你的用詞透露了你的精神狀態？
從你的說話方式或者寫出來的文字之中就可以預測出你未來的精神狀態，甚至是精神錯亂——這麼說感覺有點玄。但是，在一場精彩的演講中，神經科學家馬里阿諾·西格曼，透過古希臘書籍及對內省來源的分析，他發現在我們的話語中可以反映出我們的內心世界，並講解他如何用文字地圖的演演算法，預測精神分裂症的發展。也許你覺得不可思議，但是看過視頻你可能就會發現，原來科學研究如此神奇！
我們有歷史記錄可循，可以讓我們知道古希臘人如何穿著、如何生活、如何打仗……但是他們如何思考呢？有一個很自然的方法就是，去探索人類最深處的想法——我們的想像力、自覺力、夢想力是否是一樣的。另一種看法是，去探索我們文化的社會變革，這些變革也許就是改變人類想法的主要因素。
3000年前的人類是精神分裂患者？
裘利安·傑尼斯在上世紀70年代，發表了一個相當大膽激進的假說：他說，3000年前的人類，是我們現在俗稱的精神分裂症患者。他會如此主張的原因是，在世界各地不同的傳統及地方，這些書籍裡面所描述的人類行為似乎都不約而同地會服從。他們認為是眾神在那邊傳來的聲音。而如今，我們會稱之為「幻聽」或「幻覺」。隨著時間的洗禮，他們開始認識到那些聲音是他們自己創造的，他們就是那些內心聲音的主人。有了這樣的認知，他們學會了自省：一種反思自己想法的能力。
所以，傑尼斯對「意識」的理論就是，至少現在我們覺察到「意識」、感受到我們自己就是人生導師的感悟。這理論相當特別，它是建立在極少有特定的案例上。
所以問題是，3000年來人類才能建立起自省能力的這個理論，是否可以經得起「量化」且「客觀」的考驗。至於要如何做的問題，也是相當簡單明了。但我的意思並非如此，比如，柏拉圖有一天突然醒來說，「哈嘍我是柏拉圖，我今天，擁有完整的自省意識了」那樣的簡單而已。
辭彙之間怎麼建立關係架構？
說完自省意識後，我們再來聊聊第二方面：辭彙之間如何建立關係架構。舉個例子，「狗」、「貓」應該是比較有關係性的，但「葡萄柚」和「對數」就沒什麼關係了。而在這個空間里的任何兩個字，都必須是可以被測量出來的。而我們有很多方式，可以建立起這些字的空間架構。方法一，是只要請教專家就行了，有點類似查字典。另一個可行方法是，當兩個字出現關係性時，去追蹤它們的預設狀況，它們可能會出現在同一句、同一段或同一文件中，多於「偶然」地出現。在這個簡單的前提下，這個單純且帶有運算技巧的方法必須好用，而這個複雜且高維度的空間，事實證明，相當有效。
演演算法也可以把我們要整理的概念分門別類出來。舉個例子，你可以看到科學的辭彙被拆解成兩個子類，分別是太空與物理的辭彙。然後你會發現一件好玩的事，舉個例子，「天文學」這個辭彙，它應該擺的位置與它現在的位置好像不太搭噶，它現在介於真實科學與天文學之間，偏向科學的位置，而它自己卻是一個天文學的辭彙。我們可以繼續找其它類似的情況。
實際上，如果你盯著這些字一陣子，然後隨機搭配鏈接一下這些字，你會覺得好像自己在吟詩。那是因為，在某種程度上，在這些空間辭彙里漫遊，就像是腦海中吟詩一樣。最後，演演算法也能辨認出人類的直覺辭彙。並歸納到內省的相鄰辭彙中。舉個例子，像是自我、內疚、理由、情緒與內省相關的辭彙非常接近，但其他的字，像是紅色、足球、蠟燭、香蕉就差很遠了。
所以，一旦我們建立起了這樣的辭彙空間，有關於內省的歷史，有關於任何概念的歷史，以前被認為是抽象或是有點模糊的辭彙，都可以變成扎紮實實可以被量化的科學。而我們要做的就是，拿起這些書，把它們數位化，然後把這些字，像子彈一樣射到這些辭彙空間裡面，然後我們問電腦，這些辭彙所行徑的軌跡。
從辭彙空間中我們能看到什麼？
有了這些數據我們就可以分析古希臘傳統中，有關於內省的歷史，因為有最完整的文字記錄。所以，我們先把這些書，按照時間排列，然後把這些字投射到辭彙空間裡面，然後我們問電腦，這些詞語內省有多少相關性，再把它們平均起來。然後我們不斷地問電腦問題，這些書就會越來越接近內省的概念。而這正是古希臘所發生的事。
這個方法相當重要，因為聖奧古斯丁已經被多位學者、心理學家、歷史學家公認為是內省的創始人之一。有些人認為他是現代心理學之父。所以，我們演演算法的優點不僅可以量化、而且客觀、當然速度也相當快——幾秒就可以跑完——並捕捉到。若使用傳統方法，必須費長時間調查才能抓到一些重點。這也是科學美好的地方，它可以解讀、歸納這些想法，然後廣泛應用在許多不同的領域上。
或許，最具挑戰性的問題是，我們用電腦來分析過去的自我意識發展方法，是不是也可以告訴我們自我意識的未來趨向呢？
辭彙信息是這樣檢測人類的精神狀態的！
同樣的方式，我們現代很多人都使用穿戴式測試器，可以檢測我們的心跳、呼吸、基因，讓我們可以預防疾病的發生，我們是否可以藉由檢測分析我們所說的話、推的文、郵寄的信、寫的文字，來提前告訴我們，我們的心智可能要發生問題了？我（註：本文作者）跟我的兄弟，吉列而莫·切基，扛起了這項任務。我們記錄分析了34位年輕人的談話。他們過去曾經是罹患了精神分裂症的高風險族群。我們測量了他們第一天的談話，然後問電腦，從他們的話中，是否可以預測出，未來三年內，他們會不會精神錯亂。但我們大失所望，一次又一次的失敗。因為沒有足夠的語義資訊來預測未來的心智發展。它在分辨精神病患及控制組上已經有足夠的能力，因為這有點像我們之前做古文字的分析，但並沒辦法預測未來精神錯亂的發病。
後來，我們了解到，也許最重要的關鍵不是他們說了什麼，而是他們怎麼說。更精確地說，不是他們說的「話」落在哪個語義相近的群組裡，而是他們說話的「方式」是否會在這幾個語義相近的群組裡快速地跳來跳去。所以我們想出了一個叫做「語義連貫性」的測量方法，本質上就是測量談話的持續性，是否會落在同一個語義主題或類別上。結果顯示，剛剛的34位年輕人，透過這個語義連貫性演演算法，預測誰會精神錯亂的正確率達到百分之百。
目前，臨床上所有測量方式都無法達到、或接近這個數字。在我做這項研究的時候，清楚地記得一件事，當時我坐在電腦前，看到之前我回到布宜諾斯艾利斯的第一個學生——保羅，傳了一堆信息給我，當時他住在紐約。我發現訊息不大對勁——雖然我講不出個所以然來，因為他寫得不清不楚——但我有一個強烈的直覺，一定是出事了。
所以，我打電話給保羅，沒錯，他當時感覺不太舒服。用這樣一個單純的辨認方式，從他的字裡行間，可以隱約感受到他的感覺，並在第一時間有效地幫助他。今天我告訴各位的是，我們已經越來越能理解如何把我們共有的直覺，轉換成演演算法。經由這樣做，未來我們也許可以看到一種全然不同的心理健康模式，而且是基於一種客觀、量化的方式來自動分析出我們所寫的字、我們所說的話，這將非常值得期待。
編輯：張旭 薛燕男
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