动作。如果一些被认为是“植物人”的患者实际

    上有意识，只是无法表达，就像意识被锁住一样呢？阿德里安·欧文在

    过去20年里一直试图回答这个问题。他是一位认知神经科学家，起初用

    PET来研究基本的认知过程，但从某个时刻起，他开始沉迷于探索有意

    更多免费书籍分享网访问：识知觉，并用fMRI来判别意识障碍患者的有意识知觉。

    欧文的方法非常简单。他让受试者进入MRI扫描仪，然后要求他们

    做两件不同的事情：要么想象打网球，要么想象在自家房子内导航。他

    选择这两项任务是因为他知道，根据对健康人的研究，如果受试者正确

    执行任务的话，这两项任务应该会唤起截然不同的大脑活动模式。他用

    这个方法测试了一名23岁的女性，她5个月前在车祸中遭受了严重的脑

    损伤，陷入了“植物人”状态，对刺激完全没有反应。尽管无反应意味着

    她没有完整的认知功能，但fMRI却得出了不同的结果。当研究人员让

    她想象打网球时，她的运动前区皮质开始变得活跃；当研究人员让她想

    象在自家房子内导航时，她的神经网络表现出健康人在空间导航过程中

    才会出现的大脑活动(见彩图6)。这一标志性发现激发了更广泛的分

    析，同时也表明，“植物人”通过有意识知觉测试的比例相对较低——在

    随后由马丁·蒙蒂主导的一项研究中，54名“植物人”中只有5名表现出有

    意识迹象。

    用神经成像来检测脑损伤患者的有意识知觉是一项重大进展，它表

    明了fMRI解码在现实世界中的实用性。同时，这些研究也引发了一些

    伦理问题和医学问题。首先，“植物人”能回答问题，意味着他们基本上

    会被问及一个最难回答的问题：他们还想活下去吗？这些人无法自己进

    食，只能靠管子维生，理论上他们可以要求终止生命。我们该如何判断

    他们在做这个决定时，是否有足够的推理能力？我们又该如何回应？健

    康人认为这些“植物人”会选择结束他们的生命，但这种想法毫无意义，因为一些证据揭示的结论恰好相反。尤其是，一项评估闭锁综合征患者

    主观幸福感的研究表明，大多数患者觉得活着很幸福，只有7%的患者

    要求终止生命。护理人员和医师也需要深入考虑，用fMRI了解患者的

    有意识知觉以及向他们提问，将会改变前者对待患者的方式。护理人员

    和医师会尝试为一次危险的、很可能带来消极后果的手术寻求患者的同

    意吗？我们还需要知道，这些有意识迹象是否预示着患者未来会康复、会康复到什么程度，以及如果不能提供任何有效的临床指导的话，了解

    更多免费书籍分享网访问：患者的认知状态是否有实用价值。

    更多免费书籍分享网访问：你真的疼痛吗

    我听过一位著名的疼痛研究专家的讲座，他一开场就提出了一个似

    乎显而易见的观点：大脑感受疼痛。他指的是，我们对疼痛的天然厌恶

    取决于大脑对从末梢神经输入的刺激做出反应的方式。如果锤子意外地

    砸到了我的大拇指，大拇指上的专门神经受体就会向我的大脑发送一个

    信号，告诉大脑发生了不好的事情，而这些神经刺激对我来说就是令人

    厌恶的疼痛体验。疼痛令人讨厌但却不可缺少，它提醒我们要保护受伤

    部分，从而防止进一步受伤，同时也提醒我们寻求必要的治疗。疼痛的

    重要性对那些受先天性镇痛症折磨的人来说非常明显——他们生来就无

    法感受疼痛。莫·康斯坦丁这样描述患有这种疾病的青少年阿什利的情

    况：

    刚出生的时候，她很少发出声音；长乳牙的时候，她差点咬掉自己

    的一半舌头。在成长过程中，她父亲忘记关掉的高压清洗机灼伤了她手

    掌上的皮肤；有一次，她父母隔了整整两天才发现她的一个脚踝受伤

    了。她曾经被几百只火蚂蚁包围、咬伤，曾经把手伸进开水里，曾经因

    为无数其他原因受伤，但从来没有感觉。

    研究人员一直在用fMRI研究急性疼痛，通常是用热探针对受试者

    进行疼痛刺激(在内脏痛研究中会使用直肠气囊)。这种急性疼痛会激

    活一系列大脑区域，我们称之为“疼痛矩阵”——它包括接收来自身体的

    感觉输入的躯体感觉区、脑岛、前扣带回皮质等区域。因为你已经在本

    书的多个地方读到过后者，所以你可能会问，这些区域是否只能被疼痛

    感激活，答案是否定的。随着机器学习技术的发展，研究人员开始考虑

    是否能根据大脑活动来解码疼痛体验。托尔·瓦格是科罗拉多大学博尔

    德分校的一名研究人员，他领导了这项研究，开发了一种他称之为“疼

    更多免费书籍分享网访问：痛神经信号”的技术。在发表于2013年的具有里程碑意义的论文中，他

    的团队证明，他们可以用fMRI和一种能以最佳方式将不同大脑区域数

    据组合在一起的机器学习技术来准确预测疼痛级别。根据一个人的大脑

    图像，他们能预测这个人在9分疼痛量表上的得分，误差大约只有1分，即他们判断一个人是否感到疼痛的准确率超过90%。

    疼痛有哪些不同的类型呢？所有因为失恋而心碎的人都知道，这种

    痛楚不同于生理上的急性疼痛，但它还是让人难受。为了检验他们的模

    型能不能区别生理疼痛和心痛，瓦格和他的同事招募了一组刚刚分手的

    受试者。在扫描期间，受试者观看了前任恋人和其他朋友的照片，同时

    也单独接受了一次生理疼痛扫描。虽然前任恋人的照片和生理疼痛引发

    了很多相同大脑区域的活动，但算法还是能准确区分这两种疼痛。

    急性疼痛是帮助预防和减少伤害的有效信号，但当它变成慢性疼痛

    时会造成痛苦、残疾，甚至自杀。2012年，认知神经科学界就因为慢性

    疼痛失去了最闪耀的明星之一。伦敦大学学院的教授乔恩·德赖弗一年

    前在摩托车事故中受伤，因而遭受慢性疼痛的折磨，后来选择了自杀。

    慢性疼痛也是很多民事诉讼的焦点，起诉人要求得到与所受疼痛相关的

    赔偿。这些诉讼总是面临一个挑战，那就是，你不可能知道这个人是否

    真的备受其声称的疼痛的折磨，还是为了得到金钱赔偿而谎称处于疼痛

    之中。这些新的fMRI疼痛信号能更好地证实他们所声称的慢性疼痛

    吗？有可能，但我们还没走到那一步。最重要的是，有关慢性疼痛的大

    脑工作原理似乎不同于急性疼痛。瓦尼亚·阿普卡里安及其同事的研究

    表明，慢性疼痛激活的大脑区域完全不同于急性疼痛。比起急性疼痛，慢性疼痛激活的区域更多地涉及情绪处理。这意味着瓦格团队研发的神

    经疼痛信号可能无法检测多种形式的慢性疼痛，我们需要其他工具。

    就像fMRI测谎一样，缺乏坚实的科学基础并没有阻止人们把这些

    技术商业化并运用到法庭上。但和fMRI测谎不同的是，疼痛检测已经

    被允许用作法庭证据：在科赫诉西方乳胶公司案中，卡尔·科赫就工伤

    更多免费书籍分享网访问：事故引起的慢性疼痛起诉了他的雇主，并提交了fMRI证据以证明其饱

    受疼痛折磨的事实。现在美国市场上有很多为民事诉讼提供fMRI疼痛

    检测服务的公司。大多数公司所使用的方法都是秘密，但有一家公司

    ——慢性疼痛诊断公司——在一份同行评议期刊上公开了它的研究成

    果，这一点值得称赞。我们通常认为在同行评议期刊上发表文章就代表

    行业认可了该项研究的质量，但情况并不总是如此，因为这取决于评议

    人是否具备发现缺陷的专业知识，尤其是像机器学习技术这种令人棘手

    的新方法。就慢性疼痛诊断公司的研究来看，缺陷很明显：样本量太

    小，不具有任何参考意义——每个小组只有13名受试者。该研究声称他

    们检测出慢性疼痛的准确率高达92%，但法国机器学习专家格尔·瓦罗科

    的研究早已表明，小样本量可能会导致人们高估这种检测的准确率。此

    外，受试者可能故意欺骗扫描仪的问题依然存在(我们在第六章讨论

    fMRI测谎的时候会再提到这一点)——尽管托尔·瓦格团队的研究已经

    表明神经疼痛信号不受想象中的疼痛影响。我当然希望，有一天fMRI

    会帮助忍受疼痛的人们伸张正义，防止法律制度的滥用，但我认为在此

    之前还有大量艰苦的工作要做。

    显然，fMRI解码的影响力已经很大了，并且会随着机器学习技术

    的进步变得越来越大。在这一章，我们已经看到了fMRI解码在现实问

    题中的很多应用。在第六章、第七章和第八章中，我们会继续探讨

    fMRI解码是如何开始影响商业、医学和法律的。

    更多免费书籍分享网访问：第五章 大脑如何随时间而改变

    2012年9月24日，我躺进了得克萨斯大学奥斯汀分校的一台MRI扫

    描仪中，彼时我还是该校的成像研究中心主任。对像我这样的MRI研究

    人员来说，躺进扫描仪是常有的事：在测试一种新技术时，我们通常就

    需要躺进扫描仪中，看看它是否有效。但这次不同，因为它是未来一年

    多时间里将要进行的很多次扫描中的第一次。在接下来的18个月里，我

    会在得克萨斯大学、圣路易斯华盛顿大学和斯坦福大学接受104次MRI

    扫描。为什么我会这么做？对我来说，这是揭示基本的科学谜团“大脑

    如何随时间而改变”的一种手段。

    考虑大脑的变化情况时，首先我们要明确时间尺度：我们谈论的是

    几年、几周，还是几秒之内的变化？其次，我们要追问造成变化的原

    因。大脑的早期发育主要依赖我们的基因组，但大脑的大部分变化则依

    赖基因和环境的密切互动。事实上，你的每一次经历都会通过一套被称

    为“神经可塑性”的大脑机制，在你的大脑的结构和功能方面留下印记

    (无论它们多么微小)。大脑的可塑性机制很复杂，目前研究人员仍在

    对其进行深入研究，但有几个事实已经得到了证实。当两个神经元同时

    放电时，它们之间的连接(即突触)会变得更强。这样一来，来自一个

    神经元的同等信号输入，就会在另一个神经元中引起更强烈的反应。这

    个理论最早由神经科学家唐纳德·赫布于1949年提出，因此一般被称

    为“赫布可塑性”——但更常见的表述是“一起放电的神经元连在一起”。

    如今，神经科学家对与这种神经可塑性相关的生物学基础有了更多了

    解，包括必不可少的分子和基因。我们还知道这种神经可塑性对学习过

    程来说不可或缺：如果我们给一只动物注入限制神经可塑性的药物，这

    只动物的学习能力就会降低。这些神经可塑性的变化几乎构成了我们所

    有学习和记忆过程的基础，但可塑性具体在大脑的哪个部位产生，则与

    更多免费书籍分享网访问：学习内容相关。例如，我们记住并回忆事件的能力(心理学家所说

    的“情景记忆”)离不开海马体的可塑性，学习一种新的运动技能则离不

    开基底核的可塑性。

    更多免费书籍分享网访问：终其一生的大脑发育

    在我们的一生中，大脑一直在改变，从胎儿发育时期的出现到老年

    时期的功能衰退。有趣的是，我们一生中几乎所有的神经元都是生来就

    有的。虽然大脑的某些部分能够在我们的一生中不断生成新的神经元，这对学习来说非常重要，但人类新生儿几乎拥有全部1000亿个神经元，这些神经元会伴其一生。这些神经元之间的连接是学习的关键，它们在

    新生儿出生的第一年里发育非常快，随后大脑通过“修剪过程”，开始对

    它们进行筛选，这一“修剪过程”会持续一生。不过，神经成像告诉我

    们，大脑各部分的发育并不是同时进行的。杰伊·吉德、伊丽莎白·索厄

    尔等人的研究表明，前额叶皮质是大脑在结构上发育最晚的一部分，直

    到成年早期才能发育成熟，远远落后于大脑的其他部分。

    大脑发育的另一个方面和它的连接有关。我在讨论使用DWI给大脑

    白质造像的过程时提到过髓磷脂。这种包裹着神经元的脂肪物质能帮助

    它们更快更准确地传递信息。DWI研究表明，白质发育得很慢，直到一

    个人30岁时才能完全成熟。和皮质一样，大脑中白质的发育也不是同时

    进行的。连接额叶和其他大脑组织的长纤维束发育得最慢，其余的纤维

    束则在一个人10岁时发育成熟。在青春期，前额叶皮质与连接它和其他

    大脑组织的纤维束的不完全发育，可能是青少年有时似乎很容易失控的

    一部分原因，我会在第六章讨论这一点。

    生命的另一头是令人沮丧的衰老现实：一旦过了30岁，我们的大脑

    功能就开始衰退。一些神经元随着我们的衰老而死亡，而更大的改变

    是，存储记忆和知识的神经元连接开始变弱。另外，包裹着纤维束的髓

    磷脂也开始减少。即使是健康的衰老，这些变化也不可避免，而患有诸

    如阿尔茨海默病等老年痴呆症的患者则面临危害更大的变化。在这些疾

    更多免费书籍分享网访问：病中，大脑神经元里的蛋白质不断受损，神经元开始衰弱并最终死亡。

    一些最早的变化发生在颞叶的内嗅皮质里，内嗅皮质负责向海马体发送

    信号。因此，记忆问题通常是患痴呆症的第一个征兆，但要记住一点，即便是在未患痴呆症的人群中，记忆力衰退也是正常现象。然而，大脑

    皮质中连接海马体的整个区域网络也在发生改变。哈佛大学的兰迪·巴

    克纳等人结合结构性MRI、fMRI和PET的研究表明，大脑中有一组特定

    的区域对在阿尔茨海默病早期开始衰退的记忆起着重要作用。尤其是，他们采用了一种新型的PET技术，能测得大脑中受损蛋白质即淀粉样蛋

    白的数量，也能证明与记忆相关的区域网络呈现出最大程度的萎缩、具

    有最高水平的淀粉样蛋白。巴克纳的研究是神经成像为大脑疾病提供新

    见解的一个范例。

    更多免费书籍分享网访问：经验如何改变大脑

    大脑通常能对中风、脑损伤等造成的损害进行自我修复。人们曾经

    认为，大脑在青春期后就会失去大部分可塑性，但现在我们知道，大脑

    对脑损伤进行修复的能力一直会延续到成年时期。还记得我在第一章提

    及的莉萨吗？为了治疗严重的癫痫症，她在16岁时接受了一场切除左半

    脑的极端手术。她是惯用右手的孩子，这意味着，几乎可以肯定，负责

    处理语言的是她的左半脑，这也符合她在手术后大约一年不会说话的事

    实。然而，她的大脑仍保留了大部分可塑性，我们后来对她进行的数年

    的研究证明了这一点。尽管她的语言功能远远谈不上正常，但她能大声

    阅读简单的句子和进行基本的对话。为了找到支撑这种新获得的语言功

    能的大脑区域，在她听单词或判断书面单词的意思时，我们对她进行了

    fMRI扫描。在上述两种情况下，我们能发现，她右半脑的活动区域与

    我们所预期的健康人的左半脑活动区域相匹配。不知何故，在那几年

    里，她的大脑进行了重新布线，她完整的右半脑接管了本该由被切除的

    左半脑负责的功能。

    还有证据表明，即使没有遭受脑损伤或患上大脑疾病，人一生的经

    验也会改变其大脑。音乐家是发生这类变化的最佳研究对象之一，他们

    通常会花很多时间来学习并很好地将知识、听觉和运动技能融合在一

    起。哈佛医学院的戈特弗里德·施劳格用了20多年时间来研究音乐经验

    如何改变大脑，他和其他人的研究结果都十分清晰：音乐经验能改变大

    脑的结构和功能，且这种改变与经验的多少直接相关。其中一个最明确

    的发现就是，音乐家的胼胝体(连接左右半脑的纤维束)要比一般人

    粗，这些变化在从小就开始学习音乐的音乐家身上尤其明显。这可能反

    映了在音乐表演过程中，左右半脑之间需要更多的沟通，特别是那些必

    更多免费书籍分享网访问：须协调双手动作的键盘乐器演奏者。另一些研究则关注了运动皮质的大

    小，普通人通常是优势半脑中的运动皮质更大(由于大脑和身体之间的

    所有连接都是交叉的，因此对于惯用右手的人来说，其左半脑是优势半

    脑)。然而，钢琴家左右半脑的运动皮质差不多大，这主要是因为他们

    的非优势半脑的运动皮质更大。看来，相较于不经常以非惯用手使用精

    细运动技能的普通人，钢琴家需要同时用到两只手的事实，促进了其控

    制非惯用手的大脑皮质的发育。

    到目前为止，我讨论的都是发生在几年或几十年内的变化，但随着

    经验的积累，大脑活动会发生更快的变化。神经成像研究中最可靠的发

    现之一是：假如一个人重复做相同的事，其大脑激活水平就会降低。常

    见的例子是一种被称为“重复抑制”的现象：重复进行某种特定的刺激

    (如同一个词或同一张图片)会导致处理该刺激的大脑区域的激活水平

    降低。例如，我给你一个名词(如“铁锤”)，要求你生成一个相应的动

    词(你可能会说“砸”)。当你第一次这样做时，你大脑中的一组网络

    (涉及阅读和语言处理)以及执行控制网络(当你做一项新的认知任务

    时，该网络就会被广泛地激活)就会被激活。但当我再次给你一个相同

    的单词并要求你做相同的事时，这些网络的活跃度就会大大降低(见彩

    图7)。这可能反映了两件不同的事情。第一，再次做相同的任务时，你会做得更快，这表示在这种情况下，这些大脑系统能在更短的时间内

    被激活，从而降低了平均激活水平。塔尔·雅克尼的研究表明，大脑中

    很多网络的激活水平与反应时间有关，但与这个人正在做的具体任务无

    关，这意味着，大脑中的网络激活水平可能反映了任务的难易程度。第

    二，再次做相同的任务时，我们经常会采用不同的方法。在第一次被要

    求生成一个和“铁锤”相关的动词时，你必须搜索词汇知识来查找正确的

    单词。但是，如果我不久之后让你再做同一件事，你可能会再次搜索词

    汇知识，也可能只是记起了上次你说的“砸”这个单词。因为记住答案通

    常比在知识体系中搜索答案更快更容易，所以它引起的大脑激活水平也

    更低。

    更多免费书籍分享网访问：大脑的波动

    上述研究让我们了解到很多有关大脑变化的知识，这些变化有的发

    生得很慢(需要数年或数十年)，有的发生得很快(只需要几分钟)。

    我的实验室多年来一直在研究这两个课题，但在某个时刻我开始意识

    到，我们对于大脑随时间而变化的理解存在一个严重的缺陷，那就是，它是如何在几天、几周和几个月内发生变化的？这很重要，因为精神病

    患者的心理功能可能会在这个时间范围内出现巨大波动，而这种波动一

    定是他们的大脑在这段时间内发生改变的反映。对精神分裂症患者和双

    相情感障碍患者的详细研究表明，他们的症状和他们日常生活功能的整

    体水平可能会在几周内出现剧烈波动：在第一周内，一个人可能完全正

    常，但在两周后，这个人就可能完全失能。因为我们无法在弄懂健康的

    大脑如何随时间波动之前弄懂有病变的大脑如何变化，所以我们的科学

    知识中似乎出现了一个重大的空白——那时候，还没有对这类波动进行

    探讨的研究。

    造成这一科学盲点的原因不难理解。首先，认知神经科学家大多把

    大脑看成一个相对静止的实体。我们知道经验会改变大脑，但我们通常

    认为在对一个人进行扫描时，是在对他的大脑活动拍一张有代表性的快

    照。而且，研究人员通常认为几周或几个月内的波动没那么有趣。其

    次，做这种纵向研究实际上很难。让一个人接受一次MRI扫描很容易，但要让他在几个月内接受多次扫描非常难——只要想象一下我要求你在

    一年内每周来进行一次MRI扫描就知道了。理论上，我们可以支付足够

    的报酬以确保他们每次都能过来，但一般来说，审批我们的研究的伦理

    委员会不会允许我们向人们支付他们认为具有强制性的金额：我们的受

    试者应该能在想要离开时自由地远离研究，但如果依靠实验报酬支付房

    更多免费书籍分享网访问：租或购买食物的话，他们实际上就没有选择了。

    即使我能找到志愿者，也面临着如何获得研究资金的挑战。在理想

    情况下，我能申请资助，以长期研究一群志愿者的大脑功能。考虑到过

    去的成就，我应该有很好的机会获得研究资金。但大多数资助项目(如

    资助美国大多数神经科学研究的美国国立卫生研究院和国家科学基金的

    项目)都不支持成果不明的探索性研究。相反，这类研究通常会被贴上

    诸如“钓鱼科研”的贬义标签。事实上，即使我后来向美国国立卫生研究

    院支持探索性研究的一个项目申请了资助，结果还是被拒绝了，因为评

    审人员认为这类研究太具探索性了。如此我就陷入了进退两难的境地： ......