你是否曾在滑动屏幕的间隙，对某些图片多看两眼，心里默念“这张好看”？一项12月2日发表于《PNAS Nexus》的研究，Less is more: Aesthetic liking is inversely related to metabolic expense by the visual system，找到了这背后一个让人意想不到的生物学原因。
来自多伦多大学的研究团队，利用AI模型和人脑成像技术，发现了这背后一条简洁有力的规律：视觉系统处理图像时消耗的能量越少，我们感受到的愉悦感就越高，为“美从何来”这个古老问题提供了一个全新的、基于能量效率的解释框架。
实验一：让AI看，数数它用了多少“脑细胞”
首先，研究人员请出了一个名叫 VGG19的人工智能模型。这个模型的结构和工作方式，被认为与人类的视觉处理系统有相似之处。它就像一个经过大量图片训练的“虚拟大脑”，擅长识别物体和场景。
研究团队给VGG19看了4914张来自真实世界的图片（内容涵盖物体、场景等）。他们测量了模型处理每张图片时需要激活的虚拟神经元数量。激活的神经元越多，代表处理过程越复杂，消耗的计算能量越大——这被视作代谢成本的代理指标。
随后，他们将这个能耗指标与之前另一项研究中1118名参与者对同一批图片的愉悦度评分进行对比。结果非常清晰：图片让人工智能模型激活的神经元总数越少（即能耗越低），人类对其的喜爱评分就越高。两者呈现出显著的负相关。
