摘要
人们发现，机器学习揭示了诸如正义、伦理和意识等抽象概念形成背后的大脑区域。这项研究的结果发表在《大脑皮层》杂志上。“人类…
人们发现，机器学习揭示了诸如正义、伦理和意识等抽象概念形成背后的大脑区域。这项研究的结果发表在《大脑皮层》杂志上。
“人类具有构建抽象概念的独特能力，而这些抽象概念在现实世界中没有立足之处，但我们通常认为这种能力是理所当然的，”哥伦比亚大学迪特里希人文社会科学学院的D.O. Hebb大学心理学教授、该论文的资深作者马塞尔·贾斯特(Marcel Just)说。
人类抽象思维的能力在科学和智力进步中起着核心作用。与锤子等具体概念不同，伦理等抽象概念在大脑中处理感知或控制身体的部分没有明显的归属。
“我们对大脑如何处理物体和概念的大部分理解是基于我们的五种感官如何接收信息，”Just实验室的CMU研究生、这篇论文的第一作者罗伯特·瓦尔加斯(Robert Vargas)说。“很难描述抽象思维的神经环境，因为许多大脑处理它们的思维工具本身就是抽象的。”在这项研究中，Just和他的团队使用功能性核磁共振成像扫描了9名参与者的大脑。该团队使用机器学习工具对数据进行筛选，以识别28个抽象概念中的每个概念的模式。他们应用机器学习算法正确识别每个概念(平均等级精度为0.82，其中机会等级为0.50)。
刚才说这些抽象的概念是由大脑中的三维意义构成的。第一个维度对应于与语言相关的区域。例如，伦理学的概念可能与其他的词如规则和道德联系在一起。一个人必须首先理解这些词语，才能理解道德的附加意义。第二个维度定义了引用方面的抽象概念，包括对自身或外部源的引用。例如，灵性指的是自我，而因果关系是外部的自我。最后一个维度植根于社会结构。骄傲和八卦的概念有其固有的社会成分。瓦尔加斯说:“对我来说，这项研究最令人兴奋的结果是，我们能够预测人与人之间抽象概念的神经激活模式。”“我对概率和灵性的概念在神经上与他人相似，这种想法很疯狂，尽管他们的灵性体验不同。”
在扫描过程中，每个概念都被可视化地呈现出来，参与者被允许思考这个想法三秒钟。参与者将这组单词看了六遍。
研究涉及的28个概念涵盖了七个类别:数学(减法、等式、概率和乘法);科学(重力、力、热和加速度);社交(八卦、恐吓、宽恕和赞美);情感(快乐、悲伤、愤怒和骄傲);法律(契约、道德、犯罪和免罪);形而上学(因果关系、意识、真理和必然性)和宗教狂热(神性、灵性、亵渎和信仰)。这项工作是基于9个成年人的大脑扫描，这些扫描来自CMU校园里一个文化同质的社区。
“称这项工作为读心术太浮华了，”贾斯特说。“对我来说，这证明我们已经确定了大脑索引系统的一些要素——语言表征、外在/内在性和社会维度——我们的大脑用来编码那些在世界上没有物理表现的概念。”
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