最新公告

我們常說「眼見為憑」，但人類所看見的，其實早已被大腦「詮釋」過。從光線進入視網膜，到我們辨識一個人的臉、理解一個圖像，這背後不只是感知，更是一連串複雜的神經運算與認知歷程。而這些歷程，能被科學量化嗎？成功大學視覺認知與數理模型實驗室的答案是肯定的——這裡正致力於透過數學與統計模型，將人類視覺與認知過程公式化、模組化、預測化，揭開感知背後的精密邏輯。

認知不是黑箱，而是一組可以建構的結構

視覺認知看似主觀，但其實存在高度可預測的規律。例如，我們總是優先注意到移動的物體、比起複雜圖案更容易記住簡單幾何形狀、在相似背景下辨識速度會下降……這些經驗性的發現，透過統計分析與實驗設計，可以進一步發展成數學模型，進而幫助我們：

• 預測一個人在不同介面設計下的注意力分布

• 模擬記憶重建過程中遺漏與錯認的可能性

• 分析在高認知負荷下，人的辨識反應時間變化

這些不僅讓視覺認知研究邁向更高的科學化，也為工程設計、人因分析、教育介面開發提供了理論與量化依據。

數理模型的核心：從實驗到公式的推演過程

本實驗室在建立認知模型時，會經歷以下關鍵步驟：

1. 實驗設計與資料蒐集
   　針對目標行為（如再認記憶、物體辨識、視線移動）進行眼動追蹤、生理訊號與反應時間測量。

2. 特徵參數萃取
   　透過統計手法（如主成分分析、迴歸分析）找出影響認知表現的關鍵變項，如形狀複雜度、顏色對比度、刺激持續時間等。

3. 模型建立與驗證
   　使用貝式模型、階層線性模型、馬可夫決策過程等架構模擬認知行為，並透過交叉驗證法檢驗準確性。

4. 應用導向預測
   　結合真實使用場景資料，讓模型可以用於預測使用者行為，例如哪一區塊最容易被忽略、哪種圖示組合最容易被誤判。

這一系列步驟中，數學不再只是抽象的符號遊戲，而是幫助我們理解「人如何看世界、記得世界、互動於世界」的有力工具。

模型的價值：不只是預測，更是設計與創新的基石

有了模型，我們不只是能「描述」行為，更能「預測」與「改善」行為。這正是數理模型在設計與人因工程中的價值：

• 在介面設計初期，就能透過模型模擬預測使用者在不同版型下的辨識效率；

• 在醫療系統中，根據認知模型調整資訊呈現節奏，避免訊息過載；

• 在教育平台中，透過模型調整題目順序與複雜度，最佳化學習記憶路徑；

• 在飛行模擬與駕駛艙設計中，利用模型預測高壓狀況下的視覺偏誤與誤操作。

這些應用案例，無一不是從「了解人的感知與記憶規律」出發，搭配數學模型的精準推演，讓科技設計更貼近真實人類經驗。

模型與AI的結合：視覺認知的下一個前線

隨著人工智慧與深度學習技術進步，實驗室也將數理模型結合機器學習，建立出混合式模型架構：

• 將實驗資料餵給神經網絡，學習視覺行為的隱性規律；

• 將理論模型轉化為特徵輸入，輔助演算法進行「可解釋性訓練」；

• 搭建「人類認知 × 機器預測」的整合平台，應用於智能介面與決策支援系統。

這樣的發展，讓視覺認知研究不只是「被AI取代」的學科，反而成為讓AI「更懂人、更能解釋人類行為」的核心驅動力。

讓世界看得更清楚，不只是靠眼睛，而是靠模型

視覺認知，是我們與世界互動的起點。而透過數理模型的建構與驗證，成功大學視覺認知與數理模型實驗室正試圖為這個起點建立一套可以被理解、被預測、被應用的科學語言。

這不是冷冰冰的數字遊戲，而是一場深入人類經驗本質的探索。因為只有當我們能夠「用數學說明人如何看世界」，我們才有機會「用科技設計出真正理解人的系統」。