在许多人看来，艺术家Mark Rothko的巨幅画作不过是一片片色彩而已。然而，一幅Rothko的画可以卖到近1亿美元。与此同时，毕加索扭曲的脸的画作让一些观众着迷，也让另一些人害怕。
　　据《科学》报道，为什么人们对美的理解如此不同？答案可能就在我们的大脑网络中。美国加州理工学院的计算神经学家Kiyohito Iigaya团队开发出一种算法，通过分析大脑如何分解视觉信息并确定一幅画的“好坏”，从而预测一个人的艺术偏好。该研究结果首次显示了绘画的内在特征如何与人类的判断相结合，从而在头脑中赋予绘画以艺术价值。研究人员日前在预印本服务器bioRxiv上报告了该成果。
　　“大多数人（包括研究人员）都认为艺术喜好无处不在。”未参与该研究的宾夕法尼亚大学神经病学家和认知神经科学家Anjan Chatterjee说。许多偏好源于生物学——例如，含糖食物帮助我们生存。当涉及到人的面孔和风景时，人们倾向于分享相似的审美标准。但谈到艺术，“我们似乎只关心和重视相对武断的东西”。Chatterjee说。
　　为了弄清大脑如何形成对艺术的价值判断，Iigaya及其同事首先在Amazon Mechanical Turk网站上请1300多名志愿者对4种西方绘画流派的825幅精选画作进行了评分，这些流派包括印象派、立体派、抽象艺术和色域绘画。志愿者的年龄都在18岁以上，但研究人员没有具体说明他们对艺术的熟悉程度，以及他们的种族或国籍。
　　研究人员利用一种算法揭示了数据点之间的连接模式，进而发现同一群人喜欢的绘画往往具有某些共同的视觉特征。这些特征可分为两类：“低层次”特征（如对比度和色调）是图像的固有特征；“高层次”特征（如一幅画所引起的情感）需要人的解释。
　　一旦算法经过训练，就能分析新画作中的这些特征，并准确预测一个人会喜欢哪幅作品。它还根据画作的特点和志愿者的喜好对作品进行了正确的分类。研究倾向于将人分成三类：一类喜欢具体、清晰的图像；一类喜欢动态图像；一类喜欢抽象艺术。然而，即使在这些类型中，该算法也能够预测个人的特定偏好。
　　接下来，研究人员对6名志愿者重复了该实验。向每个人展示1000幅画，同时使用功能磁共振成像仪扫描他们的大脑。扫描显示，视觉皮层（大脑中从眼睛接收视觉信息的部分）在某种程度上是活跃的，这表明它正在将低层次信息与高层次特征整合在一起。Iigaya补充道，这些信息随后会反馈到大脑中与价值判断相关的区域，使人对这幅画形成一个整体的看法。
　　最后，为了了解其他类型的图像是否也会发生同样的过程，研究人员向Amazon Mechanical Turk网站的另外382名志愿者展示了716张照片。该算法同样擅长基于他们之前的评分和照片的特征（如对比度和运动）预测个人偏好。Iigaya表示，这表明影响人们是否喜欢一张照片的因素是普遍的。
　　加拿大麦吉尔大学研究价值判断神经基础的神经学家Lesley Fellows说，在像艺术品这样模棱两可的事物上使用大脑成像技术是一项雄心勃勃的工作。她说，我们非常了解大脑是如何执行决定的，比如购买艺术品或花时间看它。但我们为什么这样做还远没有被很好地理解。“‘为什么’才是真正的根本。”
　　Iigaya承认，这项研究的样本太小，不够多样化，无法代表所有人，因为年龄、教育水平和文化等因素也会影响艺术偏好。但Chatterjee说，即使人对艺术的品味大相径庭，他们的大脑通路也很可能是相似的。Iigaya说：“这并不是故事的全部，我们可以解释的只是很小的差异。”（沙森）
　　相关论文信息：https://doi.org/10.1126/science.abb3907