“同时对比错觉”依赖于改变图像的背景,从而改变我们对其中物体颜色和亮度的感知。现在,一个计算机模型可能已经揭示了它们是如何欺骗我们的。

用计算机模型来理解视错觉是如何欺骗大脑的
图像中心的水平条实际上只是一个灰色阴影,但由于背景中的渐变,它看起来像一个渐变。

携带新计算机模型的科学家们在解锁视觉错觉的令人费解的秘密方面迈出了一大步,这些错觉会欺骗大脑在处理图像时看到错误的颜色。

“同时对比错觉”是一个包含广泛欺骗性插图的群体,它们让人们误以为图像的特定部分彼此具有不同的颜色,而实际上,它们是相同的颜色。这种效果取决于插画师改变背景的亮度或颜色,以改变我们对前景物体的感知。例如,在上面的图像中,图像中间的较小条形是单一的灰色,但由于背景一端更亮,另一端更暗,它看起来像是不同阴影的渐变。另一个例子是下面显示的Munker-White错觉,其中12个球体看起来是红色、紫色和绿色,但实际上是相同的米色。

科学家们在一个多世纪的时间里已经大致知道这些错觉为什么会起作用,但在这段时间里,专家们一直无法达成一致,究竟它们是如何欺骗大脑的。有两种可能的解释。第一种是从下到上产生的错觉,从低级神经活动开始,不需要先前接触过这种类型的错觉。第二种是自上而下的,意味着它需要更高级的大脑功能,并利用大脑随着时间推移对光的亮度和颜色的了解。

在6月15日发表在《计算生物学》杂志上的一项新研究中,两位研究人员使用了一种模拟人类视觉的新计算机模型,试图一劳永逸地解决这个争论。

用计算机模型来理解视错觉是如何欺骗大脑的
球体看起来是不同的颜色,但它们实际上都是相同的米色。

这个模型被称为“空间色彩带宽限制模型”,它使用计算机代码模拟大脑细胞(神经元)的网络,这些神经元是从眼睛接收数据的第一个部分,在数据被发送到大脑的其他“高级”区域进行完全处理之前,这些神经元开始解码图像。该模型将图像分解为若干部分,测量每个部分的亮度,然后将这些评估汇集成一个可以发送给大脑的报告,类似于人类视觉所发生的情况。

这个模型的美妙之处在于,代码允许单个部分以与人类神经元实际评估它们的速度相同的速度进行处理,因此该模型受到了我们自身视觉限制的约束。研究的合著者,来自英国埃克塞特大学的视觉生态学家Jolyon Troscianko告诉《生活科学》:“这个模型的这个方面尤为新颖——似乎没有人考虑过有限带宽可能对视觉处理产生的影响。”他补充说,这个新模型考虑到了神经元能“激发”的速度,或将消息发送到网络中的其他神经元。

用计算机模型来理解视错觉是如何欺骗大脑的
图中的两个较小的灰色条带是相同的灰色,但由于它们位于白线和黑线之间,所以看起来不同。

研究人员利用这个新模型分析了50多个同时对比错觉,看看这个程序是否也会误认为图像的特定部分是不同的颜色,就像人类一样。(目前尚不清楚有多少同时对比错觉存在,但作者指出可能有数百个。)

在这些实验中,该模型始终误认为颜色错误,Troscianko说。“我的合作者[Daniel Osorio]不断给我发新的错觉邮件,说他认为这个(模型)不会适用于这种情况,”他补充说。“但令我们惊讶和高兴的是,它几乎在所有情况下都预测到了错觉。”

用计算机模型来理解视错觉是如何欺骗大脑的
左边立方体上的黄色方块和右边立方体上的深蓝色方块实际上是完全相同的灰色阴影。

因为这个模型在没有等同于人类大脑复杂处理能力的情况下也被这些错觉“欺骗”,所以这表明这些错觉的作用既不需要更高阶的视觉处理,也不需要过去的经验。这似乎证实了自下而上的假设,即只有基本水平的神经处理负责图像的欺骗。

“从本质上讲,许多以前被认为依赖于复杂视觉处理的错觉,或至少需要反馈循环的视觉处理,实际上可以用一层神经元这么简单的东西来解释,”Troscianko说。

这些结果支持了2020年发表在《视觉研究》杂志上的一项研究的类似发现。在那项研究中,患有白内障但成功接受了白内障摘除手术的儿童在恢复视力后不久就被这些图像欺骗,尽管他们过去没有视觉经验为这些图像提供背景。

本文译自 Live Science,由 BALI 编辑发布。

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