The mystery of aesthetics attracts scientists from various research fields. The topic of aesthetics, in combination with other disciplines such as neuroscience and computer science, has brought out the burgeoning fields of neuroaesthetics and computational aesthetics within less than two decades. Despite profound findings are carried out by experimental approaches in neuroaesthetics and by machine learning algorithms in computational neuroaesthetics, these two fields cannot be easily combined to benefit from each other and findings from each field are isolated. Computational neuroaesthetics, which inherits computational approaches from computational aesthetics and experimental approaches from neuroaesthetics, seems to be promising to bridge the gap between neuroaesthetics and computational aesthetics. Here, we review theoretical models and neuroimaging findings about brain activity in neuroaesthetics. Then machine learning algorithms and computational models in computational aesthetics are enumerated. Finally, we introduce studies in computational neuroaesthetics which combine computational models with neuroimaging data to analyze brain connectivity during aesthetic appreciation or give a prediction on aesthetic preference. This paper outlines the rich potential for computational neuroaesthetics to take advantages from both neuroaesthetics and computational aesthetics. We conclude by discussing some of the challenges and potential prospects in computational neuroaesthetics, and highlight issues for future consideration.

中文翻译：

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计算神经美学综述：弥合神经美学与计算机科学之间的差距

美学的奥秘吸引了来自各个研究领域的科学家。美学主题与其他学科（例如神经科学和计算机科学）相结合，在不到二十年的时间里就提出了神经美学和计算美学的新兴领域。尽管通过神经美学的实验方法和通过计算神经美学的机器学习算法进行了深刻的发现，但是这两个领域很难轻易组合以彼此受益，并且每个领域的发现都是孤立的。计算神经美学继承了计算美学的计算方法和神经美学的实验方法，似乎有望弥合神经美学与计算美学之间的鸿沟。这里，我们回顾了有关神经美学中脑活动的理论模型和神经影像学发现。然后列举了计算美学中的机器学习算法和计算模型。最后，我们介绍了计算神经美学的研究，这些研究将计算模型与神经影像数据相结合，以在审美欣赏过程中分析大脑的连通性，或者对审美偏好进行预测。本文概述了计算神经美学从神经美学和计算美学中受益的巨大潜力。最后，我们讨论了计算神经美学的一些挑战和潜在前景，并着重指出了需要进一步考虑的问题。然后列举了计算美学中的机器学习算法和计算模型。最后，我们介绍了计算神经美学的研究，这些研究将计算模型与神经影像数据相结合，以在审美欣赏过程中分析大脑的连通性，或者对审美偏好进行预测。本文概述了计算神经美学从神经美学和计算美学中受益的巨大潜力。最后，我们讨论了计算神经美学的一些挑战和潜在前景，并着重指出了需要进一步考虑的问题。然后列举了计算美学中的机器学习算法和计算模型。最后，我们介绍了计算神经美学的研究，这些研究将计算模型与神经影像数据相结合，以在审美欣赏过程中分析大脑的连通性，或者对审美偏好进行预测。本文概述了计算神经美学从神经美学和计算美学中受益的巨大潜力。最后，我们讨论了计算神经美学的一些挑战和潜在前景，并着重指出了需要进一步考虑的问题。我们介绍了计算神经美学的研究，这些研究将计算模型与神经影像数据相结合，以在审美欣赏过程中分析大脑的连通性，或者对审美偏好进行预测。本文概述了计算神经美学从神经美学和计算美学中受益的巨大潜力。最后，我们讨论了计算神经美学的一些挑战和潜在前景，并着重指出了需要进一步考虑的问题。我们介绍了计算神经美学的研究，这些研究将计算模型与神经影像数据相结合，以在审美欣赏过程中分析大脑的连通性，或者对审美偏好进行预测。本文概述了计算神经美学从神经美学和计算美学中受益的巨大潜力。最后，我们讨论了计算神经美学的一些挑战和潜在前景，并着重指出了需要进一步考虑的问题。