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我们不能在黑暗中哺育婴儿，只好等他们能够自己移动时，才把他们对边缘的躲避当作我们的深度区别指标。可是，只会爬行的婴儿的确会避开“很深的”一边。他们可能在学会爬行之前就已经学习到了某些东西，可是，不管那是什么东西，他不会从外部得到很大的强化，因为父母从没有报告说婴儿曾经从一个什么样的高度上摔下来过。
每个婴儿的母亲会站在这个装置的左边或者右边，并向孩子召呼。在几乎所有的情形中，婴儿在阴影里面时会一步步地向母亲爬，可是，在27个婴儿中，只有3个敢向很深的那一边爬。
（最近由其他一些人做的实验却倾向于削弱吉布森与沃克结论，这些实验表明，人类婴儿对高度的害怕是后天得来的——不是通过摔下来的体验，而是通过总体意义上的移动经验得来的。）
认为深度知觉是内置入神经系统的极有说服力的证据，是1960年从一个不太可能的来源，美国电话电报公司的贝尔实验室和一位同样不太可能的研究员，一位当电视信号发射专家的年轻电气工程师。贝拉·朱莱茨出生在匈牙利，并在那里接受教育，1956年的革命失败后来到美国，并被新译西默雷山的贝尔实验室录用，主要解决压缩电视线号使用的频道宽度问题。可是，朱莱茨被一些更有趣的问题吸引住了，从1959年开始，在贝尔实验室的默许下，决定专攻人类视觉问题。虽然他从来没有得过心理学学位，可是，他很快就成了一位获得许多殊荣的知觉心理学家，是贝尔实验室视觉知觉研究处和麦克阿瑟基金会的主任，1989年还当了鲁杰斯大学视觉研究实验室的负责人。
朱莱茨因为想到了一个主意而使他在心理学界立即出名，这时候，他才刚刚开始视觉研究。他在阅读有关实体深度知觉的书籍时惊讶地发现，实体视觉的整体接受是大脑将一些提示与每只眼睛的图象里的外形和深度进行比较的结果。这被认为形成了图象和深度知觉的重合。朱莱茨以前在匈牙利曾当过雷达工程师，他感觉到，这明显是错误的：
毕竟，为了揭开空中侦察的掩饰，人们会通过一种实体镜来观察空中图象（从两个稍有不同的位置），而被掩饰起来的目标会以极鲜明的深度跳出来。当然，在现实生活中，并不存在理想的掩饰物，在经过实体镜的观察以后，人们可以用一只眼检测到有可能从其背景中将一个目标区分出来的微弱的提示。因此，我利用当时刚刚运到贝尔实验室来的最大计算机，即IBM704，来模拟理想的掩饰实体图象。
这是由随机利用黑白点制造的图象构成的，如下面这两个图案：
如果单独看其中一个图案，这两个图案中没有深度提示。可是，尽管它们大部分是相同的，可是，中心部分有一个小区已经通过计算机稍稍向一边偏了一点，因此，当人们用一只眼睛看每个图象而这些图案重合在一起时，这个小区会产生一种双眼视差，并看上去会从背景中浮起来。（要看看这个惊人的效果，可以用一块4×4英寸的纸板或者一张纸竖直放在面前，并与本页垂直，这样的话，每只眼睛就只看其中一幅图案。看着图案的一个角，过一会儿后，两个图案会向彼此移动并重合在一起。这时候，中心方块会显得从纸页上腾起约一英寸的样子。）
这种随机点构成的立视图远远不止是逗人好玩的把戏。它证明，实体视觉并不依靠每个视网膜上的提示形成三维特质的体验，而且，反过来，大脑会把无意义的图象重合起来，从而显示出三维特质隐藏起来的提示。这不是认知过程，不是学习如何解释深度提示的问题，而是天生的神经生理过程，它发生在视觉皮层某个特别的层面里。组织严密的一些相互作用细胞就在这里发生图案中点的相关作用，得出重合后的三维效果知觉。（实体效果并不是我们获取深度知觉的惟一途径。朱莱茨的工作并不排除其它一些办法，包括那些涉及学习的方法。）
朱莱茨很自豪地看到，他的发现导致胡贝尔和威塞尔及其他人把注意力从外形知觉转向了对双眼视差的调查上了，但他很谦虚地说：
我从来没有把自己将随机点立视图引入心理学的作用看成重大的智力成就，尽管它的许多成果对大脑研究确有裨益。这只是一种幸运的巧合，两种文化之间的碰撞，在一个会说两种语言的人的头脑中两种语言之间的联想（心理学家和工程师的语言）。
有关深度知觉，还有另一种现代理论，既不是专门性的神经方面的，也不是专门性的认知性的。并不是说其提议者机智地将两者合并起来了，反过来，他实际上把神经理论和认知理论当作不需要的东西弃而不用，并且认为它们是以错误的假设为基础的。
只有一个胆识过人的怪杰，才有可能把一个世纪以来对深度知觉的研究全盘抛弃，并宣布自己已经找到一种全新的正确办法。只有一个真正的不服从传统的人，才有可能确切地说，我们感知深度既不是通过神经检测器，也不是利用提示进行推理，而是“直接”和自动地产生知觉的。只有一个性急的人才会提出一种激进的认识论，他认为光的物理特性就是，来到眼睛里面的东西就是深度的准确和实际的体验，我们不需要解释看到的东西，因为我们看到的就是实际的东西。
这样一个人就是已经过世的詹姆斯·J·吉布森（1904－1980），他的崇拜者认为他是“20世纪视知觉方面最为重要的学者”和“知觉心理学世界里最有创见的理论家”，可是，他的理论被大部分知觉专家看作是“极为难以置信的”（一位评论者甚至认为他的理论太过“愚蠢”，根本就不值得讨论），也没有行家倡导他的理论。
吉布森在1950年和1980之间形成他激进的知觉概念时，对他的事业并没有多大的帮助，他对总体的主流心理学中现存的知觉理论更是嗤之以鼻。他典型的评论是：“心理学，或者至少是美国心理学，是一种次等的学科……主要的原因是，它对自己的主题并没有敬畏感”，“心理学［是］要寻找错误问题的答案；选择来研究的问题都是对于研究很方便的，而不是相关的问题”。可是，尽管他的观点听上去怒气冲冲，而且还有严重的听力问题，他一向总还是很平和的，很迷人，非常友善，跟他接触过的几乎所有人都喜欢他，一位热情的编年史学者认为他“非常迷人、有活力，很可爱”。
吉布森出生在俄亥俄省的一座河边小城里，并在中西部的各处长大，其父是一位铁路寻视员。这使他有很多机会搭乘火车，并在铁路上体验到很多后来成为他的视知觉理论核心元素的东西。如他在一份简短的自传中所言：“8岁的时候，我从铁路上知道了世界看上去是一个什么样子，站在列车后部看世界时，它看上去是向内流动的，而从火车头看去，它又是向外扩大的。”
吉布森去了普林斯顿大学，可是他觉得这里的一些人不如人意，而情愿去接近他叫做“神经病”的一些人。有一阵子，他在哲学和社交活动（他一头卷发，方脸，长相极帅，很可做一个领袖人物）之间来回不定，可到了高年级以后，他选了一门心理学，立即就喜欢这门学科了。他在普林斯顿读心理学研究生时，受到了行为主义心理学的影响。然而，1928年，他接受了去斯密斯学院当教师的委任，在那里遇到科特·科夫卡，接着，虽然他没有成为格式塔学者，却受到了格式塔心理学中有关组织和结构概念极大的影响。
一些年来，吉布森对社会心理学和相对传统一些的知觉研究都有兴趣。接着，在二战期间，他被“陆军航空人员航空心理学计划”请去开发深度知觉测试，以确定谁具有飞行，特别是成功起飞和降落必备的视觉敏感度。
也许因为吉布森早期在火车上的一些经历，他认为传统的深度知觉提示，包括阴影和视点，都没有什么价值。在他看来，这些都是以油画和客厅里的立体照相机，而不是现实中的三维特质，以静态的图象而不是以移动为基础的。对他显得更有用得多，更现实得多的，是两种提示：纹理阶度，就像飞行员在接近地面时迈出最后一脚时看到的跑道上不规则变动的粗糙；还有活动视点，或者是当一个人在环境中移动时物体之间不断变化的关系的流动，包括飞行员在起飞和降落时看到的所有东西。这些提示很快就被接受了，到今天仍然是深度知觉当中以提示为基础的理论中的一部分。
吉布森的航空人员工作里面包含有他日后观点的精华部分。深度知觉中最为关键的机制（按照吉布森的说法，在所有的知觉中）不是视网膜图象，尽管它有许多提示，而在于物体之间相对关系不断变化的流动，及其处于感知者移动的环境之中的表面。
这一概念后来慢慢主宰了吉布森在50年代和60年代的思想，当时，他在康奈尔大学做了相当数量的研究，并对其纹理阶度信念进行了测试。在有些测试中，他把一些发散性的奶瓶放在观察者和有纹路的表面；在其它一些实验中，他使观察者的眼睛发生肿胀，以避开对纹理过份集中。在还有一些实验中，他把乒乓球剖成两半，做成护目镜，因此，他的受试者看到的东西就像青蛙一样，没有表面，也没有体积。从类似的这些实验中，再加上他对航空人员的研究加以仔细考虑后，吉布森慢慢慢抛弃了纹理阶度，把观察者通过环境的移动强调为深度知觉的关键。不管移动有多大或者多小，它都会给视觉排列带来变化——从环境来到眼睛里面的光线有结构的模式——比如在下幅图中：
视觉排列富含从任何一个角度看到的信息，它会随着观察者的移动而变得无限丰富。哪怕是头部最小的变化都会改变这种排列，它会使看见的物体的样子发生变化，得出这种或者那种光学流动。吉布森慢慢相信，有足够的，远远超出足够的信息在视觉排列里面，还有流动，可以直接传递深度和距离，根本不需要心理计算或者根据提示推算。
下面就是吉布森在他总括性的“直接知觉”、“生态学”理论中解释的深度知觉。可惜的是，吉布森这个局外人和怪杰，这个按他的一位心理学家同事的说法是“极端固执和毫不让步的”人决意非得把洗澡水和婴儿一同泼出去。因为，有可能承认神经和认知深度知觉观正确地解释了一个现象不同的方面的问题，而吉本森的观点是对这两者的补充。可是，对吉布森·J·詹姆斯来说，这就是不可能。
对视觉的三种不同看法
“视知觉，”贝拉·朱莱茨最近说，“所处的状态与物理学在伽俐略之前，或者生物化学在沃森和克里克发现DNA双螺旋之前一样。”他可能对自己有些苛刻，不过，两种主要的方法——如果我们把吉布森的理论与其它的理论并列在一起的话，那就有三种——都只能解释这些现象的某些方面，还没有一种综合性的视知觉理论。这可能意味着，某种大型的组织性概念尚没有发现出来，或者说，视知觉是如此复杂，没有一种理论可以解释它所有的方面，不同的方法解释各个不同的复杂问题。
我们已经看到过一些不同的方法。在这里，我们做一个收尾的工作，把他们对