外媒：AI发现男女大脑组织方式不同
参考消息网2月21日报道据埃菲社2月19日报道，一个人的性别对大脑的组织和功能的影响程度一直是科学家们争论的焦点。
一项基于人工智能(AI)的新研究发现了女性和男性不同的大脑组织模式。
一支由美国斯坦福大学领导的研究团队在《国家科学院学报》周刊上发表了一项基于新型人工智能模型的研究，该模型确定大脑活动扫描结果来自女性还是男性的准确率超过90%。
该大学指出，这一发现有助于解决关于人脑是否存在可靠的性别差异的长期争议。了解这些差异对于解决对女性和男性产生不同影响的神经精神疾病可能至关重要。
斯坦福大学在一份公告中指出，发现健康成人大脑中一致且可复制的性别差异，是更加深入了解精神和神经系统疾病中针对性别的易患病性的关键一步。
该研究的第一作者、斯坦福大学研究员维诺德·梅农表示：“这项研究的一个关键动机是，性别在人类大脑发育、衰老以及精神和神经系统疾病的表现中起着重要作用。”
最能帮助该模型区分男性和女性大脑的要点，包括预设模式网络(帮助我们处理自我参照信息的大脑系统)、纹状体和边缘网络，它们影响学习以及我们如何对奖励做出反应。
该团队利用了人工智能的进步和多个大型数据集，来执行比以往更强大的分析。
第一步是创建一个深度神经网络模型，学习对大脑成像数据进行分类：随着研究人员向该模型展示扫描结果，并告诉它正在观察的是男性还是女性的大脑，它开始“注意到”哪些微妙的模式可以帮助自己区分它们。
这个深度神经网络模型对动态磁共振图像进行分析，从而捕获不同大脑区域之间的复杂相互作用。
在研究人员用大约1500个大脑扫描结果来测试该模型后，它几乎总能分辨出扫描结果是来自女性还是男性。
声明称，该模型的成功表明，不同性别的大脑存在可检测到的差异，但在此之前，这些差异还没有被可靠地检测到。
该团队还使用了可解释性人工智能，它检查了大量数据以解释模型的判断是如何做出的。
利用该人工智能，研究团队确定了在模型判断大脑扫描结果来自男性还是女性时最重要的大脑网络。
他们发现该模型最常搜索预设模式网络、纹状体和边缘网络。
然后，这个团队开发了针对性别的认知能力模型，试图根据男女之间不同的大脑功能特征来预测参与者在某些任务中会如何表现。
一个模型有效地预测了男性的认知表现，但对于女性效果不佳，而另一个模型则恰恰相反。
研究结果表明，不同性别的不同大脑功能特征具有重要的行为影响。（编译/苏佳维）