我們的大腦已經進化出識別和記住面孔的能力。作為嬰兒，我們最早學習的事情之一就是看著周圍人的臉，回應眼神交流並模仿面部表情。成年後，這轉化為比其他視覺刺激更好更快地識別人臉的能力。我們能夠立即在擁擠的餐廳或城市街道上的人群中認出朋友的臉。而且我們只需 glance 一眼就能分辨出他們是興奮還是生氣，快樂還是悲傷。
識別面孔的容易程度掩蓋了其潛在的認知複雜性。面孔的眼睛、鼻子和嘴巴都在相對相同的位置，但我們仍然可以從不同的角度、在昏暗的燈光下甚至在移動時準確地識別它們。腦成像研究表明，我們進化出了幾個微小的區域，大小如藍莓，位於顳葉（太陽穴下方的區域），專門負責對面孔做出反應。神經科學家將這些區域稱為“面部斑塊”。但是，來自腦部掃描器（功能性磁共振成像）的資料，以及植入電極的患者的臨床研究，都沒有確切地解釋這些面部斑塊中的細胞是如何工作的。
現在，透過結合腦成像和獼猴的單神經元記錄，生物學家多麗絲·曹和她在加州理工學院的同事們終於破解了面部識別的神經程式碼。研究人員發現，每個面部細胞的放電率對應於沿軸線的不同面部特徵。就像一組刻度盤一樣，這些細胞被微調到資訊片段，然後它們可以將這些資訊片段以不同的組合方式組合在一起，從而創建出每個可能的面孔的影像。“這太令人震驚了，”曹說。“每個刻度盤的值都是如此可預測，以至於我們只需跟蹤猴子的面部細胞的電活動，就可以重建猴子所看到的面孔。”
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先前的研究已經暗示了這些大腦區域針對面孔的特異性。在 2000 年代初期，作為哈佛醫學院的博士後，曹和她的合作者電生理學家溫裡希·弗賴瓦爾德從猴子身上獲得了顱內記錄，當時猴子們正在觀看各種物體和人臉的幻燈片。每次螢幕上閃現人臉圖片時，中間面部斑塊中的神經元都會噼啪作響地發出電活動。對其他物體（例如蔬菜、收音機甚至其他身體部位的影像）的反應在很大程度上是缺失的。
進一步的實驗表明，這些區域的神經元也可以區分個體面孔，甚至可以區分面孔的卡通圖畫。在人類受試者的海馬體中，神經科學家羅德里戈·基安·奎羅加發現，女演員詹妮弗·安妮斯頓的照片在一個神經元中引起了反應。哈莉·貝瑞、披頭士樂隊成員或《辛普森一家》角色的照片則激活了不同的神經元。研究人員普遍認為，面部斑塊中的每個神經元都對少數特定的人敏感，奎羅加說，他現在在英國萊斯特大學，並沒有參與這項工作。但曹最近的研究表明，科學家們可能弄錯了。“她已經表明，面部斑塊中的神經元根本不編碼特定的人，它們只是編碼某些特徵，”他說。“這徹底改變了我們對面部識別方式的理解。”
為了破譯單個細胞如何幫助識別面孔，曹和她的博士後張斯蒂文在一些面孔周圍畫了點，並計算了 50 種不同特徵的變化。然後，他們使用這些資訊建立了 2,000 張不同的面孔影像，這些影像在形狀和外觀上各不相同，包括面部的圓度、眼睛之間的距離、膚色和紋理。接下來，研究人員向猴子展示了這些影像，同時記錄了來自三個獨立面部斑塊中單個神經元的電活動。
呈現給猴子的八張真實面孔與透過分析猴子觀看面孔時記錄的 205 個神經元的電活動而重建的面孔形成對比。 圖片來源：多麗絲·曹
對於每個神經元來說，重要的是單一特徵軸。即使在觀看不同的面孔時，例如，對髮際線寬度敏感的神經元也會對該特徵的變化做出反應。但是，如果面孔具有相同的髮際線和不同大小的鼻子，則髮際線神經元將保持沉默，張說。這些發現解釋了先前持有的理論中長期存在爭議的問題，即為什麼單個神經元似乎可以識別完全不同的人。
此外，不同面部斑塊中的神經元處理互補資訊。一個面部斑塊（前內側斑塊）中的細胞處理有關面孔外觀的資訊，例如眼睛或髮際線等面部特徵之間的距離。其他斑塊（中外側和中底區）中的細胞處理有關形狀的資訊，例如眼睛或嘴唇的輪廓。就像工廠裡的工人一樣，不同的面部斑塊執行不同的工作，相互合作、溝通和相互配合，以提供完整的面部身份圖景。
一旦張和曹知道了“工廠工人”之間是如何分工的，他們就可以預測神經元對全新面孔的反應。兩人開發了一個模型，用於確定各種神經元編碼的特徵軸。然後，他們向猴子展示了一張新的人臉照片。研究人員使用他們關於各種神經元將如何反應的模型，能夠重建猴子正在觀看的面孔。“重建效果令人驚歎地準確，”曹說。事實上，它們幾乎與展示給猴子的實際照片無法區分。
更令人驚訝的是，曹說，他們只需要從一小組神經元中讀取資料，演算法就可以準確地重建猴子正在觀看的面孔。僅來自 205 個細胞的記錄——一個斑塊中的 106 個細胞和另一個斑塊中的 99 個細胞——就足夠了。“這確實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，以及我們如何在不需要同樣大量的面部細胞的情況下潛在地識別數十億不同的人。
這些發現，於 6 月 1 日發表在《細胞》雜誌上，為科學家們提供了關於大腦如何感知面孔的全面、系統的模型。多倫多大學研究人類受試者面部斑塊的神經科學家阿德里安·內斯特也表示，該模型也為未來的研究開闢了有趣的途徑，他也沒有參與這項研究。他說，理解大腦中的面部程式碼可以幫助科學家研究面部細胞如何整合其他識別資訊，例如性別、種族、情感線索和熟悉面孔的姓名。它甚至可以為解碼大腦中如何處理其他非面部形狀提供一個框架。“最終，這個謎題不僅僅關乎面孔，”內斯特說。“希望這種神經程式碼可以擴充套件到整體物體識別。”