Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

6.1: Вступ

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    72482

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    Сприйняття відразу очевидне і загадкове. Це настільки легко для нас, що ми мало вдячні за всі дивовижні обчислення, які продовжуються під капотом. І все ж ми часто використовуємо такі терміни, як «бачення», як метафору для концепцій вищого рівня (чи є у Президента бачення чи ні?) - можливо, це насправді відображає глибоку істину: що значна частина наших когнітивних здібностей вищого рівня залежить від наших систем обробки сприйняття для виконання великої важкої роботи. Сприйняття - це не просто акт бачення, але використовується всякий раз, коли ми уявляємо собі нові ідеї, рішення важких проблем тощо Багато наших найбільш інноваційних вчених (наприклад, Ейнштейн, Річард Фейнман) використовували візуальні процеси міркування, щоб придумати свої найбільші ідеї. Ейнштейн намагався візуалізувати наздоганяючи швидкісний промінь світла (на додаток до поїздів, що розтягуються та скорочуються цікавими способами), і одним з основних внесків Фейнмана був засіб візуального складання діаграм складних математичних операцій у квантовій фізиці.

    Педагогічно сприйняття служить основою для нашого вступу в пізнавальні явища. Це найбільш добре вивчена і біологічно обґрунтована з когнітивних областей. В результаті ми охопимо лише малу частку безлічі захоплюючих явищ сприйняття, орієнтуючись в основному на зір. Але ми зосереджуємося на основному наборі питань, які захоплюють багато загальних принципів, що стоять за іншими явищами сприйняття.

    Почнемо з обчислювальної моделі первинної зорової кори (V1), яка показує, як самоорганізуючі принципи навчання можуть пояснити походження орієнтованих крайових детекторів, які фіксують домінуючі статистичні закономірності, присутні в природних зображеннях. Ця модель також показує, як збудливі бічні зв'язки можуть призвести до розвитку топографії в V1 — сусідні нейрони мають тенденцію кодувати подібні риси, оскільки вони мають тенденцію до активації один одного, а навчання визначається активністю.

    Спираючись на особливості, вивчені в V1, ми досліджуємо, як вищі рівні вентрального, який шлях може навчитися розпізнавати об'єкти незалежно від значної мінливості поверхневого вигляду цих об'єктів, коли вони проектують на сітківку. Розпізнавання об'єктів є парадигмальним прикладом того, як ієрархічно організована послідовність детекторів категорій ознак може поступово вирішити дуже складну загальну проблему. Обчислювальні моделі, засновані на цьому принципі, можуть демонструвати високий рівень ефективності розпізнавання об'єктів на реалістичних візуальних зображеннях і, таким чином, надавати переконливу припущення, що це, ймовірно, як мозок вирішує цю проблему, а також.

    Далі ми розглянемо роль спинного де (або як) шляху в просторовій увазі. Просторова увага важлива для багатьох речей, включаючи розпізнавання об'єктів, коли на увазі є кілька об'єктів - це допомагає сфокусувати обробку на одному з об'єктів, одночасно погіршуючи активність функцій, пов'язаних з іншими об'єктами, зменшуючи потенційну плутанину. Наша обчислювальна модель цієї взаємодії між тим, що і де потоки обробки може враховувати наслідки пошкодження мозку на шлях, що породжує геміпросторовий занедбаність для пошкодження лише однієї сторони мозку, і явище, яке називається синдромом Балінта з двостороннім пошкодженням. Ця здатність враховувати як неврологічно непошкоджену, так і пошкоджену поведінку мозку є потужною перевагою використання моделей на основі невралів.

    Як завжди, ми починаємо з огляду біологічних систем, що беруть участь у сприйнятті.