书籍介绍
这本书最耐人寻味之处,在于它把'视觉'当成一个需要被解释的计算问题,而非单纯的生理现象。马尔提出:理解视觉,首先要回答'为什么要计算'——视觉的目的,是从二维图像中重建出物体的形状与空间位置;其次要回答'如何表征'——大脑用怎样的内部表示把世界的色彩、运动、细节固定下来;最后才是'如何实现'。这三层划分,至今仍是理解人工智能视觉的隐形骨架。读者反复提及的'从运动恢复结构''以物体为中心的形状表象',正是这套理论最具野心、也最见功力的地方。它适合那些不满足于'让机器认出图片'、而想追问'识别究竟意味着什么'的人。唯一劝退读者的,是略显生涩的译文,但这恰恰反证了原作的分量:值得被反复翻读。