我們的大腦已經(jīng)準備好識別面孔-或告訴別人-甚至很少停止思考它，但是當大腦進(jìn)行這種識別時(shí)，大腦中發(fā)生的事情仍然遠未弄清楚。在《自然通訊》今天報道的一項新研究中，魏茨曼科學(xué)研究所的研究人員對此問(wèn)題提供了新的思路。他們發(fā)現大腦中的面部編碼方式與成功執行被稱(chēng)為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的人工智能系統之間有著(zhù)驚人的相似之處。

當我們看著(zhù)一張臉時(shí)，視覺(jué)皮層中的神經(jīng)元群被激活并發(fā)出信號。實(shí)際上，某些神經(jīng)元組選擇性地對臉部做出反應，而對其他對象則沒(méi)有。但是，單個(gè)神經(jīng)元的激活如何共同產(chǎn)生面部感知和識別能力呢?

神經(jīng)生物學(xué)系的Rafi Malach教授和他的研究組博士生Shany Grossman提出了通過(guò)將人的大腦活動(dòng)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行比較來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題的想法。這些計算系統最近在人工智能領(lǐng)域發(fā)生了革命性變化，經(jīng)過(guò)培訓可以通過(guò)從大量數據集中學(xué)習來(lái)執行任務(wù)。在過(guò)去的幾年中，它們取得了巨大的進(jìn)步，以至于在包括面部識別在內的各種視覺(jué)任務(wù)上，他們的表現都與人類(lèi)相當甚至更好。

Grossman和Guy Gaziv是計算機科學(xué)與應用數學(xué)系的研究學(xué)生，他們從紐約曼哈塞特Feinstein醫學(xué)研究所Ashesh Mehta博士的實(shí)驗室中的33個(gè)人獲得的數據進(jìn)行了分析。這組獨特的受試者是癲癇患者，他們已將電極植入大腦的各個(gè)區域以進(jìn)行診斷，并自愿參加了各種研究任務(wù)。

當向志愿者展示來(lái)自不同圖像數據庫的一系列面孔(包括著(zhù)名和不熟悉的人)時(shí)，通過(guò)將96根電極植入到負責面部感知的大腦部分的記錄來(lái)監控他們的大腦活動(dòng)。錄音表明，每張臉都誘發(fā)出獨特的神經(jīng)元激活模式，涉及以不同強度發(fā)射的不同組的神經(jīng)元。有趣的是，一些面孔引發(fā)了相似的大腦活動(dòng)模式-也就是說(shuō)，它們具有相似的活動(dòng)“簽名”-而其他面孔則引發(fā)了彼此截然不同的激活模式。研究人員很想知道這些激活信號是否在我們識別面部的能力中起重要作用。