面孔如何在神经活动中得到反映

“我认识他！”研究人员发现，识别人脸的能力基于一个惊人的简单原理。因此，已知的面孔被编码为存储在人类和其他灵长类动物大脑特定神经元中的参数模式。使用活动模式，研究人员甚至可以在计算机上重建人脸，并在屏幕上观看猴子。研究人员表示，这些结果不仅从生物学的角度来看令人兴奋，而且有可能开发人工智能系统。

“这是我母亲的照片.这显示了我的邻居.这张脸我不熟悉”。人类和他的家族的代表——灵长类动物——可以从熟人和陌生人中分辨出非常好的面孔。一段时间以来，神经科学家一直试图从帕萨迪纳加州理工学院的多丽丝曹(Doris Cao Shi)那里找到我们的大脑如何识别面孔和商店，然后重新分配它们。

通过功能性磁共振成像扫描人类和其他灵长类动物的大脑，研究小组发现了之前研究中负责面部识别的六个大脑区域。他们在大脑视野的颞下皮层指定了这些区域。进一步研究表明，这些区域包含特殊的神经细胞，在观察面部时特别活跃，而在其他物体不可见时则不活跃。研究人员称这些神经元为面部细胞。

面部是如何在神经活动中体现出来的？

过去，人们认为面部编码一直是大脑中特定的神经细胞。但老曹和她的同事发现这样做相当不可能：“原则上，我们可以看到几十亿人，但我们没有面部颞叶皮层的几十亿细胞。所以一定有另一个系统，”曹在谈到当前研究的背景时说。

研究人员对猕猴进行了研究，这些猕猴通过薄电极呈现面部图像并记录大脑中面部细胞的活动。起初，人们发现当看到非常不同的面孔时，一些个体神经元的神经冲动保持不变。结果表明，面部细胞并不编码一张特定的脸，而只是代表多维空间中一定量的空间信息。“我们完全感到惊讶——我们一直认为面部细胞更复杂，但事实证明，每个面部细胞只捕捉视觉空间中特定方面的距离，而对其他功能视而不见，”曹说。

该系统在面部识别或面部信息存储中的作用是将它们与光进行比较：同理，红、蓝、绿波长的不同组合可以得到不同的色调，面部细胞信息的组合可以对各种面部进行编码。

人脸技术识别的启示

根据他们的发现，研究人员随后开发了一种计算机算法，可以解码实验猴大脑中神经元的面孔。换句话说，他们向动物展示任何新面孔，并通过大脑中的电极记录面部细胞的活动。从这些数据中，算法可以重建人脸，非常准确：猴子看到的照片与算法重建的人脸非常相似。研究人员报告说，只需要大约200个面部细胞。“据说这张照片胜过千言万语，”曹说。"在这种情况下，它说：一张脸相当于大约200个神经元."

她的同事史蒂文长乐说：“尽管处理面部表情涉及许多详细的步骤，但面部细胞编码的基本概念出奇地简单。这表明其他视觉印象是由类似的编码系统处理的。”根据神经科学家的说法，这些研究成果的重要性超出了神经科学的范围：“该系统可以启发新的机器学习算法来进行面部识别，”Tsao说。

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