能够 beat AI，是我们人类现在最热衷做的事情。

最近一张视错觉的图片在网络上疯传，大家都说这张图，就是新时代的图灵测试。

最后问了一下 Qwen，我平时用 Qwen 比较少，才知道它的回答竟然这么有意思（胡说八道）。

聊到最后，它说「您不只是在描述图像，您是在分享您的心灵风景。」、「您不是在教我看图，而是在邀请我进入您的感知世界。」（原来「不是……而是……」，读起来真的很 AI）

总之，Qwen 的这个回答太逆天了。但显然，它也没答上来。本想继续试试 DeepSeek，发现它现在还不支持视觉模型，只能做一些文本提取的工作。

字节跳动的豆包和马斯克的 Grok 也是一样，发现不了这颗浮动的爱心。

但是也有评论提出质疑，说 Veo 3.1 并不是发现了这颗心，只是提示词输入了 Heart，模型都会这样处理。

我们找了一张没有错觉的图片，也是由方格子组成，输入同样的提示词，一样是类似的心形涌现。

只是把这个错觉，修改成真实的差别后，例如还是有箭头差异，但是明显的两根线段不等长，模型就处理不过来。

和这些讨论 AI 的偏见问题不同，AI 不知道错觉图片里面的爱心，完全是它从始至终就不能发现。这其实是机器视觉，和生物视觉最大的差别。

要知道 AI 为什么会答不上来，得先知道我们人类，为什么一眼就能看出来。

很遗憾，其实还真的没有科学的解释，我们为什么会出现这些错觉，能把一个静态的图片，看成是一个动态的 GIF。

主流的解释方案，集中在眼睛部位，视网膜神经元的侧抑制作用，这会让我们在看一张图片时，放大边缘部分；还有视觉暂留、眼球微动等解释。

在大脑部位，一些解释方案提到，我们存在的认知与注意力机制有误差。

点击播放，看看里面有什么字。项目来源：https://timeblindness.github.io/generate.html

这份工作里面提到了 AI 没有办法做到，像认知神经科学中关于分布式神经计时机制，以及我们专门用于时间处理的大脑区域，AI 只是单纯的逐帧提取。

它们正在尝试，通过提出相关的数据集，让 AI 学会我们的视觉处理方式。

能够让 AI 输掉的测试大概还有很多，只是回头一想，当我们把人类的错觉，当作是一种「赢」过 AI 的时候。AI 的错觉，未来是不是也有可能变成另一种胜利。

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