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在本章的结尾，让我们回顾一下这一章。在这一章我大致阐述了面孔识别的基本脑机制；还有面孔识别的基本方法：整体识别，而非局部识别的简单叠加。这一种方法的巧妙程度可能超乎想象，但这正是大脑的工作原理。为何我们大脑喜好整体识别？这个问题还是得回归大脑对于视觉信息处理的机制上。整体识别首先依赖于大脑在视觉信息初步加工时对于空间频率分开处理这一机制，在这儿各方面研究充足。整体识别的第二步就发生在稍微高级的大脑皮层，比如梭状回面孔区、颞上沟，或者杏仁核；它们的较早活跃也是与初级加工时低空间频率信息处理比较快有关系。但是为什么就是这些区域识别面孔，还有它们如何发育还远远没有被研究透彻。它们在身份识别、情绪识别、美貌还有其余社会特征识别等众多方面的功能我会在之后的章节提到。不过面孔识别背后深藏的原理、机制，甚至一些计算方法可能还得依靠一代又一代的科学家去慢慢探索。
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我们不妨从身份开始说起，我们是怎么利用面孔来判断“他是谁”的呢？
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看脸 Chapter 5 面孔与身份：“你是谁？”
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我们可以很容易判断出对方是不是我们的熟人，也可以判断出他是谁。不过我们为什么有这样的能力呢？到底我们的大脑默默做了多少贡献？
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判断迎面走来的人“认不认识”这个小问题，对大多数人来说可谓“轻松又简单”。可是在心理学家的眼中，此过程复杂得不能再复杂。我们在走道上判断迎面走来的人群里“到底谁是同事”这一个过程在心理学家眼中就好比超新星爆炸一样蕴含着无限的内容。在他们眼中，面孔身份的判断，或者说“你是谁”激活了一片脑区，使用了目前人工智能都没法模拟的巧妙方法。
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再多言语也难以描述身份对于我们生活的影响，所以我们想象一下下面的例子。如果老板不能识别熟客的面孔，一家烤串店可能会以“没人来照顾生意”而结尾；如果不能识别自己孩子的面孔，去幼儿园接孩子的过程可能会在“将涉嫌抢夺儿童的嫌疑犯扭送到有关部门”中结尾；如果不能识别自己客户的面孔，去机场接对方的行程可以会以“上百万的项目长翅膀飞了”而结尾；甚至如果识别不了“威利”的面孔，妙趣横生的插画作品《威利在哪里？》（Where’s Waldo?）就会索然无味。
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倘若面孔的判断非常缓慢，我们周遭的一切都会显得奇怪且令人发笑：聊了十几分钟天的两人才认出对方是谁；把孩子送到了学校才发现其实是邻居的孩子。还好我们的大脑避免了这些“困难”，对于面孔身份的识别都在静音模式：我们可以很容易判断出对方是不是我们的熟人，也可以判断出他是谁（倘若我们认识他的话）。不过我们为什么有这样的能力呢？到底我们的大脑默默做了多少贡献？
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要是你还记得上一章的内容，你会记得Haxby教授的面孔处理模型：面孔的识别涉及多个面孔处理系统工作。你也可能还记得面孔识别更依赖整体识别，但这并不代表每时每刻它们都被整体识别。比如Pitcher（皮彻）和同事就发现如果干扰了枕叶面孔区这样一个核心模块，但不去干扰梭状回面孔区这样一个核心模块后，面孔的局部内容识别能力下降但是整体识别不受影响。所以说我们讨论的整体或者局部还是比较笼统地观察整一套处理系统的，或者说是梭状回面孔区这一个最为关键的地方。在这一章，我会细细谈一谈我们怎么识别熟悉的人的面孔：在识别“他是谁”的时候面孔有多么特殊；我们的大脑如何为了判断身份而活跃；在我们的脑海中我们到底怎么看待一张张面孔。
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外国人的面孔真难辨认！
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美国歌手、诗人吉姆·莫里森就说过：“People are strange, when they are a stranger（当他们成为陌生人时，他们会变得很奇怪）。”在我们眼中，不熟悉的人总有些奇怪，更遑论八竿子打不着的外国人。我的室友Alex是一位美国人，我从他身上深刻体会到“外国人的面孔有多么难以记住和辨别”这一事实。尽管Alex去过亚洲很多次，但是我们刚在一起租房子时他对我抱怨过认不清我们学院那间大办公室里的那些亚洲人面孔：“我有点分不清我们办公室的那个日本交换生还有学心理系的那个越南姑娘。”这样的问题其实很多人都有，比如有的人分不清楚NBA的球星，也有人看意甲的时候不能够识别热那亚队的球员之间的差距，我听过最极端的例子是无法分辨辣妹中五位成员。是因为这些人记忆力不好吗？不可能，Alex连我们一个礼拜前吃过的午饭都能记住。是因为大家不认真去识别吗？不少姑娘为了男朋友看NBA非常认真，却也分不太清楚那些“蓝领球员”。这个问题背后也蕴藏着面孔识别的特殊之处：因为身份的记忆更多涉及整体识别，靠细枝末节去做区分可以说“过不了十五”。
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在心理学学科体系内，科学家把这个现象叫作“异族效应（other race effect）”。对Alex来说，办公室的这两位姑娘都不属于他所熟悉的种族。事实上，很多人都有着异族效应：效应弱的人可能没有显著问题，不过是记忆外国人的面孔要多花点时间；效应强的人可能会感觉外国人都是一个模子里刻出来的，无论如何都分不清楚他们之间的差异。所以当外国人的面孔有点接近的时候，大家就会觉得越来越难以判断。有一次我给Alex看了看我们上海的SHN48组合的照片，他当时就崩溃了。
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科学家发现这个效应后兴趣盎然。社会心理学者身先士卒，他们称“异族效应”就是因为我们不太熟悉外国人的面孔，相反因为我们接触本族人比较多，可以说熟能生巧。Webster（韦伯斯特）教授的研究也侧面表明了这个问题，当一群日本人刚到美国的时候的确不太擅长区分高加索人种的相貌，但是待了一年之后识别能力虽然没有达到美国人水平，不过相较曾经的自己可以说“成绩斐然”。
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对于面孔研究的科学家而言这并没有太多社会要素，更多的是在于人们如何处理种族与身份交互而复杂的面孔信息。不少科学家通过面孔整体识别的特性进一步分析了这个问题，我们对于熟悉的人采取整体识别，但是对于不熟悉的人采取局部识别。自然而然，我们对于国人会用整体识别，直击人与人身份差别；而面对外国人的时候，局部识别扰乱了我们的判断，正确性和判断时间都不甚理想。阅读了前几章的朋友就知道，整体识别又快又准确，局部识别又慢又不准。正是因为有足够的接触机会，我们对于本族人的识别上升到了整体级别，这样的“专长”自然不存在于外国人身上。
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时间过去了许久，Alex已经与办公室的姑娘们谈笑风生，他甚至能够判断出日本人和中国人相貌的一些差异。“异族效应”不是说明你不认真，只是反映了我们识别面孔身份的一种客观规律，不用害羞也不用担心。从Alex的例子和实验的研究成果来看，对于我们克服“异族效应”最好的良药就是混入他们当中，看多了也就学会了。到底“外国人”的面孔和我们熟悉的人的面孔有什么区别呢，我们在下一节接着看。
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利用面孔“地图”来“计算”面孔
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熟悉数学的朋友知道，我们在研究几何问题的时候，倘若有数学大师笛卡儿创立的平面直角坐标系就会方便很多，因为每一个点的位置可以转换为一个坐标系上的坐标值。那么我们能不能把面孔的每个细节都用参数记录和表达呢，比如眼睛的尺寸？这有点类似计算机科学的思路，如果我们能够把面孔的数据精确记录，再通过“解码”还原处理数据呢。事实上，在识别物体或者空间时我们的确这么做，但是对于面孔还真不行。毕竟相对房子与房子的差异，柴犬和秋田犬的差异，我们人面孔与面孔的差异可以说是细枝末节：眼睛宽度多两毫米，高度短两毫米，然后再互相多隔开两毫米听起来差异不大，但是看起来一清二楚。从这个角度而言，单纯记录面孔上的差异，不管是整体信息的还是局部信息的差异，都会导致以下两个小问题：（1）数据巨大，一张面孔少说有十余个参数，自然效率不高。（2）偏差度不低，因为我们的眼睛没有那么精确。所以说按照计算机科学的思维理解大脑不太好，但是用数学（统计）这样更加贴近生活本质的方法更加准确：我们的大脑在一张假想的地图上，把一张张面孔都用几个坐标系上的值来代表，进行一些数学计算和比对就可以用最少的数据和参照系反映一切面孔了。这样记录面孔数据似乎简单了很多：我们只要比较和记录一张面孔与“参照点”的差异就可以了。
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在曼彻斯特大学的Valentine（瓦伦丁）教授曾认真研究过这个设想。他从（前面章节提到的）“面孔倒置效应”以及“异族效应”获得启发：这些面孔我们判断不出来会不会是因为它们都不符合我们面孔识别系统的“口味”，是不是因为它们在我们的大脑内不是特别熟悉；因而可以说这些面孔对我们来说算是比较遥远的，或者说和我们的经验比相对较远。那么Valentine教授就进行了如下的设想：面孔的识别会不会也是像笛卡儿坐标系那样呢？在这个想象中，我们熟悉的面孔应该在坐标系原点附近，而原点就是一个抽象的模板。概念中的模板可以被理解为我们所接触的面孔的一个平均；所以说每个人心中的模板会有着个体差异，我们每个人心中的模板也会随我们的社会经验越来越丰富而变化。我因为接触中国人时间更长，大脑中的这个模板可能更加东方化；我的室友Alex由于从小在美国长大，他心中的模板可能就比较西方化。这一个观点可以很好地解释上一节提到的“异族效应”。比如就用后面一张图指代Alex心中的面孔分布“地图”，这张假想的“地图”是二维的（事实上可以很多维度，方便起见我们假设是二维的）。中心正是Alex心中对于面孔形态的模板，它正是由Alex所熟悉的人构成的。图上每一个彩色圆点点都指代了Alex熟悉的面孔（比如他家人的面孔）。而我作为一位亚洲人，面孔特征会与Alex所熟悉的面孔有所差距，所以可以被表示在离中心遥远的一个角落。倘若一张面孔远离中心，大脑需要加强神经细胞之间的连接（相较于靠近中心的面孔），激发更大的活跃，也耗费更多的时间（毕竟连接差一点）。所以说“异族效应”正是由于外国人的面孔离自己内心的模板比较远，难以分辨。
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假设下Alex脑海中的面孔二维地图。相比Alex的亲友，在刚认识我的时候，我的面孔在他“心中的位置”偏远无比。当然，随着经验和熟悉，我走近了中心；自然而然判断起来方便多了
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这个假说的核心在于假设人在判断其他人的时候是否与在中心的模板进行对比（norm ；based）。不过Valentine教授的实验本身没有能够直击问题的中心，而是在探讨模板与另一种假说的优劣。他的实验中阐明模板模型的充分条件（即当模板为真时，这些条件亦为真）：倒置、外国人的面孔的确看起来比较奇异（离中心远），因此判断的正确率较低，耗时较长（难以识别）。这两个发现符合了面孔地图的模型，但是并不能直接、准确地推导出我们就是通过中心来进行判断的。仅根据当前的实验结果，我们也可以解释“亲友圈”（亦不是按照绝对中心进行对比，而是将熟悉的面孔作为一个整体来看）是判断的核心，离得远的“陌生人”或者“奇怪面孔区”就是判断起来麻烦。
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直到2001年，Leopold（利奥波德）教授的团队找到了印证“依靠面孔模板分析”假说的方法。方法很简单，那就是利用“适应后效”的方法。适应后效很有趣味，我在这儿再解说一番，当我们长期看到（适应）一张开心的面孔，之后的面无表情的面孔看起来也会有点不开心（后效）；同样，长期观察一条凹下去的曲线（适应），之后看到的直线会稍稍向上凸（后效）。总而言之，我们的大脑神经会随着最近的刺激短期之内修改处理方式，这样的修改永远朝向适应物到中心模板的方向进行。Leopold教授利用了这个手段，假设我们判断面孔时是对比中心模板，如果我们适应了甲的面孔，那么所有的面孔看起来都有点不太像甲的，其中反应最为强烈的就应该是按照甲的面孔特征做出来的“反甲”的面孔。也就是说在一个方向上的适应后效最为强烈也就能够证明处理图片是沿着适应物与中心模板的方向进行，也就说明，一起判断就是按照中心模板而不是别的什么东西进行。就如同下面一个例子，如果我们适应了反甲的面孔而不是乙面孔，那么之后看到甲的面孔应该更突出，更好被判断。
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