歲末年初，在AlphaGo化身神秘“網絡棋手”Master，以60連勝之不敗戰績橫掃人類圍棋界后，在2017年新開播的第四季《最強大腦》首場“人機大戰”中，百度人工智能機器人“小度”，也成功戰勝有“腦王”之稱的人類選手王峰。
此次人機競賽的項目是“人臉識別”，要匹配年齡跨度較大的數十張童年照片與現場數十名嘉賓觀眾。有專家表示，這對人工智能而言難度較大，因為機器沒有直覺，只能依靠分析數據進行學習。同時，整容、化妝、戴美瞳等因素都有可能影響人工智能識別的準確率。
那么，人類在“人臉識別”領域的能力究竟如何？2017年1月6日，發表在《科學》雜志的一項研究顯示，人類的人臉識別能力會隨年齡增長而有所增強。
年紀越大越靈光
如果你因自己的社交圈越來越大而擔憂，大可不必。你的大腦可以記住所有這些新面孔，因為在我們的大腦中，有一塊區域在成年后仍在增長。
這項發現令人震驚，因為大腦在成熟后，其大部分變化都需要修改神經元之間的現有連接。但是近期由美國斯坦福大學醫學院所領導的團隊發現，腦部掃描顯示，腦皮層中的梭狀回區域會隨著年齡的增長而顯著增大。
梭狀回被認為對人臉識別有所貢獻，而成人的這種識別能力遠優于兒童。他們對47位不同年齡的人進行腦部掃描，發現在考慮了每個大腦整體大小有所不同的情況下，成年人在該區域的腦物質比兒童要多出12.6%。
“讓人感到驚訝的是，這些改變涉及到的是一個不同的機制，擴張而非修剪。”Kalanit Grill-Spector的團隊領導了此次研究發現。此前，人們一直認為幾乎所有的大腦改造都出現在嬰兒期、兒童期和青少年期。
Grill-Spector 表示，梭狀回的改變似乎只存在于人類身上，而且可能反映了人臉識別在人們生活中的重要性，特別是成年之后。“我們在不斷地擴張社交圈。進入高中或大學后，我們已經知道成千上萬個人。我們這一輩子都在繼續認識新面孔。”
該團隊將人臉識別區域與位置識別區域進行對比后發現，后者在所有年齡段都保持同樣大小。
“我們早期的工作顯示，位置和物體識別的發展遠（比人臉識別）要早。但是人臉識別在整個青少年期都在繼續發展，而且這種識別非常困難，因為它只依靠發現面部變化的細微差別來分清每個人。”Grill-Spector表示。
在人的一生中，大多數腦部變化都包括修剪神經元之間的連接。“修剪的作用獲得了大量的關注，但是這些新結果顯示，組織增生在腦皮層的微調中也起到一定作用。” 美國新罕布什爾州達特茅斯學院的Brad Duchaine表示，大腦中人臉識別區域的增長遲緩可能會導致自閉癥，或讓人無法識別人臉。
可習得的“最強大腦”
那么，《最強大腦》節目中看似匪夷所思的大腦能力的背后，到底有怎樣的科學背景呢？普通大眾又能否習得這種“腦力”呢？《中國科學：生命科學》于2016年第10期發表了由北京大學魏坤琳、方方擔任通訊作者撰寫的點評文章。
以“捕風者”曹全全為例，他挑戰的是在一個電影片段中插入另一部電影的一幀，他需要分辨這一幀畫面來自于哪部電影。膠片電影的放映速度是每秒24幀，一般人只能看到畫面“閃”了一下，而曹全全則可以在此期間分辨出畫面內容，再判斷該畫面來自于哪部電影，其毫秒級別的視覺辨別能力令人驚嘆。
然而事實上，普通人的視覺系統在經過足夠的練習后，幾乎都可以具備這種辨別能力，這在心理學研究領域中被稱為“知覺學習”。
在知覺學習的經典實驗范式中，Karni和Sagi最早使用的紋理辨別任務（TDT）與曹全全的挑戰最為相似，兩者同樣都是在極短時間內呈現刺激然后進行視覺辨別和判斷。實驗結果證明，通過約10天的知覺學習訓練，便可讓每個普通人具備類似的視覺辨別能力。
除了紋理辨別任務外，知覺學習還可以通過訓練提高人們對其他基本視覺特征的辨別能力，包括視覺對比度、空間視敏度等。除了視覺外，觸覺和聽覺也存在知覺學習效應，如通過訓練提高手指對振動頻率的辨別能力，以及聽覺系統對聲音時長的辨別能力等。
蘇清波所挑戰的“奔跑的力量”，被嘉賓認為是《最強大腦》第三季難度最高的項目。50位奔跑者在巨型廣場上自由跑動15分鐘，選手需要在此期間內同時觀察和記憶50條奔跑路線，隨后繪制出嘉賓指定的任一條路線。 蘇清波在此展現的是遠遠超過常人的多客體追蹤能力。
在日常生活中，人們常常需要同時關注和追蹤多個物體。足球運動員必須追蹤隊友和對手的跑位以及球的位置；警察需要同時追蹤人群中多個個體的行動，找出潛在安全隱患。近30年來，科學家針對多客體追蹤背后的心理機制做了大量探索，發現了一些行為及腦成像方面的規律。
他們認為，多客體追蹤和視覺注意密切相關。人腦的注意資源是有限的，如果將注意比作一盞聚光燈，那么我們的聚光燈在同一時刻只能照亮視野中的一小塊區域。
然而多客體追蹤的研究暗示，人類的注意可能是多盞聚光燈在并行工作，照亮視野中的不同區域，這一假說被稱為“多焦點注意”。另一部分研究者認為，人腦注意的焦點只有一個，但是可在不同物體之間切換，注意是在物體的視覺索引間進行切換，索引形成于早期視覺加工階段，這一假說被稱為“切換模型”或“前注意索引理論”。以上兩種學說均有充分的實驗證據支持。
多客體追蹤是否可能被學習？心理學家的答案是肯定的，但需要長時間或在特定條件下的訓練。2006年，Green和Bavelier發現電子游戲玩家的追蹤容量比非玩家多2項，這可能與玩家在游戲中需主動分配注意資源有關。隨后他們讓非游戲玩家進行一個月的“第一人稱”射擊游戲訓練，結果發現長時間的注意訓練顯著提高了多客體追蹤容量�！�