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視知覺科學迄今已有200年歷史，對于“知覺過程從哪里開始？先看見樹木還是先看見森林？”這一根本問題的爭論從沒停止過。在近代的知覺研究中，強調視知覺過程是從局部到整體的初期特征分析的理論路線一直占統治地位。

中國科學院院士、著名認知科學家陳霖

而36年前，一個名不見經傳的中國人在國際權威學術刊物《科學》雜志上發表了一篇論文，獨創性地提出了“大范圍首先”的拓撲性質初期知覺理論，向半個世紀以來占統治地位的“局部首先”的初期特征分析理論提出了挑戰。這是他在視知覺研究領域的獨創性貢獻，這一理論也被稱之為“陳霖的拓撲性質知覺理論”。

這是改革開放后中國學者在《科學》上發表的第一篇科學論文（后臺回復“陳霖”獲取完整論文）。論文的唯一作者陳霖，當時既沒有學位也沒有職稱。30年時間里，在與持不同學術觀點的學者的爭論與交流中，他用令人信服的實驗不斷完善和論證著這一假說，使之成為被越來越多的國際同行所接受的學說，進而成為有國際影響力的理論。

陳霖1982年發表在Science上的《視知覺的拓撲結構》一文

2003年，因在視知覺研究領域的獨特性貢獻，陳霖當選中國科學院院士，成為著名心理學家潘菽院士去世15年以后，中國科學院唯一一位心理學院士。

“毛頭小子”曾勇于挑戰世界權威

認知科學是研究人類感知和思維信息處理過程的科學，包括從感覺的輸入到復雜問題求解，從人類個體到人類社會的智能活動，以及人類智能和機器智能的性質。認知科學是現代心理學、信息科學、神經科學、數學、科學語言學、人類學乃至自然哲學等學科交叉發展的結果。認知科學的興起和發展標志著對以人類為中心的認知和智能活動的研究已進入到新的階段。

在人們的常識中，一個物體是由部分構成的，局部先于整體似乎不容懷疑。近代知覺研究中，主流觀點都認為視覺過程是從局部到整體。然而，通過分析知覺研究面臨的各種根本性困難，陳霖認為，物理或計算的簡單并不一定意味著心理學的簡單，或者知覺的簡單。視知覺乃至認知科學其他領域研究中所遇到的各種根本性困難，可能正是來源于由局部到整體的錯誤假設。

1982年，當時“名不見經傳”的陳霖在《科學》雜志上發表題為《視知覺中的拓撲結構》一文，原創性地提出知覺拓撲結構和功能層次的理論。與傳統的初期特征分析理論根本不同，他認為，知覺活動主要是由大范圍向局部進行的，而且這種大范圍性質可以用拓撲性質來描述，以大范圍拓撲不變性質為基礎的各級幾何不變性質是圖形知覺的基本表達。

這一觀點剛提出來的時候，幾乎所有的主流科學家都反對他。他沒有放棄，甘坐“冷板凳”，堅持自己的看法，并不斷用科學方法加以驗證。經過近30年的研究表明，人的視覺過程是從知覺的大范圍性質開始的。“大范圍首先”的拓撲性質知覺理論，為知覺組織研究提供了一個科學準確描述的不變性知覺的系統理論。陳霖不僅把這個理論應用到視覺問題，而且成功地應用到注意、記憶、意識乃至情緒等廣泛不同認知層次的研究。

新一代人工智能的核心基礎科學問題是認知和計算的關系

作為我國認知科學領域首屈一指的領軍人物，陳霖院士出席了國內首個關注認知科學、神經科學與AI交叉融合的高端學術會議——中國認知計算和混合智能學術大會（CCHI 2018），并作了題為《新一代人工智能的核心基礎科學問題：認知和計算的關系》的大會報告。

陳霖在CCHI 2018作大會報告

想要成為人工智能領域的真正意義上的科學強國，離不開對人工智能的基礎研究。圖靈的計算模型，回答了什么是計算的問題，奠定了計算機科學的基礎；香農的通信數學原理，回答了什么是信息的問題，奠定了信息科學的基礎。那么，新一代人工智能的核心基礎科學問題是什么？我們能否建立回答這些問題的原創系統理論？這是陳霖長期以來不斷孜孜以求的目標。

通過總結認知科學研究近四十年來的發展經驗，陳霖認為，發展新一代人工智能的核心基礎科學問題是：認知和計算的關系。例如，要回答人工智能會不會取代人類智力這個被廣泛關注的問題，凝煉成科學問題，本質上是要回答認知和計算的關系問題。 

陳霖進一步將認知和計算的關系細化為四個方面的關系：

（1）認知的基本單元和計算的基本單元的關系

研究任何一種過程，建立任何一種過程的科學理論，必須回答一個根本的問題：這種過程操作的基本單元是什么。每門基礎科學都有其特定的基本單元，例如高能物理的基本粒子，遺傳學的基因，計算理論的符號，信息論的比特。大量的認知科學實驗事實表明，認知的基本單元是知覺“物體（Object）、組塊（Chunk）、時間格式塔（Temporal Gestalt）”之類的表達。

陳霖認為，由計算理論創始人David Marr提出的“物體同一性”概念、諾貝爾獎得主Kahneman的基于物體理論、認知心理學奠基人George Miller提出的工作記憶“Chunk”理論以及德國科學院院士Ernst Poeppel提出的“時間格式塔”理論等來自不同認知科學領軍人物提出的經典范例的重要性在于，它們不是借用于其它科學（信息學、物理學），不是來源于物理的邏輯或計算的分析。它們原創根源于認知科學的實驗發現，對認知的理解具有不可替代的意義，是適合描述認知精神世界的基本變量。

然而，上述問題來自不同的認知層次，這些問題都是提出數十年后仍然沒有解決的難題。那么能否建立描述屬于它們共同的本質的認知單元的統一模型？陳霖認為，“大范圍首先”的知覺物體的拓撲學模型是認知基本單元的理論模型，并就知覺物體的拓撲學定義、空間和時間組織的統一模型展開論述。

知覺物體的拓撲學定義：在形狀改變變換下保持不變的整體同一性的拓撲學描述。

如何科學準確地定義知覺物體，是目前認知科學領域最具挑戰性、原創性的重大科學問題之一，對此，陳霖提出了“大范圍首先”的拓撲性質知覺理論。視覺過程是從大范圍性質開始的，這種大范圍性質可以用拓撲性質來描述。而“知覺物體”的核心含義在于，在形狀改變的變換下仍然保持不變的整體同一性。

如何科學準確地定義“Chunk”是目前工作記憶領域最具挑戰性、原創性的重大科學問題之一。陳霖提出了“大范圍首先”的工作記憶基本單元理論。“Chunk”的核心含義在于，由“grouping”，“belongingness”，“what goes with what”形成的整體性。

體現在不同認知層次的基本單元（如知覺物體、組塊、時間格式塔等）的共同本質——同一性和不變性，可以定義為容限空間上的大范圍拓撲不變性質。陳霖指出，各個認知層次（包括知覺、注意、學習、記憶、數的認知、發展和進化、情緒、意識）的實驗，一致支持了“大范圍首先”的認知基本單元拓撲學定義。

空間和時間組織的統一模型：拓撲性質改變產生時-空格式塔（知覺物體）

經典的注意研究集中在空間因素，很少研究時間因素，更少考慮時間和空間因素整合的時-空統一的概念模型。

對此，陳霖提出了整合空間和時間組織的認知基本單元概念模型。具體而言，空間相鄰性或時間相鄰性的拓撲性質改變，產生一個時-空格式塔（時-空組織統一的認知基本單元），在其時間窗口內保持其不變性，同時抑制拓撲性質不等價的其它基本單元的表述。

陳霖指出，拓撲性質改變產生時-空格式塔的模型五要素包括：拓撲性質改變和拓撲性質分辨的不同功能和機制：前者是new object的產生，后者是potential object的組織；時間-空間組織統一的模型，“拓撲性質改變”不僅是基于空間proximity，而且基于時間proximity；Bottom-up和top-down的關系，Bottom-up的優先性；拓撲性質改變產生新物體是快速和增強的過程，物體保持同一性是持續和壓制其他物體的過程；“a spatial-temporal gestalt”是一個抽象的概念，不局限于具體的物理空間，而是抽象的時空統一的表達，所以稱為時空統一的“space-time worm”。

陳霖認為，超越直覺的理解，科學準確地定義認知基本單元，建立統一的認知基本單元模型，對于發展新一代人工智能具有基本重要的意義。

（2）認知神經表達的解剖結構和人工智能計算的體系結構的關系

大腦是由結構和功能相對獨立的多個腦區組成的。這種模塊性的結構，不同于計算機的中心處理器和統一記憶存儲器的體系結構。最近的研究發現，視網膜最內層一種名為ipRGCs（內部感光視網膜神經節細胞）的細胞在視覺成像中發揮重要作用，對拓撲性質的檢測既是充分優勢必要的。

陳霖認為，ipRGCs的發現是近十年來神經科學最重大的發現之一。它的發現導致了對眼睛功能的完全重新的認識。此前的研究認為，ipRGCs能表達黑視素，并調控著多種與光照相關的生理過程。破壞ipRGCs功能會導致晝夜生物鐘功能喪失，使瞳孔對光反應混亂。而研究人員最新發現，ipRGCs并非都一樣，而是存在兩個完全不同的光感受器系統，一個是基于視桿視錐的視覺系統，另一個是基于視黑素的非圖像功能的光系統。

主流理論認為，ipRGCs沒有圖形知覺能力，只是晝夜和瞳孔調節。然而，根據“大范圍首先”理論，由于拓撲性質知覺是視覺的基礎，因此ipRGCs應該能夠分辨拓撲性質。

如果說，深度學習來自神經系統的層次結構的啟發。那么，起源于特定細胞的超越腦區的全腦成像，將為新一代人工智能體系結構提供深刻和豐富得多的啟發。

（3）認知涌現的特有精神活動現象和計算涌現的特有信息處理現象的關系

如果意識是認知涌現的一種特有現象，如何把人工智能是否會產生意識的直覺思辨式的討論，變成科學實驗的研究？

陳霖認為，應當在意識的認知機智、意識的神經表達、意識的進化以及意識的異常等方面，開展比較研究。

（4）認知的數學基礎和計算的數學基礎的關系

無論是經典的計算理論還是目前流行的貝葉斯計算理論，都認為認知過程的本質是圖靈意義的離散符號的計算。計算的數學基礎是圖靈機。

陳霖認為，目前流行的基于計算概念的數學，不能滿意地解釋實驗發現的諸多亟待解釋的基本認知現象，例如：知覺物體、組塊、時間格式塔、“大范圍首先”，不變性直接知覺，認知偏向，意識涌現，ipRGCs的拓撲性質分辨等。

對此，陳霖及其團隊利用有限空間的代數拓撲學、Klein's Erlangen Program來理解和分析“大范圍首先”，并且正在提出和發展適合描述認知的新的數學框架，包括認知基本單元（概念格的“知覺物體”刻畫），認知基本關系（半序的“容限”表征），認知基本操作（泛拓撲的認知過程描述）的數學，以及探索“大范圍首先”的量子理論模型。

具體來說，Minsky的Perceptron平行計算模型奠定了分析高復雜性拓撲性質計算和“大范圍首先”拓撲性質知覺關系的數學基礎；Zeeman的容限空間代數拓撲學同調論奠定了“大范圍首先”的知覺組織的數學基礎；Klein的Erlangen的綱領奠定了“大范圍首先”的不變性直接知覺的數學基礎。

認知和計算的關系的研究使得數學與認知在各自最本源地方相匯，這正是把煉金術轉化為化學，對新一代人工智能的數學基礎的探索。

發展認知科學的三點布局建議

認知和計算關系的問題需要長期探索，應當得到持續的支持。就認知科學的學科特點，陳霖建議布局以下三個方面：

（1）重視認知科學的新變量、新概念和新原則的研究。目前腦科學發展的一個趨勢是，腦的生物學數據前所未有地大量涌現，計算和信息的概念被普遍地借用到認知過程的分析。但是一個相對被忽視的問題是，如何在認知心理的層次來理解這些空前豐富的生物學層次的數據？這樣的問題超越了生物學的層次，必須要有認知科學層次的、適合描述認知的新概念和新原則來回答。

（2）人工智能的基礎研究應當強調系統、整體和行為的研究，應當人類為主，動物為輔；宏觀為主，結合微觀。

（3）認知和計算的關系的問題，例如什么是認知基本單元的問題，不能單靠物理的邏輯和計算的分析來解決，根本上只有通過實驗來回答。因此，人工智能的基礎研究要特別支持認知科學的實驗研究，要注重認知科學實驗為基礎的學科交叉。

沒有嚴肅的學術批評就沒有“大范圍首先”理論的今天

回顧過去30年來的研究，陳霖認為，對“大范圍首先”理論的建立和系統的發展，是一條漫長而艱辛的道路。

嚴格、健康的科學批評文化對于科學的發展是至關重要的。如果不是一開始就進入到國際水平的學術批評環境中接受嚴格甚至嚴酷的鍛煉，可能就沒有“大范圍首先”的拓撲性質知覺理論的今天。

2003年，陳霖和同事在《科學》上發表有關拓撲知覺理論的腦成像的生物學證據的論文。為了發表這篇論文，陳霖和他的同事們花了近5年的時間，其中包括《科學》雜志的嚴格審稿過程，跟審稿人的多次討論，甚至補充新的實驗，陳霖笑稱這個過程就可以寫一本書。

與主流觀點相抗衡了近30 年，堅持下來的陳霖和他的同事們、研究生們，已經不僅把這個理論應用到視覺問題，而且成功地應用到注意、記憶、意識乃至情緒等廣泛不同認知層次的研究。陳霖表示，這樣廣泛的實驗證據可以說明，我們做對了一件事，就是經過近30年的努力，我們找對了一個適合描述認知心理過程的基本變量，即拓撲性質定義的“知覺物體”可能是認知過程操作的基本單元。“如今，我們的理論已進入到‘說它不對比說它對還要困難’的階段。”陳霖自信地說。

參考資料

【1】微信公眾號“ 國仕薈”（ID：TEC-ORG），國仕薈【智庫】丨陳霖院士：三十年改寫認知科學權威理論

【2】文章內容整理自陳霖在CCHI 2018上的報告內容，題目：《新一代人工智能的核心基礎科學問題：認知和計算的關系》；部分內容參考自：《為認知科學打開一扇新的門——中科院院士陳霖提出拓撲性質知覺理論30周年的啟示》，作者：吳晶晶，2012-11-12；《陳霖：三十年改寫認知科學權威理論》，作者：姜靖，2009-04