大脑视觉皮层中的神经元可以对非常特殊的刺激做出反应，比如名人的脸。长期以来，研究人员一直在努力确定究竟是什么图像刺激了该区域的神经元。

近日，一项在猴子身上进行的研究解决了这个问题。研究人员使用一种机器算法，可以快速计算出刺激神经元的图像类型。研究结果显示，数百张奇怪的图像（包括扭曲得很奇怪的、像怪兽一样的猴子脸）最能刺激猴子的神经元。相关研究结果5月4日发表于《细胞》。

未参与该研究的美国国家眼科研究所神经学家Bevil Conway表示，这项工作“巧妙、创造性地应用了人工智能，解决了一个奇怪的问题”。

当人的颞下皮质受损时，可能会失去识别人脸和物体的能力，患上一种罕见的失认症。研究人员将电极插入猴子的颞下皮质，并让其观看一系列图片。这些图像开始不显示内容，只有模糊的灰色视觉噪声。但是，根据哪些图像可能触发选定的神经元，机器算法会生成一批新的图像，预测猴子神经元“更喜欢”的图片。

首席研究员、哈佛医学院神经生物学家Margaret Livingstone说，经过反复实验，该算法产生了一些模糊可识别的物体图像，包括“像侏儒、猴子一样的图”。其中一些照片让Conway想到毕加索和培根的肖像画。

进一步测试表明，尽管神经元对真实猴子的面部图像也有反应，但它们似乎更喜欢扭曲的抽象概念——这是动物在现实生活中永远看不到的东西。

为什么猴子更喜欢抽象的图像而不是真实的图像，这仍然是个谜。Livingstone认为，一种可能是神经元通过计算人脸之间的差异来工作，就像漫画家那样，把更多的注意力放在极端的特征上。

Livingstone指出，这使神经元对夸张的特征更有反应，而且会比许多连接在一起的单个神经元更有效地识别特定面孔。

大多数偏爱的刺激都是通过经验得来的，这是肯定的。Livingstone说：“猴子不可能进化出一种细胞专门为某张图片编码。”

研究人员表示，下一步将在接受癫痫脑外科手术的人身上测试这种方法。Livingstone说，“这样我们能知道人脑中的神经元更想看到什么。”（辛雨）

相关论文信息：DOI:10.1016/j.cell.2019.04.005

《中国科学报》 (2019-05-09 第3版 国际)