苗丹民，張 昀，劉旭峰，武圣君，方 鵬，曹 爽，隋佳汝

(1空軍軍醫(yī)大學(xué)軍事醫(yī)學(xué)心理學(xué)系航空航天心理學(xué)教研室，陜西 西安 710032； 2西安交通大學(xué)電信學(xué)部信息與通信工程學(xué)院，陜西 西安 710049； 3解放軍中部戰(zhàn)區(qū)空軍醫(yī)院心理科，山西 大同 037000)

人格特質(zhì)是軍人心理選拔測(cè)驗(yàn)中最常見、最重要的內(nèi)容。人格特質(zhì)的探討是意識(shí)活動(dòng)皇冠上鑲嵌的最璀璨的明珠，而對(duì)意識(shí)本質(zhì)的研究于2005年和2020年兩次排在Science上人類125個(gè)前沿科學(xué)問題的榜首[1-2]，是“世界上最復(fù)雜、最奇妙的現(xiàn)象”[3]。2014年，空軍軍醫(yī)大學(xué)苗丹民研究團(tuán)隊(duì)與西安交通大學(xué)張昀研究團(tuán)隊(duì)首次提出意識(shí)-認(rèn)知神經(jīng)多質(zhì)融合心理測(cè)量理論，并開展了一系列研究，探討語言性人格測(cè)驗(yàn)在激活意識(shí)活動(dòng)過程中認(rèn)知神經(jīng)反應(yīng)的特征及模式，利用大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析，構(gòu)建了多項(xiàng)情感、認(rèn)知和態(tài)度預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)意識(shí)活動(dòng)的客觀測(cè)量，為軍人心理選拔科學(xué)研究提供了有效手段[4]。本期專題集中刊登了該團(tuán)隊(duì)的8篇研究報(bào)告。

1 人格特質(zhì)研究是意識(shí)探索的最佳途徑

從古埃及哲學(xué)意識(shí)觀到腦認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)，人類對(duì)意識(shí)活動(dòng)本質(zhì)及其測(cè)量的探索從未間斷。古代哲學(xué)家們首先回答了意識(shí)存在的地方和形式，如阿爾克邁翁的“大腦”(公元前510年)，柏拉圖的“靈”(公元前429—公元前347年)，亞里士多德的“心”(公元前384—公元前322年)等著名論述。近代哲學(xué)家與生物學(xué)家們探討了腦與意識(shí)的關(guān)系，如笛卡爾提出的意識(shí)二元論(17世紀(jì))，弗朗茨·約瑟夫·加爾創(chuàng)建的顱相學(xué)(1796年)，保爾·布洛卡發(fā)現(xiàn)的語言左腦前額葉區(qū)(1861年)等。隨著腦科學(xué)的深入發(fā)展，圣地亞哥·拉蒙-卡哈爾發(fā)現(xiàn)了離散細(xì)胞構(gòu)成意識(shí)活動(dòng)的神經(jīng)系統(tǒng)(1873年)，凱斯·盧卡斯證實(shí)了神經(jīng)元具有全或無的規(guī)律(1905年)，羅杰·斯佩里驗(yàn)證了大腦兩半球認(rèn)知加工的分工(1962年)等，這些都證實(shí)了大腦神經(jīng)元是意識(shí)活動(dòng)的沃土。

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)手段的發(fā)展，大腦神經(jīng)電活動(dòng)與網(wǎng)絡(luò)關(guān)系成為意識(shí)測(cè)量的熱點(diǎn)。GIULIO TONONI的意識(shí)信息整合理論[5]，比利時(shí)團(tuán)隊(duì)的大腦意識(shí)與無意識(shí)電磁刺激分析，YURI SAALMANN大腦的意識(shí)開關(guān)理論[6]，范德堡大學(xué)的意識(shí)網(wǎng)絡(luò)理論[7]等，有力地推動(dòng)了腦認(rèn)知神經(jīng)功能研究。DEHAENE[8]總結(jié)了近20年意識(shí)與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究的成果，通過豐富和富有創(chuàng)新性的腦成像實(shí)驗(yàn)，提出了意識(shí)“全腦神經(jīng)工作空間學(xué)說”，并大膽地解釋道這些可視化腦神經(jīng)活動(dòng)就是意識(shí)。但是，意識(shí)測(cè)量是一件非常困難的事，因?yàn)樗珡?fù)雜、太主觀。一個(gè)人的想法上一秒可能是這樣，下一秒就會(huì)發(fā)生天翻地覆的變化，以至于迄今沒有一個(gè)能讓科學(xué)界公認(rèn)的意識(shí)測(cè)量技術(shù)。我們并不懷疑DEHAENE對(duì)腦功能的客觀測(cè)量，但無疑會(huì)質(zhì)疑腦功能是否等于意識(shí)。

心理科學(xué)認(rèn)為，意識(shí)是人所特有的一種對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的高級(jí)心理反映形式[9]。探索人類心理活動(dòng)有4個(gè)視角[4]：個(gè)體心理、心理過程與行為、意識(shí)與無意識(shí)、個(gè)體與社會(huì)心理。個(gè)體心理視角注重人類心理結(jié)構(gòu)。當(dāng)研究從一般規(guī)律轉(zhuǎn)換到強(qiáng)調(diào)差異性和穩(wěn)定性時(shí)，認(rèn)識(shí)過程被稱為智力，而情感過程、意志過程以及個(gè)性心理傾向性被稱為人格。人格特質(zhì)是最有特色、最典型的高級(jí)心理反映形式。

第三版《中國(guó)大百科全書》對(duì)人格的定義是：個(gè)體擁有的特質(zhì)及行為傾向的統(tǒng)一體[9]。人格是個(gè)體在對(duì)人、對(duì)事、對(duì)己等方面的內(nèi)部?jī)A向性和心理特征，是性格、氣質(zhì)、需要、動(dòng)機(jī)、興趣、理想、價(jià)值觀，甚至包括能力在內(nèi)的整合，具有動(dòng)力一致性和連續(xù)性，是個(gè)體在社會(huì)化過程中形成獨(dú)特性的心理組織。人格理論認(rèn)為：人格是個(gè)體行為的全部品質(zhì)，具有整體性、穩(wěn)定性、獨(dú)特性和社會(huì)性等基本特征，可以預(yù)測(cè)一個(gè)人的行為傾向和適應(yīng)模式?！叭说男睦憩F(xiàn)象是世界上最復(fù)雜、最奇妙的現(xiàn)象”指的就是人格[3]，而人格測(cè)量就成為意識(shí)活動(dòng)最有效和最客觀的認(rèn)識(shí)途徑。

2 自然語言人格測(cè)驗(yàn)是意識(shí)量化研究的基礎(chǔ)

人類開始說話距今已有10萬年，而文字歷史不過3 000～5 000年。說話是通過聽覺傳遞到大腦的，而文字是經(jīng)行為、視覺系統(tǒng)傳遞的。文字的誕生，將聽覺信號(hào)、圖像符號(hào)、視頻影像進(jìn)行整合，構(gòu)建了行為、視覺、聽覺一體的傳輸系統(tǒng)，與思維融合產(chǎn)生了自然語言體系。因此，自然語言是人類意識(shí)活動(dòng)的主要交流媒質(zhì)。

人格測(cè)驗(yàn)以自然語言表達(dá)方式為依據(jù)，是心理測(cè)驗(yàn)的一種。心理測(cè)驗(yàn)是研究意識(shí)活動(dòng)四大技術(shù)之一，是心理學(xué)研究獨(dú)有的、客觀的、標(biāo)準(zhǔn)的手段，已沿用一個(gè)多世紀(jì)。美國(guó)心理學(xué)會(huì)主席安妮·安娜斯塔西將心理測(cè)驗(yàn)定義為：對(duì)行為樣本客觀和標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)量[10]。

特別是在人格測(cè)量的形成中，行為樣本的提取是關(guān)鍵，后者指從所要測(cè)量目標(biāo)的總體行為中抽取有代表性的一組行為，因此代表性決定了人格測(cè)量的質(zhì)量。該組行為是否能夠代表某種心理品質(zhì)，語言的自然屬性扮演著極為重要的角色。

人格測(cè)量的目標(biāo)是通過對(duì)行為樣本的預(yù)測(cè)，揭示一個(gè)人的行為結(jié)果和規(guī)律，是對(duì)背后深層意識(shí)活動(dòng)的探索，是對(duì)人類主觀世界的量性分析。在所有行為樣本的類型中，語言是最精準(zhǔn)、最簡(jiǎn)便、最通俗、且異質(zhì)性最少的刺激材料，具有操作便捷、節(jié)省時(shí)間、成本低廉、測(cè)試環(huán)境要求低、適宜大規(guī)模測(cè)試等優(yōu)點(diǎn)。如著名的邁爾斯-布里格斯類型測(cè)驗(yàn)(Myers-Briggs Type Indicator，MBTI)每年施測(cè)700多萬人，我國(guó)“士兵基本職業(yè)適應(yīng)性測(cè)驗(yàn)”已經(jīng)完成1 600余萬人的測(cè)試[11]。

但是，語言性人格測(cè)驗(yàn)也有一些弱點(diǎn)，如動(dòng)機(jī)不純導(dǎo)致虛假作答、社會(huì)贊許性導(dǎo)致按“需”作答、主觀回答導(dǎo)致對(duì)測(cè)驗(yàn)結(jié)果的質(zhì)疑等。在科學(xué)盛行的時(shí)代，主觀的被譽(yù)為是唯心的，唯心的被視為是唯心主義的。因此，心理測(cè)量常常被質(zhì)疑過于主觀，傳統(tǒng)的人格測(cè)驗(yàn)技術(shù)也走入了瓶頸。然而，面對(duì)傳統(tǒng)測(cè)驗(yàn)存在的問題，不應(yīng)該簡(jiǎn)單地拋棄，而應(yīng)積極地面對(duì)與解決。自心理學(xué)誕生以來，人類不斷尋求解讀意識(shí)的途徑，從釋夢(mèng)、行為觀察、計(jì)算機(jī)模擬，到各類生物學(xué)技術(shù)等，但始終沒有獲得重大的突破。我們可以假設(shè)，或許腦與意識(shí)是兩種完全不同的物理現(xiàn)象。由此，基于現(xiàn)代科學(xué)的技術(shù)手段，將主觀的刺激與客觀的測(cè)量相結(jié)合，也許是對(duì)意識(shí)客觀測(cè)量的最佳途徑。

自然語言指人們?nèi)粘＝涣魇褂玫恼Z言，通過文字/聲音符號(hào)媒介，以及特定的詞匯和語法結(jié)構(gòu)等，以表達(dá)人類意識(shí)活動(dòng)的內(nèi)涵和邏輯[12]，其中文字符號(hào)更能直觀地表現(xiàn)出自然語言的特征。語言性人格測(cè)量的預(yù)測(cè)效果則取決于測(cè)驗(yàn)條目的自然屬性。

語言活動(dòng)涉及一系列復(fù)雜的認(rèn)知加工過程，不僅與感知覺、記憶、想象、思維等基本認(rèn)知過程密切相關(guān)，而且與語言使用者的知識(shí)、情感、習(xí)慣、文化等復(fù)雜認(rèn)知功能相聯(lián)系[13]。HAGOORT[14]認(rèn)為，長(zhǎng)時(shí)記憶在語言加工中發(fā)揮著必不可少的作用。將當(dāng)前的語言信息與存儲(chǔ)在長(zhǎng)時(shí)記憶中的語言信息進(jìn)行整合，是實(shí)現(xiàn)言語理解的基礎(chǔ)。自傳體記憶是個(gè)人復(fù)雜生活事件的混合記憶，以長(zhǎng)時(shí)記憶的方式編碼儲(chǔ)存，通過自我參照的形式對(duì)個(gè)體以往經(jīng)歷過的事件和感受進(jìn)行記憶登記[15]。當(dāng)自傳體記憶測(cè)驗(yàn)中的行為樣本與個(gè)體長(zhǎng)時(shí)記憶中的自傳體記憶關(guān)聯(lián)越密切，就越容易激活(啟動(dòng))意識(shí)活動(dòng)。因此，這就要求在編制人格測(cè)驗(yàn)時(shí)，行為樣本的提取應(yīng)該最大限度地貼近具有某一人格特質(zhì)人群自傳體記憶特征，即在行為事件、個(gè)體感受、語言習(xí)慣、價(jià)值理念等方面與之貼近。

有研究證實(shí)，自然語言對(duì)意識(shí)的激活有其腦神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)。研究發(fā)現(xiàn)，人類對(duì)自然語言的加工是多個(gè)腦區(qū)共同作用的結(jié)果，表現(xiàn)出動(dòng)態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)[16]。如：語義加工主要涉及左腦梭狀回、顳中回、顳上溝、角回；而書面閱讀語義理解主要依賴側(cè)通路，由枕葉下部經(jīng)顳枕交接區(qū)直接或間接到達(dá)顳上溝前部[17]。另有研究證明，當(dāng)自然語言誘發(fā)自傳體記憶時(shí)，就會(huì)激活左側(cè)前額葉、內(nèi)側(cè)前額葉、腹內(nèi)側(cè)前額葉、杏仁核、海馬系統(tǒng)、楔前葉以及視皮層區(qū)域[18]。

自然語言處理技術(shù)的出現(xiàn)，通過字符識(shí)別、語義對(duì)比、文本分類、觀點(diǎn)提取、自動(dòng)摘要等功能[19]，實(shí)現(xiàn)了自然語言理解和自然語言生成，為語料庫文本數(shù)據(jù)自動(dòng)生成符合自然語言規(guī)律的語言性行為樣本奠定了計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)。2017 年Transformer 機(jī)器翻譯模型[20]首次亮相，通過直接捕捉句子中所有單詞間的關(guān)系，生成了新的單詞表示方式，并由研究通過自然語言處理，生成新的句子。

3 認(rèn)知神經(jīng)技術(shù)是人格客觀測(cè)量的標(biāo)志

有文獻(xiàn)顯示，多項(xiàng)認(rèn)知神經(jīng)技術(shù)可以采集到此時(shí)意識(shí)活動(dòng)的外在表征，包括眼動(dòng)追蹤、面部運(yùn)動(dòng)單元、微表情[21]、腦電特征識(shí)別[22]、植物神經(jīng)反應(yīng)[23]、肢體動(dòng)作[24]等。以下重點(diǎn)介紹眼動(dòng)追蹤技術(shù)和面部運(yùn)動(dòng)單元分析技術(shù)。

3.1 眼動(dòng)追蹤技術(shù)

眼球運(yùn)動(dòng)是人類感知外部視覺刺激時(shí)發(fā)生的神經(jīng)反射活動(dòng)，反映了個(gè)體對(duì)信息認(rèn)知加工的過程，如注意[25]、感知覺[26]、記憶[27]、表象[28]、言語[29]、問題解決[30]、思維與決策，以及情緒的變化[31]，可以看作是“意識(shí)通達(dá)”可視化的指標(biāo)。眼動(dòng)追蹤的基本原理是“腦-眼假說”。該理論認(rèn)為，人類信息70%來自于視覺，視覺是由大腦控制的，所以通過監(jiān)測(cè)眼動(dòng)的變化，就可以測(cè)量腦中正在發(fā)生什么，故人們?cè)谝曈X上和心理上都在加工視線所指向的刺激[32]。

人類在閱讀自然語言文本時(shí)，眼動(dòng)軌跡提示了視覺注意的點(diǎn)、停留時(shí)間的長(zhǎng)短、注意軌跡、情緒活動(dòng)等特征，由此可以測(cè)算自然語言文字刺激下的自傳體記憶是否被提取及提取過程。研究發(fā)現(xiàn)，眼動(dòng)指標(biāo)與意識(shí)認(rèn)知之間存在對(duì)應(yīng)的關(guān)系，如注視時(shí)長(zhǎng)與視覺注意呈正比關(guān)系，主要反映人腦信息獲取與處理的時(shí)間[33]，表明該材料對(duì)測(cè)試者的吸引程度。注視點(diǎn)個(gè)數(shù)反映了測(cè)試者閱讀刺激材料時(shí)的意識(shí)加工深度[34]，即注視點(diǎn)個(gè)數(shù)越多，意識(shí)加工程度越深；視覺注意的程度由注視時(shí)長(zhǎng)與注視次數(shù)共同反映，視覺注意程度越高，意識(shí)對(duì)信息加工的程度就越大[35]。回視指眼跳的方向落回到之前加工過內(nèi)容的過程[36]，表明測(cè)試者的注意力被刺激材料吸引的程度以及對(duì)前后語義的整合。眼跳指眼動(dòng)在注視之間的快速移動(dòng)，通常反映注意力的變化；眼跳的準(zhǔn)確性和潛伏期反映了認(rèn)知控制能力的大小。瞳孔擴(kuò)張受大腦藍(lán)斑-去甲腎上腺素系統(tǒng)的調(diào)節(jié)，該系統(tǒng)控制生理喚醒和注意力；瞳孔的變化一般用來推測(cè)刺激材料認(rèn)知負(fù)荷大小、記憶提取以及情緒喚醒程度[37-38]。自發(fā)眨眼頻率與學(xué)習(xí)和目標(biāo)導(dǎo)向行為的潛在加工有關(guān)。

通過對(duì)注視、眼跳、軌跡運(yùn)動(dòng)、瞳孔變化等指標(biāo)的測(cè)量，可以測(cè)算出意識(shí)在信息篩選、輸入、比較、邏輯推理的加工過程，形成對(duì)刺激信息態(tài)度傾向性的判斷；通過對(duì)個(gè)體“注意到什么”“更關(guān)注什么”“情緒卷入程度”等分析，探討意識(shí)加工的特點(diǎn)和規(guī)律，為自然語言刺激-客觀生物指標(biāo)識(shí)別提供重要手段。

3.2 面部運(yùn)動(dòng)單元分析技術(shù)

20世紀(jì)70年代，心理學(xué)家EKMAN等[39]構(gòu)建了面部運(yùn)動(dòng)編碼系統(tǒng)(facial action coding system，F(xiàn)ACS)，將人臉面部運(yùn)動(dòng)分解成面部運(yùn)動(dòng)單元(action unit，AU)，并制定了可靠的辨定標(biāo)準(zhǔn)。FACS包括27個(gè)與特定肌肉群相關(guān)的AU以及描述頭部和眼睛運(yùn)動(dòng)的14個(gè)混雜AU。FACS只對(duì)面部運(yùn)動(dòng)進(jìn)行客觀描述，不涉及情緒標(biāo)簽[40]。

由于FACS能夠通過對(duì)面部運(yùn)動(dòng)的測(cè)量實(shí)現(xiàn)對(duì)意識(shí)活動(dòng)的量化分析，在人格測(cè)量上的潛在價(jià)值逐步受到重視，研究人員由此開展了一系列臨床應(yīng)用研究[41-43]。EKMAN等[44]報(bào)告，采用AU可以預(yù)測(cè)抑郁癥、精神分裂癥等的發(fā)作與緩解。PRKACHIN等[45]報(bào)告，疼痛的主要面部特征包括眉毛降低(AU4)、眼眶收緊(AU6及AU7)、閉眼(AU43)、鼻子起皺(AU9)及上嘴唇提起(AU10)。

人工智能及機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了對(duì)AU特征的自動(dòng)識(shí)別與分析，為其在研究中的廣泛應(yīng)用提供了前景。GAVRILESCU等[46]建立的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)抑郁、焦慮、應(yīng)激狀態(tài)下個(gè)體觀看情緒視頻時(shí)的AU進(jìn)行比較，分類識(shí)別率達(dá)85%以上。KALIOUBY等[47]應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過提取面部、頭部及手勢(shì)運(yùn)動(dòng)特征，對(duì)贊同、專注、反對(duì)、感興趣、思考及不確定6種意識(shí)活動(dòng)進(jìn)行分類，準(zhǔn)確率達(dá)77.4%；楊志偉[48]通過對(duì)抑郁障礙高危人群人格測(cè)驗(yàn)下的AU分析，與對(duì)照組比較，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)83.1%。

3.3 認(rèn)知神經(jīng)反應(yīng)信息的分解

對(duì)自然語言性人格測(cè)驗(yàn)時(shí)采集的認(rèn)知神經(jīng)信號(hào)有效分解是影響測(cè)驗(yàn)預(yù)測(cè)性的關(guān)鍵技術(shù)。人類在接收外界信息刺激時(shí)，意識(shí)活動(dòng)有一個(gè)自我確定到合理化調(diào)整的過程，被稱作自洽。自洽受潛意識(shí)、穩(wěn)定態(tài)度體系及對(duì)刺激信息自反饋的影響。潛意識(shí)和穩(wěn)定態(tài)度體系組成了人格特征；對(duì)刺激信息的合理化自反饋受多種不確定性因素影響。以下公式表明了眼動(dòng)、AU等認(rèn)知神經(jīng)指標(biāo)(Yt)與人格特征(Xt)、自然語言刺激(Ht)和合理化自反饋(Ft)之間的關(guān)系：

Yt=Xt+Ht+Ft

其中Xt是常數(shù)，Ht和Ft是變量。如果固定Ft，當(dāng)自然語言刺激信息與個(gè)體自傳體記憶或原有態(tài)度體系一致時(shí)，Yt呈肯定性反應(yīng)；當(dāng)兩者發(fā)生沖突時(shí)，Yt呈否定性反應(yīng)。因此Ht質(zhì)量越高，Yt效果就越好。但當(dāng)Ht與合理化判斷發(fā)生沖突時(shí)，意識(shí)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)自反饋系統(tǒng)(Ft)，Yt會(huì)出現(xiàn)一個(gè)從Xt+Ht下的Yt到以Ft為主導(dǎo)的Yt的過程，這個(gè)過程就是自洽。而自然語言性人格測(cè)量的目的，就是通過信號(hào)識(shí)別技術(shù)分解Xt+Ht下的Yt與Ft下的Yt，以提高人格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

4 多客觀技術(shù)融合分析是提升意識(shí)測(cè)量準(zhǔn)確率的關(guān)鍵

20世紀(jì)上半葉CATTELL[49]奠定了現(xiàn)代數(shù)據(jù)融合計(jì)算的基礎(chǔ)，隨之多質(zhì)數(shù)據(jù)的融合分析成為人工智能研究的熱點(diǎn)。2018年LIU等[50]采用基于矩陣或多項(xiàng)式多模態(tài)張量融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以及2019年HOU等[51]采用高階多項(xiàng)式池化多通道多模態(tài)深度融合分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)文字、圖像和語音的多模態(tài)特征融合分析，大大提高了數(shù)據(jù)識(shí)別的準(zhǔn)確率。FARNADI等[52]采用堆疊多模態(tài)融合算法，將視頻、音頻、文字等多模態(tài)數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)結(jié)果作為研究對(duì)象，用新分類器對(duì)這些預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行再分類，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)決策級(jí)的融合預(yù)測(cè)，結(jié)果顯著提升了預(yù)測(cè)的精度。堆疊多模態(tài)融合算法接納異質(zhì)性數(shù)據(jù)及模型，因此更適合構(gòu)建包括文本、眼動(dòng)、視頻等信息在內(nèi)的多質(zhì)融合分析模型。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為意識(shí)活動(dòng)多客觀指標(biāo)融合的大數(shù)據(jù)分析提供了平臺(tái)，多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析也已成為深度學(xué)習(xí)的典型問題。隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)算法日益成熟，基于自然語言人格測(cè)量的多客觀指標(biāo)融合分析技術(shù)將取代傳統(tǒng)人格測(cè)量，有效提升意識(shí)測(cè)量的準(zhǔn)確率。

《意識(shí)研究》對(duì)意識(shí)的心靈哲學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)近20年的研究成果進(jìn)行了系統(tǒng)回顧，歸納出困擾意識(shí)研究的三大難題：非分析性、非還原性和私密性[53]。該書作者認(rèn)為，將哲學(xué)分析方法與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)成果相結(jié)合，在解決三個(gè)難題的同時(shí)，構(gòu)建一條具備二者優(yōu)勢(shì)的新型意識(shí)研究道路是完全可行的[53]。未來人格測(cè)驗(yàn)發(fā)展的出路在于：自然語言性人格測(cè)驗(yàn)對(duì)意識(shí)活動(dòng)的啟動(dòng)，各認(rèn)知神經(jīng)技術(shù)有效采集啟動(dòng)效應(yīng)，多客觀指標(biāo)數(shù)據(jù)的融合分析對(duì)意識(shí)傾向性做出判別。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，還需解決以下5個(gè)關(guān)鍵問題：①自然語言行為樣本的自生成；②意識(shí)活動(dòng)啟動(dòng)效應(yīng)的驗(yàn)證；③表象、表征、概念與認(rèn)知神經(jīng)反應(yīng)的量效關(guān)系；④認(rèn)知神經(jīng)反應(yīng)的識(shí)別與分析；⑤基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多質(zhì)融合模型的預(yù)測(cè)效果驗(yàn)證(圖1)。令人振奮的是，隨著人工智能算法的飛速發(fā)展，在自然語言行為樣本自生成、認(rèn)知神經(jīng)反應(yīng)識(shí)別分析和基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多質(zhì)融合模型構(gòu)建等方面已經(jīng)有了重大突破。本課題組在意識(shí)活動(dòng)啟動(dòng)效應(yīng)驗(yàn)證，啟動(dòng)效應(yīng)下表象、表征、概念與認(rèn)知神經(jīng)反應(yīng)的特征和量化分析方面有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，相信不久我們將在意識(shí)客觀測(cè)量領(lǐng)域取得突破性研究成果。

圖1 意識(shí)(人格)多質(zhì)客觀技術(shù)測(cè)驗(yàn)的融合研究途徑