全球震惊！华人科学家破解“人脸识别神经元”编码！“机器产生自我意识”将成可能！
文章来源：cell
6月1日，一名来自中国的加州理工大学生物科学家和另一名科学家一起在cell上发表了一篇名为“The Code for Facial Identity in the Primate Brain“（灵长类动物面部识别解码）论文，正式宣布：面部识别可通过大约200个面孔神经元进行编码，彻底打破目前科学界一直认为机器学习或人脑神经系统的运作黑箱理论！
注意：这一神经元编码技术模型，让科学家清楚看到视觉皮层中的神经元对所有可能的面部特征的反应（识别），伴随生物科学家们对神经元的解码越来越多，对未来的“机器产生自我意识”的逆向工程设计起到非常重要的借鉴作用！！！！［从这一技术来说，霍金对人工智能的担心并非异想天开］
这项研究发现，灵长类的大脑识别一张人脸，是由约200个面孔神经元来编码的，一张人脸如果可以分解成50个维度（好比一幅画可以分解成色彩、明暗、线条、形状等维度），则每一个面孔神经元会编码其中大约6个维度的若干参数，它们合在一起就形成了一张整体的面孔。不同的面孔由不同的参数构成，在同一个面孔神经元里形成不同的参数空间。反过来，根据这些神经元放电的活动情况，就可以解码出它们看到了怎样的一张面孔（好比一个侦探可以根据犯罪现场的各种痕迹还原出整个作案过程）。
这项研究决定性地推翻了原先的祖母细胞或上述安妮斯顿细胞理论，这些理论认为每一张特异性的面孔是由一个面孔神经元专门来编码的（于是会出现一个人的某个神经元只在看到安妮斯顿的照片时放电的情况），这种低效率的编码方式实在不像是演化了千万年的大脑该做的事儿。这一点的意义已经足够重大，但它不过是第二点的铺垫：这项研究的成功意味着，既然连面孔识别这种以往被认为是相当高级且复杂的认知过程，都能够通过精妙的实验设计把它给解决了，那么大脑中更高级和复杂的认知过程的解构，就不是遥不可及的神话了。
正如这样研究的科学家Doris在纽约时报专文最后一段留下的豪言壮语：“这（机器学习）给神经科学带来了一种悲观主义色彩，觉得大脑也是一个类似的黑箱。我们的论文提供了一个反例。我们记录了来自视觉系统最高层级的神经元的信号，可以看到那里没有黑箱。我打赌这一点对整个大脑来说都是真理。”这是还原论的伟大胜利！
附：部分论文研究结果截图
1、AM和ML / MF人脸特征的补充表示
2、使用线性回归解码面部特征
3、使用线性回归重构面部图像
4、AM神经元在面部空间中与STA正交显示几乎平坦的调整
5、AM细胞对每个细胞专门设计的人脸反应确认轴模型
6、可容错轴编码模型
7、轴度量表示法更灵活，更有效，更强大的面部识别
论文地址：http://www.cell.com/cell/pdf/S0092-8674(17)30538-X.pdf
媒体报道：https://www.nytimes.com/2017/06/01/science/facial-recognition-brain-neurons.html?_r=0