越是在这个变化不确定的世界，越有必要静心思考，夯实认知，好好沉淀自己。

你好，我是「爱思考的大熊」。

今天，我们聊一聊认知心理学中，识别和概念系列里的视觉识别。

我们在看到某个物体时，随口就能说出“兔子”、“篮球”、“花”、"桌子"等名称，这个过程是如何发生的？

我们怎么知道什么是兔子、篮球、花、桌子呢？

每天，我们看到的物体，光线，角度，方向都不一样，进入我们视网膜的光线带的信息也不断变化。

但我们仍然一瞬间就能知道它是什么，这背后有什么样的道理？

实际上，是有两种物体视觉识别的方法。

第一种，叫「基于结构的描述」。

我们大脑，会将刚看到的物体抽象特征，对比记忆中对物体结构的描述。

从哪个角度看不重要，无论方向或视角怎么样，物体都会被分解为各个组成部分，然后与一组特征比较。

因为这种方法，不依赖特定视角，只依赖物体本身特征，所以也被称为“与视角无关”。

-年，埃文彼德曼和同事提出了一种颇有影响力的SDB理论。

视觉系统会在物体各个部分间，寻找看起来像边界的区域，然后解析物体。

当我们把物体拆成一个个特征时，这些特征就是基本三维形状，彼德曼称为"几何元素"。

根据这个理论，总共有36个几何元素作为视觉基本元素，它们是一些可组合最复杂物体的简单形状，且无论方向或视角，我们看待几何元素都是相同的。一个圆柱体基本上，总是看起来像一个圆柱体，无论方向或观察者视角如何。

下图就是36个几何元素中的一部分及它们如何组合成简单的物体。

你认出它是什么了吗？是一只猫。

这种方法，简单来讲，就好像是在分辨一个由乐高积木组装的物体。

我们把物体拆解成一块块固定的元素以及元素且组合的关系，然后根据这些元素及组合关系对比记忆的特征，我们「大致」就知道：

下图里，左边是弹弓，右边是愤怒的小鸟。

这种方法，好处是能快速识别和分类（不会把弹弓认成是其它东西），但坏处是粗看可以，但不够精细，一是受到光线、视角影响导致识别信息缺失，就容易认不出；二是要分辨两个差异很小的物体，比如飞蛾和蝴蝶，光靠特征要素就够了（因为差异很小的物体，本质构成要素都差不多）

这时，就要用到第二种方法，「基于视图的方法」

除了将刚看到的物体抽象特征，对比记忆中对物体结构的描述外，我们大脑，还会从不同方向和视角，识别物体。

这样，能发展出对该物体的多种表征或视图，用作将来识别物体的“模板”。

这种方法，是依赖特定方向和视角的，所以也被称为“与视角有关”。

因为已经从不同角度/方向接触过物体，有了大量、多角度“采样”，所以下次，

见到同样的物体，哪怕光线、角度、方向原因，使得视觉系统捕捉的信息有缺失，大脑也能很好还原和识别出来。

年，相关研究者教猴子学会了熟练识别不同方向的新奇三维物体。发现猴子大脑中和识别相关的神经活动，随物体旋转，不同细胞反应不同。

研究者猜测，这些猴子似乎也拥有类似的“大脑生理模板”，不同模板专门用于识别特定方向的特定物体

这种方法，好处是能精细识别，细看能拿捏，即使是很像的物体。

比如从不同角度，看了大量飞蛾和蝴蝶的标本或图片，那就区分飞蛾和蝴蝶间的细微差异。

但坏处是需要大量，尤其是最好多角度多情景下的范例。（有点像机器学习学了几千万张猫的图片，最终机器有了猫的概念）

粗看与细看，「分辨率思维」

从生物演化的角度，我们既需要有「基于结构的描述」，也需要「基于视图的方法」。

简单来讲，既需要粗看，但有时也需要细看，差异就在于看事情的分辨率不一样。

如果只是想区分水源和草地，那粗看就够用了，看一眼就知道，水和草地的本质特征完全不一样，基本没有认错可能。

但如果想要区分两种长的很相似的野果，一种可能有剧毒，一种没毒，光靠粗看就不行了，看错了吃下去就没命了。这时就要细看，仔细辨别细微的差异。

我们的视觉系统和大脑，在长期演化过程中，也是给自己，一点点演化出了了活兼顾的识别策略，能适配用于不同场景。

如果粗看事物，能正确归类，那总结提炼，抽象事物的本质特征、构成要素，就够了；

如果想细看事物，加深对事物的精细理解，那就要尽量，多角度多看事物的各种范例；看的范例越多，角度越全面，我们大脑越能记忆和识别细微的差别；

粗看还是细看，看什么目的和场合。有些时候，粗看就够了，比如快速区分不同概念，但有些时候，就要细看，比如深入理解一个概念（多看概念的实例）