书中，马斯兰教授为我们讲述了很多针对人类视觉研究的有趣发现，比如你是怎么在人群中快速认出那个熟人的？人眼是怎么和大脑说悄悄话的？这些内容能够帮助我们对当下的对象识别问题，有更透彻的理解。本书核心内容：1. 视网膜是如何工作的？眼睛是怎么在看到人脸之后，向大脑传递信息的？2. 大脑又是如何响应来构建感知的？如何在几百毫秒，从人群中识别出熟人？视觉图像信息主要是经过视网膜的压缩、分解和强化传输给大脑，视网膜的功能和构造远比我们想象的要复杂精巧得多。而后，这些视觉信号到达大脑的视觉皮质，我们发现，大脑颞叶区域，有一些特别的面部斑块对脸的参数，响应非常积极。科学家们通过观察猴子的手部斑块转化成面部斑块的实验，我们了解到，神经连接的可塑性。作为脑科学研究专家，作者在书中提到：有一个违反直觉的知识是，我们的大脑的运行速度其实很慢。大脑里的神经元和它们之间的突触的运行速度，只有现代计算机的百万分之一。然而，大脑却可以在许多感知任务上打败计算机。大脑当中存在许多谜团，但是最重要的一点是，大脑并不是一台有着固定连接的通信机器，而是有一群由神经元交联而成的，具有可塑性的神经网络组成。这些神经网络之间的对话神秘又强大。就像哪怕是完成一个最简单的任务，把这个任务交给人工智能，它就需要许多硬件和能源支持，而与之形成鲜明对比的是，我们的大脑只需要消耗一盏小夜灯的电量就可以做更多的事情。从这个角度来看，人工智能向人脑的学习，我们人类对自身的探索，还将任重而道远。

对人脸来说，变种的数量几乎无限。一张脸可以正在微笑或者皱眉，或明或暗，朝向正面或侧面。而大脑里的组分 —— 神经元和突触 —— 相对电脑来说慢得多。人脑的神经元大概要花 1/1000 秒来将基本的信息单元跨过突触传给另一个神经元。而与此同时，一台速度较快的现代电脑可以完成约 100 万次操作。但目前电脑对于人脸的识别效率还是低于人类。这也是为什么现在很对算法都需要向生物，甚至人脑学习。人是如何做到在一瞬间毫不费力地认出熟悉的脸？

这本书我读了三遍，值得所有对视觉、知觉、意识感兴趣的人阅读。