改变生活的68个心理学经典故事- 第19节

　　　　是什么因素导致了错觉的产生呢？原因十分复杂，其中既有生理的因素，也有社会、心理的因素。同样一餐饭，分别让一个来自贫困家庭的儿童和一个来自富裕家庭的儿童来吃，会吃出不同的感觉：在多数情况下，前者会觉得味道更好，而后者对这个味道的评价则会差许多。同样这俩儿童，因学习成绩较好分别获得100元的奖金时，前者会比后者感觉得到的更多。

　　　　至今，人们还不能完全解释错觉形成的原因，尤其是几何图形错觉产生的原因。某些几何图形错觉，可能是视觉分析器内部的兴奋和抑制的诱导关系造成的。这种关系可能会造成视觉的某些错位现象。另外，人们对事物的知觉是在自己过去经验的基础上形成的，当目前发生的情境与过去的经验相矛盾时，如果仍然按照经验习惯去知觉当前的事物，那么就容易发生错觉。

　　　　有时候，错觉的产生是不可避免的，但并不能说明人不能正确地认识客观事物，而是恰恰说明人能够正确反应客观现实。近年来，人们在对错觉现象进行理论研究的基础上，已经将视野转到利用错觉理论进行产品的研究开发上，目前错觉已经在电影电视、广告制作、服装设计、商品装潢、军事工程等实际生活的各个领域得到了广泛应用——

　　　　《改变生活的68个心理学经典故事》

发现未知的自己……改变对自己的认识的心理学　眼睛能记住什么？

　　　　艾德温·波林在其里程碑式的作品《实验心理学史》中提出了一个关于视觉的谜题——我们有两只眼睛，为什么看到的图景却不是双重的？加伦假设说，可能是两只眼睛里的神经细胞同时到达同一个脑区所致。

　　　　也许他仅说对了一半。我们都知道，除了较远处的物体之外，我们的两个视网膜所接收的所有物体的图像均有不同。要验证这个问题非常简单：我们轮流闭上两只眼睛，然后用睁着的两只眼睛轮流观察近处物体，你会发现每只眼睛看到的物体一侧肯定要多于另一侧，且物体与周围背景中事物的相互关系也存在着不一致的地方。

　　　　令人感到奇怪的是，当这些并不相同的图像在大脑里重合时，为什么不会发生重影或模糊现象呢？

　　　　知觉研究者的回答是，不同图像的“重合”可在视皮层中得出一个三维图像。他们甚至精确地指出了皮层中由双眼差异所激发出来的特别细胞。但这些细胞，或其他将信息输入里面的细胞，是如何将不同的图像重组起来并形成一个三维图像的呢？关于这个问题，目前仍然是一个谜。

　　　　另一个有趣的问题是，视网膜上的图像是如何映照在大脑里的呢？这个问题至今仍困扰着科学家和心理学家，而且使人们百思不得其解的问题是，我们都知道大脑里并没有可供投射影像的屏幕，那么大脑又是如何看见进入里面的数据流的呢？假如图像是以某种方式投射到所谓的屏幕上，或投射到大脑里的其他什么地方，那么是谁或什么东西看到它呢？

　　　　问题无法解决，不仅又使人想起那个古老的传说，即存在着一个小矮人——思维里的“我”——是他在感知和传递到达大脑皮层里面的所有信息的。

　　　　然而，问题又出现了，如果有这么个小矮人在察看图像，它又是用什么东西察看呢？也是某种类似于眼睛的东西吗？那么，察看到达小矮人视觉中的信息的又是谁或什么东西呢？诸如此类的问题形成了一个个的问题链，等待着人们的探索。

　　　　接下来的一个谜团是视觉记忆问题。每个成人的大脑里都储存着大量图像：熟悉的人、动物、山水、森林、树木、花草、房子、家具等。我们对这些东西也许只见过一次，瞥过一眼，但已经以某种方式将其记录了下来。我们虽不能像看电影或看照片一样把它们一一地从大脑中放映出来，却可以在第二次看到它们时通过记忆将其辨认出来。昨日已然再现。

　　　　1973年，不厌其烦的加拿大心理学家莱昂内尔·斯坦丁做了一项实验，他让志愿者观看约10000张不同题材的快照，分5天观看，平均每天观看2000张。后来，当他将快速浏览过的部分照片混在其他新照片里让受试者观看时，他们能从中识别出约2/3已看过的照片。

　　　　这些仅掠过一眼的图像到底存储在什么地方，又是以什么形式存储的呢？人们第二次看见图片时，他们又是如何在记忆里找出这个图像，并将其与新进来的其他图像进行比较的呢？肯定不是将已存储信息投射在大脑屏幕里，因为根本不存在这样一个屏幕。而且，不管以什么方式显示，里面的东西既会观看存储下来的图像，又会审查新进来的图像——难道只好假定存在那么个神通广大的小矮人吗？

　　　　也许，截至目前为止，在心理学中还没有哪个领域存在着如此之多的未解之谜。不久之前，颇有争议但又引人注目的知觉理论家詹姆斯·J。吉布森非常平淡地说，知觉研究者在过去几百年里只是了解到了“实用知觉业中互不相关且偶然的东西”。知觉心理学家斯蒂芬·M。科斯林和詹姆斯·R。波梅兰茨更加直截了当地说，尽管我们已收集到大量数据，但对知觉的了解还相当肤浅。“我们的确知道了一点点。”他们接着不无嘲讽地说道。

　　　　其他心理学家不甘心无所事事，干脆恢复起了长期以来一直受到冷落的错觉研究。人们开始使用一种特别的错觉以探索心理对歧意图像的解释。下面这个经典图案是波林于1930年发明的，人们可根据自己的想象去解读它，可将之视作一个朝观察者稍稍侧脸的老巫婆，也可将之视作一个将脸稍稍扭开去的少妇。

　　　　英国心理学家斯图尔特·安斯迪斯认为，人们在模棱两可的或在诸如鲁宾瓶之类背景反向的图案上看出两种意义不同的图像的能力，无法用任何已知的生理机械理论进行解释，因为它是更高级的知觉过程的结果。

　　　　同理，思维甚至能够接受20世纪40和50年代由一些知觉心理学家发明的“不可能的事物”，并因此而感到惊讶。下面是两个经典例子：

　　　　认为这样一个图片是物体，并对该图片中的提示进行解释，但同时又认为它在现实世界里是不可能存在的，是思维，而不是视网膜、视觉神经，更不是神经皮层的某些特殊细胞——

　　　　《改变生活的68个心理学经典故事》

发现未知的自己……改变对自己的认识的心理学　人类将被机器人征服？

　　　　人类一觉醒来，发现自己已经做了俘虏，而俘虏自己的竟然是昨天还在为自己服务的机器人！整个世界的历史也在一夜之间被改变，人类的统治者被推翻，不听从命令的人被处决，要想活命就得乖乖地俯首帖耳，人类就这样被自己所创造的机器征服——这不是现代版的神话故事，它来自美国的电影大片——科学家和思想家借助美国电影大片表达对人类未来的担忧。

　　　　人被机器征服？真的会发生吗？自从计算机诞生以来，有人就预言，计算机将变得越来越聪明，并终将有一天超越人类的思维，成为世界的新主人。但绝大多数人认为，这只不过是天方夜谭，因为计算机只是在机械地操作人类给它制定的程序，它只是在执行命令，不是思维。

　　　　比如，计算机和人类思维存在着很大的不同，一方面，计算机只寻找和检索所需要的信息，可是，人类却不需要任何搜寻就能检索到许多条信息，比如，我们自己的名字、家庭地址、工作或学习单位，还有我们说出来的大部分话。另一方面，计算机没有联想记忆，如果有人问你说：“孔夫子和秦始皇、苏格拉底和柏拉图的电话号码是多少？”你马上就知道这是一个愚蠢的问题，可是，一台计算机却不这样想，它会到处检索这个号码。

　　　　另外，思维知道词语和其他符号的意义，比如“爱情”、“情欲”，这两个词不仅具有心理的意义，而且具有生理的意义，但计算机却绝无可能理解，对于计算机来说，所有这些都不过是一些字符串。

　　　　乌尔里克·赖塞尔在《认知心理学》一书中，对一些计算机程序也表达了很强的保留意见。这些程序是在逻辑理论器和GPS之后开发出来的，都被认为是人类思维过程的模型，但他认为，这些程序没有一个堪与人类复杂的思维过程相提并论。

　　　　“人工智能”程序与人类不一样，它们倾向于专心一致，不可能分心，更没有感情。再说，它们一般从一开始就配备有解决问题所需要的全部认知材料。但他最后又模棱两可地表示，思维和机器在范畴上是类似的。

　　　　1969年，他出版了一系列书籍，称为《人工智能科学》，书中提出，计算机和人类思维都是“符号系统”——能够处理、转变、操纵各类符号的物理存在。

　　　　在整个20世纪70年代，美国著名高校如麻省理工学院、卡耐基…默伦大学、斯坦福大学等大学的一些心理学和计算机专家狂热地相信，他们已处于一个巨大突破的前夜——他们即将制造出人类思维的机器版！到80年代初期，这项研究几乎席卷美国所有的大学和大牌公司。他们设计出的程序可执行许多任务，比如下国际象棋、同声传译、数据推导等等。

　　　　狂热者确信，信息处理解释思维运行原理的能力无边无际，这些程序最终能比人类做得更好。1981年，哥达德太空研究院的罗伯特·杰士特罗甚至预测，按照现在的发展趋势，至多15年左右，硅制大脑之类的生命形式就会突然出现，它们将与人类展开竞争。

　　　　与此同时，一些反对的声音也此起彼伏。一些心理学家认为，计算机只是对思维某些方面的机械模拟，实际心理过程的计算模式根本无法模拟。

　　　　赖塞尔本人在1976年时也对信息处理模式“非常失望”，认为信息处理模式太过狭窄，与现实生活中的知觉、认知和有目的活动相距甚远，且根本没有考虑我们从周围的世界里持续不断地吸收来的经验和信息。

　　　　另一些学者则向“计算机编程后能像人类那样思维”这一概念提出了挑战。他们认为，人工智能根本无法同人类智力相提并论，尽管它在计算方面胜人一筹。最重要的差别在于，计算机不能理解它自己正在思考的问题。比如，GPS（通用问题解决器）也许能够解决一个父亲和两个孩子如何渡河的逻辑推理，但它是以数字符号运行的方式解决的。它不理解一条船、父亲和孩子是什么关系，万一沉船会造成什么后果，或这个现实世界里的其他任何东西。

　　　　20世纪80年代“专家系统”的诞生似乎给了第一种观点以有力的佐证。这些设计程序一般会用英语询问操作程序者，再用答案及其自身存储的知识在推理的决定模式上移动，遇到障碍时回头再来，从而缩小寻找范围，直至得出结论，并为结论确定一个概率（“诊断：心肌梗塞；可靠性：0。85”）。

　　　　到80年代中期，这样的程序中，已有几十种应用于日常的科学实验室、政府部门和工厂。到80年代末，这一数字达到数百种之多。虽然专家系统比一般的计算机聪明得多，但它们并不了解这样处理的意义。

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