2018.09.28 Marc Ernst 教授在北京大學英杰陽光廳做了題為“自然與人工智能：知覺，決策和行動”的報告。
教授將重點為我們介紹在現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實的條件下，人類知覺和動作過程中的多感官信息是如何實現(xiàn)整合的，其中包括如何利用先驗知識和推理并在貝葉斯建模的框架下理解知覺與動作的耦合，以及特殊人群（剝奪了視覺經(jīng)驗的兒童）的大腦可塑性。介紹內(nèi)容在方法學上將突出虛擬現(xiàn)實技術(shù)與認知神經(jīng)科學手段的整合應用。
AI 和人的比較
Marc Ernst 認為，AI 的目標是犯更少的錯誤（make less error）。他比較了 AI 和人的功能，認為 AI 在精確加工中更優(yōu)，但在模糊性、泛用性較高的場景下，人類依然占絕對優(yōu)勢。
人的信息加工過程
那么，人是怎么處理信息加工過程的呢？我們從外界獲取的信息不可避免的存在噪音和誤差，因此信息加工實際上是一個概率推斷過程——根據(jù)帶噪音的信號推測真實物理世界。接下來，Marc Ernst 從信息輸入、先驗經(jīng)驗、行為結(jié)果三個方面作了進一步說明。
信息輸入
信息輸入過程中的誤差
Marc Ernst 首先在現(xiàn)場舉了兩個很常見的簡單視錯覺例子。同樣的局部信息放置于不同的情境或者背景中，視覺系統(tǒng)對它的知覺效果會截然不同。這反應了大腦對信息整合的過程。
視覺和聽覺信息的差異。
- McGurk Effect：baba or gaga
- Tune and Dot
視覺和觸覺信息的差異
- science 1964
人腦如何處理這種誤差
這里 Marc Ernst 介紹了他那經(jīng)典的最優(yōu)化整合模型（Optimal Estimate）。在此不贅述。
先驗信息
我們生活中也有先驗信息的例子。大家都會有這樣的經(jīng)歷：坐在車廂看站臺對面的火車，感覺是自己所在的車廂在動；等到對面火車駛離，才發(fā)現(xiàn)自己的火車還在原地。這里，靜止的外部世界就是一個非常強的先驗信息。我們所能觀察到的是我們和外部的相對運動，我們假設(shè)外部靜止，從而推斷出自己在運動。“外部世界是靜止的”這一假設(shè)在平時極其穩(wěn)定、強大，因此在車站情境中，我們才非常容易產(chǎn)生的錯誤感受。
另一個例子是“光線從上方投下”（light from above）。無論是自然光還是人造光，它們都是在上方灑下，我們完全適應這一點而不會有所察覺。在觀察圖片時，我們也會假設(shè)畫面中的光線來自上方。在這個例子中，改變圖片的方向，我們的大腦不會把整個畫面（光源-物體）旋轉(zhuǎn)，而是依然假設(shè)光源來自上方，從而感覺到兩張圖片有“凹-凸”的變化。
先驗信息何處來？我們通過生活中的經(jīng)驗，在數(shù)據(jù)中學習到了這些先驗信息。一個常見的簡單例子是音調(diào)高低和位置高低的相關(guān)關(guān)系。Marc Ernst 用現(xiàn)場實驗展示了這一點。播放一段不斷升高的純音，讓觀眾隨著音調(diào)抬高自己的手臂。純音的時長和起始音調(diào)相同，最后音調(diào)越高，觀眾手臂抬起的高度也越高。實驗者們在志愿者身上綁上傳感器，記錄日常中聲音的音調(diào)和音源位置，得到了頻率-位置的統(tǒng)計圖。二者有較強的相關(guān)關(guān)系。這一點在語言上也有體現(xiàn)。各種語言中，描述音調(diào)和位置都會采用同樣的形容詞，如“高、低”，“high、low”。
另一項證據(jù)來自于 Marc Ernst (2004) 發(fā)表在 Nature Neuroscience 上的研究。通過短暫(1.5h)的學習，被試就能夠適應新的先驗經(jīng)驗。
AI 在這一方面并不能像人類一樣好。但先驗知識也不一定總是有效的。它依賴于個人經(jīng)驗，當環(huán)境變化時很可能帶來錯誤。
行為的誤差
我們發(fā)出的動作不會是完全精準的，需要根據(jù)結(jié)果來調(diào)整。有兩種模型。
- 前饋控制(feedforward control)：有模型假設(shè)，根據(jù)輸入信號直接調(diào)整，快速
- 反饋控制(feedback control)：無模型假設(shè)，根據(jù)結(jié)果的反饋慢慢調(diào)整，較慢
我們會學習行為誤差嗎？對于系統(tǒng)誤差和隨機誤差都會學習，前者的學習更快，曲線更陡峭(行為結(jié)果見 JoV 2018)
- 沒有模型就沒有預測
- 模型變化時，遺忘就格外重要
學習
最后 Marc Ernst 介紹了 Itay Ben Zion 的工作。某項能力究竟是天生的還是后天習得的？這是每個研究者都會好奇的問題。有很多經(jīng)典的動物實驗，會控制新生動物的成長條件，從而能夠直接比較。但這種方法顯然不能用在人身上。研究者們往往只能通過間接實驗來推測。但是先天性白內(nèi)障患者為視覺研究提供了絕佳的機會。他們天生無法獲得視覺信息，但是經(jīng)過手術(shù)后可以馬上恢復。 Itay Ben Zion 在非洲同公益組織一起工作，在手術(shù)前后對這些兒童進行了各種視覺測驗，得到了寶貴的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)見圖
