光学感知（1 / 1）
脑的单元核芯——神经元及链接已经备好。现在开始利用这些单元搭载功能。
最原始的感知，一个主要来自于广泛的触觉系统，一个就是源自于敏感神经而单独演化出的视觉系统。
触觉系统（这里指外反馈下的触觉体系，依靠广泛存在的神经细胞的压力感知的自主系统，组织建立出一个广泛，却没办法单独完成认知的感知系统。毕竟触觉的神经系统，更为原始。
而泛化下的触觉体系（包含内外反馈下的触觉体系，在和其他功能的共同作用下，会逐渐发展出来一些更高级的感知和功能。比如听觉，以及延伸出来的嘴巴和舌头的控制等等，都离不开触觉系统泛化下的演化。
而现在，视觉功能，这个始于神经细胞的功能演化，更具有独立性。
光学硬件搭载：
眼球部分：眼睑，眼部肌肉，眼球，视底的感受神经，以及下层的视觉神经传输
脑部分：原始信息传输，分拣，调整，传输至相应的功能链接下；成为原始的图形感知，在经过实时调整下，会逐渐完成具有深度空间图形（深度感知需要大脑有更好的功能，组织和核芯功能基础，并不是每个生物都具备并且擅长；得到图形信息，会经过抽象化，再对图像和图形作认知和识别。（再进一步，得到抽象认知后，其实还可能会有空间上的高阶抽象概念，然后作为模型，进一步思考，但会衔接后期学习能力模型的部分
始于对光的敏感性锻炼。通过独特的光学感应设备。视觉得到了极大的提升空间。
首先是控制光引入的前端，包括眼睑，眼球，以及相应的肌肉。如果你了解照相机，你可能会更懂这里的意义非凡。生物天生的，对于焦距，光圈，光照等等的调整设备。想象一下拍摄时的曝光，黑白平衡，对焦。这些只是眼球前部的作用。
仅仅将光恰到好处的引入，还只是基础条件。眼睛所看到的，还要经过视锥细胞对光的拼贴。其实这个过程，有点像是屏幕的显示原理。不过屏幕是图形转化数字信号，再输出为每一个光信号单元。而眼睛是接受每一个光信号，再拼贴出整个画面。
视锥细胞，也是经过特殊定制的。本身，这里只是一个凸起，用于像是凸透镜那样，集中收集光源。不过随着这个凸起有了几何的变化，视觉也开始产生了变化。因为不同频率的光，折射率的因素，光，不仅仅是明暗的维度。引入了光频，一下子世界变化了太多。而进一步，锥形在特定的三棱锥的形态下，引入了一个对特定频率敏感的光视觉，三色体系由此而生。一下子，多彩的世界就会呈现在眼前。
如果视觉单独的只是明暗，会有太多的东西，因为阴影，明办法去区分。这样，视觉很难在调整中，只能对近距离的图形作感知，而因为缺少对于图形视觉的锻炼，视觉下可能无法获得很清晰的感觉。
而加入了频谱的色彩，很多东西将得以区分，在扩大的视野中，即使不要求很清晰内容，也能得到更多的图形内容，这样会得到更多的内容物的认知，而空间认知也就较容易形成。
由于黄色和绿色，这个波段的色彩，在自然中存在更为广泛。尤其是在植物中大量的叶绿素。对于黄色，绿色的感知，更敏感的色彩感知，在分辨识别后，整个自然会变得更丰富多彩。当然，色彩丰富不完全是好事，这需要搭配极好的视力能力，以及广域的视野，才能反映出更加具有内容的自然世界。
三色体系下，物体分辨就会变的容易的多。更快更准的获得处理后的信息。这也极大的缩短了精准感知的效率。
不光是认知识别，在添加了一个敏感度后，图形的深度，动态，更丰富的视觉体系下。图形的抽象概念，也会极大的提升。体态的穿插，折叠，运动，透视变形，等等，都更容易进入大脑的运算概念范围内。
这里是眼底密集的光源单元。但双眼感知下，首先是对于信息的分配。在神经从眼底这里产生信息。这些信息需要在传输线后，按照双眼的位置，做对称分布。并且，因为每个单元在左右眼睛分布的不同。对于传输的信息，一部分还要进行交叉分配。才能在脑中反映出对应的图形。
拼贴的光源信息现在具备了。首先要做的不是拼图内容，而是确定图形最基本的参数设置，视野范围，焦距中心，对称和重力方向等。作为图形调整的基准。视觉感知内容，再配合利用实时的信息做调整，图形可以拼贴出具有形态的动态图形信息。
接下来，大脑才会对这些来自于脑处理后的信息，再作进一步的认知和识别。这里会叠加图形和空间的概念。产生视觉的形体和内容认知。
其实大脑还会在这个基础上，进一步的识别，会叠加情绪，回忆，情感，概念等等。会夹杂着来自于大脑其他地方点亮的信息，一起作用，对内容作出反馈。
这里还要特别阐述一下深度视觉。深度视觉，必然是对原始光源信息的概念叠加过程。但，本身，对于视觉平衡后的图形，在实时的调整下，以及信息流的实际生物运作方式，都一定会或多或少的有一定的空间逻辑。
而在信息再加工的过程，深度感知也会以实际的空间逻辑，叠加在图形中。去理解和识别，空间内构成。而如果用户是艺术家建筑设计这种创造型的用户，可能对于信息，会有更为敏感而强烈的深度逻辑添加其中。（在灵敏的设计师眼中，世界确实不一样。
其实由于深度视觉的泛化，系统可以在深度认知下，建立出的空间体系的运算模式。而这种，类似的，从物理规律的建立，到事物的运动规律，运行规律，到结果和效应的预测，等等。深度视觉的建立，也为之后，新功能和内容搭载，做了一个基础的逻辑层建设。未来将可以兼容更复杂更具有逻辑性的功能。