译者：张易、赵以文

　　【新智元导读】普林斯顿和英特尔合作，开发了一款脑成像分析套件（BrainIAK）的软件工具包，能通过互联网公开提供给任何想要处理fMRI数据的研究人员。他们的最终目标是开发一款能够实时判断人类思维的软件。合作开始两年来，研究者已经把从大脑扫描中提取思想的时间从几天缩减到不到1秒。其成果对计算机科学家和神经科学家都有益。相关的综述文章昨天在 Natue Neuoscience 发表。

　　为了进一步了解人类大脑的运作方式，今年初，约30名神经学家和计算机程序员聚在了一起。参加会议的研究人员来自普林斯顿大学和全球最大计算机处理器制造商英特尔，他们希望开发一款能够实时判断人类思维的软件。

　　普林斯顿和英特尔研究人员通过使用核磁共振扫描大脑，发现神经活动在学习、记忆和其他认知功能中起到的作用。双方此次合作快速推进数字化大脑数据的解码。

　　一篇关于解码大脑扫描的综述性文章刊登在了Nature Neuroscience上，署名作者中既有来自普林斯顿神经科学学院及计算机和电气工程学院的研究者，也有来自Intel Labs（一家英特尔的研究型分支机构）的同事。

　　“实时监测大脑的能力对于大脑机能紊乱的诊断和治疗有深远意义，对于研究大脑如何运作也有重要作用。”普林斯顿大学神经科学院的联合主任、神经科学教授Jonathan Cohen说。他同时也是此次和Inter合作的发起人之一。

　　合作开始两年来，研究者们已经把从大脑扫描中提取思想的时间从几天缩减到不到1秒。

　　会议期间，从实时思维解码中获益良多的一个实验浮出水面。东北大学助理教授 J. Benjamin Hutchinson ——他曾在普林斯顿神经科学院读博士后——设计了一项实验，旨在探索当一个人关注周围环境和浮想联翩时脑部活动的不同。

　　实验中，Hutchinson 要求志愿者躺在核磁共振扫描仪中，看着一副拥挤餐厅中细节丰富的人像照片。Hutchinson可以通过控制室的计算机判断出者这位毕业生是在看照片还是已经走神儿。然后Hutchinson就可以给这位志愿者一些反馈，当她注意力在照片上时，照片就会变得更清晰更鲜艳，而当她走神时，照片就会黯淡下去。

　　英特尔俄勒冈实验室的高级首席工程师和英特尔 Mind's Eye Lab 的负责人 Theodore Willke 表示，正在进行的合作已经使希望更多地了解大脑的计算机科学家和想要设计更高效的计算机算法和处理方式的神经科学家受益。

　　“英特尔对高性能计算的新兴应用很感兴趣，与普林斯顿的合作为我们带来了新的挑战，” Willke说。 “我们也希望将我们从人类智力和认知的研究中学到的东西引入到机器学习和人工智能，以推进其他重要目标，比如更安全的自主驾驶、更快的药物发现和更早的癌症监测。

　　自二十年前 fMRI 发明以来，研究人员已经提高了每次扫描中筛选大量数据的能力。在我们思考的时候，fMRI 扫描仪时刻捕捉着我们脑部血管中的血流变化信号。 但是从这些测量方法来看，读取一个人实际想法仍然很有挑战性，更别说实时地进行。

　　普林斯顿和其他机构已经开发了一些用于处理这些数据的技术。 例如，Peter Ramadge， 普林斯顿胡应湘工学院电气工程教授，已经使研究人员能够通过组合来自多人的脑扫描数据来识别与思想相关的大脑活动模式。设计计算机化的指令或算法来进行这些分析仍然是一个主要的研究领域。

　　强大的高性能计算机通过将任务分解为可并行处理的模块，有助于减少分析时间。据普林斯顿计算机科学教授 Kai Li 说，更好的算法与并行计算的结合使得实时的脑扫描处理变为可能。其中后者也是该合作的创始人之一。

　　自2015年开始合作以来，英特尔为普林斯顿贡献了超过150万美的经费支持，其中包括提供的计算机硬件和对普林斯顿研究生和博士后的资助。 英特尔还聘用了10名计算机科学家致力于普林斯屯的这一项目。 这些专家与普林斯顿大学的教师、学生和博士后密切合作，不断改进软件。

　　这些算法借助机器学习来定位数据中的“想法”，这和面部识别软在诸如Facebook等社交媒体上找到朋友使用的是相同的技术。 机器学习包括向计算机展示足够多的样本，以便计算机能够对之前从未见过的新对象进行分类。