編者注（10/5/18）：多麗絲·曹（Doris Tsao）從小就表現出作為一名傑出科學家的才能，她致力於研究大腦識別面孔的方式。10月4日，約翰·D.和凱瑟琳·T.麥克阿瑟基金會向曹頒發了其25項獎學金之一（“天才”獎），以表彰她2018年的成就（未來五年撥款62.5萬美元）。基金會在這樣做時承認：“她最引人注目的研究方向集中於揭示大腦最特殊和對社會最重要的任務之一——識別面孔——背後的基本神經原理。”去年發表的一篇關於曹在面部神經程式碼方面工作的報道如下。請繼續關注未來幾個月《大眾科學》上曹關於面部識別的文章。
大腦已經進化出識別和記住許多不同面孔的能力。我們可以在擁擠的餐廳或繁忙的街道上立即識別出朋友的面容。匆匆一瞥就能告訴我們這個人是興奮還是生氣，快樂還是悲傷。
腦成像研究表明，顳葉（太陽穴下方的區域）中幾個藍莓大小的區域專門負責對面孔做出反應。神經科學家稱這些區域為“面孔區”。但是，腦部掃描和植入電極的患者的臨床研究都未能確切解釋這些區域中的細胞是如何工作的。
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現在，透過結合腦成像和獼猴的單神經元記錄，加州理工學院的生物學家多麗絲·曹和她的同事們似乎終於破解了靈長類動物面部識別的神經程式碼。研究人員發現，每個面孔區細胞的放電率都對應於一個單獨的面部特徵。就像一組刻度盤一樣，這些細胞可以被微調以響應資訊片段，然後它們可以以各種方式組合這些資訊片段，從而建立動物遇到的每個面孔的影像。“這太令人震驚了，”曹說。“每個刻度盤的值都是如此可預測，以至於我們可以透過簡單地跟蹤猴子面孔細胞的電活動來重建猴子看到的面孔。”
之前的研究已經暗示了這些大腦區域在編碼面孔方面的特異性。在2000年代初期，當曹在哈佛醫學院擔任博士後研究員時，她和電生理學家溫裡奇·弗賴瓦爾德（Winrich Freiwald）表明，猴子面孔區中的神經元會在動物看到面孔圖片時每次都發出電訊號。但是，相同的腦細胞對其他物體（例如蔬菜、收音機或非面部身體部位的影像）幾乎沒有或沒有反應。其他實驗表明，這些區域中的神經元還可以區分個體面孔，即使它們是卡通人物。
在2005年對人類受試者進行的一項著名實驗中，神經科學家羅德里戈·奎安·基羅加（Rodrigo Quian Quiroga）發現，演員詹妮弗·安妮斯頓的照片激活了海馬區中的單個腦細胞——所謂的詹妮弗·安妮斯頓神經元。人們認為，顳葉的其他地方也發生了類似的過程，當時流行的理論認為，面孔區中的每個神經元都對少數特定的人敏感，現在在英國萊斯特大學的奎安·基羅加說，他沒有參與目前的工作。但是曹最近的研究表明，該理論可能是錯誤的。“她已經表明，面孔區中的神經元根本不編碼特定的人；它們只是編碼某些特徵，”奎安·基羅加說。“這完全改變了我們對面孔識別方式的理解。”
為了破譯細胞如何執行此識別任務，曹和博士後史蒂文·樂·張（Steven Le Chang）生成了2,000張人類面部照片，其中包含50個特徵的變化，包括面部圓度、眼睛之間的距離以及膚色和紋理。他們向兩隻猴子展示了這些影像，同時記錄了這兩隻動物三個獨立面孔區中單個神經元的電活動。
研究人員發現，每個神經元僅對單個特徵做出反應。面孔區神經元沒有像海馬區中的詹妮弗·安妮斯頓神經元那樣編碼個體面孔，而是將影像劃分為較小的區域，並編碼諸如髮際線寬度之類的特定特徵，張說。此外，獨立面孔區中的神經元處理互補資訊。就像工廠工人一樣，各個面孔區有不同的工作，相互合作、交流和相互補充，以提供完整的畫面。
一旦張和曹知道了這種勞動分工是如何發生的，他們就可以預測神經元對完全新穎的面孔的反應。他們開發了一個數學模型，其中面部特徵由各種神經元編碼。然後，他們向猴子展示了先前未見過的人臉影像 (1)。使用他們的演算法來了解各種神經元將如何響應，研究人員能夠以數字方式重建猴子看到的容貌 (2)。“重建效果非常驚人，”曹說。實際上，它們幾乎與猴子看到的實際圖片無法區分。
呈現給猴子的原始面孔 (1) 和透過其大腦活動預測的面孔 (2)。 來源：史蒂文·樂·張 加州理工學院
曹說，更令人驚訝的是，研究人員僅需要來自相對較小的一組神經元的讀數，演算法就可以準確地重建猴子看到的面孔。僅來自205個細胞（一個區域106個，另一個區域99個）的記錄就足夠了。“這真正說明了這種基於特徵的神經程式碼是多麼緊湊和高效，”她說。這也可能解釋了為什麼靈長類動物如此擅長面部識別，以及我們如何能夠潛在地區分數十億不同的人，而無需同樣龐大數量的面孔細胞。
最近發表在Cell上的研究結果為科學家提供了一個全面、系統的模型，用於瞭解大腦如何感知面孔。研究人員稱，人類的大腦機制與猴子的大腦機制非常相似，並且我們有面孔區，它們在功能性MRI研究中像猴子一樣對面部影像做出反應。然而，人類面孔區的數量可能有所不同。
多倫多大學的神經科學家阿德里安·內斯特（Adrian Nestor）說，理解大腦的面部程式碼可以幫助科學家研究面孔細胞如何結合其他識別資訊，例如性別、年齡、種族、情感線索和姓名。內斯特研究人類受試者的面孔區，並且沒有參與這項研究。它甚至可以為解碼大腦如何處理非面部形狀提供框架。“最終，這個謎題不僅僅是關於面孔，”他解釋說。“希望這種神經程式碼可以擴充套件到整體物體識別。”