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饶议科学约 15 分钟2025年11月18日，受北京大学IDG麦戈文脑科学研究所邀请，荷兰奈梅亨拉德布德大学唐德斯研究所的Marius Peelen教授在金光生命科学楼邓祐才报告厅作题为“Seeing and thinking: Recent evidence from visual cognitive neuroscience”的学术报告，毕彦超教授主持报告会。
撰文：田爽
审核：毕彦超
视觉的重要性不言而喻——无论是识别物体、接住飞来的球、理解他人的情绪、欣赏艺术、阅读乃至驾驶与导航，我们都在依赖视觉。过去大量研究关注我们如何通过视觉输入识别物体，或视觉如何服务于动作控制；但视觉远不止于此，它参与我们日常生活中几乎所有复杂的认知与行为任务。视觉不是单纯的“看到什么”，而是作为许多特定任务的输入。因此，Peelen教授关心的核心问题是：我们如何从视觉输入中提取任务相关信息？又如何从 “看到” 走向 “知道”？
大脑的视觉系统具有从简单特征到复杂物体的层级式表征结构，并在高阶脑区按照不同范畴（如面孔、场景、文字、身体部位、小型物体等）进行功能性组织。这类较高层级的加工（例如形成范畴标签）可以进一步被用于知识、记忆与评估。然而，大脑中也存在大量由高级到低级的反向连接，使得我们的思考与预期会反过来影响我们对视觉输入的解读。Peelen 教授在这两个加工方向上均开展了深入研究，并逐渐意识到：在大脑中，“看到”与“知道”之间的界线可能远比我们想象的更难分清。
整合“看到”与“想到”
Peelen教授早年的博士工作已发现在大脑的腹侧梭状回区域存在看到身体部位时的特异性加工脑区(Fusiform Body Area, FBA)，而后他的团队通过功能磁共振实验（fMRI）发现特定于“手“的视觉加工区与FBA不同，但与工具加工区，即左侧外侧枕颞皮层（lateral occipitotemporal cortex, LOTC）重合（图1）。这一发现很让人惊讶，因为手和工具的视觉特征非常不同，因此不能被简单的视觉特征所解释，而手和工具都需要特定的行为操作方式以实现特定目的，这才是驱动该区域的关键特征。
图1. 工具和手的偏好性激活区域重合
在其他物体范畴中也有类似的发现，当我们看到文字，要进入语言系统；看到面孔，要加工情绪进入社交系统；看到某个建筑，会对应到特定的位置地点。也就说当我们看到一个物体时，不单单是加工其表面的视觉特征，而是加工与该物体相关联的一整套特征。因此“看到”和“想到”的发生边界已经变得模糊，它们已经整合到了一个共同的反应系统中。
知觉即推理
知觉是从输入的信息中推测意义的过程，我们对物体的识别会受到背景信息的影响，比如图2中的物体如果单独看的话，由于画面模糊，很难看出来是什么，但是结合背景的湖水，会很容易判断那是个绿头鸭子。通过fMRI实验和多体素激活模式分析（multi-voxel pattern analysis, MVPA）方法，发现大脑的双侧外侧枕叶皮层（lateral occipital cortex, LOC）对物体-背景结合的图片中的物体解码准确率显著高于对物体和背景分别进行解码的准确率的简单叠加。
图2. 结合背景的物体识别在大脑有更好的解码准确率
然而在该实验中有可能图片中的距离信息等相关线索会帮助解码，于是Peelen教授团队进行了另一个有趣的fMRI实验，实验前要求被试记忆一些物体-背景组合的图片（如图3-左侧），然后在实验中呈现对边缘模糊化处理过的图片，图片包括之前记忆过的、记忆过但去掉物体的、没有记忆过的（有或没有物体）。结果发现不仅在有物体（但模糊处理）的图片中，大脑左侧后侧梭状回区域对记忆过的物体的解码准确率高于没有记忆过的，当图片中没有物体时，大脑也表现出了对记忆过的图片物体有显著更高的解码准确率。这两个实验证据都支持背景信息会帮助我们判断知觉到的内容。
图3. 记忆影响物体知觉的解码准确率
目标与愿望导向的视觉加工
另一个体现认知影响知觉的方式，是我们在感知前已经带着特定的目标、意图或期待——我们往往更容易首先看到自己“想看到的”或对当前任务更有意义的内容。Peelen 教授团队在实验中精确操控目标指示与实际呈现的图像，将条件划分为“目标一致”（例如要求被试寻找车，并呈现汽车图片）与“目标不一致”（要求寻找车，却呈现人物图片）。他们利用高时间分辨率的脑磁图（MEG）记录被试在任务过程中的脑活动，并进行解码分析。结果显示在目标一致条件下，大脑在图像呈现后约 160 毫秒时（对应图4中的对角线）就已能够成功解码出所看到的物体；而在目标不一致条件下，成功解码出现得明显更晚。这一差异表明，任务目标会提前调节视觉系统，使其更快速地提取与目标相关的特征。
图4. 被试看与目标一致的图片时成功解码出现得更早
视觉思考
当物体不在眼前时我们仍然可以进行视觉形式的思考与想象，Peelen教授认为我们之所以需要想象是因为要为想要看到的东西做准备。基于这一观点，他的团队设计了一个“物体搜索”实验：被试根据线索提示（“盒子”或“甜瓜”）提前准备判断接下来呈现的图片中是否包含该物体。关键在于，实验中有一部分试次在线索之后并不会真正呈现任何物体，这些试次正是用来考察“纯想象”阶段的大脑表征。如果被试在脑中为即将搜索的目标构建了相应的视觉图像，那么大脑应能够成功解码想象中的物体。结果显示：研究者利用被试在观看真实物体图片时的物体选择区（object-selective cortex, OSC）激活模式来训练分类器，可以成功解码被试在想象中的目标物体。此外，想象到的物体也呈现出与真实视觉一致的空间特性——遵循“近大远小”的规律。只有当被试所想象的物体大小与其“预期空间距离”相匹配时，解码准确率才显著提升。
图5. 想象的物体大小与空间距离相匹配时解码准确率更高
外在输入与内在思考的竞争
在日常生活中，我们常常一边在脑海里想象特定的画面，一边又需要处理周围的视觉信息。例如，走在路上时思考中午要吃什么的同时，还必须躲避来往的行人和车辆。那么，大脑如何在“内在图像”与“外在输入”之间分配和竞争视觉加工资源呢？Peelen 教授团队的另一项研究利用脑电（EEG）进行了探讨。实验中，被试根据线索提示回忆并想象对应的图片内容；在想象过程中，屏幕的外围会呈现干扰刺激（图6）。结果发现：当干扰刺激与被试正在想象的目标不属于同一物体类别时，无论是对空间位置的解码还是对类别的解码，其效果都更好。这表明内部想象与外部视觉输入确实会竞争视觉加工资源。
图6. 物体视觉影响物体想象的解码准确率
由此可见，“看到”与“想到”高度交织，由外向内与由内向外的视觉加工彼此影响，使二者的界限难以清晰划定，也在一定程度上构成对同一加工资源的竞争。
参考文献
Integrating seeing and thinking: Peelen, M.V., & Downing, P.E. (2017). Category selectivity in human visual cortex: Beyond visual object recognition. Neuropsychologia, 105, 177-183.
Perception as inference: Peelen, M.V., Berlot, E., & de Lange, F.P. (2024). Predictive processing of scenes and objects. Nature Reviews Psychology, 3(1), 13-26
Goals and desires: Peelen, M.V. (2025). The neural basis of visual search in scene context. Current Directions in Psychological Science, 34(2), 114-121; Peelen, M.V., & Kastner, S. (2014). Attention in the real world: toward understanding its neural basis. Trends in Cognitive Sciences, 18(5), 242-250
Visual thinking: Battistoni, E., Stein, T., & Peelen, M.V. (2017). Preparatory attention in visual
cortex. Annals of the New York Academy of Sciences, 1396(1), 92-107
Naturalistic neuroscience and the importance of context: Willems, R.M., & Peelen, M.V. (2021). How context changes the neural basis of perception and language. iScience, 24(5)
MVPA cross-decoding to test cognitive theories: Peelen, M.V., & Downing, P.E. (2023). Testing cognitive theories with multivariate pattern analysis of neuroimaging data. Nature Human Behaviour, 7(9),1430-1441
北京大学IDG麦戈文脑科学研究所
麦戈文讲座 | Living Lasers for Next Generation Biomedical Research
麦戈文系列讲座
Prof. Malte C. Gather
University of Cologne (Germany)
University of St Andrews (UK)
Title: Living Lasers and Other Photonic Gadgets for Next Generation Biomedical Research
Time: December 3, 4:00-5:30 PM, 2025
Venue: Youcai Deng Lecture Hall (#101), Jin-Guang Life Science Building
Host: Prof. Liangyi Chen & Dr. Shuijing Tang
Student Host: Honghai Li
Abstract
Biophotonics has made astonishing advances in the last few decades, today allowing us to extract intricate knowledge about the morphology and composition of biological specimen. However, functional imaging, sensing and light-based manipulation deep in biological tissue remain key challenges.
I will discuss new spectroscopic and imaging techniques for recording mechanical activity of cells and tissue that emerge from several developments in my lab. By monitoring resonance shifts of deformable optical micro-cavities and microscopic lasers, we are able to resolve cellular forces in the pN-range and to record cell-contraction induced refractive index changes down to 10-5 RIU. Deformable micro-cavities form a “smart Petri dish” for advanced cell culture studies while microscopic lasers constitute bio-compatible local probes for 3D measurements deep within scattering tissue.
Time permitting, I will also discuss how we optimized OLED technology for use in neurostimulation and optogenetics. OLEDs (=organic light-emitting diodes) are the technology of choice for modern smartphones and TVs. Compared to conventional inorganic LEDs, they can be much more readily integrated on different substrates. Very recently this feature allowed us to produce shank-shaped micro-OLED arrays with 1024 individually addressable pixels, each ca. 20 µm in size, that allow to control neuronal activity with unprecedented local specificity. In further work, we also integrated OLEDs directly on acoustic antennae, thus obtaining what we believe is the world’s most compact wirelessly powered light source.
Short Bio
Malte C. Gather is Humboldt Professor and founding director at the Centre for Nano- and Biophotonics at University of Cologne (Germany) and holds a co-appointment at University of St Andrews (UK). His research interests are at the interface of biophotonics and organic semiconductors, with particular focus on bio-implantable LEDs and lasers, mechanobiology, and strong light-matter coupling. He studied physics and material sciences at RWTH Aachen University (Germany) and Imperial College London (UK) and received his PhD from University of Cologne (Germany) in 2008. He previously worked at University of Iceland, Harvard University (USA), TU Dresden (Germany) and University of St Andrews (UK). Prof. Gather has received numerous awards and recognitions, including Starting, Advanced and Proof of Concept Grants from the European Research Council (ERC), the Alexander von Humboldt Professorship (Germany’s most highly endowed research prize), the Institute of Physics Paterson Medal and Prize, the Rudolf-Kaiser-Preis in Experimental Physics, and somewhat unusually an entry in the Guinness Book of World Records (for the first realization of a ‘living laser’).
北大脑科学2025年10月20日 09:051人星标
2025年9月23日，受北京大学IDG麦戈文脑科学研究所邀请，乌特勒支大学/开普敦大学Jack van Honk教授在金光生命科学楼邓祐才报告厅作题为“The role of the human basolateral amygdala in social decision-making”的学术报告，于翔教授主持报告会。
撰稿：邢川
审核：于翔
外侧杏仁核（basolateral amygdala, BLA）的重要性不仅体现在其作为“社会脑”的核心组成部分，还在于它与所有感觉区域具有最为广泛的连接，是大脑中连接网络最为密集的区域之一。通过整合各类感觉信息，并与前额叶皮层、伏隔核等关键脑区建立重要连接，外侧杏仁核在行为调控和情绪处理中发挥着至关重要的作用。在啮齿类动物研究中，外侧杏仁核被认为是社会决策的神经调控中枢，负责调控中央杏仁核和前额叶皮层等区域的活动。从进化角度看，BLA在脊椎动物长达4.5亿年的演化历程中，始终是社会决策过程中的关键神经枢纽。然而，人类功能磁共振成像（fMRI）研究却发现，BLA在社会决策任务中往往未表现出显著的参与信号。这一看似矛盾的现象可能与fMRI的分析方法有关：由于BLA在多种认知和行为过程中持续活跃，而fMRI通常关注的是任务状态与基线之间的信号差异。若某一脑区在两种状态下均保持较高活动水平，其差异变化便不显著，从而在统计比较中显得“不活跃”。
BLA特异性损伤人群的发现
Jack van Honk教授的研究假设主要建立在啮齿类动物研究基础上，其团队提出的神经计算模型认为，外侧杏仁核（BLA）采用一种基于结果与目标的决策算法（outcome-based），依据预期结果进行决策；而中央杏仁核（central amygdala, CeA）则采用基于动作的算法（action-based），更倾向于参与冲动性情感行为。在这一框架下，BLA主要参与目标导向的决策过程，而CeA则主导冲动性决策。
图1. 患者双侧BLA钙化1。
尽管大量啮齿类研究已确认BLA在决策过程中的关键作用，但这些发现如何转化到人类研究中仍是一个挑战。为解决这一问题，van Honk教授团队利用南非一个特殊人群展开研究。该人群在ECM1基因7号外显子携带Q276X突变，属于Urbach-Wiethe病的一种变异类型。这一极其罕见的隐性遗传病在南非丛林中因近亲繁殖而形成，患者数量约占全球病例的一半。该人群具有高度选择性的大脑损伤特征：随着年龄增长，其BLA区域会逐渐钙化（图1）。
BLA损伤对社会决策行为的影响：来自经济博弈任务的证据
在社会决策实验中，研究团队采用了与苏黎世大学Ernst Fehr团队合作设计的经济信任游戏。实验包含两种任务：信任博弈任务（trust task）要求被试将资金交给他人，并相信对方会返还；风险任务（risk task）则设定资金是否归还需通过抽签决定，以排除单纯的风险偏好影响。研究纳入了3名Urbach-Wiethe病（UWD）导致的BLA损伤患者和12名健康对照者，每人完成五轮信任任务和风险任务。
图2 BLA损伤患者在信任博弈任务中表现得更加慷慨2
结果显示，患者组与对照组在行为上出现明显差异。在信任任务中，双侧BLA损伤患者对受托人的信任度比对照组高出100%（图2）；而在风险任务中，两组表现无显著差异。当进一步询问被试对受托人回报金额的预期时发现，患者组与对照组均预期回报较低。这意味着对照组的行为与预期一致（低预期导致低信任），而BLA损伤患者尽管预期回报低，却表现出异常高的信任行为，形成明显的“分离效应”。这一发现与啮齿类动物模型中BLA参与工具性行为、CeA主导冲动性行为的结论相吻合。例如，在捐赠决策研究中，若只给被试5–10秒做决定，其捐赠金额通常高于给予1分钟思考时间的情况，反映出冲动决策与目标导向决策的差异。以往心理学研究常假设BLA损伤会引起广泛的行为或人格改变，但本研究表明，其核心影响更可能体现为社会价值处理能力的缺陷。基于本实验结果，BLA损伤患者在外显行为上表现出异常慷慨，近似于利他主义，但实际上反映了其目标导向决策机制的受损。
BLA损伤对功利主义道德决策的影响——来自电车难题的实验证据
在采用功利主义道德判断任务（如电车难题）的研究中，被试需要决定是否操控手柄，以牺牲一人为代价拯救五人（图3）。从杏仁核功能的角度看，基底外侧杏仁核（BLA）负责基于结果的功利计算，而中央杏仁核（CeA）则倾向于参与基于行动或情感冲动的决策。当BLA受损时，个体难以进行有效的结果比较与价值权衡，其决策过程可能转而由CeA主导，更加依赖行动本身所带来的直觉或情感反应。
图3 经典电车难题
对BLA损伤患者的该实验结果发现，健康对照组在超过50%的情况下选择拉动手柄以拯救更多人；而BLA损伤患者仅有约10%的情况下做出相同选择。值得注意的是，即使将可拯救的人数扩大至整个城市的规模，BLA损伤患者仍普遍拒绝拉动手柄。后续访谈表明，他们的决策依据并非基于“牺牲少数以拯救多数”的结果权衡，而是出于对“亲手造成伤害”这一行动本身的排斥。这些发现表明，BLA损伤患者的道德判断并非由社会价值或结果效用计算所驱动，而是更倾向于遵循以行动或情感为导向的决策规则。因此，在该实验框架下，其行为表现出“非理性”特征，进一步印证了BLA在目标导向行为和结果评估中的关键作用。
BLA损伤对社会学习能力的影响：来自反馈式信任博弈的证据
反馈式信任博弈在经典信任博弈的基础上引入了社会学习机制。参与者作为投资者，在每次投资后能够看到受托人的返还金额，从而获得决策反馈。实验设置了两类受托人：“可靠型”与“不可靠型”，通过其返还行为形成可辨识的行为模式。研究共纳入5名BLA损伤患者与18名健康对照者，每个参与者进行50轮投资互动，旨在观察参与者是否能在多次交互中学会辨别受托人的可信度。
图4 BLA选择性损伤患者的自动化社会学习能力受损3
结果显示，从行为曲线来看，BLA损伤患者似乎难以根据反馈调整投资策略，表现出较低的社会学习效率（图4）。然而，这种表现并不能简单归因于“学习能力低下”。实验结束后，当研究者提示存在某种行为规律时，患者能够通过有意识的推理迅速识别出两类受托人的差异。这一发现表明，BLA损伤患者所缺失的并非一般学习能力，而是依赖BLA的自动化社会学习机制。在自然互动中，他们难以无意识地整合社会反馈以优化决策；但在有意识参与的情况下，其认知推理能力仍可支持他们进行规律识别与行为调整。这一结果进一步揭示了BLA在社会情境中实现快速、自适应学习的关键作用。
总的来说，Jack van Honk教授团队通过一系列基于BLA损伤患者的社会决策研究，在人类中证实了BLA主要参与目标导向的、基于结果价值计算的社会决策过程。
参考文献
1、 van Honk J, Terburg D, Montoya ER, Grafman J, Stein DJ, Morgan B. Breakdown of utilitarian moral judgement after basolateral amygdala damage. Proc Natl Acad Sci U S A. 2022 Aug 2;119(31):e2119072119. doi: 10.1073/pnas.2119072119.
2、 van Honk J, Eisenegger C, Terburg D, Stein DJ, Morgan B. Generous economic investments after basolateral amygdala damage. Proc Natl Acad Sci U S A. 2013 Feb 12;110(7):2506-10. doi: 10.1073/pnas.1217316110.
3、 Rosenberger LA, Eisenegger C, Naef M, Terburg D, Fourie J, Stein DJ, van Honk J. The Human Basolateral Amygdala Is Indispensable for Social Experiential Learning. Curr Biol. 2019 Oct 21;29(20):3532-3537.e3. doi: 10.1016/j.cub.2019.08.078.