认知与知觉:真的有区别吗?

如果每一本心理学入门教材对心理科学最基本和最基本组成部分的作用的认识都是错误的呢?几十年来，教科书一直教导我们，在感知(我们如何看、听、摸、尝和闻)和允许我们整合和解释感官的更高层次的认知过程之间有一条明确的界限。然而，新兴的跨学科研究表明，感知和认知之间的界限可能比以前认为的要模糊得多。自上而下的认知过程似乎甚至影响了感知的最基本组成部分，影响了我们看到的方式和内容。新的发现还表明，我们所谓的低级感知过程，如嗅觉，实际上可能比以前认为的要聪明得多。准确分辨什么是自上而下的还是自下而上的，可能比科学家们曾经认为的要复杂得多。

神经影像混合碗

神经成像技术的新进展使研究人员能够在受试者观看图像、听音频或用手指触摸触觉物体时，实时观察视觉和触觉等感知金宝搏官网登录过程。

功能性核磁共振成像(fMRI)测量大脑血液流动的变化，使研究人员能够观察到在任务中活跃的大脑特定区域和结构。金宝搏官网登录然而，功能磁共振成像的工作时间比大脑毫秒级的速度要慢得多。另一种成像技术，脑磁图(MEG)，利用参与者头皮周围的传感器来测量大脑活动。MEG可以几乎实时地记录极快的大脑活动，但在确定大脑中哪些结构是活跃的方面缺乏fMRI的精确性。

APS研究员Aude Oliva是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室计算机视觉、神经科学和人机交互领域的高级研究科学家，他正在研究一种很有前途的新方法，将fMRI和MEG数据结合起来，使研究人员能够观察大脑中视觉感知发生的时间和地点。金宝搏官网登录Oliva解释说，结合fMRI和MEG的主要问题是，这两种方法从不同类型的传感器提供不同类型的数据。

Oliva及其同事Radoslaw Martin Cichy(柏林自由大学)和Dimitrios Pantazis(麻省理工学院)在2016年发表在《科学》杂志上的一篇论文中写道:“目前的(非侵入性)脑成像技术无法单独解决大脑的时空动态，因为它们只能提供高空间或时间分辨率，但不能两者兼得。大脑皮层．

Oliva引用的新方法为研究人员提供了以毫秒的速度和毫米的分辨率观察视觉处理的能力。金宝搏官网登录

在一项研究中，奥利瓦和同事们让16名参与者在功能磁共振成像(fMRI)和脑磁图(MEG)机器上完成相同的任务，创建了一个庞大的视觉感知神经成像数据库。这个独特的数据集允许研究小组建立一个矩阵，比较功能磁共振成像的空间数据和脑磁图的时间数据。

奥利瓦解释说:“我们使用表征几何，这是一种观察两个或更多刺激在数据空间中的相似程度的概念。”

这项研究的发现为视觉感知的最基本组成部分(如形状或颜色)如何导致与分类和记忆相关的高级认知过程提供了新的见解。2014年发表在自然神经科学Oliva和他的同事们发现，从看到物体到识别并将其分类为植物或动物的大脑活动流程都以极快的速度发生——只有160毫秒。

尽管奥利瓦指出，这些实验无法区分自下而上和自上而下的加工过程，但还是有一些令人惊讶的发现。在视觉物体识别中，一些被认为相对较晚才活跃的大脑区域比预期的要活跃得多。

Oliva指出，这种新颖的神经成像方法允许研究人员创建人类大脑的时空地图，其中还金宝搏官网登录包括神经表征的持续时间，这有助于指导理论和模型架构。

区分观察和思考

最近，大量已发表的研究表明，我们的“高阶”认知过程，如信念、欲望和动机，可以对基本的感知过程施加显著的自上而下的影响，改变我们的基本视觉感知。然而，耶鲁大学心理学教授、APS研究员布莱恩·肖尔坚持认为，感知可以在没有任何认知直接影响的情况下进行。

Scholl领导着耶鲁大学感知与认知实验室，在那里他探索感知、记忆和学习如何相互作用，从而产生我们对世界的体验。在2016年与约翰霍普金斯大学的查兹·费尔斯通(Chaz Firestone)合著的一篇大胆的论文中，他写道:“这数百项研究——无论是单独的还是集体的——都没有提供令人信服的证据，证明自上而下对感知的真正影响。”Scholl和Firestone说，基本的视觉感知实际上比大多数研究人员认为的要聪明得多。金宝搏官网登录

Scholl在2019年国际心理科学大会的综合科学研讨会上说:“我们试图证明这不仅仅是语义学问题，而是直截了当地的经验问题。”

根据Scholl的观点，因果史只是一种现象的一个例子，这种现象被广泛认为是高级思维的范例，但它实际上是在低级视觉感知中有基础的。他说，例如，如果你看到一块饼干被咬了一口，你就会明白饼干的原始形状已经被过去的事件改变了。

发表在心理科学Scholl和第一作者陈宜嘉(Yi-Chia Chen，耶鲁大学)使用了一系列优雅简单的方形动画，这些方形动画被“咬”掉了。当最初的正方形缺少部分时，就会推断出因果历史，就像一块饼干缺少一口形状一样
比起漏掉一个三角形，参与者认为形状的变化是渐进的，即使动画显示的是瞬间的变化。

“当我们把看到和思考区分开来时，我们可以意识到，这种表现的根源可能在于低层次的视觉感知，”Scholl解释说。

在另一系列实验中，肖尔和费尔斯通利用直觉物理学证明，人们可以在100毫秒内判断出一座积木塔是否不稳定，是否即将倒塌。

“当你看到一个现象，在这样的刺激下，我发现我似乎在瞬间看到了物理。你只是有一种本能的感觉，似乎不需要太多的思考，例如，那堆板块有多稳定，它是否会下降，也许它会下降多快，它会下降的方向，”肖尔说。

大自然中的关节

关于认知对感知自上而下影响的新研究引发了科学家们关于认知和感知之间是否真的存在“自然界中的联合”的新问题。

纽约大学(New York University)哲学、心理学和神经科学教授内德·布洛克(Ned Block)说:“在哲学领域，就像在心理学领域一样，长期以来一直认为认知和知觉基本上是一回事。”

布洛克指出，知觉科学的证据支持知觉和认知之间存在明显的联系。他说，独居黄蜂是一种不住在蜂巢里的黄蜂，是生物学中纯粹感知的证据之一。虽然黄蜂有出色的视觉感知能力，但这种感知是非认知和无意识的。

当涉及到定义人类感知结束和认知开始的问题时，布洛克提到了苏塞克斯大学视觉感知和认知教授安娜·富兰克林的研究。富兰克林对婴儿的颜色感知进行了广泛的研究。

虽然彩虹的颜色是一个连续的波段，但人类对颜色的感知是绝对的——我们把连续的光谱分成不同的色块。通过对眼球运动和凝视的研究，富兰克林和他的同事发现，婴儿在4到6个月大的时候就能感知颜色类别了。然而，一项研究表明，婴儿直到一岁左右才开始形成颜色的概念。

布洛克引用了1980年美国儿科学会研究员梅布尔·赖斯(堪萨斯大学)的一项儿童演讲和语言研究，在这项研究中，3岁的儿童在几周内进行了1000多次学习试验，以学习“红色”和“绿色”这两个词。

甚至查尔斯·达尔文也注意到，孩子们似乎很难学习颜色的单词:“(我)惊讶地发现，他们似乎完全不会给彩色版画上的颜色加上正确的名字，尽管我一再尝试教他们。”我清楚地记得，我宣称他们是色盲，”达尔文在1877年这样描述他的孩子们。

布洛克说:“我们的想法是，6到11个月大的婴儿在没有颜色概念的情况下有颜色感知，这表明颜色感知可以是非概念性的。”“我认为最简单的观点是所有的感知
是发现的。”

智能感觉神经元

John McGann的工作使用尖端的光学技术来探索嗅觉感官认知的神经生物学。麦格恩是罗格斯大学(Rutgers University)的心理学教授，他以嗅觉系统为模型，研究感官刺激的神经处理过程。

在最近的一系列实验中，McGann对在感知的最早阶段——感觉神经元本身的水平上——观察认知过程很感兴趣。

在这项研究中，McGann的实验室使用了转基因老鼠。在每只老鼠的头骨上，大脑处理气味的嗅球上方植入了一个小窗口，研究人员可以看到老鼠的大脑对气味的反应。金宝搏官网登录

不是隐喻地点燃;它们真的会发光，你可以通过显微镜看到它，”麦克甘解释说。

经过基因改造的老鼠在经历痛苦的电击的同时，被暴露在一种特定的气味中。在闻到与电击相关的气味后，小鼠不仅开始表现出典型的恐惧反应行为，而且嗅球神经元的激活模式也很明显;暴露在与恐惧相关的气味中导致嗅觉感觉神经元释放的神经递质比暴露在痛苦电击前的基线水平多得多。

“从本质上讲，这就像从鼻子进入大脑的信息已经包含了不好的事情的记忆，”麦克甘在一份报告中说科学播客的采访。

在另一项实验中，老鼠在闻到气味之前，被暴露在一系列的灯光和声音中大约12轮。在研究人员跳过预期音频音调的试验中，嗅金宝搏官网登录觉感觉神经对气味的反应要小得多。麦克甘解释说，这是出乎意料的，因为嗅觉感觉神经元在感觉处理的早期就被激活了——当气味进入鼻黏膜时，它们就与气味进行了物理接触。

“那么嗅觉感觉神经元是如何知道所有这些关于电击、光线和音调的东西的呢?”他问。

这些轴突在进入大脑的位置被一群中间神经元包围，理论上这些区域与大脑的许多其他区域相连。因此，尽管杏仁核的中央核与嗅觉系统没有联系，麦克甘和他的同事辛西娅·法斯特(Cynthia Fast，坦桑尼亚的非营利组织APOPO)发现，杏仁核仍然是一个回路的一部分，在这个回路中，鼻粘膜的神经末梢通过一系列中间神经元连接在一起。

“这意味着在老鼠的大脑中可能没有纯粹的‘自下而上’的气味表征，因为这是进入老鼠大脑的入口，”McGann解释道。

学会忽略什么

学习和决策任务的想法可能会让人联想到老鼠根据灯的打开或关闭来学习是否推杠杆的图像。但根据普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所的雅艾尔·尼夫教授的说法，这根本不是现实世界中决策的实际样子。想想现实世界中一个平凡的任务，比如过马路。有迎面而来的汽车、停着的汽车、其他行人、人行横道，还有路灯的倒计时。

如果我们的任务是过马路，我们可能会注意到迎面而来的汽车的速度和距离，而忽略它们的颜色。另外，如果我们想在纽约叫一辆出租车，我们需要注意出租车使用的黄色。但是，在这样一个混乱的场景中，我们如何学习如何区分相关或不相关的因素呢?

尼夫解释说:“所有的学习都是泛化的，因为你永远不会以完全相同的配置两次穿过同一条街道，所以没有两个事件是完全相同的。”“在我的实验室里，我们提出的问题是‘我们如何为每个任务学习环境的表征，以支持有效的学习和有效的决策?’”

为了更好地理解我们如何学会忽略什么，Niv的实验室使用了一个叫做维度任务的任务。在功能磁共振成像扫描仪中，参与者会看到不同维度(即颜色、形状、纹理)的刺激集。为了获得奖励，他们必须学会从一组物品中选择哪一个。只有研究人员指定的一个相关维度的特征决定了获得奖励的可能性。金宝搏官网登录问题在于，参与者没有事先被告知哪些维度是相关的，哪些目标特征会让他们获得奖励。

“所以这有点像过马路，你可以忽略一堆东西，只关注一个维度——要么颜色，要么形状，要么纹理。问题是人类的大脑是如何学习到这些的。”

然后，Niv使用这些逐个试验的选择数据来开发反映参与者学习和决策策略的计算模型。她说，在这项任务的10年工作中，Niv实验室已经确定参与者似乎没有使用简单的强化学习，贝叶斯推理或简单的假设检验。相反，最好的模型使用他们所谓的特征强化学习加衰减:每次试验后，每个选择的特征的值都被更新和调整，以反映任何预测错误，而所有其他值都衰减到零，以模拟对这些值的关注较少。

尼夫解释说:“我试图理解的是，认知如何塑造我们关注的内容，以及我们如何决定关注的内容。“到目前为止，我们已经证明，注意力限制了我们学到的东西，我们认为这是一个功能，而不是一个缺陷;通过将学习限制在与任务相关的维度上，我们可以在10次试验中学会过马路，而不是1万次试验。”

本文部分基于2019年巴黎国际心理科学大会(ICPS)的综合科学研讨会。了解ICPS 2021在布鲁塞尔举行。

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