2021年11月6至7日，北京大学IDG麦戈文脑科学研究所成立十周年庆典暨北京大学脑科学国际论坛成功举办。来自美国哈佛大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、英国伦敦大学学院、德国马普研究所、日本筑波大学、北京师范大学、中科院脑智卓越创新中心等国内外高校和科研机构的知名学者，从分子、细胞、环路、系统、认知、心理、计算、神经精神疾病等多个层面和角度，热情分享了他们在脑科学前沿研究的最新进展，并与线上线下观众频繁互动，在思维的碰撞中激荡出创新的火花。现陆续推出相关学术笔记，让我们重温精彩再出发！

　　本期推出的学术笔记，根据加利福尼亚大学伯克利分校（University of California, Berkeley）Doris Tsao教授，所作的题为“Faces: a neural Rosetta Stone”的报告整理而成。

Doris Tsao教授作报告并与嘉宾观众交流

　　撰稿：刘若瑾

　　审核：苗成林

　　Doris Tsao教授开创性地将fMRI与电生理结合以研究猕猴的视觉处理，她的一些工作如猕猴的面孔网络等等，为很多感知与认知方面研究奠定了基础。Tsao教授对于灵长类动物视觉的神经机制十分感兴趣，近几年的研究重点在于大脑是如何重塑视觉世界的。

　　由光引起的神经元信号起始于视网膜，这些信号通过神经节细胞的轴突传递至外侧膝状体，然后抵达视觉皮层，产生对物体、背景、运动、阴影和颜色等景象的感知。下颞叶皮质（inferotemporal cortex, IT）作为较高的视觉区域，可参与一些高级视觉信息的解码。至目前IT区中若干区域已被定位出来，这些区域会对特定的物体类别有响应，如脸、景观、颜色、身体等等，但IT区还有大片区域尚未探明，其功能结构以及组织原则仍有待研究。猕猴大脑中有六个区域对于面部高度响应，每个区域都包含大量face cells，且六个区域彼此之间都高强度且高特异性相关联，称为人脸网络。基于人脸网络，Tsao教授介绍了她的三个研究。

　　第一项研究[1]针对面部识别在大脑中的具体编码。特征编码（feature code）是刺激（stimulus）和神经元响应之间相互映射的桥梁。为了理解这种映射是怎样发生的，实验人员们需要预测细胞针对不同刺激的响应，以及预测引起细胞特定响应的刺激。通过分析一组经调整的真人照片，计算机给出了50个可以描述人脸间差别的变量。研究人员们将电极植入猕猴大脑，监测大脑中face cells对于这50个变量的不同响应，将其分别解码可得到每种响应代表的具体意义。构建权重矩阵后，研究人员们成功通过监测face cells的响应预测这50种人脸变量。第一项研究表明，人脸和face cells之间存在简单的转换关系，若将人脸投影到高维线性空间，那每一个face cell的放电即可成比例对应至这一空间中的每一维度。

　　图1. 实际人脸与根据细胞放电特征预测人脸

　　在第二个研究[2]中，实验人员们通过在IT区未知功能的区域进行电刺激，发现其前部、后部均存在区域也同时被电刺激所激活，具有直接的功能连接。这一网络被称为X网络（Network X）。为探明这一网络是否具有物体选择性，研究人员们检测了单个神经元对这些物体的反应，发现这些神经元具有高度选择性。为理解Network X的发放特性，研究人员们通过深度学习（AlexNet）将每一个物体进行参数化，通过其不同的长宽比、具有生命与否等不同参数，将其对应于坐标系中的一个点。研究人员们发现Network X由多个功能连接区域组成，具有高度一致的物体选择性和视点不变性，且细胞具有轴模型，这些特征均与已知的人脸网络一致，从而猜想IT区的功能组织是由两种维度（长宽比、具有生命与否）的拓扑结构决定。第二项研究告诉我们，物体在大脑中的呈现可能具有普适原则。

　　图2. Network X示意图

　　图3. IT区功能组织由两种维度拓扑结构决定的猜想

　　在第三个研究是Tsao教授团队正在进行的方向，意图通过挖掘人脸网络来研究皮质之间相互作用的普适规则。Generative Feedback Model说明当人看到一幅图像时，视觉皮层以及前额皮层的神经元会共同调动以对图像进行预测，并将结果反馈。为证实Generative Feedback Model，研究人员们将人脸网络应用于此，以探究这些网络是如何通过实时相互作用构建出我们的认知状态的。一种假设认为，feedback是由无法辨别或noisy的图像触发的。为验证这种假设，实验员们给猕猴观看了不清晰或遮挡的图片，同时测定了ML和AF两个区域的神经元活动，并发现有的细胞呈现出了第二次放电；另外，神经元放电的delay在ML和AF两个区域也是一致的。第三个研究至目前实验结果均与Generative Feedback Model一致，Tsao教授之后计划在睡眠、迷幻等状态下进行研究，以及探究是否存在认知的普适机制。

　　总结Doris Tsao教授的三项研究，她发现了人脸和face cells之间存在简单的转换关系，大脑对于面部识别存在具体的编码规则；IT区存在与人脸网络特征相似的Network X，猜想IT区的功能组织是由两种维度的拓扑结构决定，物体在大脑中的呈现具有普适原则；最后她研究了皮质之间的相互作用，意图探索认知的普适机制。Tsao教授的研究不仅对神经编码研究意义重大，还可多方面应用于人工智能领域，未来应用前景广阔。

　　参考文献

　　1. Le Chang,Doris Y Tsao.The Code for Facial Identity in the Primate Brain [J].Cell.169:1013-1028 (2017).

　　2. Pinglei Bao,Liang She,Mason McGill, Doris Y. Tsao. A map of object space in primate inferotemporal cortex [J]. Nature. 583:103-108 (2020).