教导我们的幻觉机器我们如何看待

T那个人打扮成矿工的样子跳上台来，还带着头灯和鹤嘴锄。在挥舞了几次斧头之后，他向观众宣布，他发现了一种“超级磁铁”——一种强度大到连木头都能吸引的物质。他上方的一个视频屏幕似乎证明了他的观点:木球在四个斜坡上滚动，似乎没有受到重力的束缚。

这名男子实际上不是矿工，而是日本东京大学的Mathematician-Kokichi Sugihara。他正在竞争2010年的佛罗里达那不勒斯年度比赛年度最佳幻觉的总决赛。而且，随着视频的展示，球并没有真正涌现。看看斜坡结构的背面表明，从前面似乎似乎垂直的柱子都是真理，而且坡道指向下坡，而不是上坡。演示（赢得那一年的最高奖）是一种幻觉，Sugihara与一个不寻常的合作者一起设计了它：计算机程序。

杉原一开始并没有想要成为魔术师大师。1980年，作为一名年轻的数学家，他对机器人视觉和计算机辅助设计。考虑到这些应用程序，他创建了一个计算机程序，可以采用多边形形状的线条绘制并提出一个三维物体列表，当投射到平面 - 类似于向后工作时会产生该图形的三维物体。阴影到可能投射它的可能对象。为了测试他的计划，Sugihara喂它不可能看似对象的图纸，如M.C.eScher的无尽楼梯圈。他预计该计划拒绝图纸，但对他的惊喜，在一些情况下，它声称已经找到了一个解决方案：一个看起来就像绘图一样看的三维物体。“我认为我的软件不正确，”苏格拉拉说。

经过仔细观察，他意识到自己的假设是错误的，即这些“不可能”的二维物体在三维世界中不可能存在。他开始制作程序设计的纸模型，渐渐地，机器人和设计应用程序就半途而废了——他发现，他的程序并不适合这些程序。相反，他致力于探索那些在他的节目中很容易出现、却让人类观众感到困惑的奇怪结构。他造了一台幻觉机器。

从那时起，从那时起，Sugihara使用了他的幻觉机来创造和建造了100多个幻想：不可能的物体，如埃舍尔楼梯的实体模型，以及违背球滚上的动作。“Sugihara has come up with systematic ways of playing with what happens when the rules of the vision system fall apart,” said Arthur Shapiro, a neuroscientist at American University in Washington, D.C. Part scientist and part artist, his work is helping to elucidate the basic mathematics underlying how our brains construct our world.

T他的脑脑经常抛弃从眼睛收到的视觉数据的许多可能的解释。鉴于大脑有限的资源及其需要快速解释视觉数据，它不能承担每一个奇怪的解释 - 它只是为了基于其过去经验和内置的视觉加工机械而似乎最有可能的解释。在大多数情况下，不总是 - 这种解释足以满足所有实用目的的现实，这是布鲁克林的阳光下斯特州医疗中心的神经科学家，他是与她的同事斯蒂芬麦克尼克的幻觉比赛。“从进化的角度来看，它会更昂贵，达到100％的时间。”

Sugihara认为，他的幻想出现如此令人困惑的简单原因：我们被引发感染了正确的角度，即使它们不存在。许多最引人注目的不可能的照片涉及结构，其中只有三种不同的线路。发生这种情况时，我们似乎有一个不可抗拒的冲动，以便在他们见面的任何地方相互垂直地看待三个方向。

杉原通过指导他的程序选择最直角的三维解释来验证这一假设。他说，通常情况下，这使得计算机选择与人类感知相同的固体，从而支持了假设。当有多于一个直角的实体时，杉原认为人类的视觉系统会利用灯光线索来决定它们。他说，视觉系统倾向于将较亮的表面解释为朝上，将较暗的表面解释为朝下。杉原希望最终能在他的程序上构建一个模块来测试这个猜想。

一旦我们制定了正确的角度解释，Macknik说，即使在全球范围内没有意义，我们也倾向于坚持下去。这是因为我们在本地处理每个图像，导致我们“看到”结构是不可能的。“我们在埃斯克尔楼梯上看到楼梯永远，因为本地，从一个台阶到接下来，角度大致正确，”他说。“我们有足够的小错误，我们不会在地方一级检测到，以增加全球不可能性。”

Sugihara系统制造幻想的能力为我们的视觉系统探讨了一个新的机会。另一种视觉论象许多心理学家招待，Sugihara说，视觉系统选择了最对称的可能解释它所看到的内容。他已经开始与Akiyoshi Kitaoka，这是一家在日本京都京都大学研究幻想的心理学家，弄清楚苏格拉拉的幻想最能区分该理论和正确的角度理论。这项工作应该有助于研究人员了解我们对各种视觉快捷方式的优先级。通常，Martinez-Conde说，在视觉层次结构中较低的幻觉被处理，它越难以消除。她说，深度幻想在视觉处理的中间水平上发生并描述了苏格拉拉的工作大部分，是“非常有弹性”。

年代Ugihara多产的作品不仅依赖于他的程序，还依赖于那些作为其原材料的不可能的图画。他经常使用的一种工具是将物体的一部分从图片的背景移到前景，这种方式在物理上是不可能发生的。另一种方法是将一张图切割并重新排列，使角度看起来仍然是垂直的，但新的图像在现实世界中是行不通的。使用这些和其他简单的工具，他创造了一个不同的画廊，不可能的绘画。其中大多数都无法以三维物体的形式实现，但杉原的程序发现了一些可以。

近年来，他又在自己的作品中加入了不可能的运动——三维立体结构并非看起来不可能，而是物体在立体结构上以似乎违反物理定律的方式运动。杉原的程序产生了直线和平面的实体。分析这样一个实体的运动是很简单的，杉原在他的程序中添加了一个模块来做这件事。例如，为了创造获奖的球滚上坡的错觉，杉原只是简单地画了一张斜坡装置的草图，然后让他的程序对图片进行所有的三维解释，并确定哪些地方球会“滚上坡”。

当我们看看这些不可能的物体或动议中的一个时，我们的认知认识意识到出现问题的问题并不足够强大，以覆盖大脑的膝关节的膝关节的立体几何形状。“对三维固体的图像的解释不能被大脑的逻辑部分控制，”Sugihara说。

这种现象在杉原最近的幻觉中很明显，他同意在这里揭示。在这个实验中，一根笔直的杆子在一个折叠的阶梯状结构中移动，如果杆子不能弯曲，那么这是不可能的。为了创造这种错觉，杉原绘制了梯子草图，然后通过他的程序运行这幅画，并选择了与自然的人类解释最不同的三维解释。我们对直角的偏好使我们想象梯子的顶部是平的，因为这将使它垂直于所有的支撑梯级。但顶端并不平坦:有几个横档高出水平面，使竿能以看似不可能的方式穿过横档。

年代Ugihara的计划可能会使您可以创意，可以创建复杂的计算机视觉系统，这些系统没有倾向于蒙蔽的倾向。然而，在北卡罗来纳州Duke大学的神经科学家戴尔·普华斯说，任何计算机程序都不太可能看到人类而不经历某种进化过程。“我们的愿景受益于数百万或数十亿年的演变，具体取决于你想看看它，”他说。“我不认为一台机器将接近工作，直到其连接是通过演化建立的，而不是工程师的逻辑。”

如果机器人确实学会通过进化看，他们可能不可避免地受到同一幻想的影响。伦敦大学学院的神经科学家和苏格兰罗伯特戈登大学的神经科学家和大卫康尼的博乐乐乐创造了通过试验和错误学习的机器人，以预测合成自然场景中的灰色阴影。像人类一样，机器人被“白色的幻觉”所迷惑，其中一个相同的灰色色调看起来更轻或更暗，这取决于它们是否在黑色或白色条纹旁边。然而，也可能是进化磨练的计算机视觉系统可以与Sugihara等方案相结合，以提供最好的两个世界，Macknik说。“我有一切信心最终会成为计算机视觉系统可以比人类更好的事情。”

目前，Sugihara这样的节目仍然比人类视力更广泛效力。但他们被我们的偏好未被愚弄 - 苏格哈拉计划在最大程度上剥削。毕竟，幻想对他来说不仅仅是专业的兴趣，他说：“我很高兴让别人惊讶。”

Erica Klarreich是位于加利福尼亚伯克利的数学和科学作家。她的工作出现在2010年和2011年的卷中最好的数学写作。