Параллельная обработка (психология)

В психологии параллельная обработка — это способность мозга одновременно обрабатывать поступающие стимулы различного качества. ^[1] Параллельная обработка связана со зрительной системой , поскольку мозг делит то, что он видит, на четыре компонента: цвет , движение , форму и глубину . Они индивидуально анализируются, а затем сравниваются с сохраненными воспоминаниями , что помогает мозгу идентифицировать то, что вы смотрите. ^[2] Затем мозг объединяет все это в поле зрения, которое затем можно увидеть и понять. ^[3] Это непрерывная и бесперебойная работа. Например, если кто-то стоит между двумя разными группами людей, которые одновременно ведут два разных разговора, он может одновременно уловить лишь некоторую информацию из обоих разговоров. ^[4] Некоторые психологи-экспериментаторы связывают параллельную обработку с эффектом Струпа (возникающим в результате теста Струпа, когда возникает несоответствие между названием цвета и цветом, которым написано слово). ^[5] При эффекте Струпа неспособность обращать внимание на все раздражители проявляется в избирательном внимании людей. ^[6]

Фон

В 1990 году американский психолог Дэвид Румельхарт предложил модель параллельной распределенной обработки (PDP) в надежде изучить нейронные процессы посредством компьютерного моделирования . ^[7] По словам Румельхарта, модель PDP представляет обработку информации как взаимодействие между элементами, называемыми единицами, причем взаимодействия носят либо возбуждающий, либо тормозящий характер. ^[8] Модели параллельной распределенной обработки основаны на нейронной сети и имитируют организационную структуру нервных систем живых организмов. ^[9] Для них предусмотрена общая математическая основа.

Модели параллельной обработки предполагают, что информация представляется в мозгу с использованием паттернов активации. Обработка информации включает в себя взаимодействие нейроноподобных единиц, связанных синапсоподобными связями. Они могут быть как возбуждающими , так и тормозящими . Уровень активации каждого отдельного устройства обновляется с использованием функции силы соединения и уровня активации других устройств. Набор единиц реагирования активируется путем распространения шаблонов активации. Веса соединений в конечном итоге корректируются с помощью обучения. ^[10]

Последовательная и параллельная обработка

В отличие от параллельной обработки, последовательная обработка предполагает последовательную обработку информации без перекрытия времени обработки. ^[11] Различие между этими двумя моделями обработки наиболее заметно во время целенаправленного и обрабатываемого зрительных стимулов (также называемого визуальным поиском).

Визуальный поиск

В случае последовательной обработки элементы просматриваются один за другим в последовательном порядке, чтобы найти цель. Когда цель найдена, поиск прекращается. Альтернативно, он продолжает до конца, чтобы убедиться в отсутствии цели. Это приводит к снижению точности и увеличению времени отображения большего количества объектов.

С другой стороны, в случае параллельной обработки все объекты обрабатываются одновременно, но время завершения может различаться. Это может снизить или не снизить точность, но временные рамки одинаковы независимо от размера дисплея. ^[12]

Однако существуют опасения по поводу эффективности моделей параллельной обработки в случае сложных задач, которые обсуждаются далее в этой статье.

Аспекты модели параллельной распределенной обработки

Существует восемь основных аспектов модели параллельной распределенной обработки: ^[8]

Процессорные единицы

Эти блоки могут включать в себя абстрактные элементы, такие как функции, формы и слова, и обычно делятся на три типа: входные, выходные и скрытые блоки.

Блоки ввода получают сигналы либо от сенсорных стимулов , либо от других частей системы обработки.
Блоки вывода посылают сигналы из системы.
Скрытые блоки функционируют полностью внутри системы.

Состояние активации

Это представление состояния системы. Схема активации представлена вектором из N действительных чисел по набору процессоров. Именно этот шаблон фиксирует то, что представляет собой система в любой момент времени.

Функции вывода

Функция вывода отображает текущее состояние активации на выходной сигнал. Блоки взаимодействуют с соседними блоками путем передачи сигналов. Сила этих сигналов определяется степенью их активации. Это, в свою очередь, влияет на степень, в которой они влияют на своих соседей.

Шаблоны подключения

Схема подключения определяет, как система будет реагировать на произвольный ввод. Общий шаблон связности представлен указанием весов для каждого соединения. Положительный вес представляет собой возбуждающий вход, а отрицательный вес представляет собой тормозящий вход.

Правило распространения

Чистые входные данные создаются для каждого типа входных данных с использованием правил, которые берут выходной вектор и объединяют его с матрицами связности . В случае более сложной связности шаблонов правила также усложняются.

Правило активации

Новое состояние активации создается для каждого устройства путем объединения чистых входов сталкивающихся модулей и текущего состояния активации для этого устройства.

Правило обучения

Паттерны связи изменяются с учетом опыта. Модификации могут быть трех типов: Во-первых, разработка новых соединений. Во-вторых, потеря существующей связи. Наконец, изменение силы уже существующих связей. Первые два можно рассматривать как частные случаи последнего. Когда сила связи меняется с нуля на положительную или отрицательную, это похоже на формирование новой связи. Когда сила соединения становится равной нулю, это похоже на потерю существующего соединения.

Экологическое представительство

В моделях PDP среда представлена как изменяющаяся во времени стохастическая функция в пространстве входных шаблонов. ^[13] Это означает, что в любой момент существует вероятность того, что любой из возможных наборов входных шаблонов повлияет на входные блоки. ^[9]

Пример модели PDP проиллюстрирован в книге Румельхарта «Параллельная распределенная обработка» людей, живущих в одном районе и входящих в разные банды. Также включена другая информация, такая как их имена, возрастная группа, семейное положение и занятия в соответствующих бандах. Румельхарт рассматривал каждую категорию как «единицу», и человек имеет связи с каждой единицей. Например, если запрашивается дополнительная информация о человеке по имени Ральф, эта единица имени активируется, раскрывая связи с другими свойствами Ральфа, такими как его семейное положение или возрастная группа. ^[8]

Глубина

Чтобы ощутить глубину , люди используют оба глаза, чтобы видеть трехмерные объекты. Это чувство присутствует при рождении у людей и некоторых животных, таких как кошки, собаки, совы и обезьяны. ^[14] Животным с более широко посаженными глазами труднее определить глубину, например лошадям и коровам. Для младенцев использовался специальный тест глубины под названием The Visual Cliff . ^[15] Этот тест состоял из стола, наполовину покрытого шахматным узором, а другая половина - из прозрачного листа плексигласа, открывающего вторую платформу с шахматной доской примерно в футе ниже. Хотя забираться на плексиглас было безопасно, младенцы отказывались переходить дорогу из-за ощущения визуального обрыва. Этот тест доказал, что у большинства младенцев уже есть хорошее чувство глубины. Это явление похоже на то, как взрослые воспринимают высоту.

Определенные сигналы помогают установить восприятие глубины. Бинокулярные сигналы подаются двумя глазами человека, которые подсознательно сравниваются для расчета расстояния. ^[16] Идея двух отдельных изображений используется создателями 3D- и VR-фильмов, чтобы придать двумерным кадрам элемент глубины. Монокулярные сигналы могут использоваться одним глазом с подсказками из окружающей среды. Эти подсказки включают относительную высоту, относительный размер, линейную перспективу, свет и тени и относительное движение. ^[15] Каждая подсказка помогает установить небольшие факты о сцене, которые вместе создают ощущение глубины. Бинокулярные и монокулярные сигналы используются постоянно и подсознательно для ощущения глубины.

Ограничения

Ограничения параллельной обработки были подняты в нескольких аналитических исследованиях. Основные выделенные ограничения включают ограничения возможностей мозга, помехи в скорости моргания , ограниченные возможности обработки информации и ограничения информации при визуальном поиске.

Мозг имеет ограничения по обработке данных при выполнении сложных задач, таких как распознавание объектов . Все части мозга не могут работать на полную мощность в параллельном методе. Внимание контролирует распределение ресурсов по задачам. Для эффективной работы внимание должно направляться от объекта к объекту. ^[17]

Эти ограничения ресурсов внимания иногда приводят к узким местам в последовательной параллельной обработке, а это означает, что параллельная обработка затрудняется последовательной обработкой между ними. Однако есть свидетельства сосуществования последовательных и параллельных процессов. ^[18]

Теория интеграции функций

Теория интеграции функций Энн Трейсман — одна из теорий, которая объединяет последовательную и параллельную обработку с учетом ресурсов внимания. Состоит из двух этапов-

Обнаружение особенностей. Этот этап происходит мгновенно и использует параллельную обработку. На этом этапе одновременно выбираются все основные характеристики дисплея, даже если внимание уделяется конкретному объекту.
Интеграция функций. Этот шаг требует больше времени и использует последовательную обработку. Это приводит к восприятию целых предметов и закономерностей. ^[19]

См. также

Ссылки

^ Лаберж, Дэвид; Сэмюэлс, С.Джей (1974). «К теории автоматической обработки информации при чтении». Когнитивная психология . 6 (2). Эльзевир Б.В.: 293–323. дои : 10.1016/0010-0285(74)90015-2 . ISSN 0010-0285 .
^ Хинтон, Джеффри (2014). Параллельные модели ассоциативной памяти . Нью-Йорк: Psychology Press. ISBN 978-1-315-80799-7 .
^ Вассле, Хайнц (2004). «Параллельная обработка данных в сетчатке млекопитающих». Обзоры природы Неврология . 5 (10): 747–757. дои : 10.1038/nrn1497 . ISSN 1471-003X . ПМИД 15378035 . S2CID 10518721 .
^ Коэн, доктор юридических наук; Данбар, К.; Макклелланд, Дж. Л. (16 июня 1988 г.). Об управлении автоматическими процессами: модель параллельной распределенной обработки эффекта Струпа (отчет). Форт Бельвуар, Вирджиния: Центр технической информации Министерства обороны. дои : 10.21236/ada218914 .
^ Багдади, Гольназ; Тохидха, Фарзад; Раджаби, Моджде, ред. (2021), «Глава 7 – Методы оценки», Нейрокогнитивные механизмы внимания , Academic Press, стр. 203–250, doi : 10.1016/B978-0-323-90935-8.00005-6 , ISBN 978-0-323-90935-8
^ Коэн, Джонатан Д.; Данбар, Кевин; Макклелланд, Джеймс Л. (1990). «Об управлении автоматическими процессами: учет параллельной распределенной обработки эффекта Струпа». Психологический обзор . 97 (3): 332–361. дои : 10.1037/0033-295x.97.3.332 . ПМИД 2200075 .
^ Роджерс, Тимоти Т.; Макклелланд, Джеймс Л. (декабрь 2008 г.). «Краткое описание семантического познания: подход к параллельной распределенной обработке» . Поведенческие и мозговые науки . 31 (6): 689–714. дои : 10.1017/S0140525X0800589X . ISSN 0140-525X . S2CID 145402215 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Румельхарт, Дэвид Э. (1986). Параллельная распределенная обработка: исследования микроструктуры познания . Джеймс Л. Макклелланд, Сан-Диего. Исследовательская группа PDP Калифорнийского университета. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-18120-7 . OCLC 12837549 .
^ Jump up to: ^а ^б Румельхарт, Дэвид Э.; Макклелланд, Джеймс Л.; Исследовательская группа НДП (1986). Параллельная распределенная обработка: исследования микроструктуры познания . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-18120-7 . OCLC 12837549 .
^ Холиок, Кейт Дж. (1987). Румельхарт, Дэвид Э.; Макклелланд, Джеймс Л.; Группа, PDP Research (ред.). «Коннекционистский взгляд на познание» . Наука . 236 (4804): 992–996. дои : 10.1126/science.236.4804.992 . ISSN 0036-8075 . JSTOR 1699673 . ПМИД 17812774 .
^ Таунсенд, Джеймс Т. (январь 1990 г.). «Последовательная и параллельная обработка: иногда они выглядят как Траляля и Траляля, но их можно (и нужно) различать» . Психологическая наука . 1 (1): 46–54. дои : 10.1111/j.1467-9280.1990.tb00067.x . ISSN 0956-7976 . S2CID 51773777 .
^ Дошер, Барбара Энн; Хан, Сонгмей; Лу, Чжун-Лин (2010). «Информационно-ограниченная параллельная обработка в сложном гетерогенном скрытом визуальном поиске» . Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность . 36 (5): 1128–1144. дои : 10.1037/a0020366 . ISSN 1939-1277 . ПМЦ 3929106 . ПМИД 20873936 .
^ Снодграсс, Джоан Гей; Таунсенд, Джеймс Т.; Эшби, Ф. Грегори (1985). «Стохастическое моделирование элементарных психологических процессов» . Американский журнал психологии . 98 (3): 480. дои : 10.2307/1422636 . ISSN 0002-9556 . JSTOR 1422636 .
^ Нитьянанда, Вивек; Прочтите, Дженни, Калифорния (15 июля 2017 г.). «Стереопсис у животных: эволюция, функции и механизмы» . Журнал экспериментальной биологии . 220 (14): 2502–2512. дои : 10.1242/jeb.143883 . ISSN 0022-0949 . ПМЦ 5536890 . ПМИД 28724702 .
^ Jump up to: ^а ^б Майерс, Дэвид Г. (16 сентября 2021 г.). Изучение психологии . Макмиллан Высшее образование. ISBN 978-1-319-42980-5 . OCLC 1273977481 .
^ В., Айзенк, Майкл (2020). Когнитивная психология: пособие для студента . Психология Пресс. ISBN 978-1-138-48221-0 . OCLC 1150999656 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Вулф, Джереми М. (август 1992 г.). «Параллельное управление зрительным вниманием» . Современные направления психологической науки . 1 (4): 124–128. дои : 10.1111/1467-8721.ep10769733 . ISSN 0963-7214 . S2CID 15808488 .
^ Сигман, Мариано; Деэн, Станислас (23 июля 2008 г.). «Мозговые механизмы последовательной и параллельной обработки данных при выполнении двух задач» . Журнал неврологии . 28 (30): 7585–7598. doi : 10.1523/JNEUROSCI.0948-08.2008 . ISSN 0270-6474 . ПМК 6670853 . ПМИД 18650336 .
^ «Особенности и объекты визуальной обработки» , «Основы когнитивной психологии» , The MIT Press, 2002, doi : 10.7551/mitpress/3080.003.0025 , ISBN 9780262278263 , получено 16 февраля 2022 г.

[1] Лаберж, Дэвид; Сэмюэлс, С.Джей (1974). «К теории автоматической обработки информации при чтении». Когнитивная психология . 6 (2). Эльзевир Б.В.: 293–323. дои : 10.1016/0010-0285(74)90015-2 . ISSN 0010-0285 .

[2] Хинтон, Джеффри (2014). Параллельные модели ассоциативной памяти . Нью-Йорк: Psychology Press. ISBN 978-1-315-80799-7 .

[Wässle20042-3] Вассле, Хайнц (2004). «Параллельная обработка данных в сетчатке млекопитающих». Обзоры природы Неврология . 5 (10): 747–757. дои : 10.1038/nrn1497 . ISSN 1471-003X . ПМИД 15378035 . S2CID 10518721 .

[4] Коэн, доктор юридических наук; Данбар, К.; Макклелланд, Дж. Л. (16 июня 1988 г.). Об управлении автоматическими процессами: модель параллельной распределенной обработки эффекта Струпа (отчет). Форт Бельвуар, Вирджиния: Центр технической информации Министерства обороны. дои : 10.21236/ada218914 .

[5] Багдади, Гольназ; Тохидха, Фарзад; Раджаби, Моджде, ред. (2021), «Глава 7 – Методы оценки», Нейрокогнитивные механизмы внимания , Academic Press, стр. 203–250, doi : 10.1016/B978-0-323-90935-8.00005-6 , ISBN 978-0-323-90935-8

[:12-6] Коэн, Джонатан Д.; Данбар, Кевин; Макклелланд, Джеймс Л. (1990). «Об управлении автоматическими процессами: учет параллельной распределенной обработки эффекта Струпа». Психологический обзор . 97 (3): 332–361. дои : 10.1037/0033-295x.97.3.332 . ПМИД 2200075 .

[:2-7] Роджерс, Тимоти Т.; Макклелланд, Джеймс Л. (декабрь 2008 г.). «Краткое описание семантического познания: подход к параллельной распределенной обработке» . Поведенческие и мозговые науки . 31 (6): 689–714. дои : 10.1017/S0140525X0800589X . ISSN 0140-525X . S2CID 145402215 .

[:3-8] Jump up to: ^а ^б ^с Румельхарт, Дэвид Э. (1986). Параллельная распределенная обработка: исследования микроструктуры познания . Джеймс Л. Макклелланд, Сан-Диего. Исследовательская группа PDP Калифорнийского университета. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-18120-7 . OCLC 12837549 .

[:02-9] Jump up to: ^а ^б Румельхарт, Дэвид Э.; Макклелланд, Джеймс Л.; Исследовательская группа НДП (1986). Параллельная распределенная обработка: исследования микроструктуры познания . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-18120-7 . OCLC 12837549 .

[10] Холиок, Кейт Дж. (1987). Румельхарт, Дэвид Э.; Макклелланд, Джеймс Л.; Группа, PDP Research (ред.). «Коннекционистский взгляд на познание» . Наука . 236 (4804): 992–996. дои : 10.1126/science.236.4804.992 . ISSN 0036-8075 . JSTOR 1699673 . ПМИД 17812774 .

[11] Таунсенд, Джеймс Т. (январь 1990 г.). «Последовательная и параллельная обработка: иногда они выглядят как Траляля и Траляля, но их можно (и нужно) различать» . Психологическая наука . 1 (1): 46–54. дои : 10.1111/j.1467-9280.1990.tb00067.x . ISSN 0956-7976 . S2CID 51773777 .

[12] Дошер, Барбара Энн; Хан, Сонгмей; Лу, Чжун-Лин (2010). «Информационно-ограниченная параллельная обработка в сложном гетерогенном скрытом визуальном поиске» . Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность . 36 (5): 1128–1144. дои : 10.1037/a0020366 . ISSN 1939-1277 . ПМЦ 3929106 . ПМИД 20873936 .

[13] Снодграсс, Джоан Гей; Таунсенд, Джеймс Т.; Эшби, Ф. Грегори (1985). «Стохастическое моделирование элементарных психологических процессов» . Американский журнал психологии . 98 (3): 480. дои : 10.2307/1422636 . ISSN 0002-9556 . JSTOR 1422636 .

[14] Нитьянанда, Вивек; Прочтите, Дженни, Калифорния (15 июля 2017 г.). «Стереопсис у животных: эволюция, функции и механизмы» . Журнал экспериментальной биологии . 220 (14): 2502–2512. дои : 10.1242/jeb.143883 . ISSN 0022-0949 . ПМЦ 5536890 . ПМИД 28724702 .

[:1-15] Jump up to: ^а ^б Майерс, Дэвид Г. (16 сентября 2021 г.). Изучение психологии . Макмиллан Высшее образование. ISBN 978-1-319-42980-5 . OCLC 1273977481 .

[16] В., Айзенк, Майкл (2020). Когнитивная психология: пособие для студента . Психология Пресс. ISBN 978-1-138-48221-0 . OCLC 1150999656 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[17] Вулф, Джереми М. (август 1992 г.). «Параллельное управление зрительным вниманием» . Современные направления психологической науки . 1 (4): 124–128. дои : 10.1111/1467-8721.ep10769733 . ISSN 0963-7214 . S2CID 15808488 .

[18] Сигман, Мариано; Деэн, Станислас (23 июля 2008 г.). «Мозговые механизмы последовательной и параллельной обработки данных при выполнении двух задач» . Журнал неврологии . 28 (30): 7585–7598. doi : 10.1523/JNEUROSCI.0948-08.2008 . ISSN 0270-6474 . ПМК 6670853 . ПМИД 18650336 .

[19] «Особенности и объекты визуальной обработки» , «Основы когнитивной психологии» , The MIT Press, 2002, doi : 10.7551/mitpress/3080.003.0025 , ISBN 9780262278263 , получено 16 февраля 2022 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]