知覚のパラドックス

知覚のパラドックスは、理論的予測の失敗を例示しています。 知覚の理論は、感覚が刺激されたときに何が知覚されるかを研究者が予測するのに役立つはずです。

理論は通常、数学モデル(数式)、モデルへの入力として物理的な測定値を収集するためのルール、およびモデル出力をマッピングする物理的な測定値を収集するためのルールで構成されます。有効な入力データを任意に選択すると、モデルは、モデル化されているシステムで測定されたデータと区別がつかない出力データを確実に生成する必要があります。

各理論は限定的な予測には役立つかもしれませんが、視覚、聴覚、触覚、嗅覚、味覚の理論は、感覚入力に基づく知覚の包括的なモデル化には通常、信頼できません。パラドックスは、理論的な予測が失敗する場所を示しています。予測理論がない場合でも、知覚の特性が無意味に見えることがあります。

このページでは、知覚に関するいくつかの矛盾と、一見不可能と思われる特性を列挙しています。議論に関連して動物の名前が挙がっていない場合は、知覚に関する研究データの大部分が人間に当てはまるため、人間の知覚を前提とする必要があります。

${\displaystyle SUN_{white}}$ライト

通常の白い太陽光は、人間の視覚範囲全体をカバーする、広くてほとんど特徴のないスペクトルを含む黒体放射です。

${\displaystyle RGB_{white}}$ライト

テレビやコンピュータの画面は、業界標準（ただし不適切な名称）のR （赤）、G （緑）、B （青）光源からの光子の割合が白として認識されることが知られている、3 つの狭い波長帯域の光子を生成することで目を欺きます。

知覚の パラドックスは、その最も純粋な形では、感覚が 変換したものから私たちが知覚するものを予測する公式が機能しないことを示す声明です。

一見無意味な特性とは、事実の観察に関する記述であり、その特性を説明する理論が提案されていないほど扱いにくいものである。

知覚に関する研究の 1 つの分野では、感覚入力に公式を適用し、知覚したものと同様の出力を期待することで、私たちが知覚するものを説明しようとします。たとえば、私たちが目で測定するものは、目を模倣した機器で測定するものに公式を適用することで予測できるはずです。

過去の研究者は、知覚現象のすべてをその感覚的起源から予測するわけではないが、いくつかの知覚現象を予測する公式を作成しました。現代の研究者は、以前の公式の欠点を克服するために公式を作成し続けています。

いくつかの式は、感覚機構の実際の構造と機能を模倣するように注意深く構築されています。他の式は、数学的曲線の類似性に関する大胆な信念によって構築されています。

重力や電気の引力の法則のように「自然法則」の地位にまで高められた知覚公式は存在しません。そのため、科学者が法則に求められる優れた洞察力を求めて努力する中で、知覚公式は引き続き活発に開発が進められている分野です。

ノーベル賞受賞者の中には、優れた実践例を明確に述べて道を切り開いた人もいます。

サンティアゴ・ラモン・イ・カハールは、著書『組織学』 ^[2] の序文で 、「医師は、次の3つの質問に満足のいく答えが得られた場合のみ、組織学的観察 の有効な説明が行われたと主張できるだろう。動物におけるその配置の機能的役割は何か、この機能の根底にあるメカニズムは何か、そして進化と発達の過程でどのような化学的、機械的事象の順序でこれらのメカニズムが生じたか」と書いている。

Allvar Gullstrand 氏は、目の光学系にアプローチする際に生じる問題を、カメラの光学系と同じくらい予測可能であるかのように説明しました。

チャールズ・スコット・シェリントンは、脳を「反射システムの最高の成果」であると考えました（これは、複雑な分布で表現される単純な式に知覚のあらゆる側面を開くと解釈できます）。

• 参照:ビジュアル
• 聞く：聴覚
• タッチ:触覚
• 匂い:嗅覚
• 味覚:味覚
• 電気

• 参照:ビジュアル
• 聞く：聴覚
• タッチ:触覚
• 匂い:嗅覚
• 味覚:味覚
• 電気

コントラストの不変性
2 つの強度の対数の比が一定であれば、明るい領域と暗い領域の境界は相対的なコントラストが一定に保たれているように見えます。

${\displaystyle Contrast\propto {\frac {logI_{a}}{logI_{b}}}}$

しかし、 のようなゼロになる可能性がある値に対しては対数の使用は禁止されており、 のようなゼロになる可能性がある値による除算は禁止されています。 ${\displaystyle I_{a}\,}$${\displaystyle logI_{b}\,}$

コントラスト不変性の知覚を予測する神経解剖学的モデルは発表されていない。

10年の伝達

ローカルコントラスト

色の恒常性
シーン内のオブジェクトを観察すると、色は一定に見えます。リンゴは、どこから見ても赤く見えます。明るい直射​​日光の下、太陽が隠れた青空の下、色鮮やかな夕焼けの間、緑の葉の天蓋の下、そしてほとんどの人工光源の下でも、リンゴの色は変化しません。

色の知覚は光の波長とは無関係のようです。 エドウィン・ランドは、約 500 nm と 520 nm (どちらも不適切に「緑」と呼ばれています) の 2 つの波長の光で部屋を照らすことでこれを実証しました。部屋はフルカラーで知覚され、510 nm に近い 2 つの光子以外の光子が存在しないにもかかわらず、赤、オレンジ、黄色、青、紫などすべての色が減衰せずに見えました。色は知覚であり、赤、緑、青の光子 などというものは存在しないため、光では RGB という用語が誤って使用されていることに注意してください。${\displaystyle RGB_{white}}$

ジェローム・レットヴィンはサイエンティフィック・アメリカン^[3]に 、色の知覚における境界と頂点の重要性を示す 記事を執筆しました 。

しかし、任意のシーン照明の単一画像内のオブジェクトの知覚される色を予測する公式は公開されていません。

横方向の色収差
目にあるような単純なレンズを通過する光は屈折し、色を分割します。目の中心から外れた点光源は、目の中心軸に対して放射状の線に沿って色を分離するパターンに投影されます。色分離は、光受容体の数倍の幅になることがあります。 ${\displaystyle RGB_{white}}$

しかし、テレビやコンピュータの画面上のピクセルは、横から見ても白く見えます。 ${\displaystyle RGB_{white}}$

偏心した白いピクセルの知覚を予測する神経解剖学的モデルは発表されていません。

縦方向の色収差の
除去 横方向の色収差の除去と同様に、色分割投影では、ピクセルの R、G、B コンポーネントを異なる焦点距離に投影し、視界の中心でも的のような色の光分布を実現します。 ${\displaystyle RGB_{white}}$

中央の白いピクセルの知覚を予測する神経解剖学的モデルは公開されていません。

球面収差 目の
角膜と水晶体は完全には球状ではありません。この不均一な形状により、網膜上の光子分布は非円形になります。

非円形に分布した白いピクセルの知覚を予測する神経解剖学的モデルは公開されていません。

超鋭敏性
人々は、光センサー間の感覚データを補間することによって予測できるよりもはるかに細かい識別を報告します。一部の人々の高性能の超鋭敏視力は、単一の光受容体の半径の 10 分の 1 未満まで測定されています。超鋭敏性の尺度には、隣接する 2 本の線のバーニヤ識別や、夜空の 2 つの星の識別などがあります。

公開されている神経解剖学的モデルでは、単一の光受容体よりも近接する 2 つの白いピクセルの識別を予測することはできません。

瞳孔サイズの反転
細かい文字を読むために瞳孔が約 1 mm に狭くなると、中央の「エアリー」ディスクのサイズは、光受容体 10 個分の直径にまで大きくなります。いわゆる「ぼやけ」は、読書のために大きくなります。闘争/逃走反応のために瞳孔が広がると、中央の「エアリー」ディスクのサイズは、光受容体 1.5 個分の直径にまで小さくなります。いわゆる「ぼやけ」は、大きな動きを予測して小さくなります。

瞳孔を狭めると識別力が向上することを予測する神経解剖学的モデルは発表されていない。

瞳孔形状の反転 目
には回折を引き起こす瞳孔 (開口部) があります。点光源は網膜上に分布します。完全に円形の開口部の分布は、「エアリー リング」という名前で知られています。

人間の瞳孔が完全に円形であることはめったにありません。猫の瞳孔はほぼ円形から垂直のスリットまでさまざまです。ヤギの瞳孔は角が丸い水平の長方形になる傾向があります。ヤモリの瞳孔は円形からスリット、一連のピンホールまでさまざまです。イカの瞳孔は複雑な形をしています。

公開されている神経解剖学的モデルでは、さまざまな瞳孔形状に分散された白色ピクセルの知覚を予測することはできません。

嗅覚に関する矛盾した認識の 1 つは、自分の嗅覚能力に関する理論です。嗅覚は生きていることの本質的な部分であり、遺伝的要素でもあることが示されています。