人脑中色觉涌现的计算建模框架

大脑如何纯粹从其接收到的视神经信号中解码色觉仍是一个谜，其核心推理挑战在于，它如何在眼睛未知的编码特性下，将具有正确色彩维度的内部感知解缠出来。在本文中，我们通过同时模拟眼睛和皮层，引入了一个用于建模人类色觉涌现的计算框架。现有研究通常忽略了皮层如何发展色觉或在内部表示色彩空间，假设色彩维度是先验已知的；然而我们认为，视觉皮层有能力且面临着纯粹从视神经信号的波动中推断色彩维度的挑战。为了验证我们的理论，我们基于既定的视觉科学引入了一个生物眼睛的模拟引擎，并生成了由观看自然图像而产生的视神经信号。此外，我们提出了一个基于自然眼动下视神经信号波动自监督预测的皮层学习生物学合理模型。我们表明，该模型通过从感觉信号中解缠视网膜不变性，自然地学会了生成色觉。当视网膜包含 N 种颜色感光细胞时，我们的模拟表明 N 维色觉会自然涌现，并通过形式色度学进行了验证。利用该框架，我们还展示了首个成功提升色彩维度的模拟工作，如在松鼠猴基因治疗中所观察到的那样，并论证了将人类色觉从 3D 增强到 4D 的可能性。