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新研究揭示大脑识别复杂图像的机制

2013.7.04

  人的眼睛是如何识别像网上安全测试验证码那样的扭曲字迹的呢?这对于我们来说似乎很容易——大脑自然而然的这么做了。但事实上这项任务非常复杂,即使是专业的计算机程序员也无法编出识别这些验证码的程序,可是我们的神经网络却能够轻而易举地做到。因此所谓的验证码,就是用来区别响应方是来自于人还是试图窃取敏感信息的电脑机器人。

  Salk生物研究所的经科学专家们正在探索大脑是如何完成这一复杂任务的。最近有两项研究结果揭示了大脑在视觉上识别验证码或复杂图像的机制。两篇论文分别发表在6月19日的Neuron期刊和6月24日的PNAS上。这两个重要的研究不仅仅是科研历史上的两个大跨步,更是建立了一门新的科学。

  研究专家Tatyana Sharpee 和John Reynolds表示,他们深入而细致的研究了对未来临床研究可能具有实际意义的数以百计的神经细胞。

  “了解大脑如何创建一个可视化的图像可以帮助因大脑故障而产生视觉障碍的人。” 计算神经生物学实验室的副教授Sharpee说,“解决这个问题的方法之一就是要弄清楚大脑皮层是如何处理视觉信息的。”

  系统神经生物学实验室的教授Reynolds说,也许可以创造这样一个间接的方法帮助我们理解大脑的工作方式,就是建立与人类大脑类似的计算机系统。“之所以机器识别事物的能力有限,就是作为制造者的人类没有真正了解大脑如何认识周围的事物并发出相应指令,”他说。

  科学家们强调,这些都是长期的目标,他们正在一步一个脚印地去努力达到。

  部分整合成整体

  在这些研究中,Salk的神经生物学家们试图弄清楚视觉皮层的V4区如何从不同的视觉刺激中辨别某一事物,即使该事物在空间上产生了变化。V4区域负责神经系统影像处理的一个中间步骤。

  “视觉系统的神经对于空间非常敏感——它们就像是向这个世界敞开的小窗户,” Reynolds说。“在最初的处理阶段,这些被称为感受野的窗口非常小。它们只能在非常有限的区域获取信息,然后向大脑输送这些信号,这些信号编码小范围的空间信息----微小简单的物体例如空间的边缘或者一小块颜色。

  V4神经元有较大的感受野,可以处理复杂的形状,例如物体的轮廓。它们负责将先前向视觉系统输出信息大脑区域所带来的信息进行整合并发送该信息交由上一级处理,这就使我们看到了复杂的图像,如人脸。

  这两个新的研究都调查了大脑处理视觉信号时的“平移不变性”——一个神经元在它的感受野范围内识别相同刺激的能力,只要刺激落在感受野范围内,无论它形状如何变化,都可以被识别。

  Neuron的论文研究了针对直线图形和曲线图形变换时V4区域的93个独立的神经元反应,PNAS则研究了在充满对复杂图形的自然场景中,V4神经元的反应。得到的结果是V4神经元都显示出平移不变性。

  Sharpee说:“目前公认的理解是神经元个体在它们的感受野范围内可以识别相同的刺激,无论这些刺激落在感受野的哪一个部位”。 例如,一个神经元可能识别数字5,无论这个5的形状如何变化,只要在感受野中,就可以被识别。“但是这两项研究也显示还有更多的疑惑有待解决,” Sharpee说。“例如当一个物体从某地移动到另一个地方时,复杂的视觉刺激与细胞的识别能力之间存在着某种形式的交换。”

  一个更深的待解之谜

  Salk研究所的研究人员发现神经元在对更复杂图形响应时,平移不变性会下降,例如刻在石头上的数字5 。 “他们需要图形的复杂程度在一定的范围内,方可识别并理解其含义,” Reynolds说。“细胞还不能做到识别所有的图形。”

  另一方面,V4神经元更加倾向于识别简单的形状,这种情况下平移不变性会增强。“只要在简单图形刺激落它们的感受野范围内,它们不在乎这种刺激变成什么样。”Sharpee说。

  “先前的研究认为,在视觉处理后期,神经反应对视觉转换对象的形象基本上不作任何处理。但我们的研究推翻了这一假设,并提出了在这一阶段神经对视觉对象选择性的简单机制,”神经学科资深论文的作者Jude Mitchell说。

  “两个研究的结果是相当互相兼容的,但我们的发现只是大脑经历的真实世界的一小部分。” Sharpee说,“这告诉我们,有一个更深层次的奥秘在这里要解决,” Reynolds说。“我们还没有找到平移不变性是如何实现的,我们现在所做的是将这一机制分解开来,以求在未来可以将这些零散的发现整合起来。”

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