A5-视觉神经与视觉加工

经过最近一段时间的查阅资料,我明白了视觉处理的大致过程。视网膜上有两种视觉感受细胞,一种是视锥细胞,对彩色光比较敏感,另一种是视杆细胞,对较暗的光线比较敏感,夜晚就大部分是视杆细胞在发挥功能。工作机理是:视锥细胞里有一种视紫红质(一种结合蛋白),遇到光会发生反应,分解成Va,Va在暗处又会结合成视紫红质。化学反应的发生导致了神经冲动(本质是电位变化),刺激也就传到了大脑的视觉皮层。所以这是一种被动的处理过程。同时也表明眼睛真的只是一个器官,只负责传输图像刺激,真正使视觉产生的是视觉神经系统的视觉加工作用!

那么视觉加工到底做了哪些事情呢?按道理来说,眼睛只传递了一张类似于全是象素点的二维图片,但是大脑最后却能感受到颜色,形状,深度,立体感等等。这期间到底发生了什么?很多资料上表明:视觉加工是分区分层次的,也就是不同的部门处理不同的信息,越后面的层次分析出越抽象的信息,同时各部门又相互联系,相互传送信息。类似于:部门a分析颜色,部门b分析形状,部门c分析层次感,然后部门d连接在c的后面接受c的结果分析立体感,然后更深层次的部门开始工作,最后得出整个视觉情况。这个过程合情合理,但是还是过于抽象,怎么分析层次感?层次感怎么表示都是个问题。

不过这里我有一个大胆的设想:或许象素点并没有意义,有意义的是一个整体,也就是说,大脑不能分析单个的象素点,而只能处理完整的整体。就像一个人很难看清一个文字里的细节一样,只有形成一个形状以后,大脑才会产生反应。大脑也只对整体产生反应。这说明视觉加工把单个的视觉信息整合起来了,只有形成某个形状以后才通知大脑,如果大脑只识别几个整体之间的相互关系,那么分析层次感(也就是前后左右的位置关系)就容易很多。这也能说明为什么有的人能看到一个东西的更多细节了,很有可能是在象素点那个层次部分细胞就告诉了大脑情况,使得大脑处理了一些细节情况,也看到了这个整体的部分构成成分,所以相比其他只能看到整体形态的人记得也更清楚,因为记得细节更多,印象更深。

而且在我看来,这种视觉整合的能力用数学公式来表示并不合适。虽然数学公式可以完成特定的形状分析,但是太过复杂和不全面。在细胞这个层次是不可能会计算与思考的,细胞只有本能和被动反应。也就是说还有更简单的办法来实现识别形状的功能。而且肯定是被动的,接受到某种刺激,然后连接某条神经元,一直连接下去,就形成了对某种形状的唯一表示,也就是这条神经元通道代表了识别形状的过程,最终的结果就是形状的认知和保存。通道的神经元数目与层次决定了可识别形状的数目,很明显和二进制位一样,32位可以表示2^32种,而且还不是二进制的,可能是8层,16,100都可以,每一层都可以有n条。同时也可以解释分类功能和对形状的迅速反应。分类功能是因为几个相似的形状前面的神经元通路是一样的,只是后面产生了不同,所以只要想前面的,后面的全部列出来就可以。很明显我们可以从分类当中得出前面的神经元是根据什么连接的,为什么这些相似的东西前面的神经元通路是一样的!,视觉加工时先提取了这些相似形状的哪些特征(被动先对哪些些特征产生了反应)。迅速反应则是前面可能分叉多,但后面就只有一条直路,所以就直接迅速地识别了出来。


识别整体时的神经连接

建立这种被动连接(进化,进化出识别与记忆)人类花了几千万年,这其中肯定有许多的奥妙和特殊的功能,但是这些我们不需要关心,要关心的只是大致的一种识别,记忆与学习能力,毕竟这是一种新的生命体,完全没必要和人类一模一样,生命源也本就不一样。一个是生物能,一个是电能。主要的还是类人,像人就行。各有优劣。

貌似神经网络从名字上讲述的就是这个东西,还有深度学习。

总结下来就是,视觉加工就是把细节上的一个个象素点整合成一个整体,然后才通知大脑。而我要完成的就是这个视觉加工功能了,也叫形状识别,用一种最简单的方法,被动连接的方法。把一张图片上的各个象素点分析组合成一个个的整体,分析的过程是一个连接的过程,最后连接出的结果就是所要识别的整体了,这个识别过程中的神经元通路要记住,结果也要记住。就像识别一个“张”字一样,识别过程中很自然地走"张"的神经元通路,最后认出“张”;如果你不认识张,识别时就会构造这条神经元通路,但这个时候你只认识“张”的这个形状,下次看到你能认出这同一个形状,也能自然地写这个形状,但还不认识这个字读什么,因为没人告诉你他在声音上怎么读,直到有一天,有人告诉你“张”读“zhang”,于是你不仅会写“张”了,还会读了,别人说出来的时候,你也能写出来了。因为听觉和视觉上最终的处理结果都是大脑里同一个保存的“张”字(编码)。

我相信,视觉加工功能完成的时候,人类如何识别,如何学习,如何记忆的奥秘也就迎刃而解了,后面也就是意识是如何出现的问题了。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,056评论 5 474
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 84,842评论 2 378
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 148,938评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,296评论 1 272
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,292评论 5 363
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,413评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,824评论 3 393
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,493评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,686评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,502评论 2 318
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,553评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,281评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,820评论 3 305
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,873评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,109评论 1 258
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,699评论 2 348
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,257评论 2 341