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大腦擁有辨別面容的驚人能力。它能在幾毫秒內認出一張臉，形成對一個人的第一印象，並且這份記憶可以保留數十年之久。
而有關這些能力最核心的問題，一直以來都沒有得到解答：大腦到底是怎麼為看到的面容編碼的？加州理工學院兩位生物學家勒·常（Le Chang）與多麗絲·Y·曹（Doris Y. Tsao）在週四發行的《細胞》（Cell）雜誌中報告稱，他們破譯了大腦識別面容的編碼。
他們實驗的基礎是面容細胞（face cell）的電信號記錄——面容細胞指的是一些神經元，當面部影像呈現在視網膜上時，這些神經元會對一連串電信號做出反應。.
這支來自加州理工學院的團隊記錄了獼猴的面容細胞對約 2000 張處理過的人臉照片作出反應的方式，弄清了刺激面容細胞的到底是臉的哪些方面，以及大腦為面部特徵編碼的方式。獼猴的面部識別系統似乎和人類的非常類似。
這些生物學家表示，大腦只需要 200 個面容細胞就能識別出一張臉。發現了大腦為面部特徵編碼的方式後，這些生物學家通過監控獼猴面容細胞起作用的方式，再現了獼猴眼中看到的面容。
這項發現還有待其他實驗室驗證。但如果這項發現真的準確無誤，它就能幫助我們理解大腦為看到的所有物品編碼的方式，還能為人工視覺指明新的道路。
達特茅斯（Dartmouth）一位面容識別專家布拉德·迪謝納（Brad Duchaine）說：“破譯面容細胞的密碼無疑是一樁大事。”
他還說，確定靈長動物大腦為面容編碼時用到的特徵是一項重大進展。而且，這些研究人員能夠利用神經信號還原獼猴眼中的面容，這點也很令人欽佩。
人類和猴子的大腦都已經進化出了專門用於識別面容的系統。這大概是因為，作為社會動物，人類和猴子要生存都得靠辨別自己社會群體的成員、區分他（它）們與陌生人。
人類和猴子的面容識別系統由面容細胞構成，這些細胞都是一組一組的，每組都有至少 10000 個面容細胞。大腦兩側皮質各有六組這樣的面容細胞，位於耳後的位置。
當一張臉的影像投射到眼睛的視網膜上時，會轉變為電信號。這些電信號會先通過五六組神經元，在到達面容細胞以前，電信號在每個階段都會經過處理。因此，面容細胞就能接收到高質量的面部形狀與特點信息。
大腦識別面容的一種可能的方式，是對每一張臉都專門分配一個細胞。事實上，大腦其他部分確實有會對特定人員的形象作出反應的細胞。
2005 年一場手術中，癲癇病患眼前出現詹妮弗·安妮斯頓的影像時，有此類細胞產生了反應。隨後，這種細胞被神經科學家稱為“詹妮弗·安妮斯頓細胞”（Jennifer Aniston cells）。當時，那位病患的這一細胞忽視了其他所有影像，包括一張安妮斯頓與布拉德·皮特（Brad Pitt）的合影。
但這並不是大腦識別面容的方式。因為我們可以認知我們此前從未見過的面孔。事實上，這支加州理工學院的研究團隊發現，大腦面容細胞用了一種簡單洗練但又抽象的方式來辨別一張臉的尺寸特徵。
在實驗中，這些生物學家先是用磁共振成像確定了獼猴大腦中的面容細胞組。接著，他們用一根細電極探測面容細胞個體，記錄它們的電信號。
他們有系統有條理地處理了一些人類面孔的照片，讓這些面孔呈現出不同的大小與面部特徵，並向獼猴展示了這些照片。
大腦中級別較高的細胞常常會對混雜的事物產生反應，因此很難辨別出細胞具體針對的是哪些對象。當時，加州理工學院研究團隊成功創造出了一些面容，能夠確切顯示出令每個面容細胞產生電信號的對象。
令每個面容細胞產生電信號的是一系列面部特徵的集合，這就解釋了為什麼有人剃掉鬍子以後，他的朋友可能會一時之間認不出他。加州理工學院研究團隊報告稱，識別一張臉需要約 50 個此類特徵。
這些特徵會在大腦中創造出一種“臉空間”（face space），大腦可以在這裡識別出無數面孔。一開始大腦中可能存在一張平均臉或類似的東西，然後大腦會根據這一基礎衡量（新出現面孔）的偏差。
一張新出現的面孔可能在某一特徵上和大腦中的平均臉相差五個單位，在另一特徵上相差七個單位等等。每一個面容細胞都會讀取六個此類特徵組合而成的集合。200 個面容細胞釋放出的電信號匯合到一起，就能識別出唯一的一張面孔。
曹博士表示，有一個時刻給她留下了特別深的印象，當時她發現自己能夠設計出一系列不會令某一面容細胞產生反應的面容，因為那些面容缺少該面容細胞偏好的特徵集合。這就排除了另一種可能的面部識別方式：面容細胞比較新出現的影像和一系列標準參考面容，尋找其中的不同點。
麻省理工學院神經科學家南希·坎維舍（Nancy Kanwisher）說，描述某一面容細胞能做什麼、預測它會對某一新刺激做出怎樣的反應，對我們來說是一項重大進展。但是，她指出，要想完整捕捉人類感知的豐富性和特定面孔的特性，可能需要超過 50 個特徵。
她問道：“我們需要傑克·尼科爾森（Jack Nicholson）的眉毛這一特徵麼？”
曹博士研究面容細胞已經有 15 年了，她把自己和常博士的這份新報告看做“所有這些心血的巔峰之作”。她說，她希望自己的新發現能夠恢復神經科學界的樂觀情緒。
人們訓練計算機針對某一給定任務模擬神經網絡，推動了機器學習的發展。儘管很成功，但神經網絡仍然是一個神祕的黑匣子，我們很難再現它們是怎樣達成結果的。
“這給神經科學界帶來了一種悲觀的情緒，讓人覺得大腦就好像一個黑匣子，”她說，“我們的論文提供了一個反例。我們在記錄視覺系統最高階段神經元的活動。我們可以看見，那並不是個黑匣子。我敢打賭，大腦各個區域都不是什麼黑匣子。”
翻譯 熊貓譯社 錢功毅
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© 2017 THE NEW YORK TIMES