长久以来，在公众认知以及传统观念里，知觉一直被视作对现实实在的直接且准确的映射，秉持着“所见即真实”的理念。然而，随着现代认知科学的不断探索，我们发现自然界中的众多生物并不具备对世界进行真实表征的能力，这一发现无疑对传统观念构成了挑战，并引发了对“知觉真实性”(Veridicality)的深刻质疑，使之成为当代感知哲学领域的一个核心议题。①朴素实在论(Naive Realism)主张，“感知者能够全面且精确地捕捉到客观世界子集的每一个方面与结构”②，它强调知觉与外在世界的直接对应性。而批判实在论(Critical Realism)则采取了一种更为灵活和开放的视角，它指出知觉虽不必是客观世界的直接子集，但知觉之间所建立的关系却能够精确地映射出客观世界中各状态之间的内在联系，即“知觉以近似的方式反映世界”。③然而，在D.霍夫曼(Donald Hoffman)等人看来，上述两种理论虽然在一定程度上维护了知觉与真实之间的某种联系，但其论断均建立在理论假设之上，而非直接的经验证据或实验验证。鉴于此，他们创新性地引入了进化博弈论与遗传算法等概念，构建了知觉界面理论(The Interface Theory of Perception，ITP)，提出“知觉本质上不具有真实性”这一论断，认为知觉是生物体为了生存与繁衍而进化出的适应性界面。这一理论的提出，为我们理解知觉的本质提供了新的视角，同时也激发了关于感知、认知与实在之间复杂关系的深入讨论。 一、知觉界面理论：适应性而非真实性 生物进化论主张，物种的进化是通过自然选择机制来实现的，其主要特征源于物种在特定生存环境里，经由适应性的不断累积而逐步演化形成。在这一过程中，自然选择更倾向于知觉的适应性，而非真实性。具体而言，“真实的感知策略永远不会比同样复杂但有针对性的相关适应度函数的非真实策略更具适应性”，在不同策略的竞争中，“真实性策略通常会被淘汰”。④为了阐释这一点，霍夫曼引用了一个经典案例：澳大利亚雄性宝石甲虫在寻找雌性进行交配时，会依据表面光亮、有凹陷且呈亮棕色的特征来识别目标。然而，人类活动在甲虫栖息地随意丢弃的酒瓶子恰好符合这些特征，最终导致许多雄性甲虫被误导，错把瓶子当做雌性甲虫进行交配，从而交配失败。⑤这一案例促使我们思考，为何甲虫未能进化出更精确的识别机制？从生物进化的角度来说，进化出能够提供更多信息的知觉系统代价会很大，而在以前的环境中错误识别付出的代价很低，即用最廉价的知觉系统就可以识别出雌性甲虫，所以甲虫进化出不反映真实细节的知觉系统。⑥可见，如果进化过程中的目标倾向于适应性，那么知觉系统本身也是经过自然选择而塑造的产物，知觉特征同样要根据物种在整体环境中的繁殖适应性而形成。 霍夫曼等人设计了进化博弈论的实验来论证这一观点。在进化博弈论中有无限多个参与者，每个参与者都有固定的生存进化策略，并且可以随机选择参与者。其中每次互动的回报(即“适应性”)由固定的算法得出：参与者需决定争夺哪块领地，获胜即可获得领地资源作为报酬。随着进化博弈论的不断进行，最终回报最多的参与者胜出。⑦这种策略对于批判实在论者来说，它可以真实地感知到每个领地资源的真实数量，但对于回报的感知却十分不敏感；反之，这对界面策略而言却能感知到回报，因为这种策略对于真实资源的感知是不敏感的。因此，知觉并非是对真实特征的客观反映，而是生物在漫长进化过程中为适应生存环境而形成的一种适应性结果，即“适应性战胜真实性”(Fitness Beats Truth)⑧。 既然通过进化博弈论已经证明“适应性战胜真实性”，那么真实性是否会发生在我们的知觉策略中呢？或者说适应性在知觉策略中是否能够淘汰真实性？为了回答这个问题，霍夫曼利用遗传算法研究了知觉策略中的机器人Robby的基因选择策略：实验中设定了一个12×12的网格，机器人具备感知周围四个网格的能力，并且可以选择其中动作(包含向前走、向后走、向左走、向右走、原地不动、捡起瓶子及随机走)，在每个位置中会随机放置瓶子，指定的回报函数为：捡起一个瓶子就会得10分，没有抓取瓶子就会失去一分，撞墙则会失去五分，得分更高的机器人基因会被分配到下一代中，通过此方法不断重复。⑨在这个实验中，通过遗传算法筛选出得分高的个体，使这种行为模式在群体中扩散，从而淘汰得分低的个体。机器人通过竞争获得生存权，这也说明适应性在机器人整体进化中起到关键作用，即“适者生存”才是知觉进化的核心策略。 然而，有人质疑霍夫曼只设计了适应性策略的进化过程，并没有将适应性和真实性策略进行对比实验。为此，霍夫曼等人设计了适应性策略和真实性策略共同进化的实验。每个方格中随机生成瓶子的数量(0—10之间)，但是机器人看不到瓶子的确切数量，只能看到红色和绿色，颜色是随机的，目的是为了确保知觉策略和搜索策略共同进化，并且每个机器人的基因组都有11个以上基因，其中i位置的值就是在方格中抓取瓶子的报酬，对同一种策略进行多次重复运行后计算出回报，并选择回报最大最适合生存的策略进行基因传递，经过500代的基因遗传之后出现了非常高效的搜索者。⑩多次重复试验表明，机器人已经进化出了回报策略，而实在论策略因其适应性差会在数代遗传后被淘汰。实验中最关键的是利用颜色来代表瓶子数量，可以隔离颜色和回报之间的关系，从而证明知觉策略更倾向于回报。知觉状态倾向于分配给高回报的方格，所以实在论策略则逐渐消失，这也说明了“我们所感知到的对象本身并不具备内在的因果力量”(11)。
