超越界限：无隔离的专业化

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超越界限：无隔离的专业化

《TRENDS IN Cognitive Sciences》：Beyond binding: specialization without segregation

【字体：大中小】 时间：2025年11月21日 来源：TRENDS IN Cognitive Sciences 17.2

编辑推荐：

　　视觉皮层通过局部放大和重叠编码实现功能偏见，而非隔离特征映射。反对Roelfsema和Serre的观点，强调自然视觉利用物体 lawful 结构（如曲率、材质、颜色-形态统计）在连续神经元群中直接编码多特征组合，主张功能 specialization 是高增益局部区域而非封闭模块的体现。

Roelfsema和Serre（[1

1.

Roelfsema, P.R. ? Serre, T.

生物视觉与人工视觉中的特征绑定

《认知科学趋势》 2025;

在线发表于2025年9月5日 https://doi.org/10.1016/j.tics.2025.08.007

Google Scholar

）认为，连贯的对象感知通常需要在不同映射之间进行特征绑定。我们同意，在自然规律被遮挡、伪装、等亮度或杂乱因素破坏时，选择性控制（注意、分组和递归）是必不可少的。然而，我们观察到的是特化现象，而不是分离：功能偏差是在广泛重叠、混合选择性的神经元群体中局部放大的结果（见框1），而不是孤立的特征孤岛。正如我们在[2

2.

Scholte, H.S. ? de Haan, E.H.F.

超越绑定：从模块化视觉到自然视觉

《认知科学趋势》 2025; 29:505-515

Google Scholar

中所论证的，自然视觉利用了世界的规律结构：共现的特征（如曲率、材质和颜色-形状统计信息）由重叠的神经元群体编码，许多这些特征在前馈过程中可以直接解码。因此，组合性是表征几何的属性，而不是必须进行特征绑定的证据。

框1

特化 ≠ 分离

我们认为，视觉皮层的特化反映了在广泛共享的编码中的局部放大，而不是封闭的特征孤岛。当响应被密集采样并进行多变量分析时，所谓的“模块”会转化为重叠的、混合选择性的几何结构。以下五点说明了有偏采样、基于缺陷的推断和微刺激研究如何夸大了分离现象，以及应该测试什么。

(i) 采样很重要：仅限于极端情况的比较（例如，仅运动与静态形状）会夸大特征之间的分离。密集的、自然主义的、多变量分析的采样揭示了广泛重叠区域内的渐进式偏差[11

11.

Vinken, K. ...