大腦視覺皮層中的神經(jīng)元可以對非常特殊的刺激做出反應，比如名人的臉。長期以來，研究人員一直在努力確定究竟是什么圖像刺激了該區(qū)域的神經(jīng)元。

一項在猴子身上進行的研究解決了這個問題。研究人員使用一種機器算法，可以快速計算出刺激神經(jīng)元的圖像類型。研究結(jié)果顯示，數(shù)百張奇怪的圖像（包括扭曲得很奇怪的、像怪獸一樣的猴子臉）最能刺激猴子的神經(jīng)元。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表于《細胞》。

未參與該研究的美國國家眼科研究所神經(jīng)學家Bevil Conway表示，這項工作“巧妙、創(chuàng)造性地應用了人工智能，解決了一個奇怪的問題”。

當人的顳下皮質(zhì)受損時，可能會失去識別人臉和物體的能力，患上一種罕見的失認癥。研究人員將電極插入猴子的顳下皮質(zhì)，并讓其觀看一系列圖片。這些圖像開始不顯示內(nèi)容，只有模糊的灰色視覺噪聲。但是，根據(jù)哪些圖像可能觸發(fā)選定的神經(jīng)元，機器算法會生成一批新的圖像，預測猴子神經(jīng)元“更喜歡”的圖片。

首席研究員、哈佛醫(yī)學院神經(jīng)生物學家Margaret Livingstone說，經(jīng)過反復實驗，該算法產(chǎn)生了一些模糊可識別的物體圖像，包括“像侏儒、猴子一樣的圖”。其中一些照片讓Conway想到畢加索和培根的肖像畫。

進一步測試表明，盡管神經(jīng)元對真實猴子的面部圖像也有反應，但它們似乎更喜歡扭曲的抽象概念——這是動物在現(xiàn)實生活中永遠看不到的東西。

為什么猴子更喜歡抽象的圖像而不是真實的圖像，這仍然是個謎。Livingstone認為，一種可能是神經(jīng)元通過計算人臉之間的差異來工作，就像漫畫家那樣，把更多的注意力放在極端的特征上。

Livingstone指出，這使神經(jīng)元對夸張的特征更有反應，而且會比許多連接在一起的單個神經(jīng)元更有效地識別特定面孔。

大多數(shù)偏愛的刺激都是通過經(jīng)驗得來的，這是肯定的。Livingstone說： “猴子不可能進化出一種細胞專門為某張圖片編碼?！?/p>

研究人員表示，下一步將在接受癲癇腦外科手術(shù)的人身上測試這種方法。Livingstone說，“這樣我們能知道人腦中的神經(jīng)元更想看到什么。”