当我们看照片时，我们可以毫不费力地识别人物和物体——从二维图像在大脑中重建三维场景。这项任务看似简单，但科学家们长期以来一直困惑于我们的大脑究竟是如何做到这一点的；即使是最强大的计算机仍然难以从二维图像中识别出三维物体。到目前为止，大多数研究都集中在更简单的二维模式神经表征上，但一项新的研究首次表明，一些神经元也对三维细节进行了调整。
可能的三维形状数量庞大，使得研究大脑如何处理它们变得困难。约翰·霍普金斯大学的神经科学家查尔斯·康纳和山根由佳子领导的一个团队，通过使用一个计算机程序绕过了这个问题，该程序生成了一系列形状，这些形状根据哪些项目引起某些神经元的最大反应而演变。他们最终确定了几个神经元，每个神经元都对特定的三维配置做出反应。
诸如突出点或脊线之类的物体碎片引起了最大的反应。“神经元携带非常清晰的三维部分信息，以及这些部分相对于彼此的位置信息，”康纳说。研究结果支持了一种经典理论，即大脑可以将物体理解为三维部分的空间组合，而不仅仅是从不同的二维角度学习识别物体。康纳指出，然而，在需要快速识别的情况下，大脑可能仍然严重依赖更快的二维处理。
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注意：本文最初的标题为“Seeing In Three Dimensions”。