新传媒网对于我们大多数人来说，视觉是我们感知世界的重要组成部分，因为它提供了关于我们周围物体的源源不断的信息流。然而，还有很多科学家仍然不知道我们的大脑是如何收集这些信息并将其整合到我们看到的连贯图像中的。
Carlos Ponce 最近成为哈佛医学院 Blavatnik 研究所的神经生物学助理教授，他就是那些被这些关于视觉系统的问题所吸引的人之一。他的想法是，如果研究人员能够了解大脑中的视觉系统是如何工作的，他们就可以利用这些信息来构建更好的计算模型。
庞塞说：“想象一个计算模型，它可以像人类一样看到和推理，但速度更快，一天 24 小时不间断。”
这些模型可以为具有无数应用的人工视觉系统提供动力，从医学成像到驾驶再到安全。
庞塞在接受哈佛医学新闻采访时谈到了他的研究，该研究将计算模型与电生理学实验相结合，以探索视觉系统的基础。
HM News：您是如何对视觉神经科学产生兴趣的?
庞塞：我在农场长大，我一直很喜欢动物，所以我知道生物学将成为我的道路。我对视觉神经科学的兴趣受到神经科学家工作的启发，他们专注于外展并让非专家也能接触到他们的研究。
具体来说，在大学期间，我在《科学美国人》上阅读了这篇精彩的文章，内容涉及视觉系统如何不是一个与我们的感知相匹配的完全连接、连贯的系统，而是被分成专门从事识别形状或跟踪等任务的子网络运动。我着迷于这样的想法，即我的感知被统一到这部美丽的视觉电影中，正在被我无法有意识地访问的大脑部分解构，并且是这些较小的计算恶魔的产物，这些恶魔正在做他们的事情自己加工。它让我认为自己不仅是一个统一的本质，而且是一个计算过程。这让我震惊。我想如果我不全职工作来了解大脑是如何工作的，我会一直想知道。
HM News：你是如何研究大脑中的视觉系统的?
Ponce：我研究了视觉系统中与形状分析有关的部分——例如，所有让我们能够识别人脸和帽子的操作。大脑的这些部分被称为腹侧通路，它们包含已知对图片等复杂图像做出反应的神经元。我用猕猴作为模型，因为所有的实验动物都有最接近人类的大脑。
