真的能眼見為憑嗎？飽含數學、藝術、設計與文化的《錯視維度》展覽

本文由 Amway 委託，泛科學企劃執行。

到底怎樣才算是「乾淨」？這不是什麼靈魂拷問，而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中，「乾淨」的定義極其殘酷：一粒肉眼看不見的灰塵，就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞，甚至能成為台積電（TSMC）決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中，雖然不需要生產精密晶片，但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密，卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康，你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此，空氣議題早已超越單純的環保範疇，成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

很多人可能沒想到，無論是家用的空氣清淨機，還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠，它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩，而是同一件看起來平凡無奇的東西：一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信，就憑這層厚度不到幾公分的板子，能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎？

這片大家都聽過的 HEPA 濾網，裡面到底是什麼？

首先，我們必須打破一個直覺上的誤解：HEPA 濾網（High Efficiency Particulate Air filter）在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5，是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物，它們能穿過呼吸道直達肺泡，並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本，在工廠與汽車尾氣中，還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1，甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」（UFP，即 PM0.1）。 UFP 不僅能輕易進入血液，甚至能繞過血腦屏障（BBB），進入大腦與胎盤，其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣，單靠孔目大小來「過濾」粒子，那麼為了攔截奈米微粒，濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡，一般人認為的「乾淨」，在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米或 3 奈米（相當於頭髮直徑萬分之一）的晶片而言，空氣中一顆微小的塵埃，就是一顆足以毀滅世界的隕石。

因此，傳統的過濾思維並非治本之道，我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形，最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身，誕生於曼哈頓計畫！

1940 年代，製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而，若將排氣直接排向大氣，會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾（Irving Langmuir），他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」（Absolute Filter），其內部並非有孔的篩網，而是石綿纖維。

有趣的來了，如果把過濾器放到顯微鏡下，你會發現纖維之間的空隙，其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢？這是因為在奈米尺度下，物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時，並非走直線，而是會受到空氣分子撞擊，而產生「布朗運動」（Brownian Motion），像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時，布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動，最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時，靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客，就這樣被永久禁錮迷宮中。

現在最常見的 HEPA 材料，是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間，它們在濾網內隨機交織，像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後，並非僅僅面對一層薄紙，而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層，微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外，HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵，那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀，中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐，目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒，而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺：過濾不是越快越好嗎？

其實，這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管，如果你捏住出口，水流會變得湍急；若將出口放開並擴大，雖然總出水量不變，但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言，當表面積越大，單位面積所需承載的空氣量就越少，空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久，增加被捕捉的機會。此外，越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」，延長了使用壽命，這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

然而，即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter)，但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ，其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物，去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念？塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子，大小約在 2 至 200 微米；細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米，細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」，大多數的病毒（如流感、新冠病毒）都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說，基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上，它更獲得英國過敏協會（Allergy UK）認證，能有效處理 19 大類、102 種過敏原，濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

然而，同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室，就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷，就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中，硼是常見的 P 型摻雜物，用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕，進而釋放出極微量的硼離子，就可能直接污染晶圓，改變其導電特性，導致晶片報廢。

此外，無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA（超低穿透率空氣濾網） 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中，任何多穿透的一顆微塵，都代表著一筆不小的經濟損失。

為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率，材料學家搬出了塑膠界的王者，PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕，還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維，其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕，但它既昂貴且物理上也很脆弱，安裝時若不小心稍微觸碰，數萬元的濾網就可能報銷。因此，你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此，在空氣濾淨系統中，還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網，就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附？

好不容易將微塵擋在門外時，危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王：AMC（氣態分子污染物）。

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒，但面對氣態分子時，就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般，能輕易穿過物理濾網的縫隙，其中包括氮氧化物、二氧化硫，以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物（VOCs）。

為了對付這些幽靈，我們必須在物理防線之外，加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同，這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理（Impregnation）」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質，在活性碳上添加不同的化學藥劑：

• 酸鹼中和：對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體，會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑，透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之，如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑，就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
• 物理吸附與凡德瓦力：對於最麻煩的有機揮發物（VOCs，如甲醛、甲苯），因為它們不具酸鹼性，科學家會精密調控活性碳的孔徑大小，利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力（凡德瓦力），像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。

空氣濾淨的終極邏輯：物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境，活性碳的運用並非「亂槍打鳥」，而是一場極其精密的對戰策略。

工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告，像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝，打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區（Photolithography），晶圓最怕的是人體呼出的氨氣，此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和；而在蝕刻區（Etching），若偵測到酸性廢氣，則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯，是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中，雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析，但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯，正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網，更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳，科學界有個關鍵指標：「比表面積（Specific Surface Area）」。活性碳的孔隙越多、表面積越大，其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳，並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理，打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克，但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字，相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積，是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是，它還添加了雙重觸媒技術，能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線，能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體，或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來，成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說，無論是造價百億的半導體無塵室，還是守護家人的空氣清淨機，其背後的科學邏輯如出一轍：「物理濾網攔截微粒，化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作，空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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• 作者／ 蘇宇瑞 
• 原文作者／ Francis Su
• 譯者／ 畢馨云

存在於數學中的第四個自由，是想像的自由。

如果探索是在尋找已經存在的東西，那麼想像就是在建構新的想法，或至少對你來說是新的想法。凡是在沙灘上堆過沙堡的孩子，都知道一桶沙子的無限潛力，同樣的，康托也曾說過：「數學的本質就在於它的自由。」^[3]（康托在19世紀後期做出開創性的研究成果，讓我們首度對無限的本質有了清楚的了解。）

他的意思是，數學不像科學，研究的主題未必和特定的實物有關，因此數學家在能夠研究的題材上，不像其他科學家那樣受限。數學探險家可以運用她的想像，砌出她心目中的任何一座數學城堡。

拓撲學帶領我們進入想像的空間

我的拓撲學課傳授了想像的實踐。正如前面提到的，拓撲學在研究幾何物件受到連續拉伸時會保持不變的性質。

如果我讓一個物件變形，且沒有引進或移走「洞」，那麼從拓撲學的角度，我並沒有改變它。因此，橄欖球和籃球在拓撲學上是相同的，因為其中一個形狀可以變形成另一個；另一方面，甜甜圈和橄欖球在拓撲學上就是不一樣的，因為你必須在橄欖球上戳一個洞，才可以把它變成甜甜圈。

拓撲學是很有趣的主題，因為我們可以用奇奇怪怪的方式把東西切割開、黏起來或拉伸，來做出各種很妙的形狀。我們常想像在這些形狀裡面走動，所以稱它們為空間。

拓撲學愛好者非常樂在想像他們自己的怪異空間，通常是為了回答某個奇特的問題，例如「是否存在具有這種或那種病態的物件？」。（對，我們在數學上會用到病態一詞，是在描述奇怪或異常的表現，就像在醫學中一樣。）然後會用腦袋聯想出一個例子。

舉例來說，有和田湖（Lakes of Wada）：可在地圖上繪出，且邊界完全相同的三個相連區域（「湖」）；位於其中一座湖的邊上的任何一點，一定會在所有三座湖的邊上。這個建構是以發明它們的數學家和田健雄（Takeo Wada）的名字命名的。還有夏威夷耳環（Hawaiian earring），這是個華麗的物件，上頭有無限多個逐次變小的環，全相切於一個點。^[4]

亞歷山大角球的病態空間

病態空間（pathological space）有個相當著名的例子（至少在數學家當中很有名），就是亞歷山大角球（Alexander horned sphere）。球是呈泡泡形狀的曲面，正圓球表面的空間具有「單連通」（simply connected）這個性質，意思大致上就是，如果你在球的表面拿著一條繩子，把兩端繫在一起，做成一個圈，那麼所繫成的圈不會卡在球上，永遠可以從球上移走，與球分離。（甜甜圈就截然不同了，它表面的空間不是單連通的：如果把繩子的一端穿過甜甜圈中心的洞，再把兩端繫在一起，你就無法讓繩圈脫離甜甜圈。）

1924年，J. W. 亞歷山大（J. W. Alexander）在想像他的帶角球時，思考了一個問題：有沒有可能用某種奇特的變形方式，讓泡泡上的相異兩點永遠不會相碰，但泡泡表面的空間又不是單連通的？

起先亞歷山大認為，不管哪個變形泡泡的表面都一定是單連通的。^[5]但後來他舉出了一個表面不是單連通的例子！他的假想結構可以描述如下（這不完全是他的結構，但在拓撲學上是相同的）：取一個泡泡，擠出兩個「角」，接著再從每個角擠出一對捏起的手指，且讓這兩對捏起的手指幾乎相扣在一起。因為捏起的手指並沒有完全相碰，所以你可以在更小的尺度上重複這個步驟，從前面各組手指擠出一對細小的捏合手指，相扣但沒完全相碰。像這樣繼續做下去，做到極限，就會得到亞歷山大角球。

環繞在其中一個初始角底部的繩圈，無法從帶角球脫離，原因正是相扣手指鉗的極限過程。如果指鉗在某個階段結束，沒有做到極限，那麼繩圈就很容易脫落了。這種令人驚奇的結構，不僅需要靠想像力思考，還需運用想像力去驗證帶角球在極限時確實仍是一個球。

你可以想像把圖放大，去看接連各層級的捏角的碎形本質：在細節的每個層級，景象看起來都相同。

想像力是我們的超能力

想像的自由為數學注入了夢幻般的特性。許個願，瞧！你的夢想成真了。

如果在每個階段我們都有機會運用想像力，數學學習的樂趣會多出多少？你不必從事高等數學，就能運用想像力。

在算術中，我們可以嘗試建構出帶有奇特性質的數；能被你出生年月日的所有數字整除的最小數字是多少？你能不能找出連續十個不是質數的數？

在幾何學中，我們可以設計出屬於自己的圖案，探究它們的幾何性質；你喜歡的圖案裡有哪些對稱性？

在統計學中，我們可以考慮一個資料集，想出有創造力的視覺化方法；哪些方法的特點最好？

如果你是從枯燥的教科書上學數學，那就看看能不能把問題改造一下，以提升你的想像力，這麼做就是在讓你鍛鍊想像的自由。

• 文／Ｖ. 瓦西里耶夫│日內瓦大學博士後研究員，23 歲獨自背著背包從亞洲跨越俄國歐洲來到美國，28 歲取得神經科學博士後重新回到路上；始終更喜歡穿梭亂入各種不同形貌的生活，浪跡各大洲 100 多個國家以尋找寫小說的靈感。撰寫臉書部落格「瑞士豬尾巴・神經科學界的Ｖ」

一個畫面可以有多種解讀，真相永遠只有一個

很多時候，我們所見到的，與大腦對於這個世界的預期有著緊密的連結。用 Kanizsa 三角作為示範，即便我們可以確定此圖形僅是由三個缺角的實心圓形和三個銳角邊緣所組成，我們卻不可否認地知覺到一個白色的倒三角形，位於三個黑球和一個黑框正三角形之前，即便它不存在著可明確眼見的邊界。

這個現象最早是由義大利心理學家 Gaetano Kanizsa 所描述，可謂「心有所想，目有所見」的範例。

過去有段時間裡，興起於 20 世紀德國的格式塔學派，又稱為完形心理學，將此現象歸功於人腦專司將感覺訊息彙整成最具完整性的運作原理；然而直到近代神經科學的蓬勃發展，才使得過去無法從生物上去證明的假說得以受到研究與辯論。

然而神經科學又是如何解釋：為何我們都看到白色的倒三角形，而不是其他各種可能的組合，例如一個白色正三角形周邊圍繞著三個小精靈（Pac-Man），抑或是一個異色六芒星前置於三個黑球？這也許涉及了大腦如何運作的終極大哉問。

大腦很在意外部感覺輸入和內部預期的落差

早在神經科學家能夠記錄神經元的訊號，並且發現大腦內有大量對於視野中移動訊息產生反應的神經元，過去的科學家就已經假設了人腦有偵測物體移動的能力；然而神奇的是，在我們用眼睛掃射周邊的當下並不會產生世界移動了的感覺。赫爾曼．馮．亥姆霍茲（Hermann von Helmholtz）於是推測，眼球運動期間沒有移動知覺，是由於自發眼球運動的訊號抵銷了整個世界在視網膜上產生的移動訊息；相對的，如果我們使用外力推動眼球，整個世界往反方向移動的知覺就會產生。這就是一個用行為實驗推敲大腦運作法則的成功案例。

一年多前，Georg B. Keller 和 Thomas D. Mrsic-Flogel 在這一篇文獻回顧中¹清楚闡明了大腦對於外在環境的預測處理可作為解釋多重大腦功能的框架：皮質中負責預測誤差的神經元、負責內部表徵的神經元和其他抑制性的神經元合力組成了一個標準的計算單元。

而過去十年間，在小鼠初級視皮層的研究已經產出了許多支持的證據：部分神經元會受到不符合預期的光流（optical flow）大量活化，或者對於不符合預期的視覺刺激而劇烈反應。 而這些個別的結果都正逐步完成預測處理的理論藍圖。

大腦資訊傳播的另一種可能：預測性編碼

起源於計算機領域，預測性編碼（Predictive Coding）在神經系統的應用，是由 Rajesh P. N. Rao和Dana H. Ballard 所提出的²：神經系統的連結在適應了外界規則後，會在各個階層比較訊息中沒有被預期的成分，並將這個精簡化的結果向上傳輸。

更且，在這篇論文中，他們利用電腦模擬建立以此前提而連結的多層次神經網絡，在讓這個模型對自然場景進行學習後，他們在初階層級發現的網路節點，與生物學家在視覺皮質中所記錄到的神經元，表現出相似的行為反應，例如對角度與明暗邊界的選擇性。

預測性編碼的優勢在於可以大量減少冗餘的資訊處理，僅僅傳輸跟預期不同的部分，並高效率地應用神經元有限的訊息傳遞量；畢竟自然環境中的信號大部分都是可預期的，而大腦在短暫瞬間可以處理的訊息量卻是有限的。

即便過去科學家們經由神經生理紀錄而推理出「前饋（Feedforward）主導神經編碼」，即感覺訊號從周邊系統單向傳輸到大腦初級皮質進行加工；繼而認定感官系統的工作就是在大量冗餘的訊息裡篩選偵測出關鍵的訊息，例如邊界、物件甚至語義的表徵；然而在研究成果推陳出新之後，是時候討論預測性編碼的可能了。

NATURE: 科學家發現關鍵的一塊拼圖

近日，位在加州大學舊金山分校 Massimo Scanziani 的實驗室中，Andreas J. Keller 與其同僚在最富盛名的科學期刊《自然》上發表了一系列驚動感覺神經學界的研究成果³。

一切始於 David H. Hubel 和 Torsten Wiesel 在五零年代研究貓的視覺皮質而發現「感受野」（Receptive Field），也就是視覺刺激能激發神經元活性的空間區域；並因此獲得 1981 年諾貝爾生理醫學獎的肯定。自此以後，通過研究從感覺器官一路向大腦傳輸訊息的經典前饋感受野，就成了感覺神經學界的圭臬。傳統經典的神經科學認為大腦的訊息傳播，類似於最早期計算機科學中的類神經網路，控制參數只會從輸入層向輸出層單向傳播，而不會反向傳播。

然而，這樣一套訊息處理的機制不免陷入對於反饋（Feedback）功能解釋模糊或者冗餘過剩的問題。

在Andreas J. Keller新發表的論文中，作者發現來自高級視覺皮層的反饋，在傳輸到小鼠初級視覺皮層中的興奮性神經元之後會產生另一個從未被找到的反饋感受野。除了在視野部分與前饋感受野互補，反應也相對緩慢；更重要的是，這個反饋感受野和前饋感受野有著拮抗的特徵，也就是神經只會對於其中一方存在時有所反應。因此，反饋感受野使得神經元能夠使用前饋感受野原先所無法偵測的周邊訊息作比較，並向上層報告整個視覺空間中刺激特徵的差異，而這就恰巧是預測性編碼的核心價值。

作者們在實驗方法上使用雙光子鈣成像技術，在頭部固定的清醒小鼠之初級視覺皮層記錄神經活性，並用改變大小的古典光柵視覺刺激（下圖上）來測量前饋感受野；其後再反其道而行地用一個全場光柵，其中一部分被灰色圓形遮蓋而產生反向刺激的方式（下圖下），測量反饋感受野。

前饋感受野和反饋感受野在受到均勻刺激時相互拮抗的現象，使其可被視作皮質中負責預測誤差的神經元；而預測性編碼迴路中關鍵的抑制性調節，將可能由其他鄰近的抑制性神經元處理。於是作者使用基因轉殖小鼠的技術標定了帶有三種不同基因的抑制性神經元群集：即小白蛋白（PV），血管活性腸肽（VIP）和生長素抑制因子（SOM）；繼而發現反饋感受野只存在於表現出小白蛋白和血管活性腸肽的抑制性神經元中，因此證明表現出生長素抑制因子的抑制性神經元所扮演的拮抗調節腳色。

最後，作者使用抑制性光遺傳學技術（Optogenetics），將對光敏感的離子通道表現在欲控制的神經元上，並使用雷射加以個別操弄，選擇性關閉個別高級視覺區域的活性，繼而證明反饋感受野的訊息傳遞，是源自特定高級視覺區域的反饋而非來自視覺感官的前饋迴路。

總結來說，此研究中應用多種神經科學的新興技術，除了使用神經造影以及電生理紀錄來偵測大腦活性，更應用光遺傳學來操弄大腦活動以達成因果的討論，大大增加了支持證據的可信度。而此篇論文的重要性在於完成了預測性編碼理論的最後一塊關鍵拼圖，將此理論融合到了神經科學界最廣為研究的視覺皮質系統之中，因此將對於未來領域的發展有著革命性的影響力。

作者怎麼從幻想三角形看到未來呢？

回到最初關於 Kanizsa 三角的解釋，Keller 談到：「簡而言之，根據自然圖像的統計數據對我們視覺系統所進行的訓練，大腦的內部表徵是傾向偵測到完整的圖像之間互相受到遮蔽，而非四散的小精靈和銳角圖形。因此，當視覺皮層中的神經元沒有偵測到任何東西出現在前饋感受野時，就會根據周圍的刺激，即反饋感受野中的刺激做出最佳猜測。」

而在古典的前饋式神經迴路架構之下，視覺皮層中的神經元就像一個個的空間過濾器，針對已存在於視野的部分邊界進行處理，而後經由複雜的周邊連結優先補足倒三角形的虛幻邊緣，才能在高級視覺區域突破雜訊繼而偵測到它的存在。然而這說法卻是有違直覺的；畢竟，我是無法說服自己有看到白色倒三角形的邊界，卻又無法否定它的存在。

「大腦擁有對世界的內部表徵，其最大好處是讓我們可以『預測未來』。不僅可以預期自體運動所造成的後果，更可以預測其他主體的物理屬性與動態。」Keller說道。也許在大腦持續演化的情況下，預知更長遠的未來也不無可能呢！

感謝

之所以有機會為這篇研究撰寫新聞稿，是基於論文作者與筆者私交甚篤而在發表前所分享的內容。預祝他很快就能在瑞士擁有自己的實驗室！

原始論文

1. Keller, G. B. & Mrsic-Flogel, T. D. Predictive Processing: A Canonical Cortical Computation. Neuron 100, 424–435 (2018).
2. Rao, R. P. & Ballard, D. H. Predictive coding in the visual cortex: a functional interpretation of some extra-classical receptive field effects. Nat. Neurosci. 2, 79–87 (1999).
3. Keller, A.J., Roth, M.M. & Scanziani, M. Feedback generates a second receptive field in neurons of the visual cortex. Nature (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2319-4