人工智能揭示男性和女性大脑的差异

人工智能揭示男性和女性大脑的差异

关系专栏作家和流行心理学家长期以来一直声称男性和女性的性格不同，斯坦福大学的一项新研究证明了他们的观点是正确的。

科学家们开发了一种人工智能模型，能够区分男性和女性的大脑活动扫描，准确率超过 90%。

这些差异大部分存在于默认模式网络、纹状体和边缘网络中，这些区域涉及一系列广泛的过程，包括白日梦、记住过去、规划未来、做出决定和嗅觉。

生物性别

凭借这些发现，斯坦福大学医学院的科学家们还为这个难题添加了新的一块，支持了生物性别塑造大脑的观点。

研究人员表示，他们乐观地认为这项工作将有助于揭示对男性和女性产生不同影响的大脑状况。例如，自闭症和帕金森病在男性中更常见，而多发性硬化症和抑郁症在女性中更常见。

更好地了解神经系统疾病

斯坦福大学精神病学和行为科学教授、首席研究员维诺德·梅农 (Vinod Menon) 表示：“这项研究的主要动机是，性在人类大脑发育、衰老以及心理和神经系统疾病的出现中发挥着至关重要的作用。” ”。

他补充说：“确定健康成年人大脑中一致且可重复的性别差异，是深入了解精神和神经疾病中性别特异性脆弱性的关键一步。”

分类为男性或女性

为了探索性别特异性大脑差异问题，梅农和他的团队开发了一种深度神经网络模型，可以学习将大脑扫描结果分类为男性或女性。

研究人员首先向人工智能展示一系列功能性磁共振成像（fMRI）扫描，并告诉它正在观察的是男性还是女性的大脑。

通过这个过程，大脑中因性别而表现出细微差异的部分已经被识别出来。

90% 准确度

当人工智能接受来自与训练组不同的组的大约 1500 个大脑扫描时，它在 90% 以上的时间里成功预测了大脑所有者的性别。

这些脑部扫描来自美国和欧洲的男性和女性，这表明人工智能模型可以根据性别进行歧视，即使存在其他差异，例如语言、饮食和文化。

梅农说：“这是非常有力的证据，表明性别是人类大脑组织的强大决定因素。”他指出，当前人工智能模型与其他类似模型之间的主要区别之一是它是“可解释的”。研究小组能够推断出大脑的哪些部分对于人工智能确定一个人的性别最重要。

认知实验室测试

除了区分男性和女性的大脑之外，科学家们还试图看看他们是否可以使用扫描来预测某人在实验室认知测试中的表现。

研究人员还发现，不存在单一的人工智能模型可以预测每个人的表现，而是可以单独预测每个人的表现，并且两个模型都无法预测他们两者，这意味着特征，在男性和女性之间有所不同，根据性别对行为有不同的影响。

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