如果你曾经撒谎说自己很聪明智商很高，那么是时候坦白了，如今科学家们就能通过对你的大脑进行扫描来判断你到底是否真像所说的那么聪明了。实际上，更准确地说，科学家们自己并不会观察你的大脑扫描结果，而是借助一种机器学习的算法来对人们的大脑进行扫描。

近日，在一项最新的研究报告中，来自萨勒诺大学和雪松-西奈医疗中心（Cedars-Sinai Medical Center）的科学家们通过研究开发了一种新型的计算机工具，利用该工具，研究人员就能通过功能性磁共振成像（fMRI）扫描技术对静息状态的大脑活动进行测定，来预测一个人的智力。fMRI成像技术能通过检测大脑特殊区域的血流量改变来绘制出大脑活性的图谱，换句话说，当我们不做任何事情或者不想任何事情时，尤其是在没有数学问题、没有词汇测试和谜题时，一个人的智力就可以从他们大脑的活性模式中收集到。

研究者Ralph Adolphs博士表示，我们发现，当测定人们大脑活性模式时，如果只是让他们躺在扫描仪中不做任何事情的话，利用我们监测的数据就能够预测个体的智力/智商。为了将这种算法应用于人类大脑的复杂活性模式上，Adolphs及其同事利用了来自人类连接组项目（human connectome project）中的相关数据，这项计划是美国国立卫生研究院发起，旨在改善科学家们对人类大脑中多项连接的理解，目前研究人员已经获得了参与这项计划的几乎900名个体的大脑扫描数据和智力评分数据，随后研究者将会将这些数据输入到算法中，并开始利用算法进行相应的计算。

当对数据处理后，研究人员所开发的算法就能够在900个受试者中预测其大脑的智力水平，研究者表示，后期这种算法还有很大的改进空间，扫描即是对大脑中实际所发生事情的策略和嘈杂程度的测量，在这一过程中，许多潜在有用的信息仍然会被丢弃掉。研究者Julien Dubois表示，我们从大脑测量工程中所得到的信息就可以被用来解释在实验对象中观察到的20%的智力差异。在这一点上我们做的很好，然而距离匹配一小时的智力测试结果还相差很远，比如韦克斯勒成人智力量表。

此外，研究人员还指出了这项工作中所面对的固有哲学难题，由于这个算法是从智力分数的训练开始的，那么我们如何知道相关的智力分数是否是正确的呢？随后研究人员对受试对象进行了10种不同的认知任务的测试（除了IQ测试），以此来更加精确地预测估计受试者的智商情况。

在通过大脑扫描来预测个体智力的同时，这种算法还能完成一些人类无法做到的事情，因为即使是一位经验丰富的神经学家也无法通过观察大脑扫描的结果来判断一个人到底有多聪明。研究者Paola Galdi指出，如果能够加以适当的训练，这种算法就能够回答一些人类尝试解决的复杂问题，其非常强大，但如果你真的有问题的话，你可能会问到，这些算法是如何进行学习的？其又是如何做到这些事情的？这些都是很难回答的问题。研究人员想知道未来是否能利用MRIs来对一些其它疾病进行有效的诊断，比如自闭症、精神分裂症以及焦虑症等。

目前研究人员还并未实现功能性MRI技术成为诊断工具的目的，而研究人员正在积极改变这一现状，世界各地的科学家们都正在奋力挖掘大量的数据，未来这一切或将成为可能。如今智力测试已经被选为该技术的首批临床试验之一，随着时间的推移，这项技术将会变得非常稳定，也就是说，一个人的智力评分在几周、几个月或几年的时间内都不会发生很大的变化。研究人员还进行了一项平行研究，他们使用相同的测试人群和方法，试图通过进行fMRI脑部搜啊秒来预测个体的人格特征。

一个人的人格特征至少在很长一段时间内是与智力是一样稳定的，研究人员使用的人格测试能将人格分为5个等级：1）经验开放性（Openness to Experience）：对新经验和想法的偏好vs对常规和可预测性的偏好；2）尽责性(Conscientiousness)：自律和体贴vs自发性和灵活性；3）外向性（Extraversion）：社交和健谈vs害羞和保留；4）亲和性（Agreeableness）：友善和乐于助人vs对抗及辩论性；5）神经过敏症（Neuroticism）：对积极情绪的信息和倾向vs对紧张和消极情绪的倾向。

然而，研究人员用预测智力的方法来预测性格或许要困难的多，但这并不奇怪，研究者Dubois说道，数据库中的人格评分来自于个人简单的自我报道问卷，而这并不是一个非常准确的衡量人格的方法，因此我们并不能够从MRI数据中得到很好的预测也就不足为奇了。