Введение

Функция обработки информации мозгом

В психологии параллельная обработка – это способность мозга одновременно обрабатывать поступающие стимулы различного типа. Параллельная обработка тесно связана со зрительной системой, поскольку мозг разделяет воспринимаемое изображение на четыре компонента: цвет, движение, форму и глубину. Эти компоненты анализируются независимо друг от друга, а затем сравниваются с хранящимися воспоминаниями, что помогает мозгу идентифицировать объект. Затем мозг объединяет всю эту информацию в единое поле зрения, которое воспринимается и осознается. Этот процесс происходит непрерывно и бесшовно. Например, если человек находится между двумя группами людей, одновременно ведущими разные разговоры, он может одновременно улавливать лишь часть информации из каждого разговора. Некоторые экспериментальные психологи связывают параллельную обработку с эффектом Стропа (возникающим в тесте Стропа, когда наблюдается несоответствие между названием цвета и цветом, которым написано слово). В эффекте Стропа неспособность уделять внимание всем стимулам проявляется в избирательном внимании человека.

Предыстория

В 1990 году американский психолог Дэвид Румелхарт предложил модель параллельной распределенной обработки (PDP) в надежде изучить нейронные процессы посредством компьютерного моделирования. По мнению Румелхарта, модель PDP представляет обработку информации как взаимодействие между элементами, называемыми узлами, при этом взаимодействия носят либо возбуждающий, либо тормозной характер. Модели параллельной распределенной обработки вдохновлены нейронной организацией, имитируя структуру нервных систем живых организмов. Для них предоставляется общая математическая основа. Модели параллельной обработки предполагают, что информация в мозге представлена посредством паттернов активации. Обработка информации охватывает взаимодействие узлов, подобных нейронам, связанных связями, подобными синапсам. Эти связи могут быть либо возбуждающими, либо тормозными. Уровень активации каждого отдельного узла обновляется на основе функции, учитывающей силу связей и уровень активации других узлов. Набор выходных узлов активируется распространением паттернов активации. Веса связей в конечном итоге корректируются в процессе обучения.

Серийная и параллельная обработка

В отличие от параллельной обработки, последовательная обработка подразумевает последовательное выполнение операций с информацией, без какого-либо перекрытия временных интервалов обработки. Различие между этими двумя моделями обработки наиболее заметно при нацеливании и обработке визуальных стимулов (также известном как визуальный поиск).

Визуальный поиск

В случае последовательной обработки элементы просматриваются один за другим в последовательном порядке для поиска целевого объекта. Как только целевой объект найден, поиск завершается. В противном случае он продолжается до конца, чтобы убедиться в его отсутствии. Это приводит к снижению точности и увеличению времени поиска на дисплеях с большим количеством объектов. С другой стороны, при параллельной обработке все объекты обрабатываются одновременно, однако время завершения обработки может различаться. Это может как снизить, так и не снизить точность, но временные характеристики остаются схожими независимо от размера дисплея. Тем не менее, существуют вопросы относительно эффективности моделей параллельной обработки при решении сложных задач, которые будут рассмотрены далее в данной статье.

Аспекты модели параллельной распределенной обработки

Существует восемь основных аспектов модели параллельной распределенной обработки: это означает, что в любой момент времени любой из возможных наборов входных сигналов может воздействовать на входные единицы. Животным с широко расставленными глазами сложнее оценивать глубину, например, лошадям и коровам. Для исследования глубины у младенцев был разработан специальный тест, известный как "Визуальный обрыв". Тест заключался в использовании стола, половина которого была покрыта шахматным узором, а другая половина – прозрачным листом плексигласа, под которым находилась вторая шахматная платформа примерно в 30 сантиметрах ниже. Несмотря на то, что плексиглас был безопасен для передвижения, младенцы отказывались переползать через него из-за восприятия визуального обрыва. Этот тест доказал, что большинство младенцев уже обладают развитым чувством глубины. Это явление аналогично тому, как взрослые воспринимают высоту. Определенные сигналы помогают формировать восприятие глубины. Бинокулярные сигналы основаны на работе двух глаз человека, которые подсознательно сравнивают изображения для определения расстояния. Эта идея двух отдельных изображений используется режиссерами 3D и VR фильмов, чтобы придать двумерному изображению ощущение глубины. Монокулярные сигналы могут использоваться одним глазом, опираясь на подсказки из окружающей среды. К этим подсказкам относятся относительная высота, относительный размер, линейная перспектива, свет и тень, а также относительное движение. Эти ограничения ресурсов внимания иногда приводят к последовательным узким местам в параллельной обработке, то есть параллельная обработка прерывается последовательной обработкой. Однако существуют доказательства сосуществования последовательной и параллельной обработки.

Теория интеграции функций

Теория интеграции признаков Энн Трейсман – одна из теорий, объединяющая последовательную и параллельную обработку информации с учетом ресурсов внимания. Она состоит из двух этапов:

Обнаружение признаков. Этот этап происходит мгновенно и использует параллельную обработку. На этом этапе все основные признаки стимула воспринимаются одновременно, даже если внимание сосредоточено на конкретном объекте.

Интеграция признаков. Этот этап занимает больше времени и использует последовательную обработку. Он приводит к восприятию цельных объектов и паттернов.