面孔|Nature子刊：未经训练的神经网络也可以进行人脸检测人脸|神经元|训练|研究|选择性

机器之心报道
机器之心编辑部

最近发表在《自然 · 通讯》上的一项新研究表明，高级的视觉认知功能可以在未经训练的神经网络中自发产生，面部图像的视觉选择性甚至可以在完全未经训练的深度神经网络中产生。

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对于动物的社会行为（群体中不同成员分工合作，共同维持群体生活的行为）来说，检测和识别面孔的能力至关重要。这种能力被认为起源于单神经元或多神经元水平的神经元调谐（神经元有选择地表示一种感觉、协同、运动、认知等信息的特性）。
科学家已经在不同物种的幼小动物身上观察到对面孔有选择性反应的神经元，这引起了激烈的争论：面孔选择性神经元是大脑天生的，还是需要依赖视觉体验？
近日，韩国科学技术院（KAIST）生物脑工程系教授 Se-Bum Paik 领导的研究小组为这个问题贡献了一份颇具参考价值的结果。他们发现，即使是完全没有经过训练的深度神经网络，也可以产生对面孔图像的视觉选择性。具体来说，在完全没有学习的情况下，他们在随机初始化的深度神经网络中观察到对面孔图像有选择性的神经元活动，这些活动显示出在生物大脑中观察到的那些特征。
这项新研究发表在 12 月份的《自然 · 通讯》杂志上。它为生物和人工神经网络认知功能发展的潜在机制提供了具有启发性的见解，也对我们理解早期大脑功能（感官体验之前）的起源产生了重大影响。

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论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27606-9.pdf
利用捕捉视觉皮层腹侧流（ventral stream）特性的模型神经网络——AlexNet45 ，研究小组发现，面孔选择性可以在随机初始化的 DNN 的不同条件下稳健地出现。而且，它们的面孔选择性指数（FSI）与那些在大脑中观察到的面孔选择性神经元相当。