科学家可以通过脑部扫描预测智力

如果你曾经谎称自己的智商看起来更聪明，那么现在是时候了。科学家现在可以通过观察你的大脑扫描来判断你是多么聪明。

实际上，更确切地说，科学家们自己并没有看你的脑部扫描; 他们开发的机器学习算法是。

在一项新的研究中，来自加州理工学院，Cedars-Sinai医学中心和萨勒诺大学的研究人员表明，他们的新计算工具可以通过功能磁共振成像（fMRI）扫描他们的静息状态大脑活动来预测一个人的智力。功能性MRI通过检测到特定大脑区域的血流变化来开发大脑活动图。换句话说，个人的智力可以从大脑中的活动模式中收集，当他们没有做或特别想到任何事情时 – 没有数学问题，没有词汇测验，没有谜题。

“我们发现，如果我们只是让人们躺在扫描仪中，在我们测量大脑中的活动模式时什么也不做，我们可以使用这些数据来预测他们的智力，”Ralph Adolphs（博士，92），Bren说。心理学，神经科学和生物学教授，加州理工学院脑成像中心主任和Allen VC Davis以及Lenabelle Davis领导主席。

为了训练人类大脑中复杂活动模式的算法，Adolphs和他的团队使用人类连接项目（HCP）收集的数据，这是一项由美国国立卫生研究院（NIH）资助的科学研究项目，旨在提高人们对人脑中的许多联系。 Adolphs和他的同事们从近900名参与过HCP的人中下载了大脑扫描和智力分数，并将这些分数输入到他们的算法中，然后将其设置为工作状态。

在处理数据后，该团队的算法能够在这900名受试者中以统计学上显着的水平预测智力，Cedars-Sinai医疗中心的博士后研究员Julien Dubois（博士）。但他补充说，还有很大的改进空间。扫描是对大脑中实际发生的事情的粗略和嘈杂的测量，并且许多潜在有用的信息仍然被丢弃。

“我们从大脑测量中得到的信息可以用来解释我们在受试者中观察到的智力差异的大约20％，”Dubois说。 “我们的表现非常好，但我们仍然远远不能与一小时的智力测试结果相匹配，例如Wechsler成人智力量表，”

杜波依斯还指出了作品中固有的一种哲学难题。 “由于该算法首先接受了智能分数的训练，我们如何知道智力分数是否正确？” 研究人员通过提取受试者服用的10种不同认知任务的更精确的智力估计来解决这个问题，而不仅仅是智商测试。

在预测脑部扫描的智能时，该算法正在做一些人类无法做到的事情，因为即使是经验丰富的神经科学家也无法查看脑部扫描并告诉他们有多聪明。

“如果训练得当，这些算法可以回答像我们在这里要回答的那样复杂的问题。它们非常强大，但如果你真的问，’他们如何学习？他们如何做这些事？’ 这些都是难以回答的问题，“共同作者Paola Galdi说，他以前是博士。萨勒诺大学的学生，现在是爱丁堡大学的博士后研究员。

这项研究是作为不断追求建立一种诊断工具的一部分进行的，该工具可以从大脑扫描中了解一个人的大脑。阿道夫和他的同事表示，他们希望有一天能够看到核磁共振成像诊断自闭症，精神分裂症和焦虑症等疾病，就像他们目前用于寻找肿瘤，动脉瘤或肝脏疾病一样。

“功能性MRI尚未实现其作为诊断工具的承诺。我们和其他许多人正在积极努力改变这一点，”Dubois说。 “世界各地科学家可以开采的大型数据集的可用性使这成为可能。”

智能被选为该技术的首批试验台之一，因为研究表明它随着时间的推移非常稳定。也就是说，一个人的智商分数在数周，数月或数年内不会有太大变化。

研究人员还使用相同的测试人群和方法进行了一项平行研究，试图预测fMRI脑部扫描的人格特征。阿道夫说，个人的个性在很长一段时间内至少与智力一样稳定。他们使用的人格测试将人格分为五个等级：

1. 开放体验：对新体验和想法的偏好与对日常和可预测性的偏好
2. 尽职尽责：自律和体贴与自发性和灵活性
3. 外向性：社交性和健谈性与害羞和保留
4. 宜人：友善和乐于助人与对抗和辩论
5. 神经质：对积极情绪与紧张情绪和对负面情绪倾向的信心和倾向

然而，使用团队用于预测情报的方法预测人格更加困难。但Dubois说，这并不奇怪。

“数据库中的人格分数只来自简短的自我报告问卷，”他说。 “开始时这不是一个非常准确的人格测量方法，因此难怪我们无法从MRI数据中很好地预测它。”

Adolphs和Dubois表示，他们正在与包括加州理工学院哲学教授Frederick Eberhardt在内的不同领域的同事合作，跟进他们的研究结果。

题为“休息状态功能性大脑连通性最佳预测体验开放性的个性维度”和“分布式脑网络预测静息状态人类神经影像数据的一般智能”的两篇研究论文可通过bioRχiv在线获取; 他们分别在人格神经科学和皇家学会的哲学交易中出版，正在等待发表。

文章来源：https://medicalxpress.com/news/2018-06-scientists-intelligence-brain-scans.html