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你的用词可能预示你未来的精神状态

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    历史纪录可以让我们知道
    古希腊人如何打扮、
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    如何生活、
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    如何打仗...
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    但他们如何思考呢?
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    有一个很自然的方法就是,
    去探索人类最深层的想法——
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    我们的想像力、
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    意识力、
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    去梦想——
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    是否是一样的。
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    另一种可能是,
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    去探索造就我们文化的社会变革,
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    这些变革也许就是
    改变人类想法的主要因素。
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    对这一点,大家或许有不同的看法。
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    实际上,这是一个存在已久的哲学辩论。
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    究竟这个问题是否可以
    通过科学来处理?
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    我的建议是
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    如同仅借由一些砖头,
    我们得以重建希腊古都的外貌,
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    也可用同样的方式,
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    借由一些文化作品,
    比如考古纪录、
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    化石,来了解人类的想法。
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    而实际上,
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    因为对人类的
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    古老文化书籍做了一些心理分析,
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    朱利安 杰尼斯在70年代,
    发表了一个相当大胆激进的假说:
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    他说,3000年前的人类,
  • 1:15 - 1:21
    是我们现在俗称的
    “精神分裂症患者”。
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    他会如此主张的原因是
  • 1:23 - 1:27
    依据世界各地不同的传统及位置,
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    这些书籍里面
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    所描述的人类行为
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    似乎不约而同地都会服从
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    他们认为是从神袛
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    那边传来的声音......
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    而如今,我们会称之为“幻听”。
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    随着时间的洗礼,
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    他们开始认知到
    那些声音是他们自己创造的,
  • 1:50 - 1:53
    他们就是那些内在声音的主人。
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    有了这样的认知,
    他们学会了 “自省”:
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    一种反思自己想法的能力。
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    所以杰尼斯对“意识”的理论就是,
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    至少现今我们觉察到的“意识”、
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    感觉到我们能掌控
    自我人生的感悟——
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    是相当近代的文化发展。
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    这理论很有前瞻性,
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    但一个很明显的问题就是,
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    它是建立在极少又特殊的案例上。
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    所以问题是,
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    3000年来人类才建立起
    自省能力的这个理论
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    是否可以经得起量化且客观的考验。
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    至于要如何做的问题,
    也是相当简单明了。
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    但我的意思并非,比如,
    柏拉图有一天突然醒来写下
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    “你好!我是柏拉图,
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    我今天拥有完整的自省意识了。”
    那样简单而已。
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    (笑声)
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    而这鞥告诉我们,我们要找出
    问题的本质是什么。
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    我们必须找到从来没有被
    谈论过的概念。
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    “自省”这个词,在我们研究的
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    这些书本中从未出现过一次。
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    所以为了解决这个问题,
    我们要建立一个字词的空间。
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    在这个大空间里,
    包含了所有的词汇,
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    用这种方式可以衡量
  • 3:13 - 3:16
    两个词语彼此之间的关联程度。
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    举个例子,
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    你会想,“狗”、“猫”是比较相关的词,
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    但“葡萄柚”和“对数”
    就没什么关联了。
  • 3:25 - 3:29
    而在这个空间里的任何
    两个词都必须能以此衡量。
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    而我们有很多方式
    可以建立起这些字的空间架构,
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    方法一,只要请教专家就行了,
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    有点类似查字典。
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    另一个可行的方法是,
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    当两个字词出现关联性时,
    去追踪它们的预设状况,
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    它们可能会出现在同一句、
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    同一段落、
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    或同一文档中,
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    比偶然出现频繁得多。
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    在这个简单的前提下,
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    这个单纯且带有
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    运算技巧的方法
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    在这个复杂且高维度的
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    空间中必须能充分发挥作用,
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    而事后证明,它相当有效。
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    向各位介绍一下,它多有效,
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    我们分析了一些经常用到的词语。
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    首先你可以看到,
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    这些词语会自动地划分为
    语义相近的相邻群组,
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    所以你可看到水果,身体部位,
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    电脑零件与科学术语等等。
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    演算法也可以把我们要
    整理的概念分门别类出来。
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    举个例子,
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    你可以看到,科学的术语
    被拆解成两个子类,
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    分别是太空与物理的术语。
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    然后你会发现一件有趣的事。
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    举个例子,“天文学”这个词,
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    它现在的位置看似不太对,
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    却的确在正确的位置上,
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    它应该介于科学与
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    天文学术语之间,
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    因为天文学是一门科学
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    同时又包含了很多天文学术语。
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    我们可以持续寻找其它类似的情况。
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    如果你盯着这些词一阵子,
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    然后随机搭配连接一下这些词语,
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    你会觉得好像自己在做诗。
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    那是因为在某种程度上,
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    在这个空间里漫遊,
    就像是在脑海中做诗一样。
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    最后,
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    演算法也能辨识出人类的直觉,
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    并归纳到自省的词语范畴中。
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    举个例子,
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    比如“自我”、“內疚”、“理由”、“情绪”
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    与“自省”的含义非常接近,
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    但其它的词汇,
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    比如“红色”、“足球”、“蜡烛”、“香蕉”
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    就差很远了。
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    所以一旦我们建立起
    这样的词汇空间,
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    有关于自省的历史,
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    有关与任何概念的历史,
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    以前被认为是抽象
    或是有点模糊的词汇,
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    都可以变成实实在在的
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    可以被量化的科学。
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    而我们要做的就是,
    拿起这些书,
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    把它们数字化,
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    然后把这些词汇映射到
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    词汇空间里面,
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    然后我们问电脑,
    这些词汇所经过的轨迹
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    花了多少时间才接近自省的概念。
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    有了这些数据,
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    我们就可以分析古希腊传统中,
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    有关于自省的历史,
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    因为我们拥有最完整的文字记录。
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    所以我们先把这些书——
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    按照时间排列——
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    然后把每本书中的词汇都
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    投射到词语空间里面,
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    然后我们问电脑,这些字词
    与自省有多少的相关性,
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    再把它们平均起来。
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    然后,我们不断地问电脑问题,
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    这些书就会越来越
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    接近自省的概念。
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    而这正是当时在古希腊所发生的事。
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    各位可以看到在
    荷马时代最古老的书籍,
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    与自省的相关性只有一点点。
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    但在大约在公元前400年左右,
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    这个数据却快速上涨至五倍,
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    这些书与自省的概念
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    越来越接近。
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    最棒的是,
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    我们可以问电脑,
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    在不同的、独立的传统文化中,
    是否也有一样的现象。
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    所以,我们用同样的方法,
    分析了传统犹太基督教的书籍,
  • 7:06 - 7:09
    也得到了类似的趋势。
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    在最古老的旧约圣经中,
    你可以看到它缓慢地增加,
  • 7:14 - 7:16
    之后在新约圣经中,
  • 7:16 - 7:18
    它在快速地增长。
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    大约公元400年,
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    圣人奥古斯丁的《忏悔录》中
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    自省的词汇数量达到了最高峰。
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    这个信息相当重要,
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    因为圣人奥古斯丁已经被多位学者、
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    心理学家、历史学家公认为
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    是自省的创始人之一。
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    有些人认为他是现代心理学之父。
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    所以,我们演算法的优点
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    不仅可以量化,
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    而且客观,
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    当然速度也相当快——
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    几秒就可以跑完——
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    并捕捉到使用传统方法
    必须费长时间调查
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    才能抓到的一些重点。
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    这也是科学美好的地方之一,
  • 8:00 - 8:03
    它可以解读、归纳这想法,
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    然后广泛应用在许多不同的领域上。
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    或许最具挑战性的问题是,
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    我们用电脑来分析过去的
    自我意识发展的方法,
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    是不是也可以告诉我们
    自我意识的发展趋势呢?
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    更确切地说,
  • 8:21 - 8:23
    我们现在说的话,
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    是否可以告诉我们接下来的几天、
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    几个月或几年后,
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    我们的心智会达到什么情况。
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    类似的,我们现在很多人
    都使用穿戴式侦测器,
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    可以侦测我们的心跳、
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    呼吸、
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    基因,
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    让我们可以预防疾病,
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    我们是否可以通过
    监控和分析我们所说的话、
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    发的微博、邮件和书写的文字,
  • 8:49 - 8:54
    来提前告诉我们,我们的心智
    可能要发生问题了?
  • 8:55 - 8:57
    我跟我的兄弟,
  • 8:57 - 9:00
    吉列尔莫 切基,
  • 9:00 - 9:02
    扛起了这项任务。
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    我们纪录分析了 34 位年轻人的谈话。
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    他们曾是患精神分裂症的高风险人群。
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    我们测量了他们第一天的谈话,
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    然后问电脑,从他们的话中,
    是否可以预测出,
  • 9:17 - 9:20
    未來三年內,
  • 9:20 - 9:23
    他们会不会患上精神错乱。
  • 9:23 - 9:26
    但我们大失所望,
  • 9:26 - 9:29
    一次又一次的失败。
  • 9:30 - 9:34
    没有足够的语义上的信息
  • 9:34 - 9:37
    来预测未来的心智发展。
  • 9:37 - 9:40
    它有能力分辨
  • 9:40 - 9:43
    精神病患者和健康人,
  • 9:43 - 9:45
    因为这有点像我们之前
    做古文字的分析,
  • 9:45 - 9:48
    但没办法预测未来精神错乱的发病。
  • 9:49 - 9:51
    后来我们了解到,
  • 9:51 - 9:55
    也许最关键的不是他们说了什么,
  • 9:55 - 9:57
    而是他们怎么说。
  • 9:58 - 9:59
    进一步说,
  • 9:59 - 10:02
    不是他们说的话落在哪个
    语义相近的群组里,
  • 10:02 - 10:04
    而是他们说话的方式是否会在这几个
  • 10:04 - 10:07
    语义相近的群组里快速地跳来跳去。
  • 10:07 - 10:09
    所以我们想出了一个
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    叫做“语义连贯性”的评估方法,
  • 10:11 - 10:16
    本质上就是评估谈话的持续性
  • 10:16 - 10:19
    是否会落在同一个
    语义主题或类别上。
  • 10:19 - 10:23
    结果显示,刚刚的 34 位年轻人,
  • 10:23 - 10:27
    通过这个语义连贯性演算法,
  • 10:27 - 10:30
    预测谁会精神错乱的正确率
  • 10:30 - 10:33
    达到了百分之百。
  • 10:33 - 10:36
    目前临床上所有评估方式
  • 10:36 - 10:38
    都无法达到、
  • 10:38 - 10:41
    甚至无法接近这个数字。
  • 10:43 - 10:46
    在我做这项研究的时候,
    清楚地记得一件事,
  • 10:46 - 10:48
    当时我坐在电脑前面,
  • 10:48 - 10:51
    看到保罗发的一些微博——
  • 10:51 - 10:54
    他是我之前在布宜诺斯艾利斯市
    教书时的第一个学生,
  • 10:54 - 10:56
    当时他住在纽约。
  • 10:56 - 10:58
    我发现微博的内容不太对劲——
  • 10:58 - 11:02
    我看不懂是什么,
    因为他写得不太清楚——
  • 11:02 - 11:04
    但我有一种
  • 11:04 - 11:07
    强烈的直觉,一定
    有什么地方不对劲儿了。
  • 11:08 - 11:11
    所以我立刻打电话给保罗,
  • 11:11 - 11:13
    没错,他当时感觉不太舒服。
  • 11:13 - 11:15
    仅仅通过阅读
  • 11:15 - 11:18
    他微博的字里行间,
  • 11:18 - 11:22
    我就可以感受到他的精神健康状态,
  • 11:22 - 11:26
    阅读别人的用词
    的确是个简单有效的帮助方式。
  • 11:26 - 11:28
    今天我要告诉各位的是,
  • 11:28 - 11:30
    我们已经越来越能够理解
  • 11:30 - 11:35
    如何把我们共有的,
  • 11:35 - 11:36
    共享的直觉
  • 11:36 - 11:38
    转换成演算法。
  • 11:38 - 11:40
    通过这样做,
  • 11:40 - 11:44
    未来我们也许可以看到一种
    全然不同的精神健康模式,
  • 11:44 - 11:50
    是基于一种客观、
    量化的方式来自动分析出
  • 11:50 - 11:51
    我们所写的词汇,
  • 11:51 - 11:53
    还有我们所说的话。
  • 11:53 - 11:54
    谢谢。
  • 11:54 - 12:00
    (掌声)
Title:
你的用词可能预示你未来的精神状态
Speaker:
马里亚诺 西格曼
Description:

从你的说话方式及写出来的文字之中能够预测出你未来的精神状态,甚至是病发精神错乱吗?在这场精彩的演讲中,神经学家马理阿诺 西格曼(Mariano Sigman)通过古希腊书籍及对自省来源的分析,发现我们的话语中可以反映出我们的内心世界,并解释了他如何用文字地图的演算法,预测精神分裂症的发展。“未来我们也许可以看到一个全然不同的精神健康模式”,西格曼说,“而且是基于一种客观、量化的方式来自动分析出我们所写的字和所说的话”。

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:14

Chinese, Simplified subtitles

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