【前沿评论】用人脑研究脑：是探索更是挑战
本文由未来论坛（ futureforum）授权发布，作者：李兆平教授
6月26日，李兆平教授登上了理解未来讲座的讲坛，以浅显易懂的语言，为现场的500名观众做了题为《用人脑探索脑：是探索更是挑战》的主题演讲，并在会后与北京大学物理学院教授、中国科学院院士欧阳颀，北京大学心理与认知科学学院院长方方进行跨界对话。这是理解未来讲座第一次邀请女性科学家登上讲坛，也是讲座的内容第一次拓展到了脑神经的前沿领域。
很高兴我能够有这个机会和大家共享一些我们脑科学里面比较有趣的东西，我还非常希望能够听见大家的反馈。
今天讲的东西，我们在用脑去研究我们的脑，因为我们总是用自己的脑来思考这件事情是怎么回事，从一个原因到结果。可是如果用这样的思考研究自己的脑会会不会出现什么问题，我就继续讲下去。
在脑科学研究里面，其实刚开始基本上都是实验观察，有好几个领域一起来做，比方说从心理、生理、医学，比如说你的脑子有什么创伤，比方说解剖，你把脑子打开，当然有的时候是用动物并不是完全是人，当然脑子创伤出车祸的时候也会有这样的情况。但是作为理论学家，理论必须对脑科学研究做一些指导，否则的话，我们就没有一种思想怎么样去做这件事情。理论可以指导，也可以误导，所以比方说曾经有一个理论，我们到底是用心还是用脑去想问题的？如果你这个理论说是心去想这个问题，比如我很担心心里面很高兴，这样的理论就会对我们实验探索来一个误导，所以在历史上来说我们理论学家的贡献还是比较有限的，理论贡献经常就是说别人也不管，也没什么用，经常就是马后炮。
以至于比方说有这么一个鼻祖解剖学家Cajal，他大概100多年前，1852年到1934年的科学家，他100多年前拿了诺贝尔奖。他就认为理论学家是一个故做勤奋的懒汉， 他下意识地想用最少的努力达到最大的收获， 因为编个理论比发现个现象容易。他会很失望，现在还不足以产出理论，即使是天才也需要花好多年去专心做实验。很多貌似完美的理论以失败告终。当然这是100多年前，100多年前的现象还不多，数据还不多，所以理论就没有一种土壤生存，可能现在我们的数据就越来越多，有很多实验观察，有了实验数据就有土壤酝酿出理论，我还要说一句，他当时好像总是以为故做勤奋懒汉好像是一个男人，也不知道是不是他认为女人不是这样子古典，我们还不是很清楚。
但是最近脑科学开始变了，现在有很多实验可以产生理论。最近理论开始冲击实验，我来给大家讲一个例子，其中一个例子就是强化学习，就是怎么样从奖惩来学到，该做什么事情，不该做什么事情。比方说你有一天不小步一脚踩空了从台阶摔下去了，下次你就会小心一点，因为这是给你的惩罚。然后在90年代的时候就有这么三个理论学家提出来：大脑里面多巴胺的信号就是给你奖惩预测的错误信号。这个理论就非常划时代，因为这个理论就带动一大批实验，尤其带动了新的实验，也对很多已知、未解的实验数据提出非常好的解释。自从这个理论发表以后，整个领域就突起，很多文章突然产生了，对这个领域推动就不是马后炮，所以这个理论就产生了指导工作。但是我们理论的眼光还是很容易受到主观思想的限制，可能我们会产生不识庐山真面目，因为我们自己在看自己的脑子，所以我就用我们比较熟悉视觉系统来给大家慢慢讲。
还有一个原因，我们为什么要挑视觉系统呢？因为我们有一个说法，眼睛是心灵的窗户，为什么眼睛是心灵的窗户呢？视觉系统从眼球开始，信息下一步就跑到大脑的第一个视觉皮层，叫做视觉初皮层，这个皮层也叫V1，视觉第一皮层。下一步跑到第二皮层、第三皮层、第四皮层，v2、V3、V4，最后它会跑道前额区，大家认为这个前额区主要做认知决策的。大脑有点像瘪的气球，气球吹开以后像铺开的世界地图，不同的脑区图不同的颜色，你就看着比较容易，于是刚开始就有一个视网膜，下一站视网膜信息下载到V1区，再下一站就是高级脑区，最后还是跑到前额叶。大家注意到在这个图上有不少脑区是图色的，图了颜色脑区专管视觉信息，不图颜色的脑区不是专管视觉信息，可能做决策、听觉，视觉和听觉、触觉、嗅觉混起来，或者是记忆。
这是一个猴子的大脑，在这个猴子大脑里边竟然有50%脑区是专管视觉，这是不是就说明眼睛是心灵的窗户，因为我们有五官，其中有一个感官能够占50%的脑子，更不要提还有很多决策、记忆、思想这些问题。所以有的时候你想学习大脑是怎么回事，也许真的从视觉这个窗户可以去学。
大家还可以做一个比较，也许大家都听说过人工智能用来做深度学习的一个卷积神经网络，这个卷积神经网络其实很多人说是想来模拟大脑从V1、V2、V3、V4区的一个结构，从今天这个讲座你们到最后想想这个模拟哪里是像的、哪里是不像的，这个到最后再说。
从脑地图可以打开发现每一块什么颜色，连起来就像一块一块线路图，是不是看上去有一点像集成网络的线路，这是非常复杂，就是每个颜色对着每个颜色。然后再往下面看，在一个脑区里面就有很多神经元，这些神经元就有点像一个树林里面很多树，这些树和树之间有连接、有信息交流，通过它们树枝的连接来交流。那么我们生理学家怎么观察脑子的呢？他就可以把电极插到我们脑区里面，对准一个神经元插下去，就认为神经元是电子元件，然后就可以测神经元里面的电压，这个电压其实就是对视觉输入的反映，比如说可以做一个屏幕上面放着不同的图像，你就看作为一个神经元对这个屏幕上什么样的图像有反应，什么样的图像没有反映，这样的话就可以观察神经元怎么回事。这个神经元的反映就是用脉冲，脉冲发放率来表示的，比如这个神经元放10个脉冲，另外一个神经元20个脉冲，神经元的发放如果是一群神经元发送相当于认知行为，比如说一个分支行为，我认出这个脸，没有认出那个脸，或者我想到什么事情，这就是一个认知行为，一群神经元发放就有点像跳团体操一样，很多很多神经元的信号。你看到这个其实是比较难，想象一下有一个计算机，有一个电压表对着计算机电子元件测电压，拿着几十个电压表，只能测几十个电子元件，可是计算机集成电路电子元件太多，你能不能从测电压信号来说计算机到底算什么，是算一个什么函数，这是不是比较难，因为我们大脑一共有几十到几百亿、上千亿神经元怎么个看法。
当然还有一个办法，不是一个一个神经元来看，还有脑成像就看，是一群一群的神经元来看，你就可以看的全一点，但是看的很粗，你不是看一个一个电压而是一群电压的平均，所以这是我们生命学家、脑科学家们面临比较大的困难，当然这个困难还要去克服。
我们理解视觉是怎么回事，视觉定义怎么回事呢？视觉可以定义为这么回事，就是怎么样从2维图像来推导出3维世界里面的物体是怎么一回事，也就是这个函数从2维输入到3维世界，反过来的函数，就是成像的函数从3维世界跑到2维的图像。这个函数就很容易做，比方说好莱坞用计算机制图成像造出很多很漂亮的电影，看着像真的一样，像真的照片一样，说明从3维世界到2维图像这个问题已经解决了。可是它的反问题就是我们的视觉问题，这个问题还没有解决，我们举例一下，视觉里面比较有趣的观察，而且是出乎意料的观察，正是因为我们不见庐山真面目的一种观察。
第一个例子，我们来问视觉到底有都难？如果给你看这么一个2维图像，你一下能认出有一个碟子、杯子什么之类很方便，于是我们认为这是很容易的一件事情。大概半个世纪以前MIT麻省理工学院教授就给他们学生暑假项目，你们学生都是很聪明能够自己计算机编程，我让你们编一个软件，这个软件输入四个图像，输出很多名字，碟子、杯子什么什么名字。可是几十年过去了，大教授们和高材生们都不能把这件事情做得完美，为什么呢？因为计算机看见其实是一串数字，这么多一串数字，每个数字表示在这个图这么一点是多亮和多暗，你怎么从数字里面知道有一个碟子呢？你必须哪个数字是从碟子上面来的，哪一个数字不是从碟子上面来的，那你怎么知道这个数字是从碟子上面来，还没有认出那个碟子呢，所以这里面隐藏非常大的问题就是鸡和蛋的问题，先有鸡还是先有蛋，也就是说现有物体识别，还有物体分割出来那些数字是从碟子上面来，这个问题比我们想象难得多。正以为视觉对我们大脑做起来太容易了，我们也没有想到能够这么难，这是第一个没有想到的。
第二，大家也许会觉得你是不是会讲视错觉太有趣了，也许今天可以听听视错觉。视错觉很多网上都有热议，我就讲一些大家大概还没有听见过的更有趣的事情。其中一件事情，就是说我们几乎是瞎子，其实我们一目了然全部看见，基本上都没看见，不信我给你看一个例子。你能不能一看出图之间的区别，看出的话举手。稀稀拉拉的举了几个手，10%都不到，你不是一目了然应该看得见吗？其实看不见对吧，到现在还是没几个人举手，什么地方有区别，这个区别很大，不是很小一点，开始有人看见了，在这个地方有一个飞机上有引擎，一个飞机上没引擎，所以我们自以为都看见，其实全是瞎子。为什么是这样的呢？这个事情科学家们对于视觉系统研究几百年，这个现象只是在近20年才发现，也就是说我们全给忽悠了，根本不知道有这件事情，最近1999年这件事情才发现。
怎么回事呢？其实在视觉系统里面有一个信息瓶颈，我们看看信息瓶颈哪儿来的？首先信息从眼睛里面输入，有多少信息呢？大概有几十兆字节信息，几十兆哪儿来的？比如说一秒钟30张照片输入你的照相机，这是你的CPU照相机输入，30多张图片也就是30兆，太多了，30兆多少呢？就是30本长篇小说，你能不能30本长篇小说一秒钟读下来，谁能读，读不了。那你说可以压缩，你这个视网膜就给压缩一下，可是压缩有限度，压缩10倍、100倍了不起了，所以30兆变成1兆，1兆还是一本长篇小说你也读不了，两句话了不起了，一秒钟读两句话。所以99%的信息全给丢了，丢的信息你就瞎了，所以我刚才问你这两个图像有什么叙别，这么大的区别都看不见，所以这就是瞎了，这就是一个问题。
那么你说我的脑子怎么样能够在两句话里面，一大本书里面找两句话呢，你可能不能把一本书全部读下来以后才觉得这句话最重要，我就只读这两句话，一本书全读下来你不用找了全读下来了，你就马后炮不用找了，所以这是注意力问题，注意力是非常聪明的事情，它不用把一本书全读下来，就找到最重要的两句话，这个就是没有鸡就有蛋，就说这两句话怎么厉害。我们在生活当中虽然全瞎了，注意力让我们该看见的两句话还是看见了，别的都不用看，所以我们所以在路上不会被汽车撞死，也不会被老虎吃了，所以注意力非常聪明。怎么聪明法？它是怎么样选择这两句话的呢？它其实是用我们眼动来选择，眼睛这么动来动去的看，比方说这个眼睛正好看见这个引擎你就没瞎，如果没看这个引擎你就瞎那了。那你说我没觉得这样，我们可以做一个实验，比方说你用一个手伸长前面去你就看你自己的手，另外一个手放在45度的地方，眼睛别动，能够看见几个手指，看不见，这里视力1.5，这里视力大概是0.01，所以你的眼睛如果不看就是瞎了，我们脑子自欺欺人，所以脑子很聪明可以自欺欺人还活的很好。眼睛一秒种可移动三次，动的很快，也就是说这里两句话，这里两句话就读下来，读的就是最重要，以至于我们能够活的很好，不会马上被老虎吃掉。
就有一个问题，信息瓶颈到底在脑子哪里发生的呢，是在视觉初皮层V1区发生，还是在V2区发生的，这是一个很重要的问题，那为了这个问题，我们先注意到一件事情，视觉瓶颈选择两句话有两种机制，一个是自上而下选择，比方说大家注意力对着我看，就把注意力对着我。另外一个是自下而上注意选择，是一种无意识，不是有意识听你的讲座，正好听到一半的时候，突然哪个狗跳出来，你就会无意识把注意力不集中跳出去，我们小时候老师同学们注意力集中看黑板，看黑板要是什么东西窜出来，你还必须看，否则的话要是一个老虎把你吃了可不行，所以这是自下而上必须要自己能够救活你生命注意力控制，是一个反射性的，我们今天就讲反射性，因为这是最重要的，能够救我们生命的一个注意力，这是最重要、最快的一个注意力。
那么为了讲自下而上注意力，科学家是用一个什么方法，就是用显著图的概念，这是心理图提出的显著图，也就是你用图像输入就会显示显著图，就像一个地图一样，告诉你这里显著看这两句话，不要看那两句话，用显著图引导你的眼动，位置越显著，你的眼睛吸引你的注意自动往那边看，然后它反映就会很快。我的问题就变成显著图在哪个脑区？大家认为显著图脑区应该在前额叶，因为前额叶是很聪明的事情，注意力这么聪明把我们两句话挑出来，这太聪明了。为什么前额叶聪明呢？比方说我们这里可以看出来，人类的前额叶就比较大，涂黑的地方就是人类的前额叶，猴子前额叶就小一点，猫前额叶就更小。比例人类前额叶这么大的比例，所以前额叶为很聪明的地方。像我们南方比方说有一种说法，你的额头好薄，你的福气很好，这个人很聪明，所以既然注意力要这么聪明就应该是前额叶来做。相比之下V1区就比较笨，太低级，为什么认为V1区太低级，我们生命学家V1区的确是蛮低级的，生理学家顺藤摸瓜从视网膜开始看，我们是怎么回事。视网膜其实也是一个想象小的线路图在里面，其实像我们照相机有线路图做一些数据处理。那这些人是我们鼻祖，其中一个人叫Steve Kuffler，1953年的时候他发表文章就说，视网膜有很多神经元就是提取图像特征，这个特征就是点。他怎么做？就像我刚才说把电极插到脑子里面，当然他用的是猫不是人的脑子，在图像屏幕上就给它看各种各样的点，他就发现每一个神经元只对图像上面很小一个区域输入有反应，很小区域就叫感受眼。第二，这个很小的区域必须有一定的图像才会有反映，什么一定的图像呢？是一个点，有些神经元喜欢在黑背景上面的白点，有些喜欢白背景上的黑点，有些是绿背景上的红点之类的，这有五个不同的神经元。所以这样就产生了一种新的思想理论，就是说好像我们视网膜神经元就是来提取特征输入特征，输入特征就是点。
他手下有两个弟子，一个叫Hubel，一个叫Wiesel，他们就把这个理论思想继承袭来，视网膜这样提取点，下一站提取什么特征，下一站V1神经区域提取特征特就发现变成一个小线段，不是一个点，小线段两点成一线大概差不多，有些喜欢横线、有些喜欢竖线，有些白线、有些黑线、有些绿线、有些红线、有些斜线，甚至有些喜欢动的线，有些往这个方向动，有些往那个方向动，还是看一个小的感受眼，这个感受眼必须是红线，另外一个感受眼，这个感受眼必须是横线之类的，还是这个线，他们工作做的非常特色，以至于他们就得到了1980诺贝尔奖，因为把整个脑区就弄的很清楚。
可是大家还是觉得很低级，虽然每个神经元看特征，这个特征还是太少，比方说在一个人脸上特征只是小小的斑点，或者一个小角，还是认不出整个脸，V1区神经元还是不够聪明。但是你这个思想就是提取特征思想可能往上类推，那你说既然V1是做这么一个线，那V2也许变成一个三角形，正方向，到最后变成一个脸也可能了。所以大家就用同样思想往上走，既然这两位先驱用十年做出这么大的成果，再过十年V2区搞出来了，V3区就搞出来。可是我们30、40年过去了，这样的进展竟然就没有，这个领域变得越来越大，科学家工具越来越先进，但是我们照着这个思路去做就做不成了，就没有这么大的进展。在这样的情况下作为理论学家就必须退一步反思，那到底发生了什么事情，也就是说这个思想不能往下继续走下需了，提取特征这个思想也许不对，从V1区到V2区产生质的变化，也就是V1区到底在干什么你就要反思一下。那么我们刚才不是在说哪个脑区建立显著图吸引自己的注意力，我们以为脑区在前额叶比较聪敏的地方，而我们认为V1区是比较笨的地方，也许V1区就在做这件事情。
于是我们来试试看看假设。V1区建立这么一个显著图，也就是说如果你有一个显著图，我就说这个显著图就等于V1区的神经元发放率，这就是我的方程，我今天就讲一个方程，这个方程很简单，这块方图就等于这块方图。V1区有很多神经元，这个显著图认为这根竖棒比较显著，V1区一个神经元就对竖棒反映比别的神经元对这些横棒反映更强烈，这就变成一个显著图。当然在V1区有很多神经元，在这个竖棒位置有很多神经元，有些喜欢竖棒，有些喜欢横棒，有些喜欢绿的棒，有些喜欢动的棒，有些不喜欢动的棒。所有神经元都在看这个区域，只要这些神经元哪个发放最厉害，这个发放率反映的强度就是显著性，这就是一个假设。然后你看得到了这个显著图的表示了以后，下面只需要把显著图读出来，然后就把眼睛移到这个位置上就行了。正好脑图里面的确有一个位置上丘脑，上丘脑专门管眼动的，控制眼睛肌肉动的，正好V1区就直接输出上丘脑，所以这个机制其实是在的，所以这个也是可以的。这样的情况下，神经元反映买注意力购物货币，谁出钱出的多，谁的感受眼受到注意，注意力眼睛就会移过去，就是这个意思。
我们看看能不能用这个东西来理解，我们怎么做，当然这个例子里面是竖棒比较显著，你也可以竖棒变成横棒，横棒也是很显著，在这样情况下，你可以得到同样显著图，这个显著图里面对横棒发放其实是V1区另外一个神经元感受眼也在这个位置，但是它是喜欢横棒也会这样的发放，或者这个位置不一定是颜色显著，而是因为运动显著，别的地方都不动，这个地方动也会显著，V1区有一个神经元对运动会有反应，这个反映也会很大，使它得到显著。所以你可以用打个比喻，相当于我们有一个拍卖店，拍卖店有一个口号，我们注意力在此拍卖，不计你的特征喜好，谁发放率强，我就把注意力卖给谁。这个拍卖商他就看数钱了，有三个买家，一个是V1区的一个神经元他喜欢往右边运动的，他就出一个1个脉冲钱，另外一个V1区神经元喜欢红色的，它出3个脉冲钱，另外一个V1区神经元是喜欢这么一个朝向的，他就喜欢出2个脉冲的钱，谁钱出的多他就把注意力卖给谁，其实就这么回事，这样就能做这件事情。
你就可以问这个里面魔术在哪里，怎么从视网膜的图跑到V1区变成这个样子。怎么变的呢？其实在V1区里面有一个神经网络。
在这里，其实你看看做这么多机制其实只要这几个脑区，V1、独处区和眼睛。就是一个照相机，一个处理器、一个输出器就很方便可以做出来。怎么做呢？V1区其实有一个内部的神经网络，这个内部神经网络虽然每一个V1神经元只能一孔之见，很小的一块区域，可是神经元与神经元之间相互连接、有相互作用，这样相互作用可以形容成同性相斥。什么意思呢？比如说我是一个神经元，你也是一个神经元，我们两个都有对输入有反应，我们两个都喜欢同样的朝向，比如喜欢横的朝向，这样两个神经元会相互抑制，于是我们背景如果有很多横棒，横棒反映喜欢横朝向神经元相互抑制，它们反映都压下来，可是你这个图里面有一个唯一竖棒，这个竖棒不被别人压制，它的反映没被压制，以至于它的反映就是最高的，所以显著图是它最显著，就可以解释这个。同性相斥，如果你给他另外一个输入，比方说周围横棒变成竖棒，这下同性相斥竖棒过去不被抑制现在全被抑制，因为竖棒和竖棒之间有抑制，这样情况下本来非常显著的竖棒，现在在这个图里面就不显著了，但是如果周围棒全部拿去，就没有人抑制当然是最显著，这个是能解释这样的。
还能解释更多注意力现象，比方说我给几个最简单注意力现象。刚才我说红棒也会非常显著，可是红棒这样同性相斥就变成同颜色相斥，性就变成颜色，喜欢同样红色的神经元相互抑制，喜欢同样绿颜色神经元会相互抑制，背景都是蓝色，所以喜欢蓝色颜色神经元被抑制，唯一红色的棒就没有被抑制，神经元就发放最厉害，所以它也是最显著。但是同样的动力，如果是唯一的运动棒也会被抑制也是最显著。甚至你可以说，如果在上面第一张图竖棒加上横棒，它这一块地方还是最显著，并不需要V1区有一个神经元喜欢认出十字的，并不需要，因为本来竖棒还是没有被抑制，所以它的反映还是最大，所以以至于它拍卖买注意力还是它出的钱最高，所以这块地方还是吸引注意力最厉害，所以根本就不需要V1区聪明不得了，要有一个神经元可以看得出十字，不用的，一个神经元只要能够看一个竖棒、横棒就够了，就可以了。一个神经元看竖棒，一个神经元看横棒，一个神经元看斜棒，这个这是一个非常简单的线路图就可以做这个事情。
我们所有的理论，每个理论都希望能够有一个检验的标准，你能不能给一个理论推测，这个推测是过去没有想到的推测，这样理论才会有用，否则的话都是马后炮。其中有一个推测是关于我们是什么样的东西可以吸引我们注意力。我们刚才已经说了这类东西比如说你是与众不同朝向、与众不同颜色、与众不同运动能够吸引注意力。当然我们也可以想象，如果黑色的河马也可以吸引注意力，或者有一个脸都可以吸引，不用理论告诉我们，我也知道他们吸引注意力，很多地方吸引注意力不只是自上而下一种反射性，有的是自下而上的。有的时候图里面两个地方同时吸引你的注意力，一个是因为它是红色，一个是因为它是唯一的斜棒，这两个地方竞争谁先吸引到注意力，这种地方不用理论产生，我们都可以想象，不出乎意料。
但是，我们看这么一个情况，比方说我们给你看这么一个图，可是这个图只给你左眼看，不给你右眼看，这很方便你可以用看立体电影的立体眼镜来看。看见图里面大数棒都是左倾，只有一个棒右倾，这根棒它是唯一朝向的，所以它是非常显著的，它对V1反映最大，所以它会吸引你的注意力。可是我们看的情况下，戴着3D眼镜，你是不知道好像只有左眼看见不是右眼，只要你不作弊不要把一个眼睛闭起来，你以为两个眼睛同时看到，在这样情况下，如果把眼睛里面一根棒移到另外一个眼睛里面去，把它放在右眼，你看见其实同一幅图，你根本没有看出来一根棒跑到右眼里面去，在这样情况下这根棒其实也是唯一特殊的，因为它是特殊的输入眼，照我们V1的理论，同性相斥也对这个性质是同性相斥，因为它是唯一的输入眼，大家同样左眼输入，V1有些细胞喜欢左眼输入，有些细胞喜欢右眼输入，喜欢左眼输入就会同性相斥，V1右眼输入没有同性相斥特的反映最大。既然你的反映最大，我们理论说了，你反映大显著性越大，这样情况下图里面有两块地方吸引注意力，一个是唯一的朝向，一个是唯一的输入点，这两个地方竞争注意力。虽然右边这一根棒看上去和别的没什么不一样，它也会吸引你的注意力吗？这是理论的推测，这样情况下理论怎么推测这样的事情，也许这个理论是错的，实在太不可思议，但是实验观察出来的确是的，它的眼睛不由自主吸引到这个地方，虽然你根本看不出这根棒跟别的棒的区别。甚至于你如果让观察人说有一个任务，必须找出唯一朝向的棒，不要被别的东西干扰，你就要找到唯一朝向的棒越快越好，你叫他们做这个任务越快越好，可是它们不由自主先去看棒，以至于做任务就慢下来，你甚至可以测眼动，看眼睛大多情况下是先看跟他们任务无关的棒，这样就浪费时间，因为我们说的你只能每秒钟动三次眼睛，所以第一次动眼睛就浪费掉。这样情况下得到实验验证，这是意向不到，这是第三个非常意想不到的观察，这个意想不到的观察其实是一个理论的推测。
然后我们就可以反思了，这个其实说明V1的贡献，因为只有V1有这样神经元有单眼输入，有的输入眼到底是左眼还是右眼信息，V2以上没有这样的信息，这就是为什么我们看不出棒是左眼还是右眼，因为根本就看不出。然后我们也可以反想，就是视觉有两部分，一个是看，一个是见，我们这个是实验就告诉你，你可以在不见情况下也能看，对不起那个话错了，其实那边有根棒，应该是移到那边去，就是你见不到的情况下也能看，说明什么问题呢？我们看在不见的时候也能看，也就是说你就选一本书两句话，你不用把这本书全部读下来，你就可以选到这两句话，所以是没有鸡就有蛋。但是如果你不看你就不见，当然这里看的意思是注意，你也可以从眼角注意，你眼睛许多朝那个地方看，但是你注意力朝那个地方看，你要是注意力不看就是不见。
我们现在回顾一下，当初生理学家们取得了很大进步，视网膜到V1，可是V2以后没有进展，我们说理论思想应该重新想一想，V1到底在干什么？现在知道V1其实在干一个显著图的事情，它在吸引你们的注意力。因为吸引你的注意力，有了这个解释我们就可以想象为什么这里不能进展，V2到底在干什么？既然看了下一步我们就可以推测看了就可以见，也就是选了两句话，读读两句话写的什么，到底是碟子还是杯子之类的。从看到见你有一个注意选择，也就是说有些东西没有被选择上，没有被选择上也就是信息给删了，信息给删了什么意思呢？信息丢失了，在信息丢失的情况下，是不是怪不得我们过去的研究没有进展这么困难重重，是因为信息丢了我要再去测那里感受眼就不大容易，因为很多信息在V1被选择了，有些被收录，有些被删掉了，是不是就可以有这么一个理解。当然如果你认为V2以上可能做这件事情，你就可以继续往下推，我们可以往高端再推，如果已经见了以后就可以知道你可以继续看，看的更好一点，甚至你可以看的有好的结果，也可以有错的结果，甚至把看的东西存入记忆，也可以指挥半角什么之类的，什么事情就可以做了，这些就不说了。
但是给大家一个体会，大家来体验一下看和见其实是分开，我们平时总说看见，两件事情是一回事，其实是分开的。我给大家做一个示范，比如说我给一个图找唯一朝下的棒，你说太容易了，找一个唯一朝下棒，朝下棒很显著，我们注意力被V1吸引过去，每一个棒上就加一个横棒或者加一根竖棒，你会产生什么图，就会是这么一个图，这个图看V1棒跑到哪里去了。是不是就不大容易看见了，怎么回事？V1棒还在，还是原来的地方，为什么不大容易看见，因为两根棒放在一起就变成一个叉，这个叉就是一个物体，就像我们认识脸一样，这个叉和别的叉长的一样，看是V1区看的，它只看棒不认叉，因为V1没有一个神经元可以认叉，他指挥你看过去。可是高级脑区就可以见，见到叉，高级脑区还有一个聪明的地方，它可以见，见的不变性，物体识别不变性，比方说我识出一个脸，你可以脸转一个角度还能认出同一张脸，叉叉转向不同通的角度你认为是同样的角度，不觉得叉叉有什么区别，所以就糊涂了，虽然V1区可以让你看，你还是被它糊涂掉，我们要不要体会这件事情，我给你看类似的图让，你找唯一的斜棒，你看这个斜棒是唯一的，大家都是左倾，它是右斜。我们准备开始在下一幅图找唯一朝向的斜棒，如果你找到了以后我就叫拍一下手，拍响一点，只拍一次，不要拍多次，你拍一下我就知道你找到了。已经有几个拍了，好像很多人还没有找到，没有找到的人举手，很多人没有找到。其实在哪里呢？在这里，怎么回事呢？就是你的高级脑区太聪明了，怎么回事？我现在给你看眼动，这是找的人眼动轨迹，他从这里开始它马上一两个眼动跑到哪里，也就是一秒钟眼动看过去，大多数人一秒到三秒眼睛看过上去，一秒到三秒拍的稀稀拉拉几个人，大多数没有拍。这个人眼睛看过去干啥，它这个完全靠V1区把眼睛吸过去，它其实是‘看而不见’的‘看’，它其实没见，它眼睛到了就见了，见了它就犹豫了，它就有糊涂了，糊涂了觉得这个否定了，他继续找目标。也就是说脑子太聪明了。这就是为大多数人好像觉得自己没有看见，其实也就是说因为你看了而见，由由高级皮层操纵，因认出物体，而糊涂了。那是怎么回事呢？也就是说你的‘看’比你的认知还要快，而且你是越见越糊涂！看只要三个脑区，一个照相机，一个处理器，一个读出器，你的眼动就过去了，三个脑区在脑子里实在很小一块地方，大多数大脑都可以铲掉了，聪明前额区都不需要。实在是太简单，其实虽然说是简单，比一个青蛙脑子复杂多了，青蛙脑子没有大脑，大脑是我们中枢神经系统，哺乳动物才生出来的，哺乳动物以下没有大脑，它只有前脑，前脑生不出大脑。青蛙它就觉得你那个V1比它还聪明，。但是青蛙他也必须要有注意力抓苍蝇，它抓苍蝇比我们抓的快，为什么？它不用见它也见不用糊涂，跟青蛙比抓苍蝇，它肯定比你快，它很简单计算。我们计算机太聪明，所以人研究我们的大脑就想太复杂，总是觉得这个事情怎么怎么聪明，我们想笨的一点，怎么个笨法，我们青蛙先生做科学家，它一看很简单，显著图就在V1。
【李兆平博士简历】
李兆平教授1984年毕业于复旦大学，获物理学学士学位，1989年毕业于加州理工学院，获物理学博士学位，曾在美国费米国家实验室、普林斯顿高等研究院、洛克菲勒大学从事博士后研究；在香港科技大学计算机科学系执教并担任多个学术机构访问科学家从事研究教学工作。
【理解未来讲座简介】
理解未来讲座，是面向大众开放的公益科学讲座，每月一期， 邀请有洞察力和前瞻性的创新科学家担任主讲嘉宾，并与相关行业知名人士及企业家跨界对话，以传播科学精神、启蒙科学思想。理解未来讲座形式不断创新，内容覆盖材料物理、量子物理、化学、数学、生命科学、医疗、科技、社会科学、人文等领域。