44、多感官感知：从整合到重映射

多感官感知：从整合到重映射

1. 因果推理模型与多感官整合

当检测到两个感官信号时，通常存在共同原因和独立原因的概率。这个概率受多种因素影响，如时间延迟、视觉经验、上下文等，难以预测。它会导致完全融合和分离的两个先验的加权组合，本质上类似于耦合先验。

因果推理模型是之前描述模型的一个特殊情况。它假设所有具有共同原因的感官信号是完全相关且准确的，不考虑同时出现信号之间较弱的相关性以及信号的准确性，因此不能最优地平衡多感官整合的好处（降低方差）和成本（潜在偏差）。

2. 重映射概述

随着估计之间的差异增加，多感官整合会失效。但如果这种差异是系统性的且在多次测量中持续存在，我们会适应这种差异，使冲突的感官地图（或感觉运动地图）重新对应，这个适应过程也称为重映射或重新校准。

2.1 视觉运动适应实验

经典的例子是赫尔曼·冯·亥姆霍兹（Hermann von Helmholtz）在1867年进行的棱镜偏移实验。实验中，观察者被要求在“开环”状态下用快速指向动作指向视觉目标，“开环”指没有在线反馈来控制动作，视觉反馈只能在指向动作结束后，通过观察手指落点获得。

典型的视觉运动适应实验包括三个阶段：
- 基线阶段 ：评估指向性能的准确性。
- 棱镜阶段 ：观察者佩戴装有棱镜的眼镜，使视觉世界发生恒定偏移，开始时指向响应会出现与棱镜偏移程度相当的初始误差，但经过几次指向动作后，观察者开始纠正误差并最终适应变化。
- 后棱镜阶段 ：移除棱镜眼镜后，会重新校准回基线。 <