Для того, чтобы найти интересующий нас предмет на картинке, человеческий мозг одновременно использует все его отличительные черты, а не последовательно обрабатывает ее в поисках каждого из подобных свойств, как считали нейрофизиологи ранее. К таким выводам пришли ученые, статью об исследовании которых опубликовал Journal of Vision. Кратко об этом пишет пресс-служба НИУ ВШЭ.

«Каждому из нас приходится выполнять задачу зрительного поиска множество раз в день. Мы продемонстрировали, что поиск по сочетанию признаков работает одинаково эффективно вне зависимости от легкости группировки элементов. Это возможно благодаря построению карты приоритета внимания, анализирующей несколько признаков параллельно», – рассказал один из авторов работы, младший научный сотрудник ВШЭ Владислав Хвостов.

Одна из самых сложных и при этом часто встречающихся задач для мозга человека и всех других многоклеточных животных – обнаружение опасных или полезных объектов и существ в визуальных или иных данных, которые воспринимают глаза или другие органы чувств. Ученые давно исследуют алгоритмы работы мозга различных организмов в попытках узнать, как эта способность изменялась в ходе эволюции. Подобные «изобретения» эволюции впоследствии можно использовать для создания систем компьютерного зрения.

В частности, подобные опыты показывают, что людям гораздо проще искать предметы, если те сгруппированы по определенным категориям и признакам, например, по форме или цвету. Как правило, чем предметы сильнее различаются друг от друга по этим признакам, тем быстрее работает визуальный поиск.

Многие ученые, как отмечают Хвостов и его коллеги, сегодня считают, что мозг использует подобные категории для того, чтобы многократно обрабатывать изображение, последовательно выделяя на картинке предметы с искомыми характеристиками и сокращая поле поисков.

Секреты зрения человека

Ученые из НИУ ВШЭ и Гарвардского университета проверили, так ли это на самом деле. Они наблюдали за поведением двух десятков добровольцев при решении нескольких простых визуальных задач на внимательность. В большинстве из них ученые выводили на экран набор из линий разного цвета и ориентации и просили добровольцев найти одну из них с определенным набором этих характеристик.

Во время каждого раунда экспериментов ученые меняли то, насколько сильно различались эти линии друг от друга по всем этим характеристикам. Таким образом в разных случаях участникам было сложнее или проще визуально разбивать их на четкие группы. Если теория последовательного поиска верна, то более простая группировка должна ускорять поиск объектов, тогда как отсутствие четко делимых групп будет замедлять его.

В реальности же оказалось, что особенности группировки линий по всем четырем комбинациям характеристик никак не повлияли на скорость визуального поиска. Как считают Хвостов и его коллеги, это говорит в пользу того, что на самом деле мозг использует не последовательные, а параллельные алгоритмы анализа изображения, используя для поиска предметов все отличительные признаки одновременно и составляя так называемую «карту приоритета внимания».

Она показывает те места на воспринимаемой картинке, где искомые признаки совпадают максимально сильно. Благодаря этому человек в первую очередь обращает внимание на эту часть изображения. Это позволяет ему одинаково быстро выделять интересующие предметы на данных, которые поступают с органов чувств, – как при сложной, так и при легкой группировке.

Чтобы подтвердить это предположение, ученые попросили добровольцев найти конкретную линию, опираясь только на одну ее характеристику. Как оказалось, такой поиск в некоторых случаях оказывался медленнее, чем обнаружение предмета по совокупности признаков. Этот парадокс объясняется тем, что в таком случае в карте внимания оказалось значительно больше «зон интереса», чем при поиске по совокупности признаков. Это замедляет определение положения точки с нужным предметом.

Исследователи надеются, что их открытие поможет понять, как работает зрение людей и других многоклеточных существ в реальной природе и как это можно использовать на практике.