知觉学习 learning, perceptual (Kevin Connolly)

首次发表于 2017 年 4 月 5 日星期三

“知觉学习”大致上指的是由于实践或经验而导致的感知中持久的变化（参见 E.J. Gibson 1963）。例如，威廉·詹姆斯写道，一个人可以通过品尝来区分一种特定葡萄酒瓶的上半部分和下半部分（1890: 509）。假设这种人的感知变化持久存在，是真正的感知变化（而不是学习推断），并且基于先前的经验，詹姆斯的案例就是一种知觉学习的案例。

这篇文章分为三个部分。第一部分阐述了知觉学习的定义，即由实践或经验导致的感知中的长期变化，并将知觉学习与几个对比类别进行了区分。第二部分详细说明了不同类型的知觉学习。第三部分详细介绍了哲学文献中的知觉学习案例，并解释了它们在哲学上的重要性。

1. 定义知觉学习

1963 年，心理学家埃莉诺·吉布森（Eleanor Gibson）撰写了一篇关于知觉学习的里程碑调查文章，在其中她试图定义这个术语。根据吉布森的说法，知觉学习是“[对刺激阵列的知觉产生] 任何相对持久和一致的变化，这种变化是在与该阵列的实践或经验之后发生的…”（1963 年：29）[1]。吉布森的定义有三个基本部分。首先，知觉学习是持久的。其次，它是知觉的。第三，它是实践或经验的结果。本条目对定义的每个特征进行了扩展。

1.1 知觉学习作为长期知觉变化

知觉学习涉及到知觉的长期变化。这个标准排除了由于感觉适应而产生的短期知觉变化（有关感觉适应的更多信息，请参见韦伯斯特 2012 年）。例如，在瀑布幻觉中，一个人看着瀑布一分钟，然后看向一些岩石，即使这些岩石实际上没有移动，他也会看到它们在移动。这是一种短期的知觉变化，可能持续十五到三十秒。然而，由于它不是长期的知觉变化，所以它不被视为知觉学习。在另一种短期适应性变化中，一个人在经历了暴风雪后进入室内，她的眼睛适应新的照明可能会有困难。由于她在暴风雪中的经历导致了她的知觉发生了变化。但这不是一种长期的变化，因此它不被视为知觉学习。

虽然存在明显的长期经验引起的知觉变化和明显的短期经验引起的知觉变化的案例，但可能存在中间案例，很难确定它们是否算作长期的。在这种情况下，为了确定案例是否是真正的知觉学习案例，可能需要查看所涉及的机制（请参见下面第 2 节关于知觉学习机制的部分）。如果所涉及的机制是其他知觉学习案例的特征，那么这是将案例视为知觉学习实例的理由。如果所涉及的机制不符合知觉学习的特征，那么这是不将案例视为知觉学习实例的理由。

1.2 知觉学习作为知觉变化

知觉学习涉及到感知的变化。[2] 这排除了仅仅是审美品味的变化，以及其他一些事物的变化。例如，想象一个喜欢事物的反对者，只有在其他人不喜欢这些事物时才喜欢。假设他发现每个人都开始喜欢他最喜欢的小型酿酒厂的啤酒。这可能导致他在审美上如何评判这种啤酒发生变化。然而，对他来说，这种啤酒的味道可能是一样的。因此，这不是一个知觉学习的案例，而只是个人审美判断的变化。知觉学习涉及到感知的变化也排除了仅仅是信念的变化。假设有人获得了这样的信念，即他们正在听到的交响乐乐章是一个嬉笑曲。如果这个人的感知没有发生任何变化，那么这不是一个知觉学习的案例。这是个人信念的变化，而不是个人感知的变化。

在这里，重要的是要区分知觉学习和仅基于知觉的学习（参见 Dretske 2015：注 6）[3]。知觉学习涉及到知觉的变化，而仅基于知觉的学习则不一定。看着我的桌子，我可能会学到杯子在桌子上。然而，这并不涉及到任何长期的知觉变化。这是基于知觉的学习，但不是知觉学习。此外，我可能会学会每次杯子空了就把它放到洗碗机里。同样，这是基于知觉的学习（我需要察觉杯子才能移动它）。然而，这不是知觉学习。

认为知觉辨别能力的提高可以真正归因于知觉的主要原因之一，是基于近期神经科学的证据。正如 Manfred Fahle 所说，在 20 世纪 70 年代和 80 年代，人们普遍认为知觉辨别能力的提高是认知而非知觉的结果（2002：xii）。然而，在 20 世纪 90 年代，由于知觉学习研究中的新的神经科学证据，对认知解释施加了压力。特别是，研究发现学习诱导的可塑性在成年人的主要感觉皮层中发生的频率远远超过研究人员之前的认知（Fahle 2002：xii）。由于学习引起的成年人主要感觉皮层的神经学证据，提供了一些证据表明知觉辨别能力的变化可以归因于知觉学习（另见 Garraghty＆Kass 1992：522；Gilbert 1996：269；Goldstone 2003：238；Gilbert＆Li 2012：250；Sagi 2011：1552-53）。

1.3 知觉学习作为实践或经验的结果

知觉学习涉及一种特定类型的知觉变化，即由实践或经验产生的变化。因此，激光眼手术或白内障手术不被视为知觉学习的实例。它们不是真正的学习案例，因为它们不是由实践或经验产生的。因此，虽然这些案例涉及到知觉的长期变化，但它们不被视为知觉学习的案例。

要成为真正的学习案例，知觉变化必须是学习过程的结果。作为对比案例，假设某人的知觉由于脑部损伤而发生了长期变化。这种知觉变化不是来自学习过程，而是来自损伤，而不是来自实践或经验。因此，这种案例不被视为知觉学习的实例，即使它涉及到知觉的长期变化。

1.4 定义知觉学习的潜在进一步标准

上述对话大致遵循了埃莉诺·吉布森（Eleanor Gibson）对知觉学习的定义。然而，在心理学文献中还有其他的随附性解释。例如，罗伯特·戈德斯通（Robert Goldstone）对知觉学习的解释在许多方面与吉布森的解释相符，但它还提供了一个关于为什么会发生知觉变化的故事。根据他的解释，

知觉学习涉及到一个有机体知觉系统的相对持久的变化，这些变化改善了它对环境的反应能力，并且是由环境引起的。（1998 年：587，斜体为强调添加）

这个定义回答了为什么会发生知觉学习的问题。根据戈德斯通的解释，知觉学习发生是为了提高有机体对环境的反应能力。

Goldstone 的解释允许两种不同的解释。在一种解释中，该解释对知觉学习提出了一个条件：作为知觉学习的一个实例，长期的知觉变化必须改善生物对环境的反应能力。如果将“学习”视为一个成功的术语，这样的解释就更具有合理性。这个想法是，每一个真正的知觉学习实例都会对生物产生成功的影响，也就是说，它会改善生物对环境的反应能力。然而，在 Goldstone 的解释的第二种解释中，并不是每一个知觉学习的实例都必须改善生物对环境的反应能力。相反，知觉学习是一种改善生物对环境反应能力的普遍能力，即使在某些情况下，知觉学习未能做到这一点。为什么生物会有这样的能力呢？一个可能性是，这种能力是改善适应性并且是自然选择的产物。然而，知觉学习的生物学起源是一个仍然需要仔细探索的研究领域。

1.5 对比类别

1.5.1 知觉发展

我们作为婴儿和幼儿经历的知觉发展中有多少是学习的结果？在概念上，区分发展和学习存在许多困难（有关讨论，请参见 Carey 2009，尤其是第 11-14 页）。区分发展和学习的问题涉及到传统哲学上先天主义者和经验主义者之间的辩论（有关该辩论的概述，请参见 Markie 2015）。例如，在知觉学习文献中，Kellman 和 Garrigan 拒绝了所有知觉发展都是学习的结果的观点，他们认为这是经验主义的观点（2009: 57）。具体来说，他们认为在 20 世纪 80 年代及其周围收集的有关婴儿知觉的数据提供了至少一些知觉发展是先天的证据：

这项研究所显示的是，传统的经验主义者对知觉发展的看法是错误的。尽管随着年龄和经验的增长，感知变得更加精确，但各种基本能力，如感知物体、面孔、运动、三维空间、声音方向、协调感官以感知事件和其他能力，主要源于先天或早熟的机制（Bushnell、Sai 和 Mullin 1989；Gibson 等，1979；Held 1985；Kellman 和 Spelke 1983；Meltzoff 和 Moore 1977；以及 Slater、Mattock 和 Brown 1990）。（Kellman 和 Garrigan 2009: 57）

简而言之，根据 Kellman 和 Garrigan 的观点，关于婴儿感知的证据，包括关于物体感知、面孔感知和三维空间感知的证据，反对了所有知觉发展都是学习的观点。

如果并非所有的知觉发展都是学习的，而所有的知觉学习都是学习的，那么知觉发展和知觉学习之间存在区别。更充分地划分这种区别的一种方式是以下的方式。知觉发展涉及知觉学习。然而，它不仅仅涉及知觉学习。它还涉及所谓的成熟。例如，Kellman 和 Garrigan 上述描述的能力（物体知觉、面孔知觉、三维空间知觉等）属于成熟的范畴。

有许多方法可以尝试更进一步地区分知觉成熟和知觉学习。其中一些方法可以在先天论和经验论之间的辩论中找到（参见 Samet 2008 和 Markie 2015），具体体现在先天和后天特征之间的差异上（参见 Griffiths 2009 和 Cowie 2016）。这里的一个潜在标准是，知觉成熟的情况涉及到典型于物种的知觉能力，而知觉学习的情况涉及到非典型于物种的知觉能力。这个标准似乎对于一些知觉学习的实例是正确的，比如对于鸟类观察。毕竟，鸟类观察中获得的知觉能力是鸟类观察者独有的，不是整个人类物种的典型能力。然而，这个标准似乎对于其他更普遍的知觉学习实例是错误的。例如，由于人脸在人类中无处不在且非常重要，面孔知觉中涉及的知觉学习实际上是物种的典型能力。

在知觉学习的文献中，相比之下，知觉学习和知觉成熟之间的区别通常是以环境的作用为基础进行划分的。根据戈德斯通对知觉学习的解释，要被视为知觉学习，知觉的变化必须是由环境引起的。了解戈德斯通为什么认为由环境引起是定义的一个关键特征是很重要的。他认为这一标准至关重要，因为它区分了仅仅是成熟结果和学习结果的知觉变化。正如戈德斯通所说：“如果这些变化不是由环境输入引起的，那么涉及的是成熟而不是学习”（1998 年：586）。曼弗雷德·法勒也以类似的方式表达，他说成熟这个术语“将行为变化的主要推动归因于遗传而不是环境”（2002 年：xi）。对于法勒来说，这就是它与知觉学习的区别所在。

1.5.2 基于知觉的技能

与知觉学习相对的另一个方面是基于知觉的技能，比如投掷飞镖或赛车驾驶。为了理解知觉学习与基于知觉的技能之间的关系，首先考虑以下案例。Williams 和 Davids（1998）报告说，当专业足球运动员防守对手时，他们对对手的臀部关注时间更长，而非专业人士则不然。这种调整的注意力是由于实践或经验而导致的感知的长期变化。也就是说，这是知觉学习的一个实例（见下面的第 2.3 节）。这种变化确实有助于实现基于知觉的技能。例如，关注臀部是足球运动员良好防守的一部分。由于臀部提供了进攻球员下一步动作的线索，当防守者关注到这里时，它有助于他们做各种事情：防止进攻球员从他们身边运球过去；防止进攻球员完成传球；防止他们射门得分。如果没有注意力的调整，专业足球运动员就无法像他们现在这样高于基准水平表现。

知觉学习可以使基于知觉的技能得以发展，然而重要的是要将这些技能与知觉学习区分开来。事实上，可以说，正如 Stanley 和 Krakauer（2013）所主张的，知觉学习本身并不能真正给你一种技能。根据 Stanley 和 Krakauer 的观点，其中一个原因是技能很可能需要指导（至少最初）或者观察他人（2013: 3）。相比之下，知觉学习有时可以是无监督学习（参见 Goldstone 2003: 241 和 Goldstone＆Byrge 2015: 第 3 节）。长期以来，通过对刺激的纯粹暴露，学习引起的知觉变化有时会发生，而无需任何指导。此外，可以说，正如 Stanley 和 Krakauer 所说，“我们的熟练行动始终在我们的理性控制之下…”（2013: 3; 参见 Stanley＆Williamson 即将出版: 6）。然而，有一种重要意义上的情况是，像上面提到的专业足球运动员那样，人们无法控制调整后的注意模式。例如，Goldstone 引用了 Shiffrin 和 Schneider（1977）关于注意调整的研究。在该研究中，字母首先被用作实验中的目标，但后来字母被用作要忽略的干扰物（Goldstone 1998: 589）。由于他们之前对字母的训练，被试者的注意力在场景中的字母上变得自动化，尽管他们试图有意忽略它们。更一般地说，在训练之后，很难对调整后的注意模式进行理性控制，因为注意力对特定属性是自动的。

1.5.3 认知渗透

知觉学习涉及长期的感知变化。这个长期的标准排除了一些认知渗透的情况，即一个人的信念、思想或欲望影响了他的感知（参见 Macpherson 2012: 24）。例如，借用 Susanna Siegel（2012）的一个案例，如果 Jill 因为她刚刚相信 Jack 生气而将 Jack 视为生气，这不一定是一个知觉学习的案例，因为它不一定是一个长期的变化。毕竟，如果 Jill 在不久之后改变了她对 Jack 生气的信念，她就不再会将他的中立面孔视为生气了。这将是她感知的一个短期变化，而不是一个长期的变化。因此，它不是一个知觉学习的案例。

然而，仅仅因为一些认知渗透的案例不是知觉学习的案例，并不意味着没有认知渗透的案例是知觉学习的案例。Jerry Fodor 区分了同步渗透和历时渗透，只有后者涉及“经验和训练”（1984: 39）。Jack 和 Jill 的案例是同步渗透的案例，其中渗透不涉及经验和训练。然而，至少一些知觉学习的案例更可能属于历时渗透的范畴。（有关知觉学习和认知渗透之间的关系，请参见第 3.2 节）

1.5.4 机器学习

机器知觉寻求“使人造机器能够通过感官手段像人类和动物一样感知其环境”（Nevatia 1982: 1）。标准的机器知觉案例涉及能够识别语音、面部或物体类型的计算机。某些类型的机器知觉仅仅是被编程到设备中的。例如，一些语音识别设备（尤其是旧的设备）只是被编程为识别语音，并且不会超出其被编程的范围进行学习。其他类型的机器知觉涉及“机器学习”，其中设备根据接收到的输入进行学习，通常涉及某种形式的反馈。

像知觉学习的案例一样，机器学习可以是有监督的或无监督的，尽管在机器案例中这些区别具有非常具体的意义。在有监督学习中，构建者测试机器在识别给定图像是否包含面部方面的初始性能。然后测量性能误差并调整机器的参数以提高性能（LeCun, Bengio, & Hinton 2015: 436）。重要的是，在有监督学习的情况下，工程师会将机器应该在识别面部时寻找的特征编程到机器中。相比之下，在无监督学习的情况下，机器没有关于目标特征的信息。机器只是试图在给定的图像中找到相似之处，如果成功，机器将根据它们的相似性将所有面部分组在一起（Dy & Brodley 2004: 845）。

在机器学习中，一个主要的困难是机器可能会产生种族主义和性别歧视的模式（有关几个例子，请参见 Crawford 2016）。问题通常是工程师将一个有偏见的图像集（例如包含过多白人的图像集）输入到机器中，机器从中构建其模型（Crawford 2016）。这表明人类通过媒体接收到的输入可能导致人类知觉学习中的潜在偏见。

2. 知觉学习的不同类型

心理学文献提供了大量关于知觉学习的证据。Goldstone（1998）有益地区分了文献中的四种不同类型的知觉学习：区分、统一、注意加权和刺激印记。本节概述了这四种类型的知觉学习（有关更详细的综述，请参见 Goldstone 2003；Goldstone，Braithwaite 和 Byrge 2012；以及 Goldstone 和 Byrge 2015）。

2.1 知觉学习的差异化

当大多数人反思知觉学习时，往往会想到差异化的案例。在差异化中，一个人开始感知两个属性之间的差异，而在此之前他们无法感知这种差异。可以参考威廉·詹姆斯（William James）关于一个人学会区分一种特定葡萄酒的上半部分和下半部分的案例。在学习之前，一个人无法感知上半部分和下半部分之间的差异。然而，通过实践，一个人变得能够区分上半部分和下半部分。这是差异化的典型案例。

心理学家在实验室环境中研究了差异化。在一项研究中，实验者选取了六名在美国居住了六个月至三年的日本本土人（Logan, Lively, & Pisoni 1991）。这些被试不是英语母语者。实验者发现他们能够训练这些被试更好地区分音素/r/和/l/。这是一种差异化的改进案例，被试在感知两个属性之间的差异方面变得更加熟练，而在此之前他们更难区分这两个属性。

2.2 单元化

单元化是差异化的对应物。在单元化中，一个人开始将之前感知为两个或更多不同属性的事物感知为一个单一属性。单元化的一个例子是对书面文字的感知。当我们感知英语中的书面文字时，我们并不仅仅感知两个或更多不同的字母。相反，我们将这些字母感知为一个单词。换句话说，我们将书面文字感知为一个单一单元（参见 Smith＆Haviland 1972）。对于非单词来说情况并非如此。当我们感知不是单词的短字符串时，我们并不将它们感知为一个单一单元。Goldstone 和 Byrge 提供了一份有实证证据支持的单元化项目清单：

鸟、单词、线格、随机线结构、指纹、人工斑点和由简单几何组件制成的三维物体。（2015：823）

虽然统一化和区分是相反的，一个是统一的，另一个是区分的，但 Goldstone 和 Byrge 也将它们看作是“同一枚硬币的两面”（2015 年：823）。这是因为，正如他们所说，统一化和区分都“涉及创建知觉单元…”（2015 年：823）。无论这个单元是由两个其他单元的融合还是区分而产生的，知觉学习的两种情况都涉及到新知觉单元的创建。

2.3 注意力加权

在注意力加权中，通过实践或经验，人们会系统地关注某些对象和属性，并远离其他对象和属性。在体育研究中已经显示出注意力加权的典型案例，例如发现专业击剑运动员更多地关注对手的上躯干区域，而非专业人士更多地关注对手的上腿区域（Hagemann 等，2010 年）。实践或经验调节了注意力，使击剑运动员学习时将注意力转向某些区域，远离其他区域。

在专家击剑运动员的情况下，将注意力的重心转移到对手的上半身区域有助于专家的击剑技巧。然而，注意力权重的转移也可能无法促进技能，甚至抑制技能。例如，一个没有得到充分指导的新高尔夫球手可能会养成在推杆时关注推杆杆头而不是学会“盯着球”的坏习惯。这种不利的注意力权重转移很可能会抑制新高尔夫球手成为熟练的推杆手的能力。

理解注意力权重的一种方式是将其视为对特定属性自动化的注意力。换句话说，当专家击剑运动员关注上半身区域时，这种注意力不再受她的意图控制（有关自动化的更多信息，请参见吴 2014 年的论述）。相反，作为实践的结果，专家击剑运动员的注意力现在对于上半身区域已经自动化。这部分文字是重要的。例如，在邬维恩对注意力的解释中，人们可以问注意力是否对注意过程的不同特征自动化：“注意力指向何处以及以何种顺序，持续多长时间，注意到场景中的哪些具体特征等等”（第 34 页）。在专家击剑运动员的情况下，可以合理地认为她的注意力对于上半身区域是自动化的，即使在其他方面不是自动化的。这种自动化是她学习过程的产物。

2.4 刺激印记

回想一下，在单元化中，之前看起来像两个或更多的对象、属性或事件，后来看起来像一个单一的对象、属性或事件。"刺激印记" 的情况就像最终状态的单元化情况一样（你检测到一个整体模式），但是没有必要有先前的状态——没有必要让那个模式之前看起来像两个或更多的对象、属性或事件。这是因为在刺激印记中，知觉系统会为主体反复接触过的整个刺激或刺激的部分建立专门的探测器（Goldstone 1998: 591）。例如，颞叶皮层的细胞可以对特定的熟悉面孔有更强烈的反应（Perrett 等人，1984，引用自 Goldstone 1998: 594）。这些专门的探测器在处理不清楚或快速呈现的刺激时非常有帮助（Goldstone 1998: 592）。刺激印记完全不需要指导或监督（Goldstone 2003: 241）。

3. 知觉学习的哲学意义

知觉学习在自身中具有哲学意义，也因其在先前的哲学讨论中所扮演的角色而具有哲学意义。3.1-3.4 节将重点讨论后者。然而，有充分的理由认为，独立于其在先前的哲学讨论中所扮演的角色，知觉学习本身具有哲学意义。

为什么知觉学习在哲学上具有重要意义？一个原因是它对知觉的本质提出了一些观点——从第一人称的角度来看，知觉比它表面上看起来的要复杂得多。具体而言，知觉学习的发生意味着知觉状态的原因不仅仅是我们周围的物体，这与一开始看起来的情况不同。相反，鉴于知觉学习的现实存在，我们的知觉有一个涉及先前知觉的长期因果历史。例如，当专业品酒师品尝赤霞珠红酒时，单单那杯红酒并不是她知觉状态的唯一原因。相反，她的知觉状态的原因包括先前的葡萄酒和对这些葡萄酒的先前知觉。可以这样说，知觉不仅仅是对我们感官输入的即时反应，它与我们先前的经验有关。

知觉学习在哲学上的重要性还体现在它展示了知觉是大脑和世界的产物的方式。在这方面，常数机制的作用和知觉学习的作用有一些相似之处，因为两者都涉及到大脑在结构化知觉方面发挥作用，超越了知觉输入。常数机制，比如在形状、大小和颜色恒常性中所涉及的机制，是大脑机制，使我们能够在距离或照明变化中更稳定地感知形状、大小和颜色。在常数的情况下，大脑操纵来自世界的输入，这使得感知者能够更容易地追踪形状、大小或颜色。同样，在知觉学习的情况下，大脑操纵来自世界的输入。在许多情况下，这实际上可能使感知更有帮助，比如通过学习，知觉系统会以一种特定的方式加权注意力，比如朝向识别赤霞珠所需的特征。知觉学习可能提升知觉的认识论地位，使感知者在知识方面处于更好的位置（参见 Siegel 2017）。与此同时，人们也可能学习错误，导致无益的感知，比如一个没有得到充分指导的新高尔夫球手在推杆时养成了关注推杆杆头而不是高尔夫球的坏习惯。

知觉学习本身在哲学上具有重要意义。此外，第 3 节的其余部分继续探讨了知觉学习在先前的哲学讨论中所起的作用。

3.1 知觉的内容

在哲学文献中，知觉学习的案例经常被用来表明通过学习，我们在知觉中代表了我们在学习之前没有代表的新属性。例如，Siegel（2006 年，2010 年）要求我们假设我们被委托砍伐特定树林中的所有松树。几个月过去后，她说，松树对我们来说可能开始看起来不同。这是一种知觉学习的情况，即在与松树的实践或经验后，我们的知觉发生了长期变化。Siegel 使用这个案例来论证知觉代表了种类属性，比如成为一棵松树的属性。这个想法是解释知觉变化的最佳方式是，在学习发生之后，知觉代表了成为一棵松树的属性，而在学习之前不是如此。这个属性成为知觉内容的一部分：它在知觉经验中被呈现出来（有关知觉内容的更多背景，请参见 Siegel 2016）。

托马斯·里德（Thomas Reid）关于获得性知觉的概念最近被解释为与 Siegel 的松树案例类似的方式。根据里德的说法，我们的一些知觉，即获得性知觉，是先前经验的结果。例如，里德写道，通过经验，我们可能会“感知到这是苹果酒的味道”，或者“这是苹果的气味”，或者“这是马车经过的声音”（[1764] 1997: 171）。Rebecca Copenhaver（2010 年，2016 年）解释说，里德声称通过经验，像成为苹果酒、成为苹果和成为马车这样的属性可以成为我们知觉内容的一部分。

知觉学习的案例也可以用来表明，通过学习，我们在知觉中代表了新的属性，即使这些属性只是像颜色、形状、纹理和纯粹的声音这样的低级属性，而不是像松树或苹果酒这样的高级种类属性。例如，在讨论珠宝商的知觉专业知识时，14 世纪印度哲学家维达恩塔·德希卡写道，

[T] 首先被它们的相似性隐藏的宝石颜色之间的差异，最终被揭示为某种感性的东西……（Freschi [trans.] 手稿，其他互联网资源，第 12-13 页）

在这种情况下，珠宝商开始感知宝石中的新颜色，而其他人无法感知。这是一个通过学习使某人感知新的低级属性的案例。

无论是 Reid 还是 Vedānta Deśika 的案例都涉及到前一节中提到的知觉的内部复杂性。如果 Vedānta Deśika 对珠宝商案例的描述是准确的，那么知觉不仅仅是我们感官输入的结果，因为一个专业的珠宝商和一个非专业的珠宝商可以有相同的视觉输入，但有不同的知觉。同样，以 Reid 的一个新例子为例，假设一个农民获得了直接看到堆积的玉米大致数量的能力（[1764] 1997: 172）。由于一个农民和一个非农民可以有相同的视觉输入，但有不同的知觉，他们的知觉原因不仅仅局限于环境中的即时对象。知觉比那更复杂。

关于知觉学习案例的最详细的当代讨论之一可以在 Siewert（1998：第 7.9 节）中找到。Siewert 详细讨论了学习在改变知觉现象学中的作用，尽管他没有说这会影响知觉的高层内容。例如，他写道，仅仅看到“某种形状、位置和颜色的东西”与将其认定为向日葵（或其他类型）之间在知觉现象学上存在差异（1998：255）。Siewert 还写道，一个人在你认识他们很长时间后可能会对你产生不同的印象，而在你第一次见到他们时不同，你居住的社区在你住了很长时间后可能会对你产生不同的印象，而在你第一次搬进去时不同（第 256、258 页）。此外，他还写到，对于一个国际象棋选手来说，中盘的棋盘可能与一个新手看起来不同，对于一个机械师来说，汽车发动机可能与对汽车不熟悉的人看起来不同（1998：258）。这些都是学习如何影响一个人的感官现象学的例子。

在哲学文献中，知觉学习的几个案例涉及语言学习，包括书面语言和口语。以前者为例，克里斯托弗·皮科克写道，对于完全不熟悉西里尔字母的感知者来说，看到用该字母写成的句子与理解该字母书写的语言的感受是不同的。（1992 年：89）

关于口语，正如凯西·奥卡拉汉（2011 年）指出的那样，几位哲学家声称，在一个人学会一门口语后，该语言中的声音对他们来说会听起来不同（奥卡拉汉引用了 Block 1995 年：234；Strawson 2010 年：5-6；Tye 2000 年：61；Siegel 2006 年：490；Prinz 2006 年：452；和 Bayne 2009 年：390）。例如，尼德·布洛克写道：“在学会这门语言之前和之后，听法语的声音是有所不同的”（1995 年：234）。人们很容易认为，这种差异可以用这样一个事实来解释，即在学会一门语言之后，一个人听到了单词的意义，而在学习这门语言之前则没有。根据这种观点，意义将成为听觉知觉的内容的一部分。然而，奥卡拉汉（2011 年）否认了这一观点（另请参阅奥卡拉汉 2015 年和 Reiland 2015 年）。他认为，实际上这种差异是由一种特定的知觉学习引起的。具体而言，通过学习，我们开始听到新语言特定的音韵特征。正如奥卡拉汉所认为的，这些音韵特征而不是意义解释了听新语言的感受。

相比之下，Brogaard（即将出版）认为，意义实际上是知觉内容的一部分（参见 Pettit 2010）。在提出反对观点的论证之后，她依靠关于知觉学习的证据来支持她的观点。特别是，她利用关于知觉学习的证据来反驳我们使用背景信息和所听到的内容相结合以获取意义的观点。相反，她认为，语言学习是感知性的。她指出，由于学习的结果，我们在感知话语时更多地以块状而不是以部分形式进行变化。她认为，背景信息直接影响我们所听到的内容，改变了语言在我们听起来的声音。

Siegel 的松树案例和听到一种新语言的案例都基本涉及到感知现象的对比。也就是说，在这两种情况下，激发直觉的是两种感知经验之间的感官现象对比。有趣的是，在这两种情况下，感官对比都是由学习引起的。松树案例和新语言案例中的问题是什么解释了感官现象的差异。Siegel 认为，在松树案例中，最好的解释是松树的属性（更一般地说，是自然种类属性）可以在感知中被表示出来。O'Callaghan（2011）认为，在新语言案例中，感官现象的差异的最佳解释是我们开始听到特定于新语言的音韵特征。Brogaard（即将出版）认为，在那种情况下，最好的解释是我们开始听到新语言中的意义。

3.2 认知渗透

回想一下，认知渗透的情况是指一个人的信念、思想或欲望影响其知觉的情况（参见 Macpherson 2012: 24）。在哲学文献中，知觉学习的一个作用是解释所谓的认知渗透案例。例如，乍一看，Siegel 的松树案例似乎是一个认知渗透的案例，即一个人新获得的松树概念影响其知觉的案例。然而，Connolly（2014b）和 Arstila（2016）都认为，理解 Siegel 的松树案例的最佳方式不是作为认知渗透的案例，而是通过特定的知觉学习机制。Connolly 将其视为注意加权的案例，而 Arstila 则认为它涉及单元化和区分化两个方面。

知觉学习是解释所谓的认知渗透案例的一个好工具的原因之一是以下。在知觉学习的情况下，是外部环境驱动知觉的变化。正如 Raftopoulos 所说，“知觉学习不一定涉及认知自上而下的渗透性，而只涉及数据驱动的过程”（2001: 493）。对于认知渗透的所谓案例，知觉学习理论家的策略是展示涉及的知觉变化可能是数据驱动的而不是自上而下的。一些哲学家有时使用了这种策略，包括 Pylyshyn（1999: section 6.3），Brogaard 和 Gatzia（2015: 2），以及 Stokes（2015: 94），Deroy（2013）也可以这样解释。

解释潜在的认知渗透案例的趋势中，一个例外是 Cecchi（2014）。Cecchi 认为，感知学习的一个特定案例——Schwartz、Maquet 和 Frith（2002）中发现的案例——应该被视为认知渗透的案例。所讨论的研究发现，由于学习，主要视觉皮层发生了变化，并且这些变化是由大脑中的更高区域对主要视觉皮层产生的影响引起的。因为感知变化是自上而下的影响的结果，Cecchi 认为这个感知学习的案例应该被视为认知渗透的案例。

3.3 观察的理论负荷性

在科学哲学中，一个传统的辩论是科学观察是否被科学家的理论所渗透，或者说具有理论负荷性（参见科学中的理论和观察条目）。正如 Raftopoulos 和 Zeimbekis 指出的那样，当问到观察是否具有理论负荷性时，答案在一定程度上取决于一个主体拥有理论的含义（2015 年：18）。在他们的观点中，理论可以是隐性的，而不仅仅是“拥有一套信念和概念”（第 18 页）。

假设理论可以默默地持有，知觉学习可能在使观察理论负荷方面发挥作用。例如，Raftopoulos 和 Zeimbekis 要求我们想象一个在其专业领域经历了知觉学习的科学家（2015 年：19）。具体而言，通过反复接触其专业领域的项目，她已经发展出对某些特征的知觉敏感性，以满足其专业需求。这包括对特定维度的学习关注，并涉及其视觉系统早期的物理变化（第 19 页）。因此，科学家在其专业领域内可能确实以与其专业外的人不同的方式看待世界。

这种情况表明，知觉学习可以使观察理论负荷。科学家的知觉系统塑造了进入科学家意识知觉的视觉信息的类型，并且是基于她的专业需求。正如 Raftopoulos 和 Zeimbekis 所说，这种情况表明

非认知的、明显的知觉影响对于传入的视觉信息可以间接地承载我们通常认为是概念理论内容的那种理论承诺。（2015 年：19）

虽然这个案例并不涉及明确的信念直接影响知觉，可以说它涉及一种被默默持有并纳入一个人的知觉系统中的理论。

3.4 模块化

根据心灵的模块化观点（Fodor 1983），参与知觉的基本系统是封闭的，不受外部信息的影响，排除其输入（参见 Robbins 2015，对模块化的总结）。乍一看，知觉学习的案例似乎挑战了心灵是模块化的观点，至少在涉及主体具有的任何背景理论通过调节知觉的情况下如此。然而，重要的是要注意，Fodor 本人似乎允许这种知觉学习的情况。虽然他认为知觉在同步上是无法渗透的，但他允许经验和训练可能影响背景理论对知觉机制的可访问性的情况（1984 年：39）。

为什么认为心智的模块化观点应该允许历时渗透？当福多尔允许历时渗透时，他这样做是因为另一种选择是说所有的模块化系统都是内源性指定的（1984 年：39）。福多尔承认这种选择过于极端，他指出，例如，儿童从听到一种语言中学到了一些东西。换句话说，语言模块不仅仅是内源性指定的。然而，福多尔对历时渗透的范围持保守态度，认为它可能只在严格的限制内发生，也许这些限制本身就是内源性定义的（1984 年：39-40）。

其他哲学家认为知觉的历时渗透破坏了模块化。例如，柴奇兰德（1988 年）认为福多尔对历时渗透的容许是“勉强承认的”，并且他认为历时渗透实际上是普遍存在的，而不仅仅是在严格的限制内发生（第 176 页）。柴奇兰德提出的一个案例是感知音乐的情况。柴奇兰德认为，了解相关音乐理论和词汇的人“在任何作品中，无论是伟大的还是平凡的，都能感知到一个结构、发展和理由，而这对于未经训练的耳朵来说是无法理解的”（1988 年：179）。福多尔回应说，这种情况是否真正是知觉的尚不清楚（1988 年：195）。他提出了另一种可能性，即了解相关音乐理论的人并没有以不同的方式感知它，而是对音乐形成了不同的信念。此外，即使这种情况确实是知觉的，福多尔回应说，训练有素的耳朵可能仅仅是通过反复接触相关音乐而形成的，而不是通过理论知识（1988 年：195）。

Bibliography

Ahissar, Merav & Shaul Hochstein, 2004, “The Reverse Hierarchy Theory of Visual Perceptual Learning”, Trends in cognitive sciences, 8(10): 457–464. doi:10.1016/j.tics.2004.08.011
Arstila, Valtteri, 2016, “Perceptual Learning Explains Two Candidates for Cognitive Penetration”, Erkenntnis, 81(6): 1151–1172. doi:10.1007/s10670-015-9785-3
Bao, Min, Lin Yang, Cristina Rios, Bin He, & Stephen A. Engel, 2010, “Perceptual Learning Increases the Strength of the Earliest Signals in Visual Cortex”, The Journal of Neuroscience, 30(45): 15080–15084. doi:10.1523/JNEUROSCI.5703-09.2010
Bayne, Tim, 2009, “Perception and the Reach of Phenomenal Content”, The Philosophical Quarterly, 59(236): 385–404. doi:10.1111/j.1467-9213.2009.631.x
Biederman, Irving & Margaret M. Shiffrar, 1987, “Sexing Day-Old Chicks: a Case Study and Expert Systems Analysis of a Difficult Perceptual-Learning Task”, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 13(4): 640–645. doi:10.1037/0278-7393.13.4.640
Block, Ned, 1995, “On a Confusion About a Function of Consciousness”, Behavioral and Brain Sciences, 18(2): 227–247. doi:10.1017/S0140525X00038188
Brogaard, Berit, forthcoming, “In Defense of Hearing Meanings”, Synthese.
Brogaard, Berit & Dimitria Electra Gatzia, 2015, “Is the Auditory System Cognitively Penetrable?” Frontiers in Psychology, 6: 1166. doi:10.3389/fpsyg.2015.01166
Bryan, William Lowe & Noble Harter, 1897, “Studies in the Physiology and Psychology of the Telegraphic Language”, Psychological Review, 4(1): 27–53. doi:10.1037/h0073806
–––, 1899, “Studies on the Telegraphic Language. The Acquisition of a Hierarchy of Habits”, Psychological Review, 6(4): 345–375. doi:10.1037/h0073117
Bushnell, I.W.R., F. Sai, & J.T. Mullin, 1989, “Neonatal Recognition of the Mother’s Face”, British Journal of Developmental Psychology, 7(1): 3–15. doi:10.1111/j.2044-835X.1989.tb00784.x
Carey, Susan, 2009, The Origin of Concepts, New York: Oxford University Press.
Cecchi, Ariel S., 2014, “Cognitive Penetration, Perceptual Learning and Neural Plasticity”, dialectica, 68(1): 63–95. doi:10.1111/1746-8361.12051
Chudnoff, Elijah, forthcoming, “The Epistemic Significance of Perceptual Learning”, Inquiry.
Churchland, Paul M., 1988, “Perceptual Plasticity and Theoretical Neutrality: A Reply to Jerry Fodor”, Philosophy of Science, 55(2): 167–187. doi:10.1086/289425
Connolly, Kevin, 2014a, “Multisensory Perception as an Associative Learning Process”, Frontiers in Psychology, 5: 1095, 1095. doi:10.3389/fpsyg.2014.01095
–––, 2014b, “Perceptual Learning and the Contents of Perception”, Erkenntnis, 79(6): 1407–1418. doi:10.1007/s10670-014-9608-y
–––, forthcoming, “Sensory Substitution and Perceptual Learning”, in Sensory Substitution and Augmentation, Fiona Macpherson (ed.), Oxford: Oxford University Press.
Copenhaver, Rebecca, 2010, “Thomas Reid on Acquired Perception”, Pacific Philosophical Quarterly, 91(3): 285–312. doi:10.1111/j.1468-0114.2010.01368.x
–––, 2016, “Additional Perceptive Powers: Comments on Van Cleve's Problems from Reid”, Philosophy and Phenomenological Research, 93(1): 218–224. doi:10.1111/phpr.12317
Cowie, Fiona, 2016, “Innateness and Language”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2016 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = https://plato.stanford.edu/archives/win2016/entries/innateness-language/.
Crawford, Kate, 2016, “Artificial Intelligence’s White Guy Problem”, The New York Times, June 25, 2016, p. SR11.
Deroy, Ophelia, 2013, “Object-Sensitivity Versus Cognitive Penetrability of Perception”, Philosophical Studies, 162(1): 87–107. doi:10.1007/s11098-012-9989-1
Dretske, Fred, 2015, “Perception versus Conception: The Goldilocks Test”, in Zeimbekis & Raftopoulos 2015: pp. 163-173. doi:10.1093/acprof:oso/9780198738916.003.0007
Dy, Jennifer G. & Carla E. Brodley, 2004, “Feature Selection for Unsupervised Learning”, Journal of Machine Learning Research, 5(Aug): 845–889. [Dy & Brodley 2004 available online]
Fahle, Manfred, 2002, “Introduction”, in Manfred Fahle & Tomaso A. Poggio (eds.) Perceptual Learning, Cambridge, MA: MIT Press, pp. ix–xx.
Fodor, Jerry, 1983, The Modularity of Mind, Cambridge, MA: MIT Press.
Fodor, Jerry, 1984, “Observation Reconsidered”, Philosophy of Science, 51(1): 23–43. doi:10.1086/289162
Fodor, Jerry, 1988, “A Reply to Churchland's ‘Perceptual Plasticity and Theoretical Neutrality’”, Philosophy of Science, 55(2): 188-198. doi:10.1086/289426
Garraghty, Preston E. & Jon H. Kaas, 1992, “Dynamic Features of Sensory and Motor Maps”, Current Opinion in Neurobiology, 2(4): 522–527. doi:10.1016/0960-9822(92)90655-T
Gauthier, Isabel & Michael J. Tarr, 1997, “Becoming a ‘Greeble’ Expert: Exploring Mechanisms for Face Recognition”, Vision Research, 37(12): 1673–1682. doi:10.1016/S0042-6989(96)00286-6
Gendler, Tamar Szabo & John Hawthorne (eds), 2006, Perceptual Experience, Oxford: Oxford University Press. doi:10.1093/acprof:oso/9780199289769.001.0001
Gibson, Eleanor J., 1963, “Perceptual Learning”, Annual Review of Psychology, 14: 29–56. doi:10.1146/annurev.ps.14.020163.000333
–––, 1969, Principles of Perceptual Learning and Development, New York: Appleton-Century-Crofts.
Gibson, Eleanor J. & Richard D. Walk, 1956, “The Effect of Prolonged Exposure to Visually Presented Patterns on Learning to Discriminate Them”, Journal of Comparative and Physiological Psychology, 49(3): 239–242. doi:10.1037/h0048274
Gibson, Eleanor J., Cynthia J. Owsley, Arlene Walker, & Jane Megaw-Nyce, 1979, “Development of the Perception of Invariants: Substance and Shape”, Perception, 8(6): 609–19. doi:10.1068/p080609
Gibson, James J. & Eleanor J. Gibson, 1955, “Perceptual Learning: Differentiation or Enrichment?” Psychological Review, 62: 32–41. doi:10.1037/h0048826
Gilbert, Charles D., 1996, “Plasticity in Visual Perception and Physiology”, Current Opinion in Neurobiology, 6(2): 269–274.
Gilbert, Charles D. & Wu Li, 2012, “Adult Visual Cortical Plasticity”, Neuron, 75(2): 250–264. doi:10.1016/j.neuron.2012.06.030
Goldstone, Robert L., 1998, “Perceptual Learning”, Annual Review of Psychology, 49: 585–612. doi:10.1146/annurev.psych.49.1.585
–––, 2003, “Learning to Perceive While Perceiving to Learn”, in Perceptual Organization in Vision: Behavioral and Neural Perspectives, Ruth Kimchi, Marlene Behrmann, & Carl R. Olson (eds), Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, pp. 233–278.
–––, 2010, “Foreword” to Isabel Gauthier, Michael Tarr, & Daniel Bub, Perceptual Expertise: Bridging Brain and Behavior, Oxford/New York: Oxford University Press, p. v–ix. doi:10.1093/acprof:oso/9780195309607.001.0001
Goldstone, Robert L., David W. Braithwaite, & Lisa A. Byrge, 2012, “Perceptual Learning”, in Norbert M. Seel (ed.), Encyclopedia of the Sciences of Learning, Heidelberg, Germany: Springer Verlag GmbH, pp. 2580–2583. doi:10.1007/978-1-4419-1428-6_147
Goldstone, Robert L. & Lisa A. Byrge, 2015, “Perceptual Learning”, in The Oxford Handbook of the Philosophy of Perception, Mohan Matthen (ed.), Oxford: Oxford University Press, pp. 812–832. doi:10.1093/oxfordhb/9780199600472.013.029
Griffiths, Paul, 2009, “The Distinction Between Innate and Acquired Characteristics”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2009 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <The Distinction Between Innate and Acquired Characteristics (Stanford Encyclopedia of Philosophy/Fall 2009 Edition)>.
Hagemann, Norbert, Jörg Schorer, Rouwen Cañal-Bruland, Simone Lotz, & Bernd Strauss, 2010, “Visual Perception in Fencing: Do the Eye Movements of Fencers Represent Their Information Pickup?” Attention, Perception, & Psychophysics, 72(8): 2204–2214. doi:10.3758/BF03196695
Hall, Geoffrey, 1991, Perceptual and Associative Learning, Oxford: Clarendon Press. doi:10.1093/acprof:oso/9780198521822.001.0001
Hatfield, Gary, 2009, “Perception as Unconscious Inference”, in Gary Hatfield, Perception and Cognition: Essays in the Philosophy of Psychology, Oxford: Oxford University Press, pp. 124–152.
Held, R., 1985, “Binocular Vision: Behavioral and Neuronal Development”, in Jacques A. Mehler, & Robin Fox (eds.), Neonate Cognition: Beyond the Blooming Buzzing Confusion, Hillsdale, NJ: Erlbaum, pp. 37–44.
James, William, 1890, The Principles of Psychology, New York: Henry Holt and Company.
Kellman, Philip J., 2002, “Perceptual Learning”, in Hal Pashler & Randy Gallistel (eds.), Stevens’ Handbook of Experimental Psychology: Learning, Motivation, and Emotion (Vol. 3, 3rd edition), New York, NY: John Wiley & Sons, pp. 259–299.
Kellman, Philip J. & Patrick Garrigan, 2009, “Perceptual Learning and Human Expertise”, Physics of Life Reviews, 6(2): 53–84. doi:10.1016/j.plrev.2008.12.001
Kellman, Philip J. & Christine M. Massey, 2013, “Perceptual Learning, Cognition, and Expertise”, in B.H. Ross (ed.), The Psychology of Learning and Motivation, Vol. 58, Academic Press, Elsevier Inc., pp. 117–165. doi:10.1016/B978-0-12-407237-4.00004-9
Kellman, Philip J. & Elizabeth S. Spelke, 1983, “Perception of Partly Occluded Objects in Infancy”, Cognitive Psychology, 15(4): 483–524. doi:10.1016/0010-0285(83)90017-8
LeCun, Yann, Yoshua Bengio, & Geoffrey Hinton, 2015, “Deep Learning”, Nature, 521(7553): 436–444. doi:10.1038/nature14539
Logan, John S., Scott E. Lively, & David B. Pisoni, 1991, “Training Japanese Listeners to Identify English /r/ and /l/: A First Report”, The Journal of the Acoustical Society of America, 89(2): 874–886.
Lyons, Jack C., 2005, “Perceptual Belief and Nonexperiential Looks”, Philosophical Perspectives, 19(1): 237–256.
–––, 2009, Perception and Basic Beliefs: Zombies, Modules, and the Problem of the External World, New York: Oxford University Press. doi:10.1093/acprof:oso/9780195373578.001.0001
Macpherson, Fiona, 2012, “Cognitive Penetration of Colour Experience: Rethinking the Issue in Light of An Indirect Mechanism”, Philosophy and Phenomenological Research, 84(1): 24–62. doi:10.1111/j.1933-1592.2010.00481.x
Markie, Peter, 2015, “Rationalism vs. Empiricism”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2015 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = http://plato.stanford.edu/archives/sum2015/entries/rationalism-empiricism/.
Matthen, Mohan, 2014, “How to Be Sure: Sensory Exploration and Empirical Certainty”, Philosophy and Phenomenological Research, 88(1): 38–69. doi:10.1111/j.1933-1592.2011.00548.x
–––, forthcoming, “Play, Skill, and the Origins of Perceptual Art”, British Journal of Aesthetics.
Meltzoff, Andrew N. & M. Keith Moore, 1977, “Imitation of Facial and Manual Gestures by Human Neonates”, Science, 198(4312): 75–78. doi:10.1126/science.198.4312.75
Nanay, Bence, 2017, “Perceptual Learning, the Mere Exposure Effect and Aesthetic Antirealism”, Leonardo, 50(1): 58–63. doi:10.1162/LEON_a_01082
Nevatia, Ramakant, 1982, Machine Perception, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
O’Callaghan, Casey, 2011, “Against Hearing Meanings”, Philosophical Quarterly, 61(245): 783–807. doi:10.1111/j.1467-9213.2011.704.x
–––, 2015, “Speech Perception”, in The Oxford Handbook of the Philosophy of Perception, Mohan Matthen (ed.), Oxford: Oxford University Press, pp. 475–494. doi:10.1093/oxfordhb/9780199600472.013.032
Orlandi, Nico, 2014, The Innocent Eye: Why Vision is Not a Cognitive Process, Oxford: Oxford University Press. doi:10.1093/acprof:oso/9780199375035.001.0001
Peacocke, Christopher, 1992, A Study of Concepts, Cambridge, MA: MIT Press.
Perrett, David I., P.A.J. Smith, Douglas David Potter, A.J. Mistlin, A.D. Head, & M.A. Jeeves, 1984, “Neurones Responsive to Faces in the Temporal Cortex: Studies of Functional Organization, Sensitivity to Identity and Relation to Perception”, Human Neurobiology, 3(4): 197–208.
Pettit, Dean, 2010, “On the Epistemology and Psychology of Speech Comprehension”, The Baltic International Yearbook of Cognition, Logic and Communication, 5(Meaning, Understanding and Knowledge): 1–43. doi:10.4148/biyclc.v5i0.286
Pourtois, Gilles, Karsten S. Rauss, Patrik Vuilleumier, & Sophie Schwartz, 2008, “Effects of Perceptual Learning on Primary Visual Cortex Activity in Humans”, Vision Research, 48(1): 55–62. doi:10.1016/j.visres.2007.10.027
Prinz, Jesse, 2006, “Beyond Appearances: the Content of Sensation and Perception”, in Gendler & Hawthorne 2006: 434–459. doi:10.1093/acprof:oso/9780199289769.003.0013
Pylyshyn, Zenon, 1999, “Is Vision Continuous with Cognition? The Case for Cognitive Impenetrability of Visual Perception”, Behavioral and Brain Sciences, 22(3): 341–365.
Raftopoulos, Athanassios, 2001, “Is Perception Informationally Encapsulated? The Issue of the Theory-Ladenness of Perception”, Cognitive Science, 25(3): 423–451. doi:10.1207/s15516709cog2503_4
Raftopoulos, Athanassios & John Zeimbekis, 2015, “The Cognitive Penetrability of Perception: An Overview”, in Zeimbekis & Raftopoulos 2015: pp. 1-56. doi:10.1093/acprof:oso/9780198738916.003.0001
Reiland, Indrek, 2015, “On Experiencing Meanings”, The Southern Journal of Philosophy, 53(4): 481–492. doi:10.1111/sjp.12150
Reid, Thomas, [1764] 1997, An Inquiry into the Human Mind on the Principles of Common Sense, D.R. Brookes (ed.), Edinburgh: Edinburgh University Press.
–––, [1785] 2002, Essays on the Intellectual Powers of Man, D.R. Brookes (ed.), Edinburgh: Edinburgh University Press.
Robbins, Philip, 2015, “Modularity of Mind”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2015 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = http://plato.stanford.edu/archives/sum2015/entries/modularity-mind/.
Sagi, Dov, 2011, “Perceptual Learning in Vision Research”, Vision Research, 51(13): 1552–1566. doi:10.1016/j.visres.2010.10.019
Samet, Jerry, 2008, “The Historical Controversies Surrounding Innateness”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2008 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <The Historical Controversies Surrounding Innateness (Stanford Encyclopedia of Philosophy/Fall 2008 Edition)>.
Schwartz, Sophie, Pierre Maquet, & Chris Frith, 2002, “Neural Correlates of Perceptual Learning: A Functional MRI Study of Visual Texture Discrimination”, Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(26): 17137–17142. doi:10.1073/pnas.242414599
Siegel, Susanna, 2006, “Which Properties Are Represented in Perception?” in Gendler & Hawthorne 2006: 481–503. doi:10.1093/acprof:oso/9780199289769.003.0015
–––, 2010, The Contents of Visual Experience, Oxford: Oxford University Press.
–––, 2012, “Cognitive Penetrability and Perceptual Justification”, Noûs, 46(2): 201–222. doi:10.1111/j.1468-0068.2010.00786.x
–––, 2016, “The Contents of Perception”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Spring 2016 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = http://plato.stanford.edu/archives/spr2016/entries/perception-contents/.
–––, 2017, The Rationality of Perception, New York: Oxford University Press.
Siewert, Charles P., 1998, The Significance of Consciousness, Princeton, NJ: Princeton University Press.
Shiffrin, Richard M. & Walter Schneider, 1977, “Controlled and Automatic Human Information Processing: II. Perceptual Learning, Automatic Attending and a General Theory”, Psychological Review, 84(2): 127–190. doi:10.1037/0033-295X.84.2.127
Slater, Alan, Anne Mattock, & Elizabeth Brown, 1990, “Size Constancy at Birth: Newborn Infants’ Responses to Retinal and Real Size”, Journal of Experimental Child Psychology, 49(2): 314–322.
Smith Edward E. & Susan E. Haviland, 1972, “Why Words Are Perceived More Accurately Than Nonwords: Inference Versus Unitization”, Journal of Experimental Psychology, 92(1): 59–64
Stanley, Jason & John W. Krakauer, 2013, “Motor Skill Depends on Knowledge of Facts”, Frontiers in Human Neuroscience, 7: 503 doi:10.3389/fnhum.2013.00503
Stanley, Jason & Timothy Williamson, forthcoming, “Skill”, Noûs, early online 21 May 2016, doi:10.1111/nous.12144
Stokes, Dustin, 2015, “Towards a Consequentialist Understanding of Cognitive Penetration”, in Zeimbekis & Raftopoulos 2015: pp. 75-100. doi:10.1093/acprof:oso/9780198738916.003.0003
Strawson, Galen, [1994] 2010, Mental Reality, 2nd edition, Cambridge, MA: MIT Press.
Tye, Michael, 2000, Consciousness, Color, and Content, Cambridge, MA: MIT Press.
Vaassen, Bram M.K., 2016, “Basic Beliefs and the Perceptual Learning Problem: A Substantial Challenge for Moderate Foundationalism”, Episteme, 13(1): 133–149. doi:10.1017/epi.2015.58
Webster, Michael A., 2012, “Evolving Concepts of Sensory Adaptation”, F1000 Biology Reports, 4: 21. doi:10.3410/B4-21 [Webster 2012 available online]
Williams, A.M. & K. Davids, 1998, “Visual Search Strategy, Selective Attention, and Expertise in Soccer”, Research Quarterly for Exercise and Sport, 69(2): 111–128. doi:10.1080/02701367.1998.10607677
Wu, Wayne, 2014, Attention, New York: Routledge.
Zeimbekis, John & Athanassios Raftopoulos (eds.), 2015, The Cognitive Penetrability of Perception New Philosophical Perspectives, Oxford: Oxford University Press. doi:10.1093/acprof:oso/9780198738916.001.0001

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Other Internet Resources

Freschi, Elisa., manuscript, “The Refutation of Any Extra-Sensory Perception in Vedānta Deśika: A Philosophical Appraisal of Seśvaramīmāṃsā ad MS 1.1.4.”

innateness: and contemporary theories of cognition | mind: modularity of | perception: experience and justification | perception: the contents of | science: theory and observation in

Acknowledgments

Special thanks for their comments to Susanna Siegel, Rebecca Copenhaver, and to the University of Pennsylvania Perceptual Learning Reading Group: Gary Hatfield, Adrienne Prettyman, Louise Daoust, Ting Fung Ho, Ben White, and Devin Curry. This entry was prepared with funding from the Cambridge New Directions in the Study of the Mind Project.

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