來自美國加州理工學院、西達斯-西奈醫學中心和薩萊諾大學的研究人員指出，最新設計的人工智能系統可以基于大腦活動休眠狀態時功能性磁共振成像的掃描數據，準確預測一個人的智力等級。
他們指出，一個人的智力等級可從他們大腦活動模式中分析，特別是當他們不做任何事或者不思考時，無需進行測驗，也不需要解決數字難題。研究負責人拉爾夫·阿道夫斯說：“我們發現如果測試者躺在掃描設備中，什么也不做，期間我們測量測試者大腦活動狀況，能夠使用觀察數據預測出他們的智力等級。”
功能性磁共振成像通過探測大腦特殊區域血流變化，從而繪制出大腦活動圖。為了進一步完善人工智能算法，研究人員下載了近900名“人類連接體項目”參與者的腦部掃描和智力評分數據。據了解，“人類連接體項目”是美國國立衛生研究院的一個重要項目，目的是增強對人類大腦神經連接的理解認知。
參與這項研究工作的西達斯-西奈醫學中心博士后研究員朱利安·杜波依斯說：“處理完這些數據之后，研究小組的人工智能算法能以‘統計學檢驗水準’預測出900名測試者的智力等級。”
同時，杜波依斯承認當前仍有許多需要改善提高的地方。他說：“我們從大腦測量中獲得的信息可用于解釋我們在實驗觀察中20%的智力差異。我們做了很大的努力，但是我們仍不能與‘韋克斯勒成人智力量表’等的智力測試結果相匹配。”
研究人員還進行了一項類似的研究，基于相同的測試群體和測試方法，試圖從大腦功能性核磁共振成像數據中預測出人們的性格特征。這項人物性格測試將人們的性格劃分為5個等級，然而，事實證明研究小組使用該方法來預測人們的性格難度很大。
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