MIT 9.35 知觉（Perception）

MIT 9.35 · Spring 2024 · 主讲 Josh McDermott · 脑与认知科学系

MIT 9.35《知觉》（Perception）是麻省理工学院脑与认知科学系面向本科生与研究生的经典核心课程。本课程围绕认知神经科学中最核心的计算命题展开：知觉是一个不适定的逆问题（Ill-posed Inverse Problem）。外部物理世界的真实状态向感觉器官投射出高度退化、含噪且充满歧义的信号（视网膜上的 2D 光斑阵列、鼓膜上的单维压力时间序列）。大脑之所以能够毫不费力地在毫秒级时间内重构出稳定、连续且生动的 3D 物理与社会现实，是因为心智在底层将微弱的即时物理输入与漫长演化和个体经验积累的环境先验统计知识（Priors）紧密结合，进行着精密的贝叶斯无意识推断（Unconscious Inference）。全课程覆盖听觉、视觉、触觉、嗅觉与味觉，横跨心理物理学、神经电生理学、计算建模与临床脑损伤。

TL;DR

• 不适定逆问题的本质：感觉器官仅测量物理线索而非物体本身；知觉是大脑结合环境先验对外部原因做出的最优概率估计。
• 听觉与视觉的计算对偶：耳蜗与视网膜分别在频域与空域进行滤波分流，通过外毛细胞主动放大与中央凹分配实现超宽动态范围。
• 模块化知觉计算层级：从早期感受野滤波（V1/耳蜗），到中层轮廓分组与场景分析，再到高层不变性物体识别与高阶纹理统计。
• 全感官整合与注意调控：涵盖颜色、运动、深度、三维视点、触觉以及化学感官，揭示注意系统如何在有限神经带宽中做最优分配。

课程模块与逐讲地图

全课程 23 讲系统划分为七大认知计算模块：

模块划分	涵盖讲次	核心计算主题与生理载体	关键实证与经典机制
一、知觉导论	Lec 1	不适定逆问题与无意识推断	视网膜 2D 投影歧义、听觉连续错觉、鸡尾酒会效应与环境先验约束
二、听觉系统	Lec 2 ~ Lec 6	频率分析、空间定位、音高与听觉场景	耳蜗位置编码与外毛细胞非线性、双耳时间差/强度差、谐波模板与语音知觉
三、早期视觉	Lec 7 ~ Lec 9	光学成像、感受野与皮层拓扑映射	角膜晶状体光学、视网膜五类细胞、侧抑制与马赫带、LGN 与 V1 简单/复杂细胞
四、中层视觉	Lec 10 ~ Lec 11	轮廓提取、格式塔分组与表面分离	格式塔连续/闭合原则、模态/无模态补全、主观轮廓、图形-背景（Figure-Ground）分离
五、表面属性	Lec 12 ~ Lec 14	明度恒常性、色觉与运动计算	兰伯特反射与阴影区分、三色理论与对立色机制、赖卡特运动检测器、孔径问题与 MT 区
六、三维与识别	Lec 15 ~ Lec 19	深度线索、双眼视差、物体识别与纹理	单眼透视/遮挡线索、随机点立体图、一般视点假设（Generic Viewpoint）、腹侧流与外周纹理模型
七、注意与其他感官	Lec 20 ~ Lec 23	空间/物体注意、触觉、嗅觉与味觉	空间提示范式、特征整合理论与视觉搜索、触觉机械感受器、嗅觉组合受体编码与味觉拓扑

23 讲完整讲义索引

1. Lec 1 知觉导论：从感觉线索推断外部世界
2. Lec 2 听觉频率选择性与耳蜗非线性
3. Lec 3 声音空间定位、音高与心理物理学
4. Lec 4 音高知觉与听觉场景分析
5. Lec 5 听觉场景分析：分组与流分离
6. Lec 6 听觉场景分析与语音知觉机制
7. Lec 7 眼睛与视网膜 I：光学聚焦与感光换能
8. Lec 8 眼睛与视网膜 II：感受野、侧抑制与明暗适应
9. Lec 9 外侧膝状体（LGN）与初级视觉皮层（V1）
10. Lec 10 中层视觉 I：轮廓、边界与格式塔分组
11. Lec 11 中层视觉 II：形状表征与图形-背景分离
12. Lec 12 明度恒常性与颜色视觉
13. Lec 13 颜色知觉机制与运动初探
14. Lec 14 运动知觉 II：孔径问题、光流与高阶运动
15. Lec 15 深度知觉 I：单眼与眼动线索
16. Lec 16 深度知觉 II：双眼视差与立体视觉
17. Lec 17 一般视点假设与三维物体识别
18. Lec 18 物体识别与纹理知觉 I：腹侧流与特征层级
19. Lec 19 纹理知觉 II：高阶图像统计与外周视觉压缩
20. Lec 20 注意机制 I：空间注意与特征搜索
21. Lec 21 注意机制 II：基于物体的注意与注意瞬脱
22. Lec 22 注意与躯体感觉：触觉机械感受器与痛觉
23. Lec 23 化学感官：嗅觉受体组合编码与味觉拓扑

学习方法与复习策略

• 追踪信息流的物理因果链：在阅读每一讲时，始终牢记五步因果链条：外部物理原因 → 感觉物理信号 → 受体机械/光化学换能 → 神经中枢编码 → 知觉统计推断；
• 重视错觉的诊断价值：错觉不是大脑的系统故障，而是系统在极其特殊的物理边界条件下暴露其先验假设的探针；
• 闭卷自测机制：完成每一讲后，合上笔记独立回答文末的思考题与自测，确保能精准解释核心实验设计与竞争理论的证伪条件。