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浅谈神经科学中的反向推断

浅谈神经科学中的反向推断

作者: Sober1337 | 来源:发表于2018-12-28 23:33 被阅读0次

    今天在维基百科上无意中发现了一个关于神经科学哲学的词条,并通过其了解到了一个常遭人诟病的神经科学谬误,在此分享:

    Reverse inference (反向推断)

    反向推断是什么意思呢?引用Knowing Neuron(一个网站)上的话:

    “This is a process of induction entailing reasoning backwards from the observed brain activity to a particular cognitive process not directly tested, but perhaps linked to the task used, drawing on other research implicating that brain area with that cognitive process.”

    简单点说,forward inference是我们去推测某某行为表现和什么脑区/脑活动相关,而reverse inference正好反了过来,是从脑区活动来推断行为的产生。这种推断通常是不严谨的,也常常受到批评。然而,仍然有许多研究人员会(通常无意识地)将它直接作为研究的先决条件。

    举一个简单的例子:在做一个实验时,研究人员观察到被试者的大脑中,一个在之前实验中被证实和恐惧相关的脑区被激活了。如果这时,这个研究人员断定被试者产生了恐惧这一心理现象,他/她便在使用reverse inference。

    为什么说reverse inference通常充满漏洞呢?因为大脑区域通常是multipurpose(多功能的)的。这意味着同样的脑区可以负责多种功能(比如既处理视觉信息又和情感功能相关),并且与其他区域相互连接影响,组成网络。而由reverse inference产生的观点太过主观,太过简化问题了。

    这让我想起了自己暑假时在一个美国教授指导下做的小研究。我提出了一个正念冥想调节人类共情能力的模型,认为正念冥想能同时提高affective empathy(情绪同理心)和cognitive empathy(认知同理心)。现在重读我的论文,我发现自己没有给出太多正念冥想提高共情能力的直接证据,而是认定因为是正念冥想能激活与情绪同理心以及认知同理心相关的脑区,它就能提高同理心,即共情能力。

    这样看来,自己当初也犯了reverse inference的错误啊。真真是醍醐灌顶。

    其实我越来越觉得作为一个热爱神经科学的高中生,我在拓宽自己知识边界的本身,也要多多了解神经科学的研究手段以及科学思想。毕竟,知识的海洋是无穷无尽的,且神经科学包罗万象,方向极多,如果没有一个大的思想框架作为引导,很容易迷失其中。所谓,missing the forest for the trees。

    能够了解到reverse inference并且重新审视自己,发现自己的不足,还是一件满令人开心的事。如果有同样喜欢神经科学的朋友,欢迎来一起交流。

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    Reference:

    Aamodt, C., He, S., & Irwin, T. (2017, March 06). Reverse Inference: Neuroscience's Greatest Fallacy? Retrieved from https://knowingneurons.com/2014/02/12/reverse-inference-neurosciences-greatest-fallacy/

    Neurophilosophy. (2018, October 14). Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Neurophilosophy#cite_note-14

  What is the difference between Forward and Reverse inference in fMRI studies? What are some interesting examples of the two cases? (n.d.). Retrieved from https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Forward-and-Reverse-inference-in-fMRI-studies-What-are-some-interesting-examples-of-the-two-cases

    

    

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