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P101 Neuron｜大脑如何区分现实与想象？伦敦大学学院团队最新研究揭秘“现实信号”的神经密码

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2025-09-18 ｜原文链接

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基本信息：

Title:A neural basis for distinguishing imagination from reality

发表时间：2025.8.6

Journal: Neuron

影响因子：15.0

研究背景

你是否曾有过这样的经历：眼角的余光似乎瞥见一个一闪而过的黑影，让你心中一惊，但定睛一看却又什么都没有。在那一瞬间，一个问题会油然而生：“我真的看到了吗，还是我的幻觉？” 这个我们日常生活中偶尔会遇到的困惑，实际上触及了认知神经科学领域一个最根本的谜题：我们的大脑是如何分清哪些信息来自外部的真实世界（知觉），哪些又是由我们内部自己生成（想象）的呢？

每一分每一秒，我们的大脑都在悄无声息地解决这个难题，以确保我们能稳定地立足于现实。长久以来，科学家们一直在探索这个“现实监控”（reality monitoring）系统的运作原理。最近，发表在顶级期刊《Neuron》（神经元）上的一项研究，由Nadine Dijkstra及其同事完成，为我们揭示了一个出人意料却又异常简洁的答案。这项研究不仅精巧地绘制出了大脑区分现实与想象的神经线路图，更可能为我们理解幻觉等精神症状的产生机制提供了全新的视角。接下来，让我们一同深入这项研究，探索大脑内部那台精密的“现实检测器”是如何工作的。

省流总结

这篇论文的核心结论可以概括为以下四点：

核心机制： 大脑区分现实与想象，并非依赖某种复杂的认知“标签”系统，而是采用了一种更直接、更物理的方式——监测视觉皮层中感觉信号的原始“强度”。简单来说，信号强则为“真”，信号弱则为“幻”。
关键脑区：双侧梭状回（fusiform gyrus, FG），一个中层视觉处理区域，扮演了大脑“现实信号追踪器”的角色。它像一个混合器，会整合来自外部真实视觉输入和内部心理想象的信号，形成一个统一的“现实信号”。
决策网络：一个由前脑岛（anterior insula）主导的额叶网络，负责“读取”梭状回传递出的信号强度。当前脑岛判断该信号强度超过某个阈值时，便会做出最终的二元裁决：“是的，这是真的”或“不，那只是想象”。
深远启示： 这一机制不仅解释了我们通常如何维持对现实的感知，也为现实监控功能的失常提供了清晰的神经基础。例如，精神分裂症等疾病中的幻觉症状，可能就是这个系统的“校准”出了问题，从而将纯粹的内部想象错误地当成了外部现实。

研究动机：当想象与现实“共享”大脑

要理解这项研究的重要性，我们首先需要了解它试图解决的根本性难题。这个难题源于我们大脑的一个核心设计原则：极高的运行效率。为了节省宝贵的神经资源，大脑进化出了一种“一物多用”的策略。具体到视觉系统，大脑会利用同一套神经硬件（也就是我们的视觉皮层）来完成两件截然不同的事情：处理从眼睛接收到的光线信息（即“知觉”），以及在脑海中生成栩栩如生的视觉画面（即“想象”）。

这种神经资源的“共享”或“重叠”虽然高效，却也埋下了一个巨大的隐患。想象一下：当你真实地看到一只猫时，你视觉皮层的某些神经元会变得活跃；而当你闭上眼睛，在脑海中想象一只猫时，同样是这些神经元在放电。那么问题来了：对于大脑的其他部分而言，它该如何区分这两种同样来源的神经活动，一个是“眼见为实”，另一个是“凭空想象”呢？。这种内在的模糊性，使得混淆内部世界与外部世界成为了一种持续存在的风险。

科学家们早已发现这种神经重叠现象，但对于大脑究竟使用了何种精妙的机制来化解这一潜在的混乱，“至今仍不清楚”。这正是Dijkstra团队的研究切入点，他们希望填补这一关键的知识空白。

更进一步思考，这个研究动机的意义远超于一个纯粹的学术问题。它关乎我们每个人赖以生存的、稳定的现实感。如果大脑没有一个强大而可靠的机制来解决这个“真假美猴王”的难题，我们的意识体验将可能陷入一片混乱，分不清哪些是真实发生的事件，哪些又是脑海中的虚构。从这个角度看，这项研究不仅是在绘制大脑的功能地图，更是在探索维持我们精神健全、让我们能脚踏实地的神经生物学基石。一旦这个基石动摇，就可能导致严重的精神疾病，这使得该研究的临床意义不言而喻。

研究问题：大脑里有“现实检测器”吗？

基于上述的宏大动机，研究者们提出了一系列具体且可供检验的科学问题，旨在将这个复杂的哲学思辨转化为一个能够通过实验来验证的神经科学假说。

首要问题： 在任意时刻，人类观察者是如何判断一个知觉信号究竟是反映了外部现实，还是源于内部想象？。
核心假说： 研究者们提出了一个大胆的假设——这种判断可能并非源于某种高级的、深思熟虑的认知推理，而是一种更底层的、基于感觉信号物理属性的判断。他们推测，大脑中存在一种被他们称为“现实信号”（Reality Signal, RS）的神经表征。这种信号的强度或烈度，直接等同于“真实性”的量度。信号越强，就越有可能被判断为“现实”。
具体目标：为了验证这一假说，他们设定了三个环环相扣的研究目标：

我们能否设计一个实验，巧妙地模糊想象与现实的界限，从而系统性地诱导被试犯下“真假不分”的错误？
如果能，我们能否在全脑范围内找到一个特定的脑区，其神经活动能够精确地追踪这个假想中的、连续变化的“现实信号”？也就是说，这个脑区的活动既要随着外部真实刺激的出现而增强，也要随着内部想象的鲜活度（vividness）而增强。
最后，我们能否找到另一个独立的大脑网络，它负责接收并解读这个连续的“现实信号”，并将其转化为一个非黑即白的分类决策，即最终的“现实”或“非现实”的判断？

实验设计：一场精心策划的“真假美猴王”

为了回答上述问题，研究团队设计了一项极为精巧的功能性磁共振成像（fMRI）实验。我们可以将其比作一场在大脑中上演的、精心策划的“真假美猴王”大戏，其目的就是考验大脑的“火眼金睛”。

核心任务

共有26名被试参与了这项实验。他们躺在fMRI扫描仪中，眼睛注视着一个充满动态视觉“雪花”噪声的屏幕。在每个试次中，他们需要同时完成两项任务：1）尽力去察觉一个嵌在噪声中、若隐若现的微弱光栅（一系列平行线条），这个光栅会在一半的试次中真实呈现；2）与此同时，他们还需要根据指令，在脑海中想象一个特定方向的光栅。

图10

关键操控 (2x2因子设计)

这个实验设计的精髓在于，研究者系统性地操控了被试“所见”与“所想”之间的关系，构建了一个2x2的实验矩阵：

一致性条件（Congruent Condition）

：在这种条件下，被试被要求想象的光栅方向与他们需要寻找的真实光栅方向完全相同。这个设计的目的是让内部想象信号与外部知觉信号相互融合、叠加，从而增加混淆的可能性。 * 不一致性条件（Incongruent Condition）

：在这种条件下，被试被要求想象的光栅方向与他们需要寻找的真实光栅方向相互垂直。这个设计让内部信号与外部信号相互竞争或干扰。

以上两种想象条件，又分别与真实光栅出现（Present）或缺席（Absent）两种物理情况相交叉，共同构成了实验的四个核心条件。

收集的数据

在每一个试次中，研究者都会记录三类关键数据：1）被试的二元“现实判断”（你看到光栅了吗？是/否）；2）被试对自身想象鲜活度的主观评分；3）通过fMRI记录的、与任务同步的全脑神经活动。

行为结果与“现实阈值模型”

行为数据的结果清晰地揭示了一个关键模式：在“一致性”条件下，被试们显著更倾向于报告自己“看到了”光栅，即便是在光栅根本没有出现的试次中也是如此。这导致了“虚报”（false alarms）率的显著上升。

图11

为了解释这一现象，研究者提出了一个名为“现实阈值模型”（Reality Threshold Model）的计算模型。这个模型的核心思想简洁而优美：它假设来自外部知觉（Perception, P）和内部想象（Imagery, I）的信号在大脑中并非被分开处理，而是被简单地加在一起，形成一个单一的、混合的“现实信号”（RS）。这个过程可以用一个简单的线性公式来表示：

图12

这个混合信号的最终强度决定了一切：如果它的强度足够高，跨过了一个大脑内部设定的“现实阈值”，那么你就会做出“我看到了”的判断；反之，则不会。这个模型完美地解释了为什么一致性的想象会增加虚报——因为想象信号（I）被加到了（即使为零的）知觉信号（P）上，使得总信号强度更容易跨过阈值。定量分析显示，该模型对行为数据的拟合效果远超于一个假设知觉和想象信号相互独立的“零模型”。

图13

为了更直观地理解整个实验的逻辑和模型的预测，我们可以参考下表：

图14

这张表格清晰地展示了实验设计如何系统性地调控假想中的“现实信号”强度，并将实验操控、模型预测与最终的行为结果紧密地联系在了一起。它为我们接下来理解神经影像学的发现铺平了道路。

图15

核心发现：从“现实信号”到“最终裁决”

行为学和计算模型的结果为“现实信号”的存在提供了强有力的间接证据。接下来的关键，就是在真实的大脑活动中找到这个信号的藏身之处。研究者们通过对fMRI数据的层层剖析，成功地描绘出了一条从信号编码到最终决策的完整神经通路。

发现一：梭状回（FG）是“现实信号”的大本营

研究者们首先在全脑范围内进行搜索，试图找到一个脑区，其活动模式能够完美匹配“现实阈值模型”所预测的“现实信号”（RS）的行为。他们最终锁定了一个理想的候选者：双侧梭状回（fusiform gyrus, FG），一个位于颞叶和枕叶交界处的中层视觉处理区域。

分析发现，梭状回的活动表现出以下几个关键特征：

其活动强度同时受到被试的“现实判断”和“想象鲜活度”的参数化调制，这与模型预测RS同时决定了这两个行为指标的假设完全吻合。
最关键的是，梭状回在四个实验条件下的平均活动水平，精确地复现了模型预测的RS强度变化模式（见上文表格）。具体来说，其活动在“一致-呈现”条件下最强，在“不一致-缺席”条件下最弱，而在另外两个条件下则居中。这一系列证据雄辩地证明，梭状回正是编码混合了知觉与想象的“现实信号”的神经基底。

图16

发现二：梭状回的活动能够预测

我们何时会“信以为真”

如果说上述发现是找到了“作案工具”，那么接下来的分析就是抓住了“现行”。研究者将分析的焦点集中在那些最能体现“真假混淆”的试次上——即“一致-缺席”试次。在这些试次中，屏幕上空无一物，但被试有时会犯下“虚报”的错误，坚称自己看到了光栅。

分析结果令人振奋：在这些特定的试次中，梭状回的活动强度能够逐试次地、精确地预测被试是否会犯错。当被试报告“看到了”（虚报）时，其梭状回的活动显著高于他们报告“没看到”的时候。这提供了一个直接的神经证据，将一个客观的、可测量的神经信号（FG的活动强度）与一个纯粹主观的、甚至是错误的现实感知（虚报）联系在了一起。这无疑是证明梭状回编码“现实信号”的“确凿证据”。

图17

发现三：一个额叶网络将连续信号转化为二元决策

梭状回中的“现实信号”是一个连续的、模拟的信号——它可以是微弱的、中等的，也可以是强烈的。然而，我们最终的行为决策却是二元的、数字的（“看到了”或“没看到”）。那么，必然有某个脑区扮演了“裁判”的角色，它负责监测这个连续信号，并在信号强度超过某个临界点时“吹哨”，做出最终裁决。

为了找到这个“裁判”，研究者们进行了第二次全脑分析，但这次他们寻找的是一种不同的活动模式——一种与最终的二元判断而非连续信号强度相关的模式。结果，一个截然不同的脑区网络浮现出来，它主要由额叶的几个核心节点构成，包括双侧前脑岛（anterior insula）、双侧尾状核（caudate）和背内侧前额叶皮层（dmPFC）。这些脑区的活动模式非常独特：它们的活动不再是渐变的，而是表现出一种“全或无”的特性，即在被试报告“看到了”时活动急剧增强，而在报告“没看到”时则维持在基线水平，与信号的连续强度无关。

图18

发现四：前脑岛在“聆听”梭状回的声音

这个额叶网络中的多个脑区都显示出与最终决策相关的活动，那么究竟是哪一个在直接“读取”梭状回的“现实信号”呢？为了回答这个关于信息流向的问题，研究者们进行了一项功能连接性分析（Functional connectivity），旨在探究这些脑区之间在任务过程中的“对话”强度。

分析结果清晰地指向了一个唯一的答案：在所有额叶候选脑区中，只有前脑岛与梭状回之间表现出了在所有实验条件下都稳定存在的、显著的功能性耦合。相比之下，dmPFC和尾状核虽然也参与决策，但它们与梭状回的“通话”却不那么稳定和持续。

这一发现揭示了一条清晰的两阶段神经加工通路：

信号编码阶段：

位于后部感觉皮层的梭状回，负责整合外部知觉与内部想象的证据，计算出一个连续的“现实信号”强度值。 2. 决策解读阶段：

位于前部决策网络的前脑岛，持续监测来自梭状回的信号。一旦该信号强度超过其内部设定的阈值，前脑岛便会触发一个“这是真的”的二元判断，并将这个决策广播到整个额叶决策网络中，最终指导行为反应。

图19

这个发现的意义超越了现实监控本身。它揭示了大脑中一种优雅的劳动分工，与决策神经科学中的经典理论模型不谋而合：一个感觉区域（如FG）负责编码和积累连续的证据，而一个额叶整合中枢（如前脑岛）则负责基于这些证据做出最终的分类决策。因此，这项研究不仅是关于想象力，它也为我们理解大脑如何做出普遍的知觉决策提供了一个教科书般的神经实现范例。

图20

编辑部观点：一个简单优雅的机制

及其深远启示

作为长期关注认知神经科学前沿的编辑，我们认为Dijkstra等人的这项研究之所以卓越，不仅在于其严谨的实验设计和清晰的结论，更在于它为我们理解 “现实感”这一人类心智的核心特征，提供了一个全新的、极具启发性的理论框架。

一种思维范式的转变

这项研究最深刻的贡献在于其所揭示机制的 “简洁性”。在过去，关于现实监控的理论往往倾向于复杂的、高级的认知解释，例如大脑会给自上而下生成的信号打上“源于自我”的标签，或是通过监控与意向性相关的“意志控制”信号来区分想象与现实。然而，这项研究的结果却指向了一个更底层的、甚至可以说是“简单粗暴”的机制：大脑似乎只是简单地检查了相关感觉皮层中的信号“能量”或“强度”。这是一个“非常简单的机制”，它既具有神经上的合理性，又在计算上极为高效。研究发现，一致性的想象对知觉判断有增强而非抑制作用，这直接挑战了认为“意志控制信号”足以区分现实与想象的先前理论。

临床意义与“失灵的现实检测器”

这一发现为理解精神疾病（尤其是精神分裂症）中的阳性症状（如幻觉）提供了强有力的理论武器。我们可以将幻觉重新概念化为这个“现实检测器”的失灵或校准错误。例如，幻听可能并非大脑凭空创造出了声音，而是大脑内部自发产生的听觉信号强度异常地高，或者前脑岛设定的那个“现实阈值”异常地低，导致微弱的内部信号也被错误地解读为来自外部的真实声音。极具说服力的是，研究中发现的这个额叶决策网络（特别是前脑岛和dmPFC），在以往针对幻听的神经影像学研究中也被反复提及。这为“现实信号阈值异常”假说提供了令人信服的旁证。未来，这个梭状回-前脑岛神经回路，完全可能成为精神疾病诊断和干预的一个关键靶点。

未来方向：迈向一个通用的现实理论

这项研究为构建一个更普适的、跨感觉通道的大脑现实监控理论奠定了一块重要的基石。它激发了一系列亟待探索的未来问题：

这种基于信号强度的机制是否也适用于听觉、触觉等其他感觉通道？
当面对更复杂的、多感觉通道融合的体验时（例如在虚拟现实环境中），大脑是如何整合不同来源的“现实信号”的？
正如作者所推测，梭状回的角色是否更侧重于对 “物体” 级别表征的现实性进行监控？这一机制在处理低阶视觉特征时是否会有所不同？。

结语

归根结底，Dijkstra等人的研究向我们揭示，我们对现实世界的坚定信念，或许并非建立在某种高级的哲学思辨之上，而是依赖于我们大脑对感觉皮层中信号强度的一种持续的、近乎原始的监测。对于我们的大脑来说，所谓的“现实”，可能仅仅是在我们感觉皮层中“喊得最响亮”的那个声音。

图21

Abstract

Humans are able to imagine scenarios that are decoupled from the current environment by internally activating perceptual representations. Although an efficient re-use of existing resources, it remains unknown how human observers classify perceptual signals as reflecting external reality, as opposed to internal simulation or imagination. Here, we show that judgments of reality are underpinned by the combined strength of sensory activity generated by either imagery or perception in the fusiform gyrus. Activity fluctuations in this region predict confusions between imagery and perception on a trial-by-trial basis and interact with a frontal brain network encoding binary judgments of reality. Our results demonstrate that a key mechanism through which the brain distinguishes imagination from reality is by monitoring the activity of the mid-level visual cortex. These findings increase our understanding of failures of reality testing and lay the foundations for characterizing a generalized perceptual reality monitoring system in the human brain.

图22

作者科普

图23

伦敦大学学院（UCL）的 Stephen M. Fleming（Steve Fleming）教授是一位杰出的认知神经科学家，毕业于牛津大学，获得心理学和生理学荣誉学士学位，并在伦敦大学学院完成了认知神经科学博士学位，目前在伦敦大学学院实验心理学系担任认知神经科学教授，同时也是马克斯·普朗克-伦敦大学学院计算精神病学和老龄化研究中心的团队负责人。

他的研究主要集中在理解人类的主观经验和元认知（metacognition），也就是“对自身思维的思考”或“对自身认知的认知”。他致力于通过结合多种研究方法，来探索人类如何评估自己的行为和思维。具体来说，他的研究使用了以下几种方法：心理物理学（Psychophysics）: 研究物理刺激和感觉之间的关系。脑成像（Brain Imaging）: 包括功能性磁共振成像（fMRI）等技术，用于观察大脑活动。计算建模（Computational Modelling）: 开发数学模型来模拟和预测人类的认知过程。

Fleming 教授的实验室 MetaLab 旨在理解元认知和意识之间的紧密联系，并探索这些过程在大脑中的神经基础。他的研究也关注元认知在精神健康问题中的作用，比如情感障碍、痴呆症和精神病等。

Fleming 教授因其在元认知领域的杰出贡献获得了多项重要奖项，其中包括英国心理学会颁发的 Spearman Medal（2019年），以及 Philip Leverhulme Prize in Psychology（2018年）等。他也是一位广受欢迎的科普作家，他为《Aeon》, 《新科学家》和《科学美国人》等知名刊物撰写文章，并且是《认识你自己：自我意识的科学》（Know Thyself: The Science of Self-Awareness）一书的作者。

图24