认知系统中视听整合的最优性及其局限

多模态整合是感知决策中的重要过程。在人类中，该过程常被认为统计最优或接近最优：感官信息以最小化刺激感知表征平均误差的方式被组合。然而，优化有时会带来代价，表现为错觉感知。我们综述了作为多感官整合产物的视听促进与错觉，以及解释这些现象的计算模型。特别地，同一最优计算模型可导致错觉感知，我们建议需要更多研究来检测并缓解这些作为人工认知系统伪影的错觉。我们为设计人工认知系统提供了应避免此类伪影的审慎考量。最后，我们提出了针对系统设计潜在缺陷解决方案的研究途径。我们得出结论：对多感官整合及视听错觉背后机制的细致理解，有益于人工认知系统的设计。