俄罗斯HSE大学的研究人员研究了一个假设有关的能力(即视觉系统自动分类对象。,不需要注意力)。一个简单而漂亮的实验结果证实了这一假设。论文发表在杂志上科学报告。这项研究是由俄罗斯科学基金会资助。
人类从环境中接收大量的信息通过他们的视力。每一天,我们面临着一个不同的视觉刺激。与此同时,信息处理需要认知资源。像一个计算机处理器,人类的大脑容量有限的数据能够处理并保存在内存中。一个假说认为,视觉系统在某种程度上减少文件的决议,以避免重载。由于这种“压缩”,而不是观察对象的详细分析,视觉系统分类通过简单的一般属性,如尺寸。以后,这样的“原始数据”可以用于更彻底的分析。
研究人员试图回答以下问题:视觉系统能够自动对象分类(即。,没有注意)?在他们的研究中,研究人员试图确定条件的自动分类是可行的。他们用视觉错位消极(vMMN)组件通过测量脑电图(EEG)的标记自动感觉歧视。vMMN显示大脑的反应标准之间的区别(经常)或异常(罕见)刺激。vMMN表明刺激和视觉系统注意到区别,重要的是,它不需要关注。
我们非常感兴趣,惊叹于人类的视觉系统对大量的对象进行分类的能力。例如,当人类看到一棵苹果树,他们立即区分苹果和叶子。这项研究表明,快速分类的过程可以自动执行基于对象的信息差异,说弗拉季斯拉夫•Khvostov初级研究员HSE认知研究实验室,学校心理学,该论文的作者之一。
研究对象的自动分配到组使用vMMN fillertask研究人员进行了简单的实验。试验中,研究参与者被要求看一个小不对称交叉领域的中心并摁下按钮每次十字架改变了方向。这种方式,参与者的注意力都集中在十字架的中心的位置。十字架周围行行不同长度和方向。在每个实验,结合这些参数是不同的。当参与者的注意力都集中在中心人物,研究人员使用脑电图记录大脑活动背景视觉刺激的反应。在每一块的实验中,参与者被显示700视觉刺激,每个提出了在屏幕上为200 ms 400 ms的空屏幕紧随其后。大部分的刺激包括一个固定的组合线的长度和方向(例如,长长的队伍是陡峭的,短持平),但在10%的情况下,参数的组合是相反的。
根据弗拉季斯拉夫•Khvostov,参与者的唯一任务就是按下一个按钮,当中央交叉旋转(从左边第三个图像)。在上面的图片中,中央交叉规模放大举例说明的目的。一起穿越,参与者观察背景线条组成的视觉刺激不同长度和方向。在大多数情况下(标准刺激)的组合长度和方向是一样的:排长队持平,和短的陡峭,但在非常罕见的情况下(异常刺激,第七图像)这个组合变成相反:长长的队伍变得陡峭,而短变得平坦。参与者没有注意刺激的变化,但脑电图的分析指标表明,视觉系统跟踪这些变化。
大脑的反应,研究人员感兴趣的替代标准刺激与偏差。如果只有两个高峰值特性(长/短的长度;垂直/水平方向),它被称为“可分割的”。如果属性有临时值,它被定义为“non-segmentable”。
研究人员发现相当多的视觉错位消极应对异常刺激情况下的功能都是可分割的,或者只有长度。因为每个块内所有刺激,长度和方向的分布保持不变,研究人员得出结论,分类并不是由一个简单的特性。这意味着视觉系统分类线的组合。在他们的实验中,研究人员因此否定假设视觉系统分类的对象只有简单的功能。它能解决一个更重要的版本的任务和使用特性的组合。
参考:
Khvostov VA, Lukashevich AO, Utochkin。空间混杂不同类别的对象是自动解析。科学报告。2021;11 (1):377。doi:10.1038 / s41598 - 020 - 79828 - 4
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