超越基于类别的物体特征描述

长期以来，人类视觉系统一直被认为是依靠分类来识别物体的，枕颞皮层中对人脸、场景或身体部位做出反应的特定区域的发现就证明了这一点。然而，大脑也可以根据连续的维度来组织物体，这些维度反映了更普遍的、与行为相关的属性。在最近发表的《自然-人类行为》（Nature Human Behaviour）杂志上，Contier、Baker 和 Hebart 显示，与基于类别的神经网络模型相比，行为衍生维度能更好地预测大脑反应。作者利用参与者观看数千张物体图像的功能磁共振成像数据，根据物体之间的感知相似性确定了 66 个行为衍生的物体维度。一些维度在类别选择区域显示出局部激活，另一些则显示出已知的拓扑组织。然而，其他一些维度，例如对薄而扁的物体的反应，则分布更广。这种多维框架为大脑中的局部和分布式物体表征提供了统一的解释。类别选择性可能是更广泛的、与行为相关的表征空间中出现的一种特性：Nat.Hum.https://doi.org/10.1038/s41562-024-01980-y (2024)