只剩半个大脑,人识字看脸准确率竟还能达80%

人工智能
大脑具有令人惊讶的可塑性,它可以通过重新连接来适应巨大的创伤。失去一半大脑并不等于失去一半功能!

只剩下半个脑子,人竟然还能思考,而且还是比较正常的那种!(别怕,本文并不惊悚)

一项新研究显示:

在80%以上的时间里,被切除半脑者都可以正确识字,而且也不脸盲。

本研究背后的团队指出:

大脑具有令人惊讶的可塑性,它可以通过重新连接来适应巨大的创伤。

失去一半大脑并不等于失去一半功能!

相关成果论文已经登上了科学界四大名刊之一的PNAS(美国国家科学院官方科学杂志)。

图片

下面就来看看研究人员们具体是如何操作的。

半脑患者识字认人准确率达80%

他们希望通过本实验,搞清楚两个问题:

  • 只有一个半球发育的患者是否能正常识别文字和面部?
  • 留下左脑或留下右脑会有明显差异吗?

(这里提个问:你认为左脑发达还是右脑发达的人更聪明?答案一会儿揭晓)

首先,他们找来了58位正常人(作对照)和一群特殊的年轻人:

40名做过儿童半球切除术的患者。他们的中位年龄为16.7岁。

一般来说,由于半球切除术非常罕见,所以科学家很少有机会一下子接触到多位合适的病人。

但由于这几年来一些众所周知的原因,远程医疗服务变得更普及了,所以该团队才能同时找来这么多人,这个数字在此类研究中是前所未有的。

为了区分患者主要保留的是哪边大脑,研究者将留下左脑的患者称为LH患者,把留下右脑的患者称为RH患者。

接下来研究人员设计并开展了2组实验。

先来说说实验一:被试们在视野的中央观看许多组成对的单词和人脸图像。

每组单词都有2个,而且二者完全相同或者只差一个字母;比如:“soup”和“soap”、“tank” 和“tack”。

同理,每组人像也是2张,二者完全相同或者看起来差别不大。

这些单词或人像都按组播放,而且其中一个先出现750毫秒,紧接着另外一个再“一闪而过”。

图片

然后,被试们需要说出刚刚看到的人像或单词是相同还是不同的。

初步收集到数据后,研究人员进行了广义线性混合效应模型(LMEM)拟合等分析。

图片

结果显示,在人脸和单词识别方面,正常人的综合表现确实都比患者好。

不过患者与正常人在这些任务上的平均准确率差异不超过10%,而且患者的准确率也达到了80%以上。

此外,LH和RH患者的判别准确率没有明显的差异。

为了更直接地比较患者的大脑单半球和正常人的大脑单半球有无什么功能差异,研究者们还开展了实验二。

被试们看的东西依然是这些成对的单词和人像图,播放方式也同上。

但这回,所有正常人都只用一半视野来观看单词或人像图。他们被蒙住一边眼睛,只用另一只眼睛观察,其中半数的人只用左眼,而另外的人只用右眼。

患者们则被允许用两只眼睛看。

收集到数据后,研究者们同样进行了广义线性混合效应模型(LMEM)拟合等分析。

结果显示,就算蒙住一只眼睛,正常人判别面部的准确率依然高于患者;不过在单词辨析方面,用右眼看的正常人和患者之间差别不大。

那用左眼来看的正常人呢?

他们在单词辨析上的表现优于用右眼看的人。不过在看脸方面,用左眼或右眼看并没有明显差异。

图片

对于这些新出的实验结果,论文通讯作者、心理学教授Marlene Behrmann博士高兴地表示:

这开启了研究人类神经可塑性的大门,现在我们终于能开始研究大脑的重组能力了!

团队未来还将继续探索单一大脑半球的功能上限。

研究团队简介

研究团队来自匹兹堡大大学和卡内基梅隆大学。

论文一作兼通讯作者,Michael Granovetter博士,目前也正在研究癫痫和自闭症。

图片

另一位通讯作者,Marlene Behrmann,现任匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的眼科和心理学教授。


图片

责任编辑:武晓燕 来源: 量子位
相关推荐

2022-09-14 09:55:32

人工智能AI解码技术

2019-11-20 15:01:55

开源技术 趋势

2022-08-02 14:45:16

AI微软工具

2018-11-14 10:01:30

谷歌开源机器学习

2023-05-04 09:39:16

AI模型

2022-04-13 10:31:04

微软Jigsaw大型语言模型

2020-11-20 17:03:11

AI 数据人工智能

2014-12-31 13:17:18

百度预测开放平台

2017-04-28 10:36:46

机器人医疗智能

2021-02-24 15:50:45

系统运维识别

2022-01-10 23:57:36

人工智能语音识别技术

2023-09-06 13:18:00

模型数据

2021-03-08 15:45:43

AI 数据人工智能

2021-01-16 23:25:34

人脸识别技术安全

2023-12-12 13:51:00

AI训练

2024-08-21 13:16:30

2022-04-09 10:16:52

神经网络深度学习AI

2024-10-06 13:40:00

AI模型

2023-02-03 16:31:02

模型
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号