人类的大脑有哪些天生的设计缺陷？
楼上的 @陈小伊 回答的挺好。很好的阐明了如下现实情况：人会对美丽对异性施加更多注意。但是呢，题主的问题是 “大脑是如何做到” 的。所以在提到注意力这个问题时候，还得要说大脑的机制。 所以我觉得还是多写两句。这一篇回答可能是我写的回答（专栏除外）中理论层面最复杂一篇，直接对口了我现在的研究内容。 简单粗暴一句话，因为注意力的机制，美丽的面孔本身的物理特性让其在大脑计算中有高显著性，在注意部署上有优先级。 很明显人类都喜欢看美丽的面孔，都喜欢去 “注意” 美丽的面孔。但是注意本身也会提升面孔的美丽程度。比如Störmer 和 Alvarez（2016）就发现，注意本身就会让一张面孔看起来更美貌。 人的认知资源是有限制的，比如Frank Tong 与同事们（2007）就发现大脑处理面孔信息有很大的局限性。一时间我们只能一一处理4-5张面孔。可是，我们的生活中并不会像电脑一样因为大量的面孔就卡壳。究其根本，我们的大脑在对付过量信息方面有两种方法。第一种就是分配好注意，处理最重要的信息（Itti & Koch, 2001）。第二种是用统计方法压缩数据，比如Ying和Xu （2017）就发现人的大脑会自发地把看到的表情平均起来。 在我们生活中，我们会发现美丽的面孔特别抓眼，特别能捕获我们的注意力。究其根本，还是因为美妙的面孔好看。之前我的专栏里已经提到了不少与面孔美貌有关的内容。比如「外貌协会」有道理吗？ - 知乎 ； 外貌的傲慢与偏见 - 知乎专栏 等。美貌有着一定的视觉特征，比如对称性，平均性，两性异形程度，肤色，五官的比例与相对距离等。美貌的面孔应该与普通面孔有着显著的差异，其特征相比普通面孔会很不一样。加上我们大脑内有高级的系统处理美貌（Winston  et al., 2007），找到面孔之间的美貌差异其实不难。在这里我希望大家用计算的角度来思考美貌与面孔的物理特征。 比如五官相对距离大家可以理解为多维矩阵，相对距离的不同可以在矩阵差异上轻松找到。对于矩阵我多说一句，大脑处理面孔是稀疏群体编码（如Tsao et al., 2006）。编码方式可以被简化为多通道处理模式（一种简化模型，也是大多数科学家默认的），往往是两个相对的通道（如表情; Burton et al., 2015）或三个通道（如面孔朝向; Calder et al., 2008）；因此两个或者三个通道就可以很轻松的把面孔数据的某一个特征转制为一个一维矩阵，而完整的表述可能需要若干维度了。总之，美丽的面孔的确和普通的面孔差异是显著的。 也因此，哪怕面孔的吸引力和平均性有关，不代表美的面孔在计算层面不会脱颖而出。因为平均的面孔在每一个维度，比如肤色，五官大小和间距上都是在尺度的中央。总是保持在中央的累加（你要说卷积也成）反倒造有点特殊。所以显著性不能简单的就字面去理解，得要从计算层面。哪怕特别平均的面孔，落在普罗大众中，反倒是特殊的（不是负性，是中性的）。 因此用计算的视角来看那就是：美貌的面孔有着高显著性（saliency），在大脑的显著性图（saliency map，简单点就是Anna Treisman观点里的 master map）上脱颖而出。 虽然我们知道美貌的面孔吸引人眼球，但是怎么吸引呢？我个人比较倾向于用显著性图来解释。对于有限的处理能力，我们的大脑肯定倾向于处理高显著性的事物，因为高显著性往往意味着变化／特点，值得仔细关注。正是因为美丽的面孔在不少特征上都与普通面孔差异巨大，在综合多个维度数据之后，它的特殊性让它的显著性上升。而显著性的确会激发自下而上的注意，所以就抓人眼球了。 那么为什么不看丑的呢？丑的的确可能一样显著。不过因为大脑觉得美丽的面孔有奖赏性（Winston et al., 2007），我们的大脑也会自上而下的处理控制注意。所以美丽的面孔在大脑的作用下显著了。 所以总结下，因为美丽的面孔在多个物理特征上与其余面孔差异显著，因此有着较高的显著性，在捕获注意方面有着高优先级。因此很容易捕获我们的注意。 插一句，我在知乎有一个有趣的课程，链接在此：视觉心理课：从原理到应用 | 课程推荐 - 知乎专栏  。这是一套有趣的视觉课程，给对大脑与视觉有兴趣的朋友，或者在学习认知心理学的朋友以知识。它也能够给各位做设计、艺术的朋友一些必须的视觉原理知识，从而做出 ‘悦目’ 的设计；也能给大家一些灵感，更好地传递你的信息。 我还有一档新的音频课程：【华沙：如何科学看脸】。就专门用14节课，从认知心理学与神经科学的角度为你剖析阅读面孔背后的科学。 参考文献 Burton, N., Jeffery, L., Calder, A. J., & Rhodes, G. (2015). How is facial expression coded?. Journal of vision, 15(1), 1-1. Calder, A. J., Jenkins, R., Cassel, A., & Clifford, C. W. (2008). Visual representation of eye gaze is coded by a nonopponent multichannel system. Journal of Experimental Psychology Itti, L., & Koch, C. (2001). Computational modelling of visual attention. Nature reviews neuroscience, 2(3), 194-203. McKeeff, T. J., Remus, D. A., & Tong, F. (2007). Temporal limitations in object processing across the human ventral visual pathway. Journal of Neurophysiology, 98(1), 382-393 Störmer, V. S., & Alvarez, G. A. (2016). Attention Alters Perceived Attractiveness. Psychological science, 27(4), 563-571. Tsao, D. Y., Freiwald, W. A., Tootell, R. B., & Livingstone, M. S. (2006). A cortical region consisting entirely of face-selective cells. Science, 311(5761), 670-674. Winston, J. S., O’Doherty, J., Kilner, J. M., Perrett, D. I., & Dolan, R. J. (2007). Brain systems for assessing facial attractiveness. Neuropsychologia, 45(1), 195-206. Ying, H., & Xu, H. (2017). Adaptation reveals that facial expression averaging occurs during rapid serial presentation. Journal of Vision, 17(1):15, 1–19.