智能是什么？二十一世纪以来，人工智能有了飞速发展，在各行各业如互联网、安防、多媒体等都有了广泛且有效的应用。但这是否意味着人类就能制造超越人类自身的智能体呢？作者在科普性地介绍了人工智能前沿进展的同时，着重从犯错的角度，浅显易懂地剖析了智能体在视、听、语言等方面存在的各种错觉和犯错。并指出，理解我们很少关注的犯错，才有利于智能体的研究和发展。 书中从分析生物人的感知功能谈起，以生动的例子介绍了人的视觉、听觉、触觉和体觉的解剖学知识及其基本原理。之后又进入人的感情世界，从人的情感、回忆、梦境，一直谈到灵感和错觉。在这个过程中，作者又适时讨论计算机在处理人的感知世界时会遇到的麻烦及处理原则，还不忘介绍一下讨论对象的数学背景。高斯、黎曼、莱布尼茨、庞加莱、爱因斯坦、图灵等大师级人物的名字频频出现。作者不费力地游弋于生命、计算机、数学、物理等几大学科之间，让读者经历一次目不暇接的跨学科科学旅游。再加上一个个有趣的故事，还有诗，画，歌，甚至还有乡愁！这样的科普，很新鲜、很解惑，又易于接受。

视觉倒像1

基于人工智能设计的机器会犯错，其错误要么是因为用来学习的数据
量太少，无法涵盖解决问题所需要的数据或样本空间；要么是由于训练太
过精细，导致没办法对新来的未知样本或数据形成有效预测，俗称为过拟
合；要么是基于人工智能设计的模型本身能力低，结果对样本的刻画能力
不足；要么是硬件条件受限，无法完成相关任务。不管哪种错误，总是多
少能找到原因的。

而智能体尤其是人类的犯错，却有很多缺乏明晰的解释。人类会在很
多方面犯错，产生错误的判断，视觉上、听觉上、距离上、认知上、情绪上，
甚至人类发育的基础，即基因上，都存在犯错。为什么这样一种错误频出
的智能体，却能凌驾于其他生命之上成为地球的主宰呢？这些犯错到底有
什么用呢？了解这些犯错，说不定能从中找出一些有用的线索，来重新思
考人工智能的发展方向。

我们不妨先从人类在视觉上的犯错表现聊起。这种犯错常被称为光学
错觉（optical illusion）。

先从光学成像说起，**个还没得到完全认识，却又是*基本的，是
视觉倒像问题。小孔成像原理（图1.1）告诉我们，要观测的目标通过瞳孔
的凸透镜原理映射至视网膜上，是一个标准的倒像。如果是机器，则可以



简单视觉错觉

3

通过光学变换还原成正常的影像。而智能体似乎并没有光学变换的能力，
从视网膜获得的视觉信息，会经过视神经送往大脑。人类的视网膜上位于
中间位置（俗称**凹，fovea）的视锥细胞（cone cells）和周边的视杆细
胞（rod cells）主要承担感受光强、颜色和运动状态的功能，似乎没有自动
翻转的能力。

光线瞳孔
视网膜
**凹
盲点
视神经


图1.1 眼睛的小孔成像原理

假如没有自动翻转成正常影像而倒着看世界会如何呢？金庸先生的武侠
书《射雕英雄传》谈到过。西毒欧阳锋为了学习从黄蓉那儿弄来的假“九阴
真经”，居然凭自己的深厚功底，将全身经脉颠倒移位，逆练“九阴‘假’经”。
结果走火入魔，变成手当足、足当手来倒立走路。武林中人都以为他从此废
掉了。可没曾想，经过一段时间后，他似乎已经习惯这种颠倒的世界，而且
功力精进，练成了一套新的武功，��在第二次华山论剑中夺得天下**。

当然，这只是小说中的虚构。但从历史来看，还真有科学家做过这样
的尝试。1897年，美国心理学家乔治·斯特拉顿（George Stratton）发表
了《视网膜没有逆转视觉》的论文[1]。在论文中，他详细介绍了关于视网
膜倒像的实验（图1.2）。他给自己戴了一副凸透镜，并把其中一只眼
睛完全遮住。在前四天，本已被凸透镜纠正过来的正像，他看到的却始终
是倒的。结果，以平时经验去拿东西都很失败和别扭。

目录 简单视觉错觉?/?1 1 视觉倒像 / 2 2 颠倒的视界 / 7 3 看不见的萨摩耶 / 13 4 看得见的斑点狗 18 5 火星人脸的阴影 / 23 6 外国的月亮比较圆 / 32 复杂视觉错觉?/?39 7 眼中的黎曼流形与距离错觉 / 40 8 由粗到细、大范围优先的视觉 / 53 9 抽象的颜色与高层认知 / 61 10 自举的视觉与智能 / 70 11 主观时间与运动错觉 79 听觉、体感和语言?/?89 12 听觉错觉与语音、歌唱的智能分析 / 90 13 视听错觉与无限音阶中的拓扑 / 101 14 我思故我在？ / 114 15 可塑与多义 / 122 梦、顿悟与情感?/?133 16 庄周梦蝶与梦境学习 / 134 17 灵光一闪与认知错觉 / 144 18 情感与回忆错觉 / 153 群体智能?/?161 19 群体的情感共鸣：AI 写歌，抓不住回忆 / 162 20 群体智能与错觉 / 169 总结?/?181 21 平衡：机器 vs 智能 / 182 附录?/?201 附录一：深度学习，你就是那位 116 岁的长寿老奶奶！?/?200 附录二：童话（同化）世界的人工智能?/?205 参考文献 / 209 图片来源 / 229