我们毫不费力感知视觉场景的能力取决于对外在世界固有知识的智能部署。这里的关键词是“智能”，这引发了以下问题：视觉系统到底有多聪明？它的智商是多少？例如，视觉系统是否了解物理定律？它是否只使用归纳逻辑（像许多人怀疑的那样），或者它也能进行演绎吗？它如何处理悖论、冲突或不完整的信息？它的适应性如何？
对透明性的研究为感知智能提供了一些见解，透明性是由格式塔心理学家法比奥·梅特利探索的一种现象。他首先注意到，通过使用相对简单的显示，可以产生引人注目的透明幻觉。
“透明性”一词的使用比较宽泛。有时它指的是看到一个物体，例如太阳镜片，以及透过该物体可见的物体；有时它指的是透过磨砂玻璃看到物体，这被称为半透明性。在本专栏中，我们将把自己限制在前一种情况，因为与它相关的物理和感知定律更简单。
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透明性的物理学
首先，让我们考虑透明性的物理学。如果您在一张白纸上放置一个矩形中性密度滤光片，例如深色眼镜，则该滤光片仅允许一定比例的光线通过——例如，50%。换句话说，如果纸张的亮度或发光度为每平方米 100 坎德拉 (cd)，则被滤光片覆盖的部分的发光度将为 50 cd。如果您再添加第二个这样的滤光片，使其与第一个滤光片部分重叠，则重叠区域将接收到原始 50% 光线的 50%——即 25%。这种关系始终是乘法的。
物理学方面就说到这里。那么感知呢？如果，如图 a 所示，您只是在一个浅色正方形的中间有一个深色正方形（前者为 50 cd，后者为 100 cd），则内部正方形可能是将光线减少 50% 的滤光片，也可能是反射入射光只有周围背景 50% 的深色正方形。如果没有其他信息，视觉系统就无法知道存在哪种情况；因为后一种情况在自然界中更为常见，所以您始终会看到这种情况。
但现在考虑两个形成十字形的矩形，中间有一个重叠区域。在这种情况下，并非不可思议——实际上，更有可能——这种配置确实由两个重叠的矩形滤光片组成，而不是排列成十字形的五个色块。但如果是前者，那么亮度比率必须是这样的，即中心正方形（重叠区域）应比其他正方形更暗，当然也比背景更暗。特别是，中心正方形的发光度应是两个滤光片百分比的乘法函数。例如，如果两个矩形的非重叠区域分别为背景的 66% 和 50%，那么内部矩形应为该 66% 的 50%——或大约 33%（即假设白纸为 100 cd，则为 33 cd）。
现在的问题是：视觉系统是否具有所有这些因素的内在“知识”？我们可以通过使用一系列显示（b、c、d）来找出答案，其中背景和矩形的亮度是固定的（例如分别为 100 cd 和 50 cd），而只有内部正方形的亮度会发生变化。就物理透明性可能存在的亮度而言，内部正方形被设置为太暗 (b)、适当暗 (c) 或太亮 (d)。如果您在不了解任何物理知识的情况下查看这些图形，您会在 c 中将矩形视为透明的，但在 b 或 d 中则不然。这几乎就像您的视觉系统知道您不知道（或者在您阅读本专栏之前不知道）的东西一样。
这个实验表明，要看到透明性，必须满足两个条件。首先，必须有图形复杂性和分割来证明这种解释是合理的（因此在 a 中没有透明性）。其次，亮度比率必须正确（在 b 或 d 中看不到透明性）。
阴影的影响
透明性在自然界中不常见，但阴影却很常见。我们迄今为止探索的感知“定律”可能主要是为了处理阴影，并将它们与“真实”物体区分开来而演变而来的，真实物体也会由于反射率的差异而在视觉场景中产生亮度差异（例如，斑马的条纹或黑色垫子上的白色猫）。
理论上，如果只有一个遥远的光源，没有散射或反射，则树等物体投下的阴影可能是漆黑的。然而，通常情况下，来自环境的周围光线会落在阴影上，从而产生深色但非黑色的阴影。如果树的阴影落在人行道和较深的草地上 (e)，则亮度的大小和符号沿阴影边界变化的方式在边界的两侧（阴影侧和光照侧）将是相同的。这种亮度的共变向大脑暗示这是一个阴影，而不是物体或纹理。
事实证明，透明性的亮度变化模仿了阴影中的亮度变化。视觉系统可能已经进化到发现阴影并对其做出适当的反应，而不是对透明滤光片做出反应。如果它不能做到这一点，您可能会尝试抓住阴影或小心翼翼地跨过阴影以避免绊倒，而没有意识到它根本不是物体。
有趣的是，尽管我们的感知机制似乎意识到了与亮度相关的透明性物理学，但它们似乎对与颜色“透明性”相关的定律视而不见。在 f 和 g 中，我们有两个相互交叉的条，两者的亮度都为背景的 50%。我们人为地使其在 g 中重叠区域的亮度为背景亮度的 25%，如果我们仅仅处理亮度，就应该是这样。但是，如果两个滤光片的颜色不同——就像它们现在这样——则重叠区域应该是漆黑的，而不是灰色的。原因是红色滤光片在白光照射时仅透射长波长（“红色”）波长，而蓝色滤光片仅透射短波长（“蓝色”）波长。因此，如果您交叉滤光片，则没有光线通过；重叠区域将是黑色的。事实上，当中间区域为黑色时，看不到透明性，而当中间区域为 25% 时（g），则可以看到透明性。显然，视觉系统继续遵循亮度规则，而忽略了颜色不兼容性。
如果您在白色背景上放置一个灰色十字，而十字的中间是较浅的灰色阴影 (h)，则会产生一种奇怪的效果。大脑不是将较浅的十字视为它本来的样子，而是更倾向于将其视为好像有一块圆形磨砂玻璃或牛皮纸叠加在较大的灰色十字上。为了实现这种感知，大脑必须“幻觉”出一个幻觉的磨砂玻璃扩散，甚至在十字中心区域周围的区域也是如此。如果您有一片包含多个此类十字的区域 (i)，则效果尤其引人注目。
同样，环绕物（白色）、十字（深灰色）和中心区域（浅灰色）之间的亮度比率必须恰到好处才能产生效果；如果比率不正确，效果就会消失 (j)。换句话说，这些比率必须与实际半透明表面（例如，雾或磨砂玻璃）可能发生的比率相符。如果显示器中存在色度分量 (k)，则效果更加引人注目。
因此，即使视觉系统不了解颜色减法，如果亮度比率正确，那么颜色也会随着亮度的扩散而“拖动”。
另一个有趣的效果在意大利心理学家盖塔诺·卡尼扎发明的 l 中可以看到：瑞士奶酪效应。当您随意瞥一眼时，您会看到一个大的不透明矩形，上面有孔，叠加在黑色背景上较小的灰色矩形上。但是经过一番心理努力，您可以开始想象孔洞后面的浅灰色矩形实际上是孔洞前面的半透明白色矩形，然后开始感知到一个透明矩形，您可以通过它看到背景中的黑点。这种幻觉证明了“自上而下”的影响对表面感知的深刻影响；您看到的透明性并非完全通过视网膜上物理输入的串行分层处理自下而上驱动的。
总而言之，这些演示使我们能够得出结论，关于透明性的统计数据和物理定律的非凡“智慧”通过自然选择和学习的结合被融入到视觉处理中。然而，这种智慧是有限度的。视觉系统似乎可以容忍不兼容的颜色。它无法应用颜色减法的物理学，部分原因是颜色感知在灵长类动物中进化得晚得多，并且没有充分地融入进来，部分原因是与透明性和半透明性相比，颜色重叠在自然界中不太常见。
我们可能得出结论，即使视觉系统可以复杂地使用诸如透明性所需的亮度比率物理学和分割统计数据等抽象属性，但在其他特征（如颜色）方面，它是“愚蠢的”，这仅仅是因为其硬件（或“软硬件”）通过自然选择进化而来的偶然方式——这是反对“智能设计”的有力证据。