有人說不考慮口味。但是，如果品味真的可以被計算在內，如果計算的是你大腦中的神經網絡呢？

在Nature Communications 上發表的一篇新論文中，加州理工學院的一組研究人員展示了他們如何結合使用機器學習和大腦掃描設備來揭示人類審美偏好的神經基礎。

這項工作在加州理工學院 Fletcher Jones 決策神經科學教授 John O'Doherty 的實驗室進行，并以該實驗室 2021 年發表的研究為基礎。在之前的研究中，科學家們訓練了一臺計算機，通過向計算機提供志愿者喜歡和不喜歡哪些畫作的數據來預測志愿者的藝術品味。例如，經過足夠的訓練，計算機變得善于正確猜測一個人是喜歡莫奈還是羅斯科。

喜歡或不喜歡一件藝術品的行為似乎是與生俱來的，并且會立即無縫地出現在我們的大腦中，以至于我們中可能很少有人會花時間去想為什么會發生或如何發生，但審美偏好一直是哲學討論的主題數百年。

“當你看到一張圖片時，你會立即決定是否喜歡它，但如果你仔細想想，這真的很復雜，因為輸入非常復雜，”主要作者 Kiyohito Iigaya 說，他曾在加州理工學院工作，現在在哥倫比亞大學工作. “這實際上是一個非常懸而未決的問題，我們還不知道大腦是如何做到這一點的。所以，我們想知道我們是否可以使用計算建模方法來理解它。”

該方法包括讓志愿者在四天內對繪畫（多達一千幅）進行評分，同時用功能磁共振成像 (fMRI) 機器掃描他們的大腦。這些腦部掃描和志愿者對畫作的評分被輸入機器學習算法，連同神經網絡的輸出被訓練來檢查畫作的質量，如對比度、色調、動態和具體性（這幅畫是否是抽象的）或現實）。

該團隊收集的數據表明，視覺皮層（大腦中處理視覺輸入的部分）內的區域負責分析這些品質。大腦前部的一個區域稱為內側前額葉皮層 (mPFC)，負責為它們分配主觀價值。

基本上，大腦將一件藝術品分解成其基本品質，然后決定這些品質是否令人愉悅。根據O'Doherty 實驗室進行的另一項研究，這或多或少與大腦決定是否喜歡食物的方式相同。該研究發現，大腦會根據蛋白質、脂肪、碳水化合物和維生素的含量來分析食物，然后確定這些品質是否令人滿意。

“他們發現，大腦整合了這些不同的營養特征，從而產生了對食物的整體喜好，”Iigaya 說。“這實際上是我們工作的靈感來源。”

在他們的論文中，研究人員表示他們的發現表明這種“價值建構”系統可能廣泛存在于大腦中，并且可以解釋多種偏好。

“我認為這個非常簡單的計算模型可以為我們解釋偏好的巨大差異，這真是太神奇了，”Iigaya 說。

描述他們研究的論文，標題為“感知美學價值的層次結構背后的神經機制”，發表在 1 月 24 日的Nature Communications 上。共同作者是社會科學研究生伊桑賢；Iman A. Wahle (BS '20), Sandy Tanwisuth，現在是加州大學伯克利分校的研究生；Logan Cross (PhD '22)，現就讀于斯坦福大學；和奧多爾蒂。

這項研究的資金由美國國立衛生研究院、加州理工學院康特中心、日本科學促進會、斯沃茨基金會、三得利基金會以及 William H. 和 Helen Lang 暑期本科生研究獎學金提供。John O'Doherty 是加州理工學院天橋和 Chrissy Chen 神經科學研究所的附屬教員 。