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鉴于我们的意识体验极难被直接获取，心理意象的研究颇具挑战性。目前普遍采用的内省方法具有内在的主观性，因此只能有限地揭示心理意象的特性。在本研究中，我们开发了一种神经计算方法，无需内省即可近似并评估心理意象的属性。为实现这一方法，我们收集了一个大规模脑电图（EEG）数据集：10名参与者，每人参与10次实验，共计43,200个试次；实验要求参与者根据文字提示想象16个场景。我们利用人工智能图像生成技术，创建了能够近似心理意象内容的候选图像集（基于参与者想象的文字提示），通过计算模拟这些图像引发的视觉皮层反应，随后评估其表征与意象过程中脑电节律性反应之间的一致性。与此前的研究结果一致，人工智能生成候选图像的中高层特征与人类α活动之间表现出可靠的表征一致性。通过操控候选图像的属性，我们进一步检验了哪些属性更可能促成其与皮层意象表征之间较高的表征一致性。我们发现，经过空间模糊处理且对比度较低的图像具有更高的表征一致性，从而为心理意象具有较低感知质量这一普遍观点提供了证据。我们还发现，心理意象可能具有一种迷幻式图像风格，该风格以视觉流包裹图像，并使图像比例发生扭曲。这些结果表明，我们的方法无需依赖内省即可客观地捕捉心理意象的属性，为新兴的重建方法提供了一种基于假设的替代方案。
鉴于我们的意识体验极难被获取，心理意象一直是难以研究的对象。目前普遍采用的内省方法具有内在的主观性，因此只能有限地获取心理意象的特性。在本研究中，我们开发了一种神经计算方法，无需内省即可近似并评估心理意象的属性。为实现这一方法，我们收集了一个大规模脑电图（EEG）数据集，共纳入10名参与者，每名参与者完成10次实验，总计43,200个试次；在实验中，参与者根据文本提示想象16个场景。我们利用人工智能图像生成技术创建候选图像集，以近似心理意象的内容（基于参与者所想象的文本提示），通过计算模拟这些图像所引发的视觉皮层反应，随后评估其表征与意象过程中节律性脑电反应之间的一致性。与既往研究结果一致，人工智能生成候选图像的中高层级特征与人类α活动之间表现出可靠的表征一致性。随后，通过操纵候选图像的属性，我们检验了哪些属性更易促成其与皮层意象表征之间的较高表征一致性。我们发现，空间模糊度更高且对比度更低的图像表现出更高的表征一致性，这为心理意象具有较低感知质量这一普遍观点提供了证据。我们进一步发现，心理意象可能具有一种迷幻式图像风格，该风格以视觉流包裹图像，并使图像比例发生扭曲。这些结果表明，我们的方法无需依赖内省即可客观捕捉心理意象的属性，为日益兴起的重建方法提供了一种基于假设的替代方案。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.25.747062v1?rss=1
🏷️ 心理意象 神经计算 脑电图 视觉皮层 表征相似性 人工智能图像生成
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