编者注（10/5/18）：多丽丝·曹（Doris Tsao）从小就表现出作为一名杰出科学家的才能，她致力于研究大脑识别面孔的方式。10月4日，约翰·D.和凯瑟琳·T.麦克阿瑟基金会向曹颁发了其25项奖学金之一（“天才”奖），以表彰她2018年的成就（未来五年拨款62.5万美元）。基金会在这样做时承认：“她最引人注目的研究方向集中于揭示大脑最特殊和对社会最重要的任务之一——识别面孔——背后的基本神经原理。”去年发表的一篇关于曹在面部神经代码方面工作的报道如下。请继续关注未来几个月《大众科学》上曹关于面部识别的文章。
大脑已经进化出识别和记住许多不同面孔的能力。我们可以在拥挤的餐厅或繁忙的街道上立即识别出朋友的面容。匆匆一瞥就能告诉我们这个人是兴奋还是生气，快乐还是悲伤。
脑成像研究表明，颞叶（太阳穴下方的区域）中几个蓝莓大小的区域专门负责对面孔做出反应。神经科学家称这些区域为“面孔区”。但是，脑部扫描和植入电极的患者的临床研究都未能确切解释这些区域中的细胞是如何工作的。
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现在，通过结合脑成像和猕猴的单神经元记录，加州理工学院的生物学家多丽丝·曹和她的同事们似乎终于破解了灵长类动物面部识别的神经代码。研究人员发现，每个面孔区细胞的放电率都对应于一个单独的面部特征。就像一组刻度盘一样，这些细胞可以被微调以响应信息片段，然后它们可以以各种方式组合这些信息片段，从而创建动物遇到的每个面孔的图像。“这太令人震惊了，”曹说。“每个刻度盘的值都是如此可预测，以至于我们可以通过简单地跟踪猴子面孔细胞的电活动来重建猴子看到的面孔。”
之前的研究已经暗示了这些大脑区域在编码面孔方面的特异性。在2000年代初期，当曹在哈佛医学院担任博士后研究员时，她和电生理学家温里奇·弗赖瓦尔德（Winrich Freiwald）表明，猴子面孔区中的神经元会在动物看到面孔图片时每次都发出电信号。但是，相同的脑细胞对其他物体（例如蔬菜、收音机或非面部身体部位的图像）几乎没有或没有反应。其他实验表明，这些区域中的神经元还可以区分个体面孔，即使它们是卡通人物。
在2005年对人类受试者进行的一项著名实验中，神经科学家罗德里戈·奎安·基罗加（Rodrigo Quian Quiroga）发现，演员詹妮弗·安妮斯顿的照片激活了海马区中的单个脑细胞——所谓的詹妮弗·安妮斯顿神经元。人们认为，颞叶的其他地方也发生了类似的过程，当时流行的理论认为，面孔区中的每个神经元都对少数特定的人敏感，现在在英国莱斯特大学的奎安·基罗加说，他没有参与目前的工作。但是曹最近的研究表明，该理论可能是错误的。“她已经表明，面孔区中的神经元根本不编码特定的人；它们只是编码某些特征，”奎安·基罗加说。“这完全改变了我们对面孔识别方式的理解。”
为了破译细胞如何执行此识别任务，曹和博士后史蒂文·乐·张（Steven Le Chang）生成了2,000张人类面部照片，其中包含50个特征的变化，包括面部圆度、眼睛之间的距离以及肤色和纹理。他们向两只猴子展示了这些图像，同时记录了这两只动物三个独立面孔区中单个神经元的电活动。
研究人员发现，每个神经元仅对单个特征做出反应。面孔区神经元没有像海马区中的詹妮弗·安妮斯顿神经元那样编码个体面孔，而是将图像划分为较小的区域，并编码诸如发际线宽度之类的特定特征，张说。此外，独立面孔区中的神经元处理互补信息。就像工厂工人一样，各个面孔区有不同的工作，相互合作、交流和相互补充，以提供完整的画面。
一旦张和曹知道了这种劳动分工是如何发生的，他们就可以预测神经元对完全新颖的面孔的反应。他们开发了一个数学模型，其中面部特征由各种神经元编码。然后，他们向猴子展示了先前未见过的人脸图像 (1)。使用他们的算法来了解各种神经元将如何响应，研究人员能够以数字方式重建猴子看到的容貌 (2)。“重建效果非常惊人，”曹说。实际上，它们几乎与猴子看到的实际图片无法区分。
呈现给猴子的原始面孔 (1) 和通过其大脑活动预测的面孔 (2)。 来源：史蒂文·乐·张 加州理工学院
曹说，更令人惊讶的是，研究人员仅需要来自相对较小的一组神经元的读数，算法就可以准确地重建猴子看到的面孔。仅来自205个细胞（一个区域106个，另一个区域99个）的记录就足够了。“这真正说明了这种基于特征的神经代码是多么紧凑和高效，”她说。这也可能解释了为什么灵长类动物如此擅长面部识别，以及我们如何能够潜在地区分数十亿不同的人，而无需同样庞大数量的面孔细胞。
最近发表在Cell上的研究结果为科学家提供了一个全面、系统的模型，用于了解大脑如何感知面孔。研究人员称，人类的大脑机制与猴子的大脑机制非常相似，并且我们有面孔区，它们在功能性MRI研究中像猴子一样对面部图像做出反应。然而，人类面孔区的数量可能有所不同。
多伦多大学的神经科学家阿德里安·内斯特（Adrian Nestor）说，理解大脑的面部代码可以帮助科学家研究面孔细胞如何结合其他识别信息，例如性别、年龄、种族、情感线索和姓名。内斯特研究人类受试者的面孔区，并且没有参与这项研究。它甚至可以为解码大脑如何处理非面部形状提供框架。“最终，这个谜题不仅仅是关于面孔，”他解释说。“希望这种神经代码可以扩展到整体物体识别。”