PsyBrain 脑心前沿 / 综合神经科学：顶刊文献解读专题 / A · 文献解读 / A054 · Nat.NeuroscifMRI+深度神经网络证实2个月

A054 Nat. Neurosci | fMRI + 深度神经网络证实2个月大的宝宝就能进行视觉分类

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2026-02-07 ｜原文链接

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认知神经科学前沿文献分享

基本信息：

Title:Studying infant vision in the scanner and in silico reveals the richness of early brain function

发表时间：2026.2.2

Journal:Nat Neurosci

影响因子：20.0

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研究背景

长期以来，科学家、哲学家甚至父母们都在好奇：当襁褓中的婴儿凝视周围时，他们真的能识别出看到的东西吗？由于婴儿无法说话，也无法配合复杂的实验指令，传统研究大多依赖于间接的行为观察，这让我们很难看清他们大脑内部的“逻辑”。过去我们往往认为，复杂的视觉分类能力需要长期的经验积累才能习得。然而，这篇由Trinity College Dublin团队发表的研究，利用创新的“清醒婴儿fMRI”技术，结合模拟人类视觉的AI算法，打破了这一固有认知。

Fig. 1 | Characterizing visual representations in developing minds and deep neural networks. Fig1展现了人类大脑与人工智能在视觉表征上的“跨界对比”。图1a 描绘了实验流程：研究者通过fMRI记录2个月、9个月婴儿及成人观看12类物体时的脑部信号（m个体素在n个条件下），并利用两两相关分析构建出展示不同类别相似性的“相似性矩阵”。图1b 则引入了三种训练程度不同的DNNs，通过提取其内部神经元单元的激活模式，生成了与人类脑图谱相对应的矩阵。通过对比发现，婴儿大脑的反应模式竟与完全训练后的AI模型深度层级惊人一致，揭示了婴儿大脑在视觉处理上的预见性与复杂性。