大脑和眼睛是一体的吗(我搞不清楚究竟是眼瞎还是大脑撒谎了)(1)

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不可否认,每个人都对神奇的视错觉图片欲罢不能。

伴随着视错觉艺术的丰富,人们似乎不再局限于二维平面了。

比如下面这个阶梯状的物体,便夺得了2018年年度最佳幻觉大赛的冠军。

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当放置不同角度的镜子时,那个小黄旗似乎也不停地变换位置,让人看得眼花缭乱。

仔细观察,大脑不光跟不上节奏,都要被它们搞得短路了。

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可事实上,这个看起来立体的几何图形只是一个平面图形罢了。

是的,只有那面小黄旗才是真实站立的,其他都是二维。

这也是为什么不同角度,整个图形都发生了很大的转变。

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类似这样利用特殊形状与视角,骗过我们大脑的视错觉历年来出现不少。

又比如:一根小棍可以穿过正方体的三个平面的奇迹。

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可真相却令人震惊,因为它压根就不是标准的正方体。

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但就算你知道其中的真相又怎样,还是没法劝服自己的眼睛。

那么问题来了,人眼识别立体事物究竟有什么bug才会出现这样的幻觉?

必须要使用一定的手段,大脑才能反应过来自己又被骗了。但从另一方面讲,是它先前撒下的谎言。

有意思的是,人类却常常用这些立体错觉,来证明大脑的实力

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圆柱体与长方体中灵活切换,猜猜这是怎么回事?

相信很多人看过“旋转的舞女”,以及与它相关的测试分析。

还记得你第一眼看到她时,你觉得她是顺时针还是逆时针转吗?

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如果你看见她是顺时针转,说明你善于运用右脑;

如果是逆时针转,说明你更善于使用左脑。

如果你能到两个方向自由转换,那么你就是智商逆天的天才了。

据说耶鲁耗时五年的研究发现,只有14%的美国人才能做到。

根据所给出的答案,很多人用左右脑、性格、情绪理论进行解释。

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不过很抱歉,所有的解密都是无稽之谈,这是一种视错觉而已。

所谓霸气的耶鲁研究,实则是日本广岛大学95届经济学系毕业生设计的。

作为一名Flash专家,他利用34到36张"模棱两可"的歧义图片设计出的动图。

在这里,我们先来教大家一个秒变天才的方法。

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如果你最先看到的是逆时针,那么你肯定是将它堪称是左脚支撑的。

那么现在请你花几秒的时间,将支撑的脚"看"成是右脚。

你就会发现,原本顺时针旋转的舞女,变戏法般地成了逆时针旋转了。

所以无论你看到什么,这都和你的压力、智商或惯用左脑或右脑没有关系。

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那么,为什么一开始大家看到的方向不同呢?

其实,这个旋转的舞女本来的名称叫做剪影视错觉。

其原理很简单,是因为这个动图所提供的信息模糊。

因为该图并没有提供足够多的讯息告诉大脑是往哪个方向转。

所以,大脑在试图判读此图的空间深度时,就会主动帮我们补上深度。

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可为什么凭借投影,不能判断出外在物体的原貌呢?

这是因为视觉系统面对外在世界时产生的光学逆源问题造成的。

如上图所示,外在世界中红色线条的两种旋转方法,会在视网膜上造成几乎相同的投影。

视网膜上的资讯是平面二维的,而这些二维的资讯并不足以建构出外在的三维立体世界。

所以,大脑很难光从投影就判断出外在物体的原貌。

比如奈克方块错觉就是一个直观典型的例子。

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上面左图的奈克方块可能是下面两种方块的投影。

也正因此,在观看上图时,有可能会看到以下两种诠释。

当它们合在一起就变成了上面右边这个不可能的立方体。

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看到这里,你总算知道了“旋转的舞女”背后的真实奥秘了吧。

除了这个剪影错觉外,网络上一直盯着人看的小恐龙也常被人议论。

看起来怪渗人的,但它只是暴露了视觉系统一个重大的bug。

也就是,我们的眼睛偏爱将凹陷的形状,看成是凸起状。

你看,这只恐龙会动、会动、动....

等到最后一秒,有没有感觉自己的智商又被侮辱了。

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可就算你知道这种纸模的头部是凹陷的又怎样,你敢说你能摆脱它迷人的注视?

答案是不能的。那这是为什么呢?

假如恐龙的脸是正常的,当我们向左挪动几步,我们会看到更多恐龙右脸的部分,左脸则会被挡住。

然而,由于恐龙是凹陷下去的,所以当我们向左挪动时,我们实际看到了恐龙更多的左脸,而右脸反而被挡住了。

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此时,大脑自动脑补出的解释是:恐龙的脸肯定是跟着你动了,且比你动的幅度还要大。

当然,这群磨人的小恐龙转到一定角度时,就露馅了。

类似地原理,下面这种几乎360度无死角的人像面具更令人叹服。

而这种现象有个很简单粗暴的名字:凹脸错觉(hollow-face Illusion)。

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它是指当人们观察一个凹下去的人脸面具时,你总会将它的脸看成是凸起的。

除非是非常非常近距离的角度观察才能够真实地看出。否则无论怎样改变视角,这种视错觉效应仍旧存在。

比如上面这个旋转的面具,从侧面不难看出,它应该是一面凹一面凸的。

然而,你始终无法从中看出凹下去的,只能看到凸起的。

就算我们认为的光源反方向打光,错觉依然存在。

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一直以来,人们将所见的物体看成凸起的凹脸错觉视为是一种普遍的倾向。

只不过,这可能并不能很好地解释其出现的原因。

回想一下,当我们在一定距离之外观察,其他物体都能产生类似的错觉。

其中最为典型的例子便是空想性视错觉,一种脑补过多带来的知觉现象。

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“万物皆是脸”

然而凹陷的脸更为特殊,因其产生的错觉特别强烈。

实验发现,相比造型随意的凹陷物体,凹陷的人脸模型产生了明显更强的错觉。

甚至将人脸模型倒置同样会减弱把凹陷看成凸起的倾向。

观察者必须靠得更近才能消除错觉的影响。比如在3D人脸模型中逐步加入噪点使其失真,才能让凹脸错觉随之减弱。

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加入噪点可使凹脸错觉的作用逐渐减弱。图片来自:Hill, H., & Johnston, A

其实人类对视觉信息处理有一种特殊的加工方式,即自上而下的处理方式(top-down process)。

它称为概念驱动处理,因为你的感知受到期望,现有信念和理解的影响。

大多数情况下,此过程在没有意识的情况下发生。

只有在某些情况下,你才能察觉到它所带的影响。

我们会在网络上看到的斯特鲁普效应便是它带来的。

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有多少人能舌头不打结地快速念出第一排字的颜色呢?

比如上面这个图,你能快速地说出词语的颜色,而非词语本身吗?

能是能,不过你有发现自己说出正确的颜色比其他时候要慢得多。

又比如当你阅读一段文本时,你可能会发现自己甚至没有注意到错别字。

因为在你阅读时,前面的文字提供了您可以期待下一步阅读的内容。

至于如何形成对新事物的知觉,则需要繁琐复杂的自下而上的加工方式。

它需要仔细加工眼前的事物,再将细节组合起来,一砖一瓦地构建。

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事实上,凹脸错觉则可以看成是大脑“偷懒”的过程。

因为它不想进行自下而上加工,就随便匹配新的事物糊弄过去。

有时候为了偷懒,它还会忽略一些事物的细节差异,强行匹配上去。

甚至光影信息矛盾,大脑也是通过经验让我们感知到了凸出的人脸。

这样一来,它就能省去加工凹脸认知过程了。

当然,除了脸,缺乏细节的其他物体也容易被看成是凸起的。

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尽管凹脸错觉的作用很强,但人们发现精神分裂患者可以不被其骗过。

因其认知加工方式出现异常,不具备凹脸错觉产生所需的要素了。

但目前研究认为一个人看不到凹脸错觉,不一定是患上了精神分裂症。

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看到这里,你还相信人类所说的“眼见为实”是靠谱的吗?

有趣的是,这些视错觉也都是人类自己创造的。

虽说它证明了人眼认识事物是存在bug的,靠不住的。但不得不说,它带给我们的神奇体验也是独一无二的。

接下来,就让我们欣赏近年来几组神奇的视错觉图案。

比如小棍居然顺利穿过四根平行的柱子,是怎么做的呢?

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又比如下面一个凸起来的弧形车棚,放小球居然没有受重力作用往下掉。

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这算什么,学以致用的你可能认为是凹面错觉导致的。

但在镜子面前,它的形状居然瞬间被折叠....

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伴随着时代的变化,视错觉也不断推陈出新,花样百出。

如今这些新的视错觉图片,也很难被民间拿来做各种测试了。

毕竟一直以来视错觉只是视觉系统基本运作方式的本能体现罢了。

不过,要是能设计出这些迷惑别人的视错觉图,也不失为碾压别人智商的砝码。

又或者退一步,你能推出上文没有解密几组视错觉是如何做到的嘛?

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要是不能,那你勇敢说出你盯着这两张图看一两分钟的感受吧。

回复“视错觉”三个字,可得到答案

*参考资料

Some insight into how the hollow-face illusion works.By dmunger on July 14, 2009.

The 'Best Illusions of The Year' Have Just Been Released, And Yes, Your Brain Will HurtJACINTA BOWLER 30 OCT 2018

Top-Down Processing and Perception By Kendra Cherry | Updated December 29, 2018

Optical illusion.wikipedia.on 16 May 2019, at 10:27 (UTC).

Hollow-Face illusion From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to navigation Jump to search

Wichowicz, H. M., Ciszewski, S., Żuk, K., & Rybak-Korneluk, A. (2016). Hollow mask illusion–is it really a test for schizophrenia?. Psychiatr. Pol, 50(4), 741-745

大脑:凹进去的脸?不存在的 2017年09月01日 10:51 果壳网 作者:Dalles_Chen

刘宏,李哲媛,许超.视错觉现象的分类和研究进展[J].智能系统学报,2011,6(01):1-12.

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