该实验中，参与者头戴脑电图电极观看人脸图像 图片来源：哥本哈根大学借助算法猜测人们对电影、音乐、新闻、购物等一切事物的偏好，这种现象我们早已司空见惯。这种猜测的背后，不仅基于我们所搜索、查看或收听的内容，还基于我们以上活动与其他人的不同。协同过滤（Collaborative filtering）就是这样一项技术，它利用我们与他人行为中隐藏的模式，来预测我们会对哪些事情感兴趣或会被什么吸引。那么，如果算法能直接从我们大脑获取反应而非仅仅根据人的行为进行猜测呢？这听起来有点像科幻小说，但一项结合计算机科学和认知神经科学的研究显示，基于大脑的协同过滤确实可以使其变为可能。哥本哈根大学和赫尔辛基大学的一个联合研究小组证明，可以根据某人的大脑反应匹配情况来预测其个人偏好。这一发现可能会被用来提供个性化的媒体内容——甚至可能让我们更了解自己。论文题为Collaborative Filtering with Preferences Inferred from Brain Signals，已经被WWW 2021收录。
读取“隐式行为”协同过滤，即利用大量用户的互动数据向个人推荐ta可能喜欢但却没有互动的项目。以前的方法是借助各种行为信号来实现这一目标。比如页面停留时间和点击率等等。然而，这些信号本质是对用户真正潜在偏好的猜测。理论上，使用脑机接口可以直接从人脑推断出偏好。这次的研究则首次证明，在现实的推荐场景中，脑机接口可以为偏好推测将是一个可行的选择。这种利用大脑推断偏好的方法结合算法，可设计出一个神经协作过滤框架。另外值得称道的是，这项研究还专门讨论了该发现对个性化系统和用户隐私的更广泛影响。实验中，研究人员将脑电图电极放置于研究参与者的头部，并向他们展示各种面孔的图像，以期证明机器学习可以利用大脑的电活动来检测受试者认为哪些面孔最有吸引力。“通过与其他人大脑活动的比较，我们发现，在参与者看到图像前，就可以预测他们会觉得哪些面孔有吸引力。这样，我们就可以为用户做出有效的推荐——就像流媒体服务根据用户的历史记录推荐电影或电视剧一样，”哥本哈根大学计算机科学系的资深作者Tuukka Ruotsalo博士解释说。现在，几乎所有的实业和服务都在走向越来越个性化的方向，我们也开始期待能够得到私人订制式的内容。因此，研究人员和实业机构对开发更精准的技术来满足人们这一需求有着浓厚兴趣。如前文所言，问题在于，当前基于评分、点击量、分享等显式行为（explicit behavior）的协同过滤技术并不总能反映我们真实或潜在偏好。“由于社会规范等因素，用户在网上的行为可能不能完全反映他们的实际偏好。因此，显式行为可能有些片面，而我们研究的大脑信号，则是在参与者看到图像后很快就拾取的，因此它们是更即时的印象，而非深思熟虑后的结果，”共同作者Michiel Spapé博士解释道。“我们大脑中的电活动是另一种有着极大开发前景的信息来源。从长远来看，比起现在可能预测人们偏好的方法，这一方法或许可以提供有关其更加细微的信息。比如，解码人们喜欢某一首歌的根本原因——这首歌可能会唤起他们某些情绪，”Tuukka Ruotsalo解释道。实验过程实验中，参与者被要求在屏幕上观看呈现给他们的面孔，并对每张脸的个人吸引力进行视觉评估。实验分为3个部分，每个部分有8个快速连续视觉呈现（RSVP）试验试验，每个RSVP试验由60张图片组成。试验之前，参与者被告知要观察呈现的面孔，并在看到他们认为有个人吸引力的面孔时进行心理记录，即他们发现对自己有个人吸引力的面孔时，就在心里记下。60张图像将在灰色背景下以2赫兹的速度呈现（500毫秒的刺激起始异步）。看完最后一个图片后，系统要求参与者估计他们记下了多少次喜欢额面孔。这个数字随后被用于确认环节。在确认任务中，参与者会看到在RSVP试验中出现的所有图像的缩小版，每组60张，并点击他们认为有吸引力的图像。在这个过程中，研究人员对参与者的大脑信号进行 记录，并使用这些数据训练机器学习模型，从而区分参与者看到对其吸引力和没有吸引力的图像时，其大脑的不同活动。而通过另一个机器学习模型，可以根据大量参与者的基于大脑的数据，来计算新的人脸图像对每位参与者是否有吸引力。因此，该预测一部分基于个体参与者自己的大脑信号，还有一部分则基于其他参与者对图像的反应。人人拥有的“神经权利”研究人员不希望只将这一新方法视为广告商和流媒体服务商销售产品或留住用户的有效方式。正如作者之一、Keith Davis指出：“我认为，我们的研究是迈向一个所谓‘心智计算’（mindful computing）时代的一步。在心智计算时代，通过计算机与神经科学技术的结合，用户将能够得到关于其自身的独特信息。确实，众所周知，脑-机接口可以帮助人们更好地了解自己。”当然，这项技术离走出实验室进入人们的生活还有一定距离。研究人员指出，脑-机接口设备必须要更加便宜，更易于使用，才能出现在大众手中或头上。最乐观也需要至少10年。研究人员还强调，该技术为保护基于大脑的数据免遭滥用带来了重大挑战，研究界必须仔细考虑数据隐私、所有权和 EEG收集的原始数据方面的学术伦理问题。无独有偶，近日也有顶级神经学家提出，从深部脑刺激到可穿戴扫描仪的一系列科学进展，使操纵人类思维的可能性变得越来越高，因此需要法律和保护措施来规范新工具的使用。纽约哥伦比亚大学神经科学教授、the Morningside Group of scientists and ethicists的组织者 Rafael Yuste的具体提议是，应该在联合国通过的《世界人权宣言》中增加一个“神经权利”（neuro-rights ）的概念。该组织表示，以下五项权利内容，将能保护人类大脑免受新技术的滥用——身份、自由意志和心理隐私权，以及平等获得大脑增强技术进步和免受算法偏见的权利。“如果你可以记录和改变神经元，原则上你就可以读取和写入人们的思想”，Yuste 在一次行业会议上如此说道。“这不是科幻小说。我们在实验动物身上成功地做到了这一点”，他补充说，神经技术有可能改变使人成为人的机制，因此将其置于“人权框架”中是合适的。迄今为止，神经技术中有许多已应用于医学，例如脑机接口可帮助患者在脑损伤后移动假肢或进行交流。但马里兰州约翰霍普金斯大学神经病学和神经科学教授约John Krakauer指出，这些神经技术将越来越多地在医学环境之外可用，“人们内心深处想要的是消费技术”。和这支研究小组的态度一样，Yuste也强调：“这是人类历史上第一次能够接触到人们的思想内容，我们必须非常谨慎地考虑如何将其带入社会。”
