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【神经科学家是如何读心术的呢?】

美国加州大学旧金山分校的科学家，已经训练出一种算法，可以直接将受试者的脑电波实时翻译成句子，错误率仅为3%。

这项研究发表在《自然神经科学》（NatureNeuroscience）杂志上，他们招募了4位志愿者，这些志愿者被要求多次朗读30-50个固定句子，而电极记录下他们的大脑活动。[1]

这些数据随后被输入到机器学习算法，它将每个句子的大脑活动数据转换成一串数字和字符串。

系统从这些大脑活动数据再推导出声音，并和实际记录的音频进行比较。数字和字符串则被再次输入到系统，转换成一个单词序列。

起初，系统会吐出毫无意义的句子。但是当系统将每个单词序列与实际朗读的句子进行比较时，它得到了改进，学会了数字字符串与单词的关系，以及哪些单词是有上下文关系的。

算法不断的训练，直到从说话时的大脑活动中产生书面文本，类似机器翻译。

新系统的准确性远远高于以前的方法。虽然准确性因人而异，但对于其中一位志愿者来说，平均每个句子只有3%需要纠正，高于速记员5%的单词错误率。

当然，目前这个系统还是有很大局限，算法还只能处理少量的句子。系统也不能用于严重残疾失去语言能力的患者，因为它依赖于记录大声说出句子的人的大脑活动。

然而，每个志愿者只用了不到40分钟来训练，在有限的小数据集情况下，达到了迄今为止最大的精确度。

脑机接口

从类大脑信号到外部设备之间建立连接通路并不是新鲜事，脑机接口的研究已持续了30年。

在过去的十年，我们已经能够解码语音信号，但是局限于孤立音素或者单音节词，在一段100个单词的连续语音的情况下，解码正确的单词少于40%。

科学家们此次找到的是一个更直接的方法，就是采取机器翻译类似的算法。机器翻译就是将文本从一种语言到另一种语言的算法翻译，只不过这次输入的文本变成了脑电波信号。此次发表的论文《使用编码器-解码器框架：大脑皮层活动到文本的机器翻译》，正是详细描述了这一过程。

在系统对一个志愿者进行训练之后，再对另外一个志愿者训练时，解码结果得到了改善，这表明该技术可以在人和人之间进行迁移。

在GitHub上，放置了论文对应的代码。

ecog2txt模块，用于从神经数据中将语音解码为文本。它用Python代码实现了跨主题的迁移学习的高级功能。[2]

而训练本身则是通过另一个machine_learning软件包，它在TensorFlow里实现了一个序列到序列的网络。[3]

这些软件包的作者，也是论文的联合作者之一约瑟夫·马金（JosephMakin）博士，他目前是加州大学旧金山分校整合神经科学中心的研究科学家。他的专业是电机工程和计算机科学，专门研究控制理论，包括脑机接口的算法开发。[4]

论文的另外一个联合作者是张爱德（EdwardChang）博士，他是医学博士和神经外科医生，擅长为患有癫痫病，脑瘤，三叉神经痛，面肌痉挛和运动障碍的成年人提供治疗。他目前是加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所的神经外科教授，还领导了一个神经工程与假肢中心，以恢复瘫痪和言语障碍等神经疾病患者的功能。

【读心术怎么学看透人心？】

从学习读心术的基础就可以看透人心。

对交往对方心理状态把握不当的沟通、说服，会引发诸多不良反应。比如，在不知道对方已经厌倦的情况下滔滔不绝地陈述、在对方有兴趣的时候不加以跟进、在对方抗争之前不懂得合理引导等，都可能对人际关系产生严重危害，导致人际冲突。

社交中的6大心理活动主题，分别为：真实与谎言、排斥与接受、妥协与抗争、喜爱与厌恶、沉静与动摇、强势与软弱，集合了大量行为心理学、肢体语言心理学的研究成果，包括体态语的解读方式以及相应的应对策略。

研究成果

美国科学家研究出一种能够“阅读”大脑的技术。在利用大脑扫描仪进行的实验中，研究人员能够准确猜测出参与者脑中所想的事物，准确率高达80%左右。据悉，这项有关读心术的研究目的就是证明扫描能够揭示我们内心深处的想法。

实验中，研究人员用到了功能性磁共振成像，这种扫描仪现已普遍应用于医院。在对6名志愿者的大脑进行扫描时，研究领导人、美国纳什维尔范德比尔特大学的博士通过电脑屏幕，向他们展示不同的图案。其中一个图案是条纹构成的圆，条纹近乎水平；另一个图案是由接近垂直的条纹构成的圆。