由加州帕萨迪纳市加州理工大脑成像中心的心理学，神经科学和生物学教授拉尔夫·阿道夫（Ralph Adolphs）领导的科学家开发了一种机器学习工具，可以预测一个人基于大脑活动模式的智能程度。

具体而言，新算法依赖于功能性MRI（fMRI）扫描仪剔除的数据。

此外，该算法仅需要关于大脑静止状态的信息，因此被扫描的人不需要解决任何逻辑谜题或数学问题以便测试他们的智力。

科学家们对近900名参与者测试了他们新开发的算法，研究结果很快将发表在“ 皇家学会的哲学交易 ”杂志上。
 

如何从脑部扫描预测智力

Adolphs教授和团队使用了来自Human Connectome项目的884名研究参与者的数据，这是一个研究项目，旨在成为人类大脑及其精细神经连接的最广泛的数据库。

这些数据包括参与者的脑部扫描和智力评分。为了加强这些智力分数的有效性，科学家使用了参与者参与的10种不同的认知练习，而不仅仅是一次智商测试。

 

科学家将数据输入算法，然后能够以统计上显着的准确率预测智力分数。
 

第一作者，加利福尼亚州洛杉矶Cedars-Sinai医学中心的博士后研究员Julien Dubois解释了这一发现，他说：“我们从大脑测量中得到的信息可以用来解释智力方差的20％左右。我们在受试者中观察到。“
 

“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都不做，我们就可以使用这些数据来预测他们的智力。”

拉尔夫阿道夫斯教授

脑扫描与智力分数

“我们做得非常好，”杜波依斯继续道，“但我们仍然远远不能像小时智力成人智力量表那样匹配长达一小时的情报测试结果。”

他继续指出另一个潜在的研究弱点。“由于该算法首先接受了智力分数的训练，”他说，“我们怎么知道智力分数是正确的？”

事实上，自从一个世纪前开展智力测验以来，这些认知工具至今仍然备受争议。

一些人声称，鉴于许多知识特征是文化特定的，因此不存在客观的智力测量。
 

算法还没有预测个性

由Adolphs教授和他的团队开发的这项研究是一项更大的研究工作的一部分，旨在使用fMRI扫描诊断精神疾病，如自闭症谱系障碍，精神分裂症和焦虑症。

“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。”

研究人员首先选择研究智力，因为它是最稳定的心理特征之一。研究人员解释说，在数周，数月甚至数年的时间里，研究发现智力变化不大。

但出于同样的原因，该算法应该具有相同的准确度预测人格特质，因为人格在很长一段时间内基本保持不变。

然而，由同一团队进行的第二项研究发现，预测人格是一项更为艰巨的任务。

杜波依斯解释了为什么会这样说，“数据库中的人格分数只来自简短的自我报告问卷[...]这不是一个非常准确的人格衡量标准，所以难怪我们不能从MRI数据中很好地预测它。“