Кіріспе
Мидың өңдеу функциясы
Психологияда параллель өңдеу – мидың әртүрлі сипаттағы келіп түсетін күйзелістерді бір уақытта өңдеу қабілеті. Параллель өңдеу көру жүйесімен байланысты, яғни ми көретін нәрсені төрт құрамдас бөлікке бөледі: түс, қозғалыс, пішін және тереңдік. Бұл бөліктер жеке-жеке талданып, сақталған естеліктермен салыстырылады, бұл миға көріп отырғаныңызды анықтауға көмектеседі. Содан кейін ми бәрін біріктіріп, көретін және түсінетін көру алаңына айналдырады. Бұл үнемі және үздіксіз жүретін процесс. Мысалы, егер адам екі түрлі топтың арасында тұрса, олар бір уақытта екі түрлі әңгіме жүргізіп жатса, онда екі әңгімеден де бір уақытта бір бөлік ақпаратты ғана қабылдай алады. Кейбір тәжірибелік психологтар параллель өңдеуді Строп эффектісімен байланыстырды (Строп тестісінен туындайтын эффект, онда түстің атауы мен сөздің жазылған түсі арасында үйлесімсіздік болады). Строп эффектісінде, адамдардың таңдамалы назары арқылы барлық күйзелістерге назар аударуға қабілетсіздік байқалады.
Өмірбаян
1990 жылы американдық психолог Дэвид Румельхарт компьютерлік модельдеу арқылы жүйке процестерін зерттеу ниетімен параллельді таралған өңдеу (PDP) моделін ұсынды. Румельхарттың сөзінше, PDP моделі ақпаратты өңдеуді бірліктер деп аталатын элементтер арасындағы өзара әрекеттесу ретінде бейнелейді, мұндағы өзара әрекеттесулер қоздырғыш немесе тежегіш сипатқа ие. Параллельді таралған өңдеу модельдері – тірі организмдердің жүйке жүйелерінің ұйымдық құрылымын имитациялайтын нейронға негізделген модельдер. Олар үшін жалпы математикалық база ұсынылған. Параллельді өңдеу модельдері ақпараттың мида белсендіру үлгілері арқылы ұсынылатынын болжайды. Ақпаратты өңдеу – синапсқа ұқсас байланыстармен байланысқан нейронға ұқсас бірліктердің өзара әрекеттесуін қамтиды. Бұл байланыстар қоздырғыш немесе тежегіш болуы мүмкін. Әрбір жеке бірліктің белсенділік деңгейі байланыс күшіне және басқа бірліктердің белсенділік деңгейіне байланысты функция арқылы жаңартылады. Белсенділік үлгілерінің таралуы нәтижесінде жауап беретін бірліктердің жиынтығы қосылады. Байланыс салмақтары оқу процесі арқылы түзетіледі.
Ілеспе және қатарлы өңдеу
Параллель өңдеуге қарамастан, сериялық өңдеуде ақпарат тізбектеп, өңдеу уақыттары бірімен-бірі қабаттаспай өңделеді. Бұл екі өңдеу моделінің арасындағы ерекшелік көзбен қабылданатын сигналдар бағытталған және өңделген кезде (визуалды іздеу деп те аталады) жақсы көрінеді.
Көрнекі іздеу
Серілік өңдеу кезінде мақсатты табу үшін элементтер бірден-бір ретімен ізделеді. Мақсат табылғанда іздеу тоқтатылады. Әйтпесе, мақсаттың жоқтығын анықтау үшін іздеу соңына дейін жалғасады. Бұл көп нысанды көрсетулерде дәлдікті төмендетіп, уақытты ұзартуы мүмкін. Ал параллель өңдеу кезінде барлық нысандар бір уақытта өңделеді, бірақ олардың аяқталу уақыты әртүрлі болуы мүмкін. Бұл дәлдіктің төмендеуіне немесе төмендемеуіне әкелуі мүмкін, бірақ уақыттың өзгеру бағыты дисплейдің көлеміне қарамастан бірдей болады. Дегенмен, күрделі тапсырмалар кезінде параллель өңдеу модельдерінің тиімділігіне қатысты алаңдаушылықтар бар, олар осы мақалада талқыланады.
Паралельді бөлінген өңдеу моделінің аспектілері
Параллельді бөлінген өңдеу моделінің сегіз негізгі аспектісі бар: Бұл кез келген сәтте кіріс үлгілерінің барлық мүмкін жиынтығы кіріс бірліктеріне әсер етуі мүмкін дегенді білдіреді. Аттар мен сиырлар сияқты көздері кең жануарлар тереңдікті анықтауда қиындыққа тап болады. Сәбилерге арналған арнайы тереңдік тестілеуі жасалды, ол "Визуалды тік жар" деп аталды. Бұл сынақ жартысы шахмат үлгісімен жабылған үстелден, ал екінші жартысы мөлдір плексиглас табақтан тұрады, одан шамамен 30 сантиметр төмендегі екінші шахмат платформасы көрінеді. Плексигласқа шығу қауіпсіз болғанымен, нәрестелер визуалды тік жардың бар екендігіне байланысты одан өтуден бас тартты. Бұл сынақ көптеген сәбилердің тереңдік сезіміне ие екенін көрсетті. Бұл құбылыс ересектердің биіктікті қабылдауына ұқсас. Белгілі бір көздер тереңдік қабылдауға көмектеседі. Бинокулярлық көздер адамның екі көзі арқылы жасалады, олар қашықтықты санасыз түрде есептеу үшін салыстырылады. Екі бөлек сурет туралы бұл идея 3D және VR режиссерлері екі өлшемді бейнелерге тереңдік элементін қосу үшін қолданады. Монокулярлық көздер бір көз арқылы, қоршаған ортадан алынған белгілермен пайдаланылуы мүмкін. Бұл белгілерге салыстырмалы биіктік, салыстырмалы өлшем, сызықтық перспектива, жарық және көлеңке, сондай-ақ салыстырмалы қозғалыс жатады. Назар ресурстарының шектелуі кейде параллель өңдеуде кедергілерге алып келеді, яғни параллель өңдеу аралық сериялық өңдеумен тоқтатылады. Дегенмен, сериялық және параллель процестердің бір мезгілде жүруіне дәлелдер бар.
Құралымдық интеграция теориясы
Энн Трейсманның ерекшеліктерді интеграциялау теориясы – бұл сериялық және параллель өңдеуді үйлестіретін теориялардың бірі, сонымен қатар назар ресурстарын ескереді. Ол екі кезеңнен тұрады:
Detection of features This stage occurs instantaneously and uses parallel processing. In this step, all the basic features of a display are picked up simultaneously, even if attention is being paid to a specific object. Integration of features This step is more time consuming and uses serial processing. It leads to the perception of whole objects and patterns.
Эрекшеліктерді анықтау – Бұл кезең дереу жүзеге асады және параллель өңдеуді пайдаланады. Бұл қадамда, назар белгілі бір нысанға аударылғанның өзінде, дисплейдегі барлық негізгі ерекшеліктер бірден анықталады.
Detection of features This stage occurs instantaneously and uses parallel processing. In this step, all the basic features of a display are picked up simultaneously, even if attention is being paid to a specific object. Integration of features This step is more time consuming and uses serial processing. It leads to the perception of whole objects and patterns.
Эрекшеліктерді біріктіру – Бұл кезең көбірек уақыт алады және сериялық өңдеуді пайдаланады. Ол тұтас нысандар мен үлгілерді қабылдауға әкеледі.
Detection of features This stage occurs instantaneously and uses parallel processing. In this step, all the basic features of a display are picked up simultaneously, even if attention is being paid to a specific object. Integration of features This step is more time consuming and uses serial processing. It leads to the perception of whole objects and patterns.