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机器人
识别有自杀念头的人，人工智能显示慈悲的力量！后院活动部
科学家们已经通过计算机程序来培养基于脑部扫描的自杀想法的人。研究人员说，这项研究不大，但是该方法可能有一天可用于诊断心理健康状况。
世界各地近一百万人每年都因自杀死亡，预测自杀仍然很困难，特别是因为许多人在谈论这个问题感到不舒服。在《自然通讯》杂志今天发表的一项研究中，研究人员观察了两组成年人的大脑活动：一个有自杀念头的人，一个没有自杀的人，而他们也在思考“邪恶”或“赞美”等词。将这些数据提供给一个算法，该算法学会了以91％的准确度预测谁有自杀意念，还以94％的准确率预测谁尝试自杀。
这个算法并不完美，医学检测也是不一样的。它也可能不会广泛使用，因为脑部扫描是昂贵的。但是，“采用这种附加方法是件好事，” 卡内基梅隆大学心理学家马塞尔·恰斯（Marcel Just）说。
三十四名志愿者参加了这项研究：17名有自杀念头，17名没有。志愿者阅读30组词语正面的“幸福”、消极的“残酷”或与死亡相关的词“自杀”，并思考这些词语的含义。这些都在一项称为fMRI的脑部扫描监控下。
只要我们考虑一个给定的主题，我们的神经元就会以一种特定的方式激发。例如，您的神经元可能因为“锤子”这个词而进入一种激发模式，因为“狗”这个词进入另一种模式。这样的测量模式比其他仅研究被激活的大脑区域的脑研究更准确。
研究人员发现，“死亡”，“麻烦”，“无忧无虑”，“好”，“赞”，“残酷”六个字的回应显示了两组参与者之间最大的差异。他们把机器学习算法的结果公布给志愿者，但是隐匿了其中一个。对于任何给定的单词，他们告诉程序哪些神经激活模式来自哪个组。然后，给了他们隐匿者的结果，并要求算法预测该人属于哪个组。机器在91％的时间里得到了正确的答案。在第二个实验中，科学家们使用相同的方法来教授一个算法来区分那些没有尝试过自杀的人，而这一次的准确率为94％。
多伦多大学的神经科学家布莱克·理查兹（Blake Richards）说，结果很有趣，但可能不够强大，无法使测试对诊断有用。而活动模式仍然是相关性，而不是因果关系。他说：“无论是否有人要自杀，这无疑是一个生物依据。” “我们精神生活的每个方面都有一个生物基础，但问题是这些事情的生物学基础是否可以被fMRI充分利用，以真正开发可用于临床环境的可靠测试。”结果的准确性可能很高，但是为了使该程序在临床环境中有用，并且为了证明任何类型的医疗干预，它要达到基本上是完美的。
只要承认少数参与者是今天研究的局限性。不过，他认为，未来该算法可用于诊断具有自杀念头的人，甚至可以检查精神障碍治疗是否正常。为了提高算法的准确性，他想对更多的志愿者进行更多的研究，并尝试区分被诊断患有特定精神障碍的人群。
最后更新：2017-10-31 08:47:21