如果你曾經謊報自己的智商讓自己看起來更聰明，那麼是時候坦白了。科學家現在可以透過掃描你的大腦來判斷你有多聰明。更準確地說，科學家們並不是在看你的大腦掃描，開發的是機器學習演算法。

在一項新的研究中，來自加州理工學院、Cedars-Sinai醫療中心和薩萊諾大學的研究人員表明：新計算工具可以透過功能磁共振成像(fMRI)掃描一個人的靜止狀態的大腦活動來預測他的智力。功能性核磁共振成像透過檢測大腦特定區域的血流變化來繪製大腦活動圖。換句話說，一個人的智力可以從他的大腦活動模式中獲取，當他不做任何事情或思考任何事情的時候——沒有數學問題，沒有詞彙測驗，沒有謎題。

Ralph Adolphs博士說：發現如果我們只是讓人躺在掃描器裡，在測量大腦活動的模式時什麼都不做，我們就可以利用這些資料來預測他們的智力（他是心理學、神經科學和生物學的布倫教授，也是加州理工學院大腦成像中心的主任和主任艾倫·v·c·戴維斯和萊娜貝爾·戴維斯）。訓練他們的演算法在複雜的人類大腦活動的模式,人物和他的團隊使用人類連線體工程(HCP)收集的資料，科學的努力由美國國立衛生研究院(NIH)，旨在提高對人類大腦許多連線的理解。Adolphs和他的同事從參與HCP的近900個人那裡下載了大腦掃描和智力評分，並將這些資料輸入到他們的演算法中，並將其設定為有效。

朱利安·杜布瓦博士說：在對資料進行處理後，研究小組的演算法能夠在這900名研究物件的統計水平上預測智力。還有很多改進空間，掃描是粗略和嘈雜的測量在大腦中實際發生的事情，許多潛在有用的資訊仍在被丟棄。從大腦測量中獲得的資訊可以用來解釋我們觀察到的受試者智力差異的20%。我們做得很好，但仍遠不能與韋氏成人智力量表(Wechsler Adult intelligence Scale)等一小時智力測試的結果相匹配。杜布瓦還指出了工作中固有的哲學難題。“既然演算法是從智力分數開始訓練的，我們怎麼知道智力分數是正確的呢?”研究人員針對這一問題，不僅從智商測試中，而且從10個不同的認知任務中提取出更精確的智力估計值。

在透過腦部掃描預測智力時，該演算法正在做一些人類做不到的事情，因為即使是經驗豐富的神經學家也無法透過腦部掃描來判斷一個人有多聰明。如果訓練得當，這些演算法可以回答像我們在這裡試圖回答的問題一樣複雜的問題。他們非常強大，但如果你問他們，‘他們是怎麼學習的?’他們是怎麼做這些事情的?合著者保拉·加爾迪(Paola Galdi)說：這些問題很難回答。這項研究是一項正在進行的研究的一部分，該研究旨在建立一種診斷工具，能夠從大腦掃描中大量了解一個人的思想。Adolphs和他的同事說，他們希望有一天能看到核磁共振成像在診斷自閉症、精神分裂症和焦慮等病症上的作用，就像他們目前在發現腫瘤、動脈瘤或肝病時所做的那樣。

功能性核磁共振成像還沒有實現它作為診斷工具的承諾。和其他許多人正在積極努力改變這種狀況。世界各地的科學家都能挖掘出大資料集，這使得這一切成為可能。智慧被選為這項技術的首批試驗檯之一，因為研究表明，隨著時間的推移，它是非常穩定的。也就是說，一個人的智商分數在幾周、幾個月或幾年內不會有太大的變化。研究人員還進行了一項類似的研究，使用同樣的測試人群和方法，試圖透過fMRI掃描來預測性格特徵。阿道夫說，一個人的性格在很長一段時間內至少和智力一樣穩定。

他們使用的人格測試將人格分為五個等級:

對經驗的開放性：對新經驗和新想法的偏好vs對常規和可預見性的偏好自律性：自律性和思想性，而非自發性和靈活性外向性：善於交際和健談，而不是害羞和矜持親和性：友善和樂於助人與對抗和爭論神經質：對積極情緒的自信和傾向，對緊張和消極情緒的傾向

然而事實證明，用團隊用來預測智力的方法來預測性格要困難得多，但這並不奇怪。資料庫中的性格評分只是來自簡短的自我報告問卷，這不是一個非常準確的性格測量，所以難怪我們不能從MRI資料中很好地預測出來。阿道夫和杜布瓦說，他們現在正與來自不同領域的同事合作，包括加州理工學院的哲學教授弗雷德裡克·埃伯哈特，以跟進他們的發現。論文描述了兩項研究,題為“靜息狀態腦功能連通性最好的預測經驗開放性的人格維度,”和“大腦一個分散式網路預測一般智力從靜息狀態的人類神經影像學資料分別發表在《英國皇家學會人格神經科學》和《哲學學報》上。