感知学习（一）

1. 定义感知学习

1.1 感知学习是长期感知变化

1.2 感知学习是感知变化

1.3 感知学习是实践或经验的结果

1.4 定义感知学习的潜在进一步标准

1.5 对比类

1.5.1 感知发展

1.5.2 基于感知的技能

1.5.3 认知渗透

1.5.4 机器学习

1.6 感知学习的功能

2. 感知学习的种类

2.1 分化

2.2 单元化

2.3 注意权重

2.4 刺激印记

3. 感知学习的哲学意义

3.1 感知的内容

3.2 认知渗透

3.3 观察的理论负载

3.4 模块化

3.5认识论

3.6 美学

参考书目

学术工具

其他互联网资源

相关条目

1. 定义感知学习

1963 年，心理学家埃莉诺·吉布森 (Eleanor Gibson) 撰写了一篇关于感知学习的具有里程碑意义的综述文章，她声称在文章中定义了这一术语。根据吉布森的说法，感知学习是“在对刺激阵列进行实践或体验之后，对刺激阵列的感知产生的任何相对永久和一致的变化……” (1963: 29)。[1] 吉布森的定义有三个基本部分。首先，感知学习是持久的。其次，它是感知的。第三，它是实践或经验的结果。本条目对定义的每个特征进行了扩展。

1.1 感知学习作为长期感知变化

感知学习涉及感知的长期变化。该标准排除了由于感官适应而导致的短期知觉变化（有关感官适应的更多信息，请参阅 Webster 2012）。例如，在瀑布错觉中，一个人注视瀑布一分钟，然后将目光移开看向一些岩石，即使岩石没有移动，他也会认为它们在移动。这是一种短期的知觉变化，可能持续十五到三十秒。但是，由于这不是长期的知觉变化，因此不算作知觉学习。在另一个短期适应性变化中，一个人在暴风雪中行走后进入室内，她的眼睛可能会难以适应新的光线。由于她在暴风雪中的经历，她的知觉发生了变化。但这不是长期变化，因此不算作知觉学习。

虽然有明显的长期经验引起的知觉变化案例和明显的短期经验引起的知觉变化案例，但可能存在中间案例，很难判断它们是否算作长期案例。在这种情况下，为了确定该案例是否是真正的知觉学习案例，可能需要研究所涉及的机制（参见下面关于知觉学习机制的第 2 节）。如果所涉及的机制是其他知觉学习案例的特征，那么这就是将该案例算作知觉学习实例的原因。如果所涉及的机制不是知觉学习的特征，那么这就是不将该案例算作知觉学习实例的原因。

1.2 知觉学习作为知觉变化

知觉学习涉及感知的变化。[2] 这排除了单纯的审美品味的变化等。例如，想象一个反对者，他只喜欢别人不喜欢的东西。假设他发现其他人都喜欢他最喜欢的精酿啤酒。这可能会导致他改变对啤酒的审美判断。然而，啤酒对他来说味道可能是一样的。所以，这不是感知学习的情况，而只是个人审美判断的简单变化。感知学习涉及感知变化这一事实也排除了信念的简单变化。假设某人获得了这样的信念：他们正在听到的交响乐章是谐谑曲。如果该人的感知没有任何变化，这就不是感知学习的情况。这是个人信念的变化，而不是个人感知的变化。

如何区分感知变化和非感知变化是一个持续探究的问题。在实证文献中，Goldstone (2015) 和 Watanabe 和 Sasaski (2015) 将感知学习描述为任务表现的变化，例如感知灵敏度的提高。 Connolly (2019) 和 Prettyman (2019) 认为，感知变化还必须涉及感知现象学的变化，或者经历这种感知体验的感觉。相比之下，Chudnoff (2020) 则捍卫了感知学习有时涉及获取新的感知事实的观点，例如刺激的哪些特征与分类最相关。Jenkin (2023b) 对感知变化采用了宽容的定义，不仅包括现象学的变化，还包括感知内容、格式或感知与行动之间的联系。

无论这场争论如何解决，重要的是要区分感知学习和仅仅基于感知的学习（见 Dretske 2015：脚注 6）。[3] 感知学习涉及感知的变化，而基于感知的学习则不需要。看着我的桌子，我可能会知道杯子在桌子上。然而，这并不涉及任何长期的感知变化。这是基于感知的学习，但不是感知学习。此外，我可能会学会每次杯子空了就把桌子上的杯子放进洗碗机。同样，这是基于感知的学习（我需要感知杯子才能移动它）。然而，这不是感知学习。

认为感知辨别能力的提高可以真正是感知的主要原因之一是神经科学的一些最新证据。正如 Manfred Fahle 所说，在 20 世纪 70 年代和 80 年代，人们往往认为感知辨别能力的提高是认知的，而不是感知的（2002：xii）。然而，在 20 世纪 90 年代，由于感知学习研究中出现了新的神经科学证据，认知解释受到了压力。具体而言，研究发现，学习引起的可塑性在成人初级感觉皮层中发生的频率比研究人员之前认为的要高得多 (Fahle 2002: xii)。成人初级感觉皮层因学习而产生可塑性的神经学证据提供了一些证据，表明知觉辨别的变化可能是由于知觉学习引起的。（另见 Garraghty & Kass 1992: 522；Gilbert 1996: 269；Goldstone 2003: 238；Gilbert & Li 2012: 250；以及 Sagi 2011: 1552–53）。

1.3 知觉学习源于实践或经验

知觉学习涉及一种特定类型的知觉变化，即源于实践或经验的变化。因此，激光眼科手术或白内障摘除不算作知觉学习的例子。它们并不是真正的学习案例，因为它们不是源于实践或经验。因此，尽管此类情况涉及感知的长期变化，但它们不算作感知学习的情况。

要成为真正的学习情况，感知变化必须是学习过程的结果。作为对比，假设某人由于脑损伤而经历了感知的长期变化。这种感知变化不是学习过程的结果，因为感知变化来自损伤，而是来自实践或经验。因此，即使该案例涉及感知的长期变化，也不算作感知学习的例子。

虽然有些知觉学习需要刻意练习，例如放射科医生接受医学扫描训练（Krasne 等人，2013），但其他学习可以通过单纯的接触而发生。例如，Connolly（2019）和 Jenkin（2023b）指出，知觉学习可以通过接触环境中的偏见或刻板印象而发生。媒体对种族主义比喻的描绘可能会导致在呈现涉及犯罪的画面时对黑人面孔产生视觉偏见（Eberhard 等人，2004），在呈现黑人面孔时对武器产生视觉偏见（Payne，2001）。偏见的情况提出了这样一种可能性：当我们的感知以种族主义或性别歧视的方式扭曲时，我们可能对感知负有道德责任或受到伤害。Ransom 和 Goldstone（2024）认为，即使知觉学习成功，偏见也可能是一种意想不到的效果。他们指出，知觉学习的好处与个人的兴趣和训练环境有关。在这种狭隘的背景之外，感知改进可能会成为负担。偏见研究表明，同样的改进感知的机制有时会导致变化，使感知在某些情况下不那么成功。

1.4 定义感知学习的潜在进一步标准

上面的对话大致遵循了埃莉诺·吉布森对感知学习的定义。然而，心理学文献中也有其他解释。例如，罗伯特·戈德斯通对感知学习的解释在许多方面与吉布森的解释一致，但它还提供了一个关于感知变化首先发生的原因的故事。根据戈德斯通的说法，“感知学习涉及生物体感知系统的相对持久的变化，这些变化提高了其对环境的反应能力，并且是由这种环境引起的。”（1998：587）这个定义解释了为什么会发生感知学习。根据戈德斯通的说法，感知学习是为了提高生物体对环境的反应能力而发生的。

戈德斯通的解释有两种不同的解释。一种解释是，该解释对感知学习提出了一个条件：要算作感知学习的一个例子，长期的感知变化必须提高生物体对环境的反应能力。如果人们把“学习”看作一个成功的术语，这种解释就变得可信了。这个想法是，每一个真正的感知学习例子都会给生物体带来成功。也就是说，它提高了生物体对环境的反应能力。然而，对戈德斯通解释的第二种解释是，并不是每一个感知学习例子都必须提高生物体对环境的反应能力。相反，感知学习是一种提高生物体对环境的反应能力的一般能力，即使感知学习在某些情况下无法做到这一点。为什么生物体会有这样的能力？一种可能性是，这种能力是一种提高适应性的特征，是自然选择的产物。然而，感知学习的生物学起源是一个仍需仔细探索的研究领域。

1.5 对比类别

1.5.1 感知发展

我们在婴儿和幼儿时期经历的感知发展有多少是学习的结果？从概念上讲，区分发展与学习存在许多困难（有关一些讨论，请参阅 Carey 2009，特别是第 11-14 页）。如何区分发展与学习的问题与本土主义者和经验主义者之间的传统哲学争论有关（有关该争论的摘要，请参阅 Markie 2015）。例如，在感知学习文献中，Kellman 和 Garrigan 拒绝接受所有感知发展都是学习的结果的观点，他们认为这种观点是经验主义的（2009：57）。具体而言，他们认为，20 世纪 80 年代前后收集的婴儿感知数据提供了证据，表明至少部分感知发展是天生的：

这项研究表明，传统的经验主义感知发展图景是不正确的。虽然感知会随着年龄和经验的增长而变得更加精确，但各种基本能力——例如感知物体、面孔、运动、三维空间、声音方向的能力、协调感知事件的感官和其他能力——主要来自先天或早期成熟的机制（Bushnell、Sai 和 Mullin 1989；Gibson 等人，1979；Held 1985；Kellman 和 Spelke 1983；Meltzoff 和 Moore 1977；以及 Slater、Mattock 和 Brown 1990）。 （Kellman & Garrigan 2009：57）

简而言之，根据 Kellman 和 Garrigan 的说法，关于婴儿感知的证据（包括关于物体感知、面部感知和三维空间感知的证据）与所有感知发展都是后天习得的观点相悖。

如果不是所有感知发展都是后天习得的，而所有感知学习都是后天习得的，那么感知发展和感知学习之间是有区别的。一种更全面区分的方法如下。感知发展涉及感知学习。然而，它不仅仅涉及感知学习。它还涉及所谓的成熟。例如，Kellman 和 Garrigan 上面描述的能力（物体感知、面部感知、三维空间感知等）属于成熟范畴。

有很多方法可以尝试进一步区分感知成熟和感知学习。在本土主义和经验主义的争论中（参见 Samet 2008 和 Markie 2015），特别是在先天特征和后天特征之间的差异中（参见 Griffiths 2009 和 Cowie 2016），可以找到一些这样的方法。这里的一个潜在标准是，感知成熟的情况涉及物种典型的感知能力，而感知学习的情况涉及物种不典型的感知能力。这个标准似乎适用于某些感知学习的例子，比如那些参与观鸟的人。毕竟，观鸟获得的感知能力是观鸟者独有的，并不是整个人类物种的典型特征。然而，这个标准似乎不适用于其他更普遍的感知学习的例子。例如，由于人类的面孔对人类来说无处不在且很重要，因此面部感知所涉及的感知学习实际上是该物种的典型特征。

相比之下，在关于感知学习的文献中，感知学习和感知成熟之间的区别通常是根据环境的作用来划分的。根据戈德斯通对感知学习的解释，要算作感知学习，感知变化必须由环境引起。重要的是要理解为什么戈德斯通认为由环境引起的是定义的一个重要特征。他认为这一点至关重要，因为这个标准区分了仅仅是成熟结果的感知变化和学习结果的感知变化。正如戈德斯通所说，“如果变化不是由于环境因素造成的，那么就意味着成熟而不是学习”（1998：586）。曼弗雷德·法勒也持类似的观点，他说成熟这个词“将行为变化的主要推力归因于遗传，而不是环境”（2002：xi）。对于法勒来说，这就是它与感知学习的区别。

1.5.2 基于感知的技能

与感知学习形成对比的另一个点是基于感知的技能，例如飞镖或赛车驾驶。要了解感知学习与基于感知的技能之间的关系，请先考虑以下情况。Williams 和 Davids (1998) 报告称，当专业足球运动员防守对手时，他们比非专业运动员更长时间关注对手的臀部。这种调整后的注意力是一种长期的感知变化，源于实践或经验。也就是说，这是感知学习的一个例子（见下文第 2.3 节）。这种变化无疑有助于实现基于感知的技能。例如，关注臀部是足球运动员能够很好地防守的原因之一。由于臀部为进攻球员下一步将做什么提供了线索，当防守队员关注臀部时，它可以帮助他们做各种各样的事情：阻止进攻球员带球过掉他们；阻止进攻球员完成传球；并阻止他们射门得分。如果没有注意力调节，专业足球运动员就无法像现在这样表现出色。

感知学习可以实现基于感知的技能，但将这些技能与感知学习区分开来很重要。事实上，正如斯坦利和克拉考尔 (2013) 所言，感知学习本身并不能真正赋予你技能。其中一个原因是，借鉴斯坦利和克拉考尔的观点，技能很可能需要指导（至少最初需要指导）或观察他人（2013：3）。相比之下，感知学习有时可以是无监督学习（参见 Goldstone 2003：241 和 Goldstone & Byrge 2015：第 3 节）。长期的、由学习引起的感知变化有时仅仅通过接触刺激就会发生，而不需要任何指导。此外，正如 Stanley 和 Krakauer 所说，“我们的熟练动作始终在我们的理性控制之下……”（2013：3；另见 Stanley & Williamson 2017：6）。然而，在重要的意义上，人们无法控制像上述专业足球运动员那样的注意力模式。例如，Goldstone 引用了 Shiffrin 和 Schneider (1977) 关于注意力调节的研究。在该研究中，字母首先被用作实验目标，但后来字母被用作要忽略的干扰物（Goldstone 1998：589）。由于他们之前接受过字母训练，受试者的注意力会变得自动化，即使他们试图故意忽略这些字母。更一般地说，经过训练后，很难理性地控制注意力模式，因为注意力是自动转向特定属性的。

1.5.3 认知渗透

感知学习涉及长期的感知变化。这一长期标准排除了一些认知渗透的情况[4]，即一个人的信念、思想或欲望影响其感知的情况（见 Macpherson 2012: 24）。例如，借用 Susanna Siegel (2012) 的一个案例，如果 Jill 认为 Jack 生气了，因为她刚才相信 Jack 生气了，这不一定是感知学习的情况，因为它不一定是长期变化。毕竟，如果 Jill 不久后改变了她对 Jack 生气的信念，她将不再认为他的中性面孔是生气的。这将是她感知的短期变化，而不是长期变化。所以这不是感知学习的情况。

然而，仅仅因为某些认知渗透的情况不是感知学习的情况，并不意味着没有认知渗透的情况是感知学习的情况。杰里·福多尔 (Jerry Fodor) 区分了同步渗透和历时渗透，只有后者涉及“经验和训练”（1984：39）。杰克和吉尔的案例是同步渗透的案例，其中渗透不涉及经验和训练。然而，至少有些感知学习的情况可能更适合历时渗透的类别。（有关感知学习和认知渗透之间关系的更多信息，请参阅第 3.2 节）

1.5.4 机器学习

机器感知寻求“使人造机器能够像人类和动物一样通过感官手段感知其环境”（Nevatia 1982：1）。机器感知的标准案例涉及能够识别语音、面部或物体类型的计算机。某些类型的机器感知只是简单地编程到设备中。例如，一些语音识别设备（尤其是较旧的设备）只是被编程为识别语音，并且不会学习超出编程范围之外的内容。其他类型的机器感知涉及“机器学习”，即设备根据收到的输入进行学习，通常涉及某种反馈。

与感知学习的情况一样，机器学习可以是监督的，也可以是无监督的，尽管这些区别在机器情况下意味着非常具体的东西。在监督学习中，构建者测试机器的初始性能，例如，识别给定图像是否包含人脸。然后，他们测量性能误差并调整机器的参数以提高性能（LeCun，Bengio和Hinton 2015：436）。重要的是，在监督学习的情况下，工程师在机器中编程它应该寻找哪些特征，例如识别人脸。相比之下，在无监督学习的情况下，机器没有关于其目标特征的信息。机器的目的仅仅是在给定的图像中寻找相似之处，如果成功，机器就会根据相似性将所有面孔归为一组（Dy & Brodley 2004: 845）。

在机器学习中，一个主要的困难是机器可以形成种族主义和性别歧视模式（有关几个例子，请参阅 Crawford 2016）。问题往往在于工程师将一组有偏见的图像（例如一组包含太多白人的图像）输入机器，机器从中构建模型（Crawford 2016）。这表明，基于人类通过媒体接收的输入，人类感知学习中可能存在相应的偏见来源。