我们已经看到，如果一个问题实际上具备的是1型理论，那么寻求它的2型理论就会是危险的。这种危险最突出地表现在过早地强行进入高层次问题，因为这时作为它最终的1型理论基础层的那些概念没有或几乎没有形成，结果将是全然不能对实际所涉及的问题作出正确的系统阐述。然而，意识到较低层次上存在着反面危险，也是同样重要的。例如，在目前的视觉加工理论中，基本框图观念看来是相当不错的，但是人们也许会对使它解码的分组过程的美学特征产生怀疑。有很多这样的过程，它们的细节多少有些混乱，这样就会出现一些看起来是任意的取舍(例如，在垂直方向或水平方向形成组织)。一个明显的2型理论的例子就是我们提出的：组织与视觉的辨别是建立在这些分组过程，以及在图像基本框图中应用于该信息的一阶辨别之上的(Marr1976)。这样，与朱尔兹(Julesz1975)规范的(1型)理论相比，它的吸引力就小一些，朱尔兹的理论认为，只有当组织的密度分布在一阶或二阶统计中存在差异时，它们才是可以辨别的。但是正如朱尔兹本人看到的那样，有一些模式虽然带有不同的二阶统计数据，仍然是无法辨别的。事实上，我本人所做的工作也可以看作是试图精确定义出什么样的二阶统计结构特征造成了辨别力(参阅Schatz1977，待印)。
6 人工智能之我见
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