隨著 iphone X 的問世，人臉辨識技術又掀起一波話題。演化上，靈長類對臉部辨識與記憶具有高度敏感性，形塑的機制可能得益於雙目立體視覺的發展，臉部辨識能力帶來適應性功能，使靈長動物更有效辨識有害的掠食者面貌或找尋熟悉的同類。時至今日，人類對於影像中「臉」圖樣的敏感度與辨識能力也特別敏銳，像是許多靈異故事與照片，也時常包含人臉構形驚鴻一瞥的描述。由長期的神經科學研究得知，靈長類腦部中專司解析臉部辨識的區域位於顳下皮質 （inferotemporal cortex），然而，顳下皮質的神經元接收刺激訊號後如何有效運算、傳送這些資訊仍舊是個謎團。
過去，科學家們認為腦中的臉部辨識區域神經元會針對特定長相的臉孔加以編碼，以類似快取記憶的方式儲存這些神經活性，因此，我們才會對於較熟悉的臉孔特別敏感，容易在茫茫人海中辨識自己熟識的親友。然而，今年發表於 Cell 期刊的研究提供異於以往理論的新線索。這項研究來自美國加州理工學院的神經科學家 Doris Tsao 團隊，利用腦造影技術記錄獼猴腦中單一神經元釋放的電生理訊號，同時給予視覺刺激，並透過神經訊號解碼視覺刺激。結果發現每個神經元對特定臉部特徵的反應不同，倘若整合這些單元電訊號，能由離散的臉部特徵訊息重組完整的臉部圖樣。
由於獼猴腦中臉部辨識系統區域與人類相似，以獼猴作為研究對象有助了解人腦進行臉部辨識的功能與機制。研究團隊播放兩千張人臉照片讓兩隻獼猴觀看，並紀錄三個主要臉部辨識區域的單一神經元，解析這些神經元對50項特徵所產生的電生理訊號，包括髮線、兩頰寬度、眼距及臉型等等。這些引起的電生理訊號的刺激參數構成高維度數據，能透過主成份分析（principal components analysis，PCA）投射至低維度參數空間，並比較紀錄的神經活性與視覺刺激的低維度參數組成之相關性。實驗結果發現，單一神經元的產生動作電位頻率（firing rate）與低維度刺激參數的大小成正比，意即每個神經元的活性能反映臉部的特徵組成，這些神經訊號對臉部圖樣的編碼是透過不同臉部特徵參數的線性組合，而了解神經訊號如何對應不同視覺刺激組成，便可以解碼、還原出一張張臉部影像。因此，只要紀錄一群神經元的電生理訊號，就能透過此模型精準地重建獼猴在實驗過程所觀看的人臉圖像。
令人驚訝的是，臉部辨識區只需要驅動約莫兩百個神經元，就能完成這項工作，如此高效率的神經傳遞系統更進一步解釋了靈長類能辨識各種形形色色臉孔的能力。值得注意的是，本研究提供解碼神經電訊號、還原視覺刺激的可能方向，然而，本實驗參數並未著重於臉部的「立體深度」，例如輪廓深邃與扁平的人，即使在照片中分析中擁有相同眼距或臉頰寬度，人類還是可以借由「腦補」將其辨識成不同的臉部特徵，這方面的實驗設計與分析會是後續研究發展的方向。
綜觀本研究在腦神經科學上造成的迴響，在於將來可能使用這種研究模型分析大腦對非臉孔形體的各種反應，進一步建構資料庫，有助了解腦神經元觀察、記憶外界刺激的迴路機制，系統性的神經科學研究方法相當令人期待。
圖片來源：https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.05.011
參考資料：
- Chang, L., & Tsao, D. Y. (2017). The Code for Facial Identity in the Primate Brain. Cell, 169(6), 1013-1028.e14. doi:10.1016/j.cell.2017.05.011
撰文｜葉意茹
編輯｜紀威佑
