人工大脑如何解释我们对运动图像的错误感知?
发布网友
发布时间：2024-10-15 00:52
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-16 01:21
一项创新的人工智能研究，以人脑运动感知机制为模型，正在揭示我们视觉判断中的迷思，尤其是那些令人困惑的视错觉。研究人员利用MotionNet——一个深度学习的神经网络，它通过分析几十年来人类运动感知研究的数据，揭示了运动图像处理的全新见解。
MotionNet的设计目标直指人脑内的运动处理中心，使得科学家们得以探索那些在活体大脑中难以直接测量的视觉处理特性。他们的研究成果发表在权威期刊《视觉杂志》上，通过模拟实验，揭示了空间和时间信息如何在我们大脑中交织，创造出对运动图像的感知或误识。
我们的大脑常常陷入视觉幻象的圈套，例如，被称为“phi”运动的错觉：一个黑点从左侧向右移动，而“反向phi”则表现为从右向左的错觉。MotionNet系统成功再现了这些现象，并揭示了它们在感知上的相似性，但更深入地，它揭示了神经元如何被“调整”到错误的方向。
一个惊人的发现是，反向phi运动的速度受点与点之间距离的影响，这与我们的直觉恰恰相反：近距离的点似乎移动得更快，而远距离的点则移动得更慢。Reuben Rideaux博士，这项研究的剑桥大学心理学系第一作者表示：“这些新模型提出了前所未有的预测，挑战我们对运动感知的理解。”
人类的视觉系统对计算移动物体的速度和方向至关重要，但这背后的机制仍充满神秘。MotionNet提供了一个前所未有的窗口，让我们可以深入探究大脑如何处理不断变化的视觉信息，尽管这仍然是个未解之谜。
错觉如反向phi现象可能在实际生活中造成误解，比如在雾天驾驶时，我们可能低估速度，因为模糊的景物看起来移动得更慢。Rideaux博士强调，MotionNet的预测尽管需要生物实验的验证，但其精准性预示着它将大大加速我们对视觉感知神经机制的理解进程。
总而言之，MotionNet不仅揭示了视觉错觉的深层次原因，还为我们理解大脑如何处理运动信息提供了新的视角。这个人工大脑正逐渐揭示我们眼睛背后的真实世界，期待在未来的研究中揭开更多的视觉奥秘。
