摘要：人的味觉有个体差异。但是，题述的“苹果味与香蕉味互换”需要的个体差异既大又特别，如此产生的神经活动差异会被功能性磁共振 fMRI 等技术检测出来。在当前人群里存在这种差异的概率低下。
人的味觉有个体差异。但是，题述的“苹果味与香蕉味互换”需要的个体差异既大又特别，如此产生的神经活动差异会被功能性磁共振 fMRI 等技术检测出来。在当前人群里存在这种差异的概率低下。
默认假设是，在没有确诊严重的脑部疾病或外伤的人身上，对于现存的苹果和香蕉，风味物质在分子类型和各种分子占比上的区别决定了，不存在足以产生题述互换的个体差异。
此外，人的味觉多样性约有八成来自嗅觉，你可以靠在某人吃苹果的时候让这个人闻闻香蕉或香蕉味香精来改变他尝到的苹果的味道。这和题述的互换无关。
类似地，“某人看到的蓝色可能是绿的，此人受他人影响而一向称它为蓝色”这种哲学悖论，只适合还不了解神经如何工作的时代。
如果你的脑算出的蓝色效果与众不同，fMRI 将你的视觉皮层或全脑的神经活动测出来，跟他人在同样条件下的观测数据对比一下，就露馅了。 这个检测可以通过机器学习高度地自动化，能解析的东西包括你阅读这些句子时的想法，目前解析速度还比较慢。 不同个体的大脑皮层之间可以物理连接。等到神经接口比较好用的时代，将你和他人的头接起来，一看蓝色的东西，你们俩就不同步了。2025 年发表的一篇文章称，研究人员用 fMRI 测量了 35 人看到一些颜色时的脑活动并进行了比较，发现受试者们看同样的颜色时有明显相似的脑活动模式。
Is my “red” your “red”?: Evaluating structural correspondences between color similarity judgments using unsupervised alignment. Kawakita, Genji et al. iScience, Volume 28, Issue 3, 112029
卡内基梅隆大学的 Marcel Just 和他的同事用 fMRI 研究人脑如何处理、存储、回忆信息。通过让受试者在 fMRI 机器内一遍又一遍地重复特定的思考或认知体验，收集认知、情绪、大脑活动的数据，让机器学习建立“哪些大脑活动模式关联到特定的想法或情绪”的模型，他们可以判断受试者在想什么数字 [1] 、可能有什么情绪 [2] 、是否有自杀的念头实验发现， 无论受试者思考时使用的语种是什么，上述全脑活动模式是普遍存在的 [4] ，而且人脑并不像数据库那样将信息编码为按逻辑分类的离散项目，而是将信息编码为综合概念，关联到与该项目相关的所有感觉、情绪、体验和重要性。这使得看起来能划分为同一类的信息在人脑中的举动大相径庭——例如“蛋糕”和“苹果”都是食物，但人在想到它们时大脑的激活方式不同。这导致当前计算技术下通过 fMRI 识别受试者正在阅读的句子（“读心”）的效率非常低下，几分钟才能识别一句话：大脑不会像谷歌翻译那样逐字解码和存储信息，而是对整个句子的含义进行编码——这也是文字顺序不影响阅读的原因之一。
来源：时空探险家