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后朝下看，这个图案会是什么样的呢为了使这个问题更有趣，假设这个图案只由一只眼看着这个图案却原来不是一条直线，而只是一组有规则地分布开的串。

    换句话说，它不是一个图象，而是一个编了码的图象表达，这有点像录音带上磁场的图案并不是声音，而是一种编了码的声音表达。然而，这种表达的确还不是知觉；如胡贝尔和威塞尔所言：“主视觉皮层绝对不是神经传导的终结。它只是一个阶段，比较起它所处理的信息的抽象程度来说，它兴许只是一个早期的阶段。”

    部分集合和整合起来的信息从纹状区域发送到视皮层的另一个区域，再到达超出它之外的更高的大脑皮层区域。在这里，信息最终被思维看见，并被认出来属于某种熟悉或者以前没有看见过的东西。这是如何发生的，到目前为止还没有弄清楚，大部分神经生理学家都这么看。可是，有少数人却大胆地猜想，在大脑较高级的水平上，有一些包含以前看见过的、以突触连接或者分子沉积形式表现出来的物体的“痕迹”，而这些细胞只有在一个输入的信息符合痕迹时才会有所反应。这种对能配合的一方作出的反应是一种意识“我见过这张脸”；非配合不会引起反应，它也是一种意识“我没有见过这张脸”。研究者们半开玩笑，半是严肃地把这些假设性的视觉系统神经元称作“祖母”细胞，因为其中的一些只在看见自己祖母编了码的本身时才会有所反应，而对其它的任何信号皆置之不理。

    除开这些想象的东西不说，神经理论告诉了我们很多有关视知觉在微观水平上的工作机制，但没有宏观的理论；说了很多有关视觉机制的话，但没有谈到其拥有者和cao作者，谈了很多有关神经元反应的东西，但没有说到知觉经验。如一位认知理论家所说的：“只研究神经元来理解知觉，这就像只靠研究羽毛来理解鸟的飞行一样。”

    认知理论：这种方法主要处理在像外形一致、特征辨认、外形辨认、从提示中得来的深度知觉和当许多信息丢失后辨认人物等的知觉现象中运作着的心理过程。

    得出这些结果的心理过程，是由几十亿的神经现象构成的，可是，认知理论家们认为，需要宏观理论，而不是微观理论来解释这些过程。一位研究一个波浪如何改变形状并在接近海滩时粉碎的物理学家，不会从数不胜数的水分子的相互作用中得出波动机械学的法则，就算利用巨型计算机也得不出一个结果来。这些法则表达的是集体效应，它们存在于一个完全不同的组织里。一个人与我们谈话时发出的声音是由大气中的分子的震动构成的，可是，这些话的意义绝不可能以这些分子形式表达出来。

    视知觉的心理过程亦是如此。它们是神经现象集体的组织效应，是由心理法则，而不是神经生理学的法则表达出来的。我们已经看到过这方面的证据，但是，有一个特别有趣的例子是很值得讨论的。当我们从记忆中调出一个图象并在思维的眼中看它时，会发生什么样的事情，并在什么样的水平上发生呢由认知理论家们进行的一些实验显示，这只能在高级认知理论上进行解释。最为流畅和表现力最强的的实验，是由斯坦福大学的罗杰谢泼德进行的“心理旋转”实验。谢泼德请受试者说出下列三组中的物体是否是一样的：

    大多数人在研究过这些图案后会认出，a里面的物体与b里面的物体是一样的。c里面的物体不是。当问及他们如何得出结论时，他们说，这些东西在他们的头脑里面转动，就好像在现实世界里转动真实的东西一样。谢泼德通过另一项实验显示出这个过程是如何反应了真实的转动的。在这项实验中，看东西的人从一个有角差的角度看见一个既定的形状。比如，下面这套实验显示出一系列位置上的单个形状：

    给受试者看这些图案时，他们辨认出这些东西彼此一样所需的时间与这些图案位置的角差成正比。也就是说，一个图案与另一个进行比较时需要转动的角度越大，辨认所需要的时间就越长。

    这只是许多知觉现象中的一个例子，它们涉及更高的心理过程，必须以外部世界的内化符号进行cao作。最近几年，一系列知觉研究者在尝试形成一个综合性的认知理论，以说明这些过程是什么样的，它们是怎样产生这些知觉的。

    他们的理论有两种方法。一种是利用从计算机科学的分支人工智能中得来的概念及过程。人工智能基本的假定是，人类心理活动可以通过一步一步的计算机程序加以摹仿，也按这同一种步骤一步一步地发生。人工智能专家们一方面是想让计算机辨认出他们正在寻找的东西，一方面是想获取对人类知觉更好的理解，它们编写了好多外形辨认的程序。为了获取基本的外形辨认元素比如辨认三角形、方形和其它规则的多边形一种程序也许会按一系列的假如那么步骤来进行。如果有一条直线，那么，它会跟着直线下去，并测量它，直到末端；如果另有一条线从这里继续下去，那么它会把这个点叫做一个角，并测量这个角，经由这个角而改变方向；如果这另一条线是一条直线，那它就会跟踪它，直到等等，直到边和角的数字已经被数过，并与一个多边形和其特征的对比而配对。

    赞同人工智能方法对视知觉有用的主要说法是，大脑里面没有投射器或者屏幕，也没有想象的小侏儒在里面看事物；因此，思维一定不是在处理图象，而是在处理编了码的数据，它一步一步地处理，而计算机程序正是这样工作的。

    反对人工智能方法的主要观点是，与人类的程序比较起来，还没有任何机器视觉程序可以与之相匹敌的，还没有辨认平面形状，还不说三维图象的能力，也没有哪一种程序可以感知周围世界里的三维分布，也不能理解它是不是在环境里面，也不能辨认出岩石、椅子、沙发、水、面包或者任何它所看见的东西可能的物理特性。如乌尔里克赖塞尔所总结的：

    在机器视觉设计里面碰到的许多困难，都可以归结到一个简单的来源中：设计者们进行的