直接用腦波繪製人類面容，加州理工大學研究團隊破譯面部識別的「密碼」

提起「臉盲症」這個詞，大家肯定不會陌生，實際上哪怕沒有臉盲症的人在面對一些長相非常相似的人時也會存在傻傻分不清的情況。那麼，我們的大腦到底是如何對不同人的面貌進行識別的呢？

一直以來，多數科學家都懷疑，大腦中負責人臉識別的神經元都是被人臉上的具體面部特徵所「設計」好的，當這些被「量身定製」的專屬神經元細胞識別到相應的面部特徵元素時，就會被快速激活，從而在大腦中產生識別反饋，而相似的特徵元素同樣會激活這些神經元，產生相似的反饋，這也就是我們口中「臉盲症」產生的主要原因。不過，一項最新的研究成果推翻了這個推論。

近日，加州理工大學的一個研究團隊成功破譯了大腦面部識別的「密碼」，向人們揭示了神經元在處理不同面部特徵過程中的工作原理。這一發現是人類大腦面部識別研究史上的重大進展，該研究團隊的相關論文已經發表在了近期的《細胞》雜誌上。

在這項研究中，研究人員首先按照之前多數科學家的推斷，試圖找到這些被「定製」的神經元，研究它們被激活的過程以及產生反饋的規律，但結果卻是一無所獲。最終，該研究團隊決定徹底拋開這個推論，從新的角度入手進行研究。在後續的研究過程中，研究人員將破譯識別「密碼」的任務交給了計算機——通過分析海量的真人照片，將得到的人類面部特徵的相關數據進行了整理，從而總結出了 50 個可以描述人臉差別的數學維度。但研究人員發現，這些數學參數並不是直接描述某個具體的面部器官，而是通過描述具體部位的形狀、膚色和皮質等要素來進行面部識別，例如兩眼間的距離或髮際線的寬度等。

「在線性代數中，如果將 50 維的向量空間投射到一維空間上，那麼該映射會有 49 維零空間。讓我們驚訝地是，在大腦處理視覺信息的過程中，相關的神經元（目前已知約有 200 個）實際上就是在做簡單的線性代數，每個單元格都採取一個 50 維向量空間，並將其投射到一維空間上，這完全推翻了我們長時間以來對單個神經元細胞編碼特定面部特徵的推論，每一個面部識別神經元其實都是一台完美又簡單的線型投影機。」該研究團隊的領導人，加州理工學院神經科學家 Doris Tsao 解釋道。

在此基礎上，研究人員又將電極植入兩隻獼猴的大腦中，讓獼猴觀看那些在這 50 個數學維度參數上有差異的人臉圖像，檢測其神經元細胞的不同反應，並對上百萬種反饋進行解碼，得出了每種反饋所代表的具體含義。

此外，研究人員還發現，如果給獼猴看兩張看起來差異很大但其所反映的維度參數十分相似的人臉圖片時，相關的神經元細胞的反饋也是差不多的，這一點能很好地解釋「臉盲症」產生的原因。

這項研究結果不僅揭示了大腦進行物體識別編碼的普遍模型，也能為人工智慧的面部識別提供新的演算法。據了解，接下來，Tsao 的研究團隊會對這一結論進行進一步的研究，包括大腦神經元細胞識別日常物體和場景的工作原理。

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