蒂姆忐忑不安地坐在电脑屏幕前，他头戴一顶布满电极的“泳帽”，帽子通过一根长长的电缆连接到电脑上。蒂姆是一名科学记者，他来到这里是想要体验这种高科技“读心术”。两位科学家操作着机器，准备“读取”他的思想。这一幕看起来像是科幻电影里的情景，但却在西班牙“星实验”公司真实发生了。
几十年来，神经科学家一直试图通过检测大脑活动来解读人们的想法。现在，由于人工智能的爆炸式发展，科学家可以破译以前看来毫无意义的大脑扫描结果，解析其中的规律，从而解读人的思想。从大约10年前起，这种技术一直在飞速发展。现在，研究人员已经可以通过分析大脑活动来重现人们看过的视频甚至做过的梦。
大脑是人体最复杂的器官，包含大约1000亿个被称为神经元的神经细胞。每一个神经元都能与成千上万的其他神经元进行接触，大脑每一秒钟就能建立上百万个新的连接，因此，要完全理解大脑的内部工作原理实在太难了。幸运的是，要掌握“读心术”，我们不必做到这一点。
要想知道某人的脑子里发生了什么，最常用的方法就是用脑部扫描来揭示与不同思维方式有关的区域。当你产生一个想法时，大脑神经元就会不断放电，这就会消耗大量的能量，因此，血液会涌向放电活跃的区域，以确保神经元有足够的氧气和营养。这种血流的增加会在功能性核磁共振（fMRI）扫描中显示出来。例如，如果某人正在看一张照片，其大脑皮层的视觉区域会变得活跃，此时如果对其进行大脑扫描，扫描结果就能反映出他正在看某种事物，但不能显示他看到的内容。
实际上，功能性核磁共振能反映的信息不止于此。当我们在观看不同内容时，视觉皮层的活跃模式会产生细微区别。这时，日益成熟的人工智能就派上了用场。它的算法擅长于在复杂的数据集（如脑部扫描结果）中识别特定模式，而且许多人工智能者可以通过示例“学习”，去寻找特定规律。这意味着它们不需要完全了解大脑，就有可能通过大量脑部扫描的例子，以及大脑当时正在思考的内容，自行找出其中的联系。
这正是美国普渡大学科学家的研究内容。他们的工作表明，人工智能不仅仅能识别哪些区域（如视觉皮层）参与了某个思维过程，也可以分析部分思考的内容。通过分析某人正在看特定图像时的大脑核磁共振扫描结果，人工智能可以从15种图像中识别出当时那个人看的是什么图像。例如，如果有人看了一张人脸的照片，人工智能就能在扫描结果中检测出相关规律，从而在包含鸟类、飞机和人的运动等图像的一组图片中选出“人脸”的图片，其准确率约为50%。尽管成功率并不算高，但比起随机猜中6.7%的概率，还是高出不少。这一技术绝对算得上是一种“读心术”了。
加州大学伯克利分校的科学家就更进一步，他们成功地读取了大脑中的影像，并制作成视频。研究小组请一些志愿者观看了大量视频片段，并同时对他们的大脑进行功能性核磁共振扫描。然后，用这些视频和扫描结果对人工智能进行了训练。当人们在观看一段新的视频时，人工智能可以根据大脑扫描结果，生成它认为人们正在观看的内容。尽管人工智能生成的视频只有模糊的轮廓，但内容还是依稀可辨。还有科学家研发出了一个类似的人工智能，它能通过大脑扫描结果识别出人们正在阅读的词句。
这种技术甚至可以在人们睡觉时读懂他们的大脑。日本科学家在2013年开发出一个人工智能，经过训练，它可以检测某人的梦的内容，描述梦境中的人物（男性或女性）、物件和整个场景的细节，准确度约为60%。之后，研究人员又采用了类似上文提到的视频重现的方法，将梦境的内容可视化。有了这套系统，即使你醒来后不记得自己做过什么梦，也可以“回放”其中的精彩片段。
这些研究成果都表明，将人工智能与核磁共振扫描相结合，确实有可能“读取”人们大脑中的活动。未来，我们也许能不依靠语言或文字描述，而是直接在屏幕上显示自己的想法。对于那些说话有旧难或几乎完全瘫痪的闭锁综合征患者来说，这可能是与外部世界沟通的生命线。这类技术甚至有可能让植物人与外界交流。
尽管核磁共振功能强大，但核磁共振仪不但价格高昂，而且非常笨重。仪器通常重达数吨，再加上所有相关的设备，需要一个专门的房间才能装下。而且每次扫描时，受试者必须一动不动地躺在机器里。这些都限制了“读心术”的使用范围。要实现“读心”机器便携、可穿戴的目标，我们需要一种不同的方法。
一种选择是脑电图帽，本文开头蒂姆在“星实验”公司尝试的“读心”设备就是这一种。脑电图帽看起像一顶有下颌带的游泳帽，内部布满测量电流的电极。因为大脑活动会产生电信号，它们可以检测大脑不同部位的活跃程度。
然而，脑电图有一个很大的缺陷：很容易受到噪声的影响。每当我们眨眼或活动脸颊时，与肌肉运动相关的电活动远远大于与大脑活动相关的电活动。由于隔着颅骨，脑电图帽只能检测到脑部微伏级别的电压，而这些肌肉运动能产生几毫伏的电压。也就是说，多余的噪声比需要的信号强几百上千倍。用脑电图“读心”的难度就好比耳边响着号角，却要试图听到房间另一头传来的耳语。
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