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user: 4. 脸孔和专家化的物体：神经层面(Neural Substrates) McKone等人在其综述中，第二个问题探讨了参与脸孔辨识与专家化物体辨识的神经机制是共同的还是不同的。用神经损伤方面研究证据支持了其脸孔特异性的观点。 4.1. 大脑神经生理研究 McKone等通过对脑损伤病人研究的分析，认为脸孔辨识与专家化物体辨识是彼此独立的。近来，单一细胞纪录(single-unit recording)的研究显示，在猕猴的下颞叶皮质(inferior temporal cortex)中——存在一个区域(middle face patch)——其中的细胞会对脸孔有特别强的反应，细胞的激活频率特别高(Freiwald， Tsao， & Livingstone， 2009)。该研究似乎支持了脸孔特别处理的观点。然而，对于通过经验而获得的专家化物体来说，单一细胞记录的研究方法似乎并不是很适用。而且，对于脸孔辨识与物体辨识的研究，主要关注的是相关脑区的激活反应状况。 4.2. 脑成像(fMRI)研究 此方面的研究兴趣主要集中在梭状回(FFA)，很多研究者将之视为脸孔反应的脑区，因为该区对脸孔的反应激活显著的高于对非脸孔物体的反应激活(Kanwisher， McDermott， & Chun， 1997; McCarthy， Puce， Gore， & Allison， 1997; Puce， Allison， Asgari， Gore， & McCarthy， 1996)。在McKone等人的研究中，从专家化假设中引申出一个观点：在FFA中，对专家化物体的激活应该比对控制物体的更强。然后，他们对此观点进行了驳斥。在8个相关研究中，只有3个报告了在FFA中(Gauthier， Skudlarski， Gore， & Anderson， 2000; Xu， 2005)或者以FFA为中心的更大的区域内(Gauthier， Tarr， Anderson， Skudlarski， & Gore， 1999)，对专家化物体的反应与控制物体的反应相比，有较小的但是显著增长；两个研究显示此种反应趋势并不显著(Rhodes， Byatt， Michie， & Puce， 2004; Moore， Cohen， & Ranganath， 2006)；3个研究显示没有效应(Grillspector et al.， 2004; Yue， Tjan， & Biederman， 2006; Hp， Baker， Dicarlo， & Kanwisher， 2006)。上述的研究显示，FFA对专业化物体的而言，并没有表现出一种特别的作用。同时，McKone用注意参与的增加来解释对专家化物体反应的增长。然而，笔者对McKone等人关于上述结果的解释并不是很认同。我们认为，鉴于很多研究皆发现，FFA对脸孔的反应激活远高于对非脸孔物体的反应激活，则在FFA中，对脸孔的反应激活占主导是很容易理解的。同样，对非脸孔的物体(专家化物体和控制物体)反应激活比较低也是自然的。但是，这并没有否认脸孔辨识与物体辨识同处于一种一般化处理机制的可能。在一个一般化的系统中，有主有辅是合理的，如果各个子系统的作用完全相当的可能性反而会更低。同时，在FFA中，对非脸孔物体的反应激活超过了基线水平(Kanwisher et al.， 1997; Grillspector et al.， 2004)说明，虽然FFA偏好脸孔，但它同时也对物体存在反应偏好，儘管这种偏好远低于对脸孔的偏好。这些研究支持了上述的一般化处理机制的观点。由此，我们认为，虽然脸孔辨识有特殊性，但脸孔辨识与物体辨识依然同属于一个更为综合的信息处理系统。当然，也有研究者认为在FFA中，发现对物体的激活反应高于基线水平，是因为fMRI的分辨率不够高。下面的研究在弥补此不足的同时，也为我们一般化的处理机制的观点，提供了新的证据支持。 近来，使用7Telsa高分辨率的fMRI技术，McGugin， Newton， Gore和Gauthier (2014)在大脑右侧FFA中发现了稳定的(robust)专家化效应。通过一个有效的任务操弄(增加知觉和注意要求)，他们研究了在FFA和其他脑区中，专家化效应的稳定性。在他们的研究中，测量了26个受试者对汽车，脸孔和一类在视觉上与汽车相似的物体(沙发)图片的反应，其中受试者有人是汽车专家。实验任务有两类，分别是低负载1次返回任务(a low load 1-back task) (只有一个物体类别)和高负载任务(a high load task) (测验物体来自两个快速转化的物体类别并且要求受试者对两个物体类别都要注意)。结果发现，在低负载条件，作为专家化的功能，许多区域有更大的反应激活，包括双侧FFA的后端和前端(分别是FFA1和FFA2)。在高负载条件下，几乎没有区域与专家化存在正相关，并且许多区域甚至是负相关；但是，在脸孔选择脑区FFA的前端(FFA2)中，专家化效应依然保持稳定。最后，他们发现汽车专家的行为结果可以预测对沙发图片的反应增长，但不能增加对沙发描述的行为偏好。这一研究结果说明，与一个专家化的物体类别整体形状上的相似性足以在FFA或其他对专家化敏感的脑区中诱发一个反应，即使是该类别本身并不没有什麽特别之处。在右侧FFA2中稳定的专家化效应和由视觉相似性所产生的专家化效应，都有力的反击了将注意作为专家化效应(纹外视皮层中)的唯一决定因素的观点，同样，此研究无疑是对McKone等人观点的有力驳斥。除此之外，在大脑的其他区域——複测视皮层区，对大量刺激类别的验证，并没有发现脸孔反应激活与其他刺激反应激活间的显著差异(Lashkari， Kanwisher， & Golland， 2008， 2010; Kriegeskorte， Mur， Ruff， Kiani， Bodurka， Esteky et al.， 2010)。 上述研究都是对一般化处理机制的间接验证，而Gauthier， McGugin， Richler， Herzmann， Speegle和Van Gulick (2014)的研究显示，在脸孔和物体辨识间存在重叠的经验调节，即显示了一种一般化的能力。这为脸孔处理与专家化物体处理同为一个综合信息处理系统的观点，提供了直接的证据支持。 4.3. 一般化的辨识框架与模型 Gauthier等人(2014)提出了一个新的物体辨识绩效框架，认为任何类别物体的辨识绩效都是由一般域(domain-general)能力和特殊类别(category-specific)经验共同产生的。在他们的研究中，让受试者对8个类别进行脸孔辨识和物体辨识，同时要求受试者对上述类别的经验进行自我报告。结果暗示，脸孔辨识和物体辨识都受到一个共同的，一般域(domain-general)能力的支持，而此种支持则是通过与类别有关的经验实现的，并且当使用经验时，会获得最好的测量绩效。 最近，Wang， Gauthier和Cottrel (2016)在其上述研究的基础上，进一步提出了一个关于脸孔辨识和物体辨识的神经计算模型。根据Gauthier等人(2014)的研究，随著非脸孔经验的增加，脸孔辨识能力和物体辨识能力的相关会更高。他们认为存在一种简单的下位的视觉能力(a single underlying visual ability)，v即表现为，由于经验，脸孔和非脸孔类别在绩效上的增长。使用剑桥脸孔记忆测验(CFMT)和范德比尔特专家化测验(VET)，它们表现出了由于经验增加所产生的绩效上的共变。在此基础上，Wang等人讨论了为什么在不同的视觉域(visual domain)中，共享的资源不会导致竞争、或者是在能力上的反向相关，并且使用脸孔和物体处理的神经计算模型对这一难题进行解释(以下简称“模型”，TM)。他们模拟了一般域能力(the domain general ability)，v作为，从输入到标记，在映射中可利用的计算资源(隐单元数目)(number of hidden units)，并且将经验作为网络训练期间，个体样例在一个物体类别中出现的频率。他们的研究结果显示，在行为数据上，由于经验的增长，下级水平的(subordinate level)脸孔和物体辨识正确率的增加之间存在相关。他们认为，由于脸孔和物体间共享的相关特征，不同域之间不会对资源产生竞争。经验的重要作用是对脸孔生成一种“波及转变”(spreading transform)(在表征空间中将它们进行分离)，且这种转变可以概化到被个性化(individuated)的物体。有趣的是，当网络任务是基本水平类别时，没有观察到在不同域之间相关性增加。因此，他们的模型预测，经验的类型是非常重要的，并且该相关性的来源是在梭状回中(FFA)，而不是在对基本水平类别来说有用的那些脑区中。这些研究结果与他们之前的模型也是一致的，即为什么梭状回(FFA)能对新异的专家化域(domain)有反应激活(Tong， Joyce， & Cottrell， 2008)。 虽然脸孔辨识存在一定的特殊性，并且有不少的研究者认为脸孔辨识能力与物体辨识能力是彼此独立的。但是，上述这些研究显示，脸孔辨识与物体辨识间存在重叠，有关非物体的经验，可以促进两种辨识间的相关性。而且神经计算模型的结果显示，此种效应发生在下位水平的处理中。这些结果有力的支持了脸孔辨识处理与专家化物体处理共同处于一个一般化信息处理机制中的观点。