隨著人工神經網絡的發展，真實大腦的運行奧秘正在被破解。在頂尖學術期刊《細胞》本月最新上線的一篇論文中，哈佛醫學院的一組科學家利用人工智能對大腦識別圖像的經典問題進行了創新探索。研究者用AI設計生成的圖像刺激猴子大腦中負責識別面部的神經元。沒想到，神經元偏愛的畫風有點“謎”。

過去，為了找出視覺中樞的神經元對什麼樣的信號有特異性反應，研究人員會找一些圖像呈現給被試，比如明星寫真，同時比較所記錄的神經元對什麼樣的圖像有更強烈的反應。但通過這種方式，我們只能知道神經元在有限的圖像中相對更愛哪一種，畢竟不可能無窮無盡地給病人或動物看遍大千世界。

而此次研究的共同第一作者Carlos Ponce博士和Will Xiao博士等人設計了一種巧妙的算法工具，根據神經元的實時反饋，迅速調整圖像，從頭合成出最受神經元偏愛的圖像。

▲根據發放強度的反饋合成神經元喜愛的圖像（圖片來源：參考資料[1]）

實驗中，研究人員把電極插入猴子的高級視覺中樞下顳葉。這個區域對於物體識別很重要，人的下顳葉如果受損，可能會失去識別人臉和物體的能力。因此，這類神經元會對什麼樣的圖像信號有強烈反應，可以幫助科學家理解大腦是如何識別外部世界的。

接著，研究人員給猴子展示了由AI提供的畫面。一開始，圖像只是一些模糊的灰色視覺噪聲。但很快，AI會創建新的圖像。將預先訓練的生成式深度神經網絡與響應神經元應答的遺傳算法相結合，幾分鐘的時間裡，圖像通過上百次變形、組合等演變，最後得到的新圖像成功讓猴子視覺皮層神經元達到最強的放電。

▲單個選擇性神經元演化得到的合成圖像（圖片來源：參考資料[1]）

這項算法被稱為XDREAM。用第一作者Ponce博士的話說，“假如細胞在做夢，（這些圖像）就是細胞夢到的景象。”

那麼，細胞的“夢境”長什麼樣呢？要不是AI畫了出來，還真是沒法想像。多次重複實驗得到的研究結果顯示了數百張奇怪的抽像畫。有的可以模模糊糊看出像猴子或是戴著面具的看護人，還有一些則很難從現實世界的物體找出對應。用美國國家眼科研究所的神經科學家Bevil Conway博士的話說，“讓人聯想到畢加索或培根的肖像畫”。

進一步與自然圖像相比的結果顯示，同一個神經元儘管也在各種自然圖片中偏愛真實的猴子麵部，但還是在面對AI合成的扭曲抽像圖時更加“激動”。

▲第一排是三次獨立演化得到的三張合成圖，第二排是同一個神經元在2000多張自然圖像中最偏愛的10張，第三排是最不喜歡的10張自然圖像（圖片來源：參考資料[1]）

為什麼猴子更喜歡抽象的圖像，這個問題目前還是個謎。指導這項研究的神經生物學家Margaret Livinstone教授猜測，一種可能性是，神經元識別面部的工作方式類似於漫畫家，把注意力集中在極端的特徵上，從而對誇張的特徵更有反應，提高識別效率。

不過有一點很清楚，神經元偏愛的刺激一定是通過經驗學習的，畢竟猴子不可能自己進化出一種細胞專門編碼穿戴防護服的看護人。

▲該研究通訊作者Margaret Livinstone教授（圖片來源：哈佛大​​學官網）

接下來，研究者希望可以獲得接受手術的癲癇患者的同意，在人類的大腦上測試這種方法，“那麼，我們就能了解人類大腦中的神經元想要什麼了。”Livinsgtone教授說。

也許不久以後也可以看到自己腦中的神經元在做什麼夢了呢！