【原创】科学家告诉你：艺术之美能否被量化测量

今天看了三篇文章，分别是《艺术品是怎么引发生理反应的》、《为什么计算机人脸识别注定超越人类》、《艺术到底美在哪里》，颇受启发，在此记录一二。

在《艺术品是怎么引发生理反应的》这篇文章中，作者Kevin Berger访谈了埃里克·坎德尔（Eric Kandel），后者是著名神经学家，2000年诺贝尔生理学医学奖获得者。坎德尔认为，视觉系统并不意味着大脑像摄像机一样，会将图像冻结在我们的脑海中。这是一个集体行为，有许多大脑区域都贡献了自己的一份力量。但是，只靠自下而上的过程无法解决视觉传递到脑中信息的混乱无序。因此，前额叶皮质的“执行功能”指导自上而下的过程合成神经回路，重建秩序。也就是说，在大脑的装配线上，记忆是视觉清晰度的指引。在欣赏艺术作品时，我们的大脑填补了画中的故事。大脑通过补充应有的内容，创造了我们所看到的内容的大部分。

图片来自《艺术品是怎么引发生理反应的》

在《为什么计算机人脸识别注定超越人类》这篇文章中，作者吴春鹏是杜克大学电子与计算机工程系的在读博士生，他从还原论的角度比较了人脑与计算机在图像识别的方面的差异，并得出5点理由，证明计算机人脸识别最终将超越人类。具体理由包括：

一、人脑中神经兴奋在每个神经元上以电能形式传导，而在神经元之间会在神经递质(neurotransmitter, 如5-羟色胺)的帮助下由电能转化为化学能，然后在传递到下一个神经元时重新转化为电能。能量转换消耗时间，并且化学能状态的处理速度一般会低于电能，而计算机视觉没有电能和化学能的转换状态。

二、在大脑神经元上传导的神经兴奋是电脉冲信号，而脉冲信号需要保持时序关系，这大大增加了信息编码的难度。计算机一般不采用这种脉冲信号对视觉特征进行编码。

三、面对海量视觉时，搭建分析能力更强的分布式机器学习系统是相对容易的，而实现人脑扩展是很困难的。脑机接口可以作为实现人脑扩展的一项技术，但仍有很多难点需要得到解决。

四、虽然神经元之间的连接强度可以在使用中得到调整，但视觉通路中的一些计算资源是有限的，比如视网膜中视杆细胞(处理亮度信息)和视锥细胞(处理彩色信息)的数量，还有图3中各个分区的大小，所以人脑视觉信息处理的速度上限是相对固定的。而计算机的各项计算资源是可以持续增长的，速度上限也是可以不断提升的。

五、认知心理学的一个经典实验发现: 东方人区分西方人脸的能力显著低于东方人区分东方人脸的能力。这说明人类的人脸识别过程受到遗传、心理和社会环境等多因素共同影响，存在固有的偏置，会出现识别效果两极化的情况。而计算机的人脸识别过程不存在这些人类才有的偏置，即使有其他偏置也可以通过调整样本和训练方法进行快速纠正，保证对各类人脸样本的识别能力接近。

图片来自《为什么计算机人脸识别注定超越人类》

在《艺术到底美在哪里》这篇文章中，作者Paul Bloom是耶鲁大学心理学和认知科学教授，他在文章中对艾伦·维纳（Ellen Winner）的新书《艺术美在哪里》(How Art Works）给出的评介是 “一部颇具野心之作，探讨内容覆盖了从具象绘画到抽象表达主义、调性音乐、小说和戏剧。

作者认为，《艺术美在哪里》之所以让人兴奋，部分原因在于维纳实际上得出了一些答案。比如，与有些哲学家的猜测相反，让人产生厌恶情绪事实上恰好是某些虚构作品吸引人的原因——电影越恐怖（在一定程度上），人们就越想观看它。此外，几乎没有证据显示，接触艺术或者深入艺术创作，会在智力或道德方面产生更积极的影响。

同时，作者认为，该书最令人兴奋的部分是维纳对视觉艺术的探讨，包括抽象艺术。跟很多哲学家的想法一样，维纳也认为，我们对抽象艺术的赏析很大程度上受到我们如何理解作品背后故事的影响，尤其会受到我们猜测艺术家创作时的想法的影响。

上述三篇文章，分别从神经科学、计算机科学和认知心理学的角度，讨论了艺术是否可以被测量，文章各有侧重点，确实值得一读，Finger推荐朋友们有空的时候不妨看看。

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