為何看到洋娃娃或木偶會產生莫名的恐懼呢

2020-10-05 10:32:49來源：蝌蚪五線譜

可愛的洋娃娃，搞笑的木偶人，仿真動漫人物……看到它們，你是否會產生一種不舒服的感覺呢?

為何仿真機器人有時會令人毛骨悚然?為何人們看到僵尸會心生恐懼?

也許你已經猜到，這都是“恐怖谷”搗的鬼。該理論提出已有多年，但你真的了解它嗎?

似人非人，最為恐怖

“恐怖谷”這個概念，最早是由德國心理學家厄內斯特·占奇(Ernst Jentsch)在1906年提出的。但它真正成為一個學術用語，則是在1970年，日本機器人專家森政弘(Masahiro Mori)在《能源》雜志上發表了一篇名為《恐怖谷》(The uncanny valley)的文章之后。

在這篇文章里，森政弘認為隨著仿真物(如機器人、玩偶等)模擬真實性程度的變化，人對其親和力也會產生變化，并有一定的規律，即親和力隨著仿真程度增高而增高，但當仿真程度到達一個較高的臨界點時，人的親和反應會陡然跌入谷底，突然對這個仿真物產生排斥、恐懼、困惑等負面心理。

簡單來說，就是當仿真物太接近人類的時候，我們就會感到害怕和恐懼。

為了讓自己的理論可視化，森政弘教授還繪制了一幅“恐怖谷”理論曲線圖。曲線的下凹區間代表好感度的最低水平，整個曲線形如山谷，所以得名“恐怖谷”。

“恐怖谷”是如何產生的?

“恐怖谷”是一個非常有趣的心理現象，它的反應是那么特別，與一般的恐懼(比如你看到一條蛇或者生命處于危險中所產生的恐懼)不同，在“恐怖谷”中，我們所感受到的“恐怖”更多是心理上的微妙不適感，讓人后脊發涼，細思恐極，全身起雞皮疙瘩。

那這種說不出道不明的感覺又是如何產生的呢?

目前，關于 “恐怖谷”效應的成因，主要有兩種觀點：一是進化論，認為該現象源于人類在漫長的生存中逐漸產生的生理防御機制;二是認知論，認為“恐怖谷”的產生是因為人類認知模式的失調。

為了證明恐怖谷效應是一種進化機制，美國普林斯頓大學的科學家用長尾獼猴做了這樣的實驗：給猴子看三張圖像，一張是高仿真的(Realistic)3D猴子圖像，一張是低仿真的(Unrealistic)3D猴子圖像，一張是真猴子的(Real)圖像。

然后，記錄猴子觀看這些影像的次數和時間。根據觀察結果，研究人員發現，猴子看高仿真的3D猴子圖像時間最短，并對其表現出厭惡、拒絕的心理。

可見，猴子身上也存在類似于人類的“恐怖谷”效應，人類在這個問題上并不是孤立的。

另一種觀點認為，“恐怖谷”與人類的認知系統有關。

“認知失調論”(cognitive dissonance)是費斯汀格(Leon Festinger)在1957年的《認知失調論》一書中提出的，其中有一個觀點是：當一個人的態度和行為等認知成分相互矛盾、從一個認知推斷出另一個對立認知時，就會產生不舒適感和不愉快的情緒。

人會根據經驗認知身邊的事物，當兩者相去甚遠的時候，大腦就產生了“認知不確定”，從而讓人產生焦慮和不安。

比如一個機器人，當它大部分像機器人的時候，我們對它的認知是“機器人”，對于像 “人”的部分，會格外關注，從而產生親近感。

但當一個機器人十分像人時，我們就會將它歸于“人”，并對它“非人”的部分尤為關注，同時也因過于像人而形成“認知不確定”，產生生理上的反感和厭惡。

對于這兩種假說，科學界都有相應的理論和支持，或許，恐怖谷效應正是這兩種因素共同作用的結果

生活中的“恐怖谷”

在我們的生活中，“恐怖谷”在科技領域的出鏡率最高，仿真機器人的發展令人們逐漸對“恐怖谷”加以關注。

在影視領域，“恐怖谷”既是影片的助推劑，也是限制影片的攔路虎。

眾多恐怖片中，“木偶”的形態獨具特色?？催^《釜山行》的觀眾，一定不會忘了電影開頭出現的指揮人偶，它有著人的外表，卻神情呆滯，給人一種異樣、肅殺的感覺和詭異的不適感。

恐怖片導演常利用“似人非人”的形象制造恐懼，在《招魂》中，安娜貝爾娃娃透露著詭異，《死寂》里面的人偶，看上去也令人瘆得慌。

對于恐怖片，“恐怖谷”效應也許是個很好的助力手段，但在其他動漫、電影中，可就成了技術人員翻越不過的大山。

隨著CGI(Computer-generated imagery)技術的發展，3D仿真動畫越來越多，但卻極容易跌入“恐怖谷”的泥潭。

《終極幻想》中的Aki，《錫鐵小兵》中的嬰兒反派，《貝奧武夫》中的皇后，都因為“恐怖谷”效應，讓人產生恐懼。

科技發展助力突破“恐怖谷”

隨著科技的進步，虛擬人物制作技術發展迅速。不論是游戲中，還是電影里，我們都可以看見活靈活現的虛擬角色，一眼看去甚至難辨真假。

近年來，AI(Artificial Intelligence)、CGI技術發展迅速，《阿凡達》《指環王》等優質影片層出不窮，給人帶來一場場視覺盛宴。

制作一個虛擬人物，需要用到很多技術。如Photogrammetry的掃描技術，可以從多角度對即將建模的物件、人體進行拍攝，實現高質量的掃描和建模;而Cubic motion的技術，則用以捕捉和計算臉部表情數據，再配合AI深度學習的solver(解算機)，就可以把演員的微妙表情，實時還原到虛擬角色中。

在2017年7月底舉辦的計算機圖形頂級會議Siggraph 2017中，橫跨四大洲的多家行業頂級公司，展示了實時游戲引擎中渲染虛擬角色的最新進展。這不僅是對原有程序的突破，更是對未來無限發展的探索。

人工智能的深度學習、渲染引擎的技術突破讓虛擬人物越來越接近真實的人類，雖然目前仍存在不足，但可以看到，科技的進步正在使相關領域逐漸跨越“恐怖谷”，人工智能更是給未來發展提供了新的方向和希望。

參考文獻：

[1] Johnston Jennifer Laura, Kearney Grainne P, Gormley Gerard J, et al. Into the uncanny valley: Simulation versus simulacrum? 2020.

[2] 劉書亮. 什么是“恐怖谷理論”[N]. 文藝報, 2019-03-22(008).

[3] 聞心. 人工智能正在消除“恐怖谷”[J]. 世界科學, 2018(02):7-8.

[4] 范秀云. 恐怖谷理論與動畫電影中的逼真人物形象[J]. 當代電影, 2014(06):193-196.

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