模拟人类视觉：从生物机制到机器智能的视觉认知重构(三)

近年来，模拟人类视觉的技术进一步向 “认知机制融合” 深化，不再局限于架构复刻，而是借鉴注意力、记忆、常识推理等更高阶的生物认知机制。注意力机制（如 SENet 的通道注意力、Transformer 的自注意力）模拟人类的选择性注意力，使模型能自动聚焦图像中的关键区域（如物体的核心部位），减少背景干扰，在复杂场景目标检测中精度提升 10%-20%；视觉 Transformer（ViT）通过将图像分割为 “视觉 token” 并建模全局依赖，模拟人类视觉皮层中跨区域的特征关联，突破 CNN 局部感受野的局限，在大场景语义分割中表现更优；记忆增强网络（如 LSTM、Transformer 的时序建模）则模拟人类的视觉记忆，能处理视频序列中的运动信息，实现动态目标追踪与行为识别，例如在视频动作识别数据集 Kinetics 上，基于 Transformer 的模型能准确识别 “跑步”“做饭” 等复杂动作，接近人类对动态场景的理解能力。此外，神经符号系统的探索试图融合机器的逻辑推理与人类的常识认知，例如通过将视觉特征与知识图谱关联，使模型不仅能识别 “杯子”，还能理解 “杯子可盛水”“杯子易碎” 等常识，推动机器视觉从 “识别” 向 “理解” 跨越。

尽管模拟人类视觉的技术已取得显著进展，但在核心认知能力上仍与生物视觉存在巨大差距，这些差距构成了当前面临的核心挑战，也指明了未来的研究方向。首先是 “小样本与零样本泛化能力” 的差距：人类仅需观察 1-2 次即可识别新物体，而当前机器视觉模型需依赖成千上万的标注样本，面对未见过的类别（零样本场景）时性能骤降。这源于人类视觉能快速提取物体的 “本质结构特征”（如 “椅子有支撑腿与坐面”），并结合已有知识进行推理，而机器模型更多依赖数据驱动的统计特征，缺乏对 “不变结构” 的抽象能力。例如，人类即使看到从未见过的异形椅子，也能通过 “支撑结构 + 坐面” 的本质特征判断其类别，而机器模型若未见过类似样本，则可能误判为 “桌子”。

其次是 “复杂环境鲁棒性” 的差距：人类视觉能在极端条件（如逆光、浓雾、严重遮挡）下保持稳定识别，而机器模型对环境变化极为敏感。例如，在逆光场景中，人类仍能通过物体的轮廓与结构识别目标，而机器模型可能因像素过曝导致特征丢失，识别准确率下降 50% 以上；在遮挡场景（如人脸被口罩遮挡），人类能通过眼睛、额头等局部特征推断身份，而机器模型若未专门训练遮挡样本，易出现身份误判。这种差距源于人类视觉对 “多模态信息” 的整合能力 —— 人类会结合光影变化的物理常识（如逆光下物体的阴影规律）、物体的结构常识（如人脸的典型比例）辅助判断，而机器模型缺乏这种跨领域的常识整合。