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A052 Nat Neurosci | 挑战教科书，两个月婴儿的大脑，已经在“分门别类”地看世界

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2026-02-13 ｜原文链接

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基本信息：

Title:1Infants have rich visual categories in ventrotemporal cortex at 2 months of age

发表时间：2026.2.2

Journal: Nature Neuroscience

影响因子：20.0

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引言

我们常用“看得懂”来形容一个人对世界的理解，但婴儿在不会说话、也很难配合复杂任务的前几个月，到底有没有能力把视觉世界“分门别类”？

传统婴儿研究多依赖注视时长（looking time）等行为指标：比如给婴儿反复看“狗”，再看“猫”，如果婴儿注视时间变长，研究者会推断他“区分了类别”。

问题是，行为变化既可能来自低层视觉差异（颜色、大小、轮廓），也可能来自真正的类别概念；更关键的是，行为只能告诉我们“结果”，却很难揭示大脑内部的表征结构（representation）。这就像只看一个人答题对不对，却不知道他用的是记忆、规则，还是直觉。

这篇研究瞄准的核心问题是：婴儿在非常早期（仅2个月）时，高级视觉皮层是否已经存在稳定的类别化表征？这些表征更像是“先天搭好的框架”，还是主要靠早期视觉经验的统计学习（statistical learning）快速形成？

作者选择在清醒状态下对大量婴儿做功能磁共振（fMRI），并用表征相似性分析（RSA）把婴儿大脑的“相似度地图”与深度神经网络（DNN）的“相似度地图”对齐：如果两者几何结构相似，就能反推婴儿皮层编码的特征复杂度，以及这些特征是否可由视觉输入统计规律学习得到。

实验设计与方法逻辑

作者对2个月婴儿进行大规模清醒fMRI并在9个月随访，刺激为婴儿生活中常见的12类物体图片（每类多实例），通过GLM得到各条件的体素反应模式，再用RSA构建不同脑区的表征相似性矩阵（RSM），以检验类别、生命性（animacy）与真实世界大小（real-world size）等语义结构是否存在；同时将同一组图片输入不同训练阶段/学习范式的AlexNet类DNN（未训练、监督、自监督），比较模型与脑RSM的层级对应，从而判断婴儿视觉表征的复杂度来源。

Fig. 1 | Characterizing the development of visual representations.

核心发现

2个月时腹侧视觉皮层已出现“类别骨架”，且整体表征与成人连续

图2展示了早期视觉皮层（EVC）与腹侧视觉皮层（VVC）的RSM：在2个月组，EVC与VVC都能把“同一图片/同一类别”聚得更近（右侧小提琴图为“同物体>不同物体”模型相关），并且与成人RSM已有明显相关，提示婴儿在很早期就具备稳定的刺激区分与初步类别结构，只是VVC的强度与精细度在9个月与成人阶段继续增强。

Fig. 2 | Visual representations from infancy to adulthood.

语义结构并非等到“视觉更清晰”才出现

作者把低层特征（大小、颜色、紧致度、长宽比）与语义特征（类别泛化、生命性、大小：大无生命/小无生命）分别建模（图3），并用偏相关控制低层特征后仍能在VVC看到语义RSM信号；进一步在图4用MDS把VVC表征降维，可直观看到2个月时就已出现按“animate vs. inanimate”以及无生命大小的整体分离趋势，只是到9个月分离更清晰，说明语义组织并非完全依赖后期行为可测的显性分类能力。

图10

Fig. 3 | The development of perceptual and semantic feature representations.

图11

Fig. 4 | Global organization by animacy emerges in the ventral stream throughout the first year of life.

物体体选择区LO“慢半拍”：类别发展不符合自下而上层级成熟

如果类别表征必须从低级到高级逐级“建起来”，那么位于处理中段的侧向枕颞区LO（lateral occipitotemporal, LO）应当比更前端的腹侧颞区更早或至少同步出现结构。但图5显示，婴儿LO的RSM几乎没有可靠结构（噪声上限极低），且缺乏类别/生命性组织；作者用tSNR排除“信号质量差”的解释，倾向认为这是LO对这些刺激差异尚不敏感的真实功能状态，从而支持“非层级/非自下而上”的发展路径。

图12

Fig. 5 | Delayed maturation of lateral object-selective cortex.

婴儿VVC与深度网络深层更匹配：可由视觉统计学习到的复杂特征已在早期出现

图6将相同图片输入AlexNet架构的不同模型（未训练、监督训练、自监督训练），并逐层与脑RSM相关：在各年龄段，训练后的网络整体优于未训练网络；并且VVC更对应网络深层（更“语义/可分类”的表征），EVC更对应浅层（更“边缘/纹理”的表征）。值得注意的是，自监督模型在某些层面对婴儿VVC的解释力甚至优于成人，提示早期大脑可能更接近“无标签、从输入统计规律中自组织”的学习方式，为把机器学习模型引入发育神经科学提供了实验依据。

图13

Fig. 6 | DNNs model visual representations from infancy to adulthood.

图14

归纳总结和点评

这项工作用大样本清醒婴儿fMRI把“婴儿到底有没有高级视觉类别表征”从行为推断推进到神经表征层面的直接测量：2个月时腹侧视觉皮层已具备可观的类别/生命性组织，并与DNN深层表征对齐；同时，侧向LO的滞后成熟让“自下而上逐级建构类别”的直觉模型受到挑战。更重要的是，作者把发育问题转译成“表征几何+模型对齐”的可检验框架：哪些特征早期就存在、哪些在经验中被精细化、哪些脑区的成熟顺序与经典层级不同，都能在统一指标下被量化比较。这种方法论上的整合，既提升了婴儿研究的解释力，也提升为自监督学习打开了空间。

图15