关系专栏作家和流行心理学家长期以来一直声称男性和女性的性格不同，一项新研究证明了他们的观点是正确的。
科学家开发了一种人工智能模型，能够以超过 90% 的准确度区分男性和女性大脑活动的扫描结果。
这些差异大部分存在于默认模式网络、纹状体和边缘网络中，这些区域涉及广泛的过程，包括白日梦、记住过去、规划未来、做出决定和嗅觉。
通过这些结果，斯坦福大学医学院的科学家们为这个难题添加了新的一块，支持了生物性别塑造大脑的观点。
研究人员表示，他们乐观地认为这项工作将有助于揭示对男性和女性产生不同影响的大脑状况。
长期以来，科学家们一直在争论性是否存在差异会出现在大脑中。这项新研究表明，如果科学家观察正确的地方，差异是可以实现的
例如，自闭症和帕金森氏症在男性多发性硬化症和抑郁症在女性中更为常见。
“这项研究的一个关键动机是性在人类大脑发育中起着至关重要的作用，该研究的资深作者、斯坦福大学精神病学和行为科学教授 Vinod Menon 在一份声明中说道。
这张来自新研究的图像显示了大脑的哪些部分在区分方面最重要男性和女性之间：纹状体以及参与默认模式网络和边缘网络的区域
'识别健康成人大脑中一致且可复制的性别差异是“这是朝着更深入了解精神和神经系统疾病中性别特异性脆弱性迈出的关键一步。”他补充道。
探索性别特异性大脑差异问题，Menon 和他的团队开发了一种深度神经网络模型，可以学习将大脑扫描结果分类为男性或女性。
他们首先向人工智能展示一系列功能性磁共振成像 (fMRI) 扫描并告诉它所观察的是男性还是女性的大脑。
通过这个过程，它开始掌握控制权大脑的哪些部分因性别而表现出细微的差异。
一种新的 AI模型根据男性和女性大脑图像进行训练。训练完成后，它可以以大约 90% 的准确度区分男性和女性
当 AI接受了大约 1,500 次与训练时不同的脑部扫描数据后，它在 90% 以上的情况下成功预测了大脑所有者的性别。
这些脑部扫描来自美国和欧洲的男性和女性，这表明即使存在语言、饮食和文化等其他差异，人工智能模型也可以进行性别歧视。
'这是一个非常有力的证据因此，性别是人类大脑组织的重要决定因素。”Menon 说道。
该团队的 AI 模型与其他类似模型之间的一个主要区别在于，“可解释。”
科学家经常批评人工智能是一个“黑匣子”——它可以接收信息并输出结果，但它如何得出结论却是未知数。这通常是一个谜。
斯坦福大学团队的模型并非如此。
AI 模型发现的主要差异在于默认模式网络、纹状体和边缘网络
在这项研究中，团队可以得出结论，大脑的哪些部分对于人工智能确定一个人的性别最重要。
人工智能识别的三个区域重点关注的是默认模式网络、纹状体和边缘网络。
默认模式网络在一个人做白日梦、回忆记忆或否则就为自己着想。纹状体对于协调认知（包括计划、决策和动机）很重要。边缘网络支持一系列大脑功能，例如情绪、长期记忆和人的嗅觉。
这项研究今天发表在《会议记录》上美国国家科学院院士。
除了区分男性大脑和女性大脑之外，科学家们还试图看看他们是否可以使用扫描来预测某人在实验室测试中的表现如何
他们发现，没有一种人工智能模型可以预测每个人的表现。一个人可以预测男性的表现，一个人可以预测女性的表现，但两者都无法预测。
这表明男性和女性之间的不同特征具有不同的含义
“这些模型效果非常好，因为我们成功地分离了性别之间的大脑模式，”梅农说。
“这告诉我，忽视大脑组织中的性别差异可能会导致我们错过神经精神疾病的关键因素。”
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