剑桥： （对话）站在特纳的《水面上的太阳》（1825-30）前，奇怪的事情发生了。这幅画吸引着你，尽管观察者很难说出原因。也许是艺术作品所具有的色彩、平衡、构图或令人惊叹的静止感。
不管是什么，你在解释原因之前就已经感觉到了。而你旁边的陌生人用同样的恐惧眼神看着同样的布料，很可能也会感受到这一点。
我们常说情人眼里出西施。然而，向几乎任何人展示中国王朝的山景，或者蒙娜丽莎的柔和图像，几乎每个人都会同意他们面前正在发生一些奇怪的事情。
美感觉非常私密，同时我们意识到我们可以共同分享它。这种矛盾是“神经美学”（大脑如何对艺术和美做出反应的科学）中长期存在的难题之一。我们的美感是如何在大脑中形成的？
在我们发表在《自然通讯》上的最新研究中，我们试图绘制共享经验的地图。我们发现，大脑并没有将其表示为一个整体，而是将审美体验分为两个主要部分。一个线程控制图像显示的内容，无论是场景、对象还是图片。
另一个追踪它给我们带来的快乐程度，并利用对食物或金钱做出反应的相同回路。这两个独立的神经系统结合起来，塑造了我们在观看视觉作品时对美的每一个判断。
神经科学家们长期以来一直在争论这个问题，他们的立场常常是重叠的。一个阵营主要关注感知，即大脑如何感知构图、对比度和形状。
另一种则强调评价和奖励，将美置于大脑的价值回路中。第三部分着眼于想象力和自我实现背后的大脑系统。每个说法都捕捉到了一些真实的东西，但它们很少在单一研究中得到检验。
艺术算法
我们要求 34 名志愿者在 7T MRI 扫描仪中观看 96 幅中国传统水彩画，该扫描仪能够捕捉到跟踪大脑活动的血流的微小变化。当他们离开扫描仪时，每个参与者都会评价图片给他们的感觉。
然而，我们并没有直接根据这些原始排名进行工作，而是从不太明显的地方借用了一个工具：为 Netflix 和 Spotify 等服务提供支持的推荐引擎。
这些工具被称为协同过滤算法，擅长识别隐藏在人们偏好中的匹配模式。当被问及我们的审美评级时，他们提出了每个人的回答背后的两个维度。
首先，他将画作从最像绘画到最像风景进行排序，以此衡量每幅画在概念上描绘的内容。第二个将所有参与者从最不喜欢到最喜欢进行排名，这是情感价值或享乐价值（人们从体验中获得的情感愉悦）的衡量标准。
尽管它们对整体审美体验的贡献是互补的，但大脑将这两个维度显着分开。视觉内容是随着视觉路径一起阅读的，这些熟悉的模式使我们能够从场景中辨别出面孔。
另一方面，享乐价值在其他地方被解码，在控制奖励和快乐的更深层次的区域。简而言之，大脑似乎使用与判断我们世界其他部分相同的技术来判断视觉图像。
改变大脑
我们还发现，大脑编码这种二维审美景观的程度取决于一个人对视觉艺术的体验。特别是，默认模式网络的差异，即与想象力、意识、自我感知和意义相关的大脑连接系统，已被几种领先理论证明是审美体验的核心。
这些结果表明，除了接触之外，视觉艺术训练似乎首先改变了大脑代表美的方式。
最后一点具有相当的分量。如果审美体验在大脑中具有可测量的结构，并且如果制作和观看艺术可以重塑它，那么艺术教育就不再是丰富性的，而更像是改变感知、感觉和意义之间联系方式的学习。临床意义也遵循同样的思路。
长期以来，针对抑郁症、创伤和痴呆症的艺术疗法一直被认为是本能和轶事。更精确的神经计算为我们提供了一种测试和改进它们的方法。最后，随着我们周围的广告、设计和屏幕中越来越多的图像是由机器生成的，了解人脑中的美比以往任何时候都更加重要。
通常，我们将美视为纯粹个人的东西，并认为有关它的科学问题超出了我们的视角。基于神经美学领域的开创性工作，我们的结果表明事实并非如此。
美有一个结构，这个结构说明了我们是如何在无数年的进化过程中被创造出来的。我们不只是看世界，而是没有欣赏它的美丽。