为何看到洋娃娃或木偶会产生莫名的恐惧呢

2020-10-05 10:32:49来源：蝌蚪五线谱

可爱的洋娃娃，搞笑的木偶人，仿真动漫人物……看到它们，你是否会产生一种不舒服的感觉呢?

为何仿真机器人有时会令人毛骨悚然?为何人们看到僵尸会心生恐惧?

也许你已经猜到，这都是“恐怖谷”捣的鬼。该理论提出已有多年，但你真的了解它吗?

似人非人，最为恐怖

“恐怖谷”这个概念，最早是由德国心理学家厄内斯特·占奇(Ernst Jentsch)在1906年提出的。但它真正成为一个学术用语，则是在1970年，日本机器人专家森政弘(Masahiro Mori)在《能源》杂志上发表了一篇名为《恐怖谷》(The uncanny valley)的文章之后。

在这篇文章里，森政弘认为随着仿真物(如机器人、玩偶等)模拟真实性程度的变化，人对其亲和力也会产生变化，并有一定的规律，即亲和力随着仿真程度增高而增高，但当仿真程度到达一个较高的临界点时，人的亲和反应会陡然跌入谷底，突然对这个仿真物产生排斥、恐惧、困惑等负面心理。

简单来说，就是当仿真物太接近人类的时候，我们就会感到害怕和恐惧。

为了让自己的理论可视化，森政弘教授还绘制了一幅“恐怖谷”理论曲线图。曲线的下凹区间代表好感度的最低水平，整个曲线形如山谷，所以得名“恐怖谷”。

“恐怖谷”是如何产生的?

“恐怖谷”是一个非常有趣的心理现象，它的反应是那么特别，与一般的恐惧(比如你看到一条蛇或者生命处于危险中所产生的恐惧)不同，在“恐怖谷”中，我们所感受到的“恐怖”更多是心理上的微妙不适感，让人后脊发凉，细思恐极，全身起鸡皮疙瘩。

那这种说不出道不明的感觉又是如何产生的呢?

目前，关于 “恐怖谷”效应的成因，主要有两种观点：一是进化论，认为该现象源于人类在漫长的生存中逐渐产生的生理防御机制;二是认知论，认为“恐怖谷”的产生是因为人类认知模式的失调。

为了证明恐怖谷效应是一种进化机制，美国普林斯顿大学的科学家用长尾猕猴做了这样的实验：给猴子看三张图像，一张是高仿真的(Realistic)3D猴子图像，一张是低仿真的(Unrealistic)3D猴子图像，一张是真猴子的(Real)图像。

然后，记录猴子观看这些影像的次数和时间。根据观察结果，研究人员发现，猴子看高仿真的3D猴子图像时间最短，并对其表现出厌恶、拒绝的心理。

可见，猴子身上也存在类似于人类的“恐怖谷”效应，人类在这个问题上并不是孤立的。

另一种观点认为，“恐怖谷”与人类的认知系统有关。

“认知失调论”(cognitive dissonance)是费斯汀格(Leon Festinger)在1957年的《认知失调论》一书中提出的，其中有一个观点是：当一个人的态度和行为等认知成分相互矛盾、从一个认知推断出另一个对立认知时，就会产生不舒适感和不愉快的情绪。

人会根据经验认知身边的事物，当两者相去甚远的时候，大脑就产生了“认知不确定”，从而让人产生焦虑和不安。

比如一个机器人，当它大部分像机器人的时候，我们对它的认知是“机器人”，对于像 “人”的部分，会格外关注，从而产生亲近感。

但当一个机器人十分像人时，我们就会将它归于“人”，并对它“非人”的部分尤为关注，同时也因过于像人而形成“认知不确定”，产生生理上的反感和厌恶。

对于这两种假说，科学界都有相应的理论和支持，或许，恐怖谷效应正是这两种因素共同作用的结果

生活中的“恐怖谷”

在我们的生活中，“恐怖谷”在科技领域的出镜率最高，仿真机器人的发展令人们逐渐对“恐怖谷”加以关注。

在影视领域，“恐怖谷”既是影片的助推剂，也是限制影片的拦路虎。

众多恐怖片中，“木偶”的形态独具特色。看过《釜山行》的观众，一定不会忘了电影开头出现的指挥人偶，它有着人的外表，却神情呆滞，给人一种异样、肃杀的感觉和诡异的不适感。

恐怖片导演常利用“似人非人”的形象制造恐惧，在《招魂》中，安娜贝尔娃娃透露着诡异，《死寂》里面的人偶，看上去也令人瘆得慌。

对于恐怖片，“恐怖谷”效应也许是个很好的助力手段，但在其他动漫、电影中，可就成了技术人员翻越不过的大山。

随着CGI(Computer-generated imagery)技术的发展，3D仿真动画越来越多，但却极容易跌入“恐怖谷”的泥潭。

《终极幻想》中的Aki，《锡铁小兵》中的婴儿反派，《贝奥武夫》中的皇后，都因为“恐怖谷”效应，让人产生恐惧。

科技发展助力突破“恐怖谷”

随着科技的进步，虚拟人物制作技术发展迅速。不论是游戏中，还是电影里，我们都可以看见活灵活现的虚拟角色，一眼看去甚至难辨真假。

近年来，AI(Artificial Intelligence)、CGI技术发展迅速，《阿凡达》《指环王》等优质影片层出不穷，给人带来一场场视觉盛宴。

制作一个虚拟人物，需要用到很多技术。如Photogrammetry的扫描技术，可以从多角度对即将建模的物件、人体进行拍摄，实现高质量的扫描和建模;而Cubic motion的技术，则用以捕捉和计算脸部表情数据，再配合AI深度学习的solver(解算机)，就可以把演员的微妙表情，实时还原到虚拟角色中。

在2017年7月底举办的计算机图形顶级会议Siggraph 2017中，横跨四大洲的多家行业顶级公司，展示了实时游戏引擎中渲染虚拟角色的最新进展。这不仅是对原有程序的突破，更是对未来无限发展的探索。

人工智能的深度学习、渲染引擎的技术突破让虚拟人物越来越接近真实的人类，虽然目前仍存在不足，但可以看到，科技的进步正在使相关领域逐渐跨越“恐怖谷”，人工智能更是给未来发展提供了新的方向和希望。

参考文献：

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

[2] 刘书亮. 什么是“恐怖谷理论”[N]. 文艺报, 2019-03-22(008).

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

[4] 范秀云. 恐怖谷理论与动画电影中的逼真人物形象[J]. 当代电影, 2014(06):193-196.

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