Как восприятие становится богатым и вероятностным: исследование с помощью ставок

Восприятие: богатое и вероятностное

Когда мы сталкиваемся с каким-либо объектом, например, имеющим звездчатую форму, интуитивно кажется, что мы должны воспринимать его как единое, целостное целое, даже если это восприятие может быть неточным. Однако нейронные процессы, лежащие в основе восприятия, чрезвычайно сложны и носят вероятностный характер. Даже простые линии вызывают срабатывание нейронов, избирательных к ориентации, в популяциях, делая это в некоторой степени вероятностным образом. Приводит ли вероятностное срабатывание нейронов к невероятностному восприятию, или же представления, лежащие в основе нашего восприятия, более богаты и сложны, чем подсказывает интуиция?

Чтобы проверить эту гипотезу, ученые кратко предъявляли участникам сложную форму и просили их выбрать правильную форму из предложенного набора вариантов. Вместо того чтобы давать однозначный ответ, участникам было предложено напрямую сообщить о своем представлении формы в пространстве форм, используя парадигму «гауссовских ставок». Исследование показало, что участники способны передавать информацию, выходящую за рамки простых точечных оценок формы. Разброс ответов коррелировал с точностью, что указывает на способность участников передавать информацию об относительной неточности их восприятия. Критически важно, что с увеличением количества сделанных ставок среднее значение ответов демонстрировало повышение точности. Последующие ставки систематически смещались в сторону целевого объекта, а не располагались хаотично вокруг первой ставки. Эти результаты убедительно свидетельствуют о том, что участники осознавали больше, чем просто точечную оценку; их перцептивные представления являются богатыми и, вероятно, вероятностными.

Абстракт

Когда мы видим стимул, например, объект звездчатой формы, наша интуиция подсказывает, что мы должны воспринимать единое, связное целое (даже если оно неточное). Однако нейронные процессы, поддерживающие восприятие, сложны и вероятностны. Простые линии вызывают срабатывание нейронов, избирательных к ориентации, в популяциях в вероятностном режиме. Приводит ли вероятностное срабатывание нейронов к невероятностному восприятию, или представления, лежащие в основе восприятия, богаче и сложнее, чем предполагает интуиция? Чтобы проверить это, мы кратко предъявляли сложную форму и просили участников сообщить о правильной форме из набора вариантов. Вместо сообщения одного значения мы использовали парадигму, разработанную для того, чтобы побудить участников напрямую сообщать о представлении в пространстве форм — участники делали серию гауссовских ставок. Мы обнаружили, что участники могли сообщать больше, чем точечные оценки формы. Разброс ответов коррелировал с точностью, предполагая, что участники могут передавать понятие относительной неточности. Критически важно, что по мере того, как участники делали больше ставок, среднее значение ответов демонстрировало повышенную точность. Более поздние ставки систематически смещались в сторону цели, а не делались хаотично вокруг первой ставки. Эти результаты убедительно указывают на то, что участники осознавали больше, чем просто точечную оценку; перцептивные представления богаты и, вероятно, вероятностны.

Введение

Представьте, что вам показали объект звездчатой формы. После того как его убрали, какое осознание его у вас останется? Будете ли вы осознавать, что видели его форму, или ваше осознание будет нечетким и вероятностным? Наша интуитивная идея заключается в том, что восприятие дискретно. Либо мы видим звезду, либо, если восприятие было слишком кратковременным, возможно, ничего. Однако механизмы восприятия производят вероятностные вычисления и механизмы по всей зрительной системе. Например, нейроны в первичной зрительной коре, избирательные к ориентации, имеют предпочтительную ориентацию, причем частота срабатывания нейронов падает по мере удаления стимула от их предпочтительной ориентации. То же самое относится и к движущимся стимулам в коре MT, и к нейронной активности в ответ на зрительные стимулы в целом напоминает функции плотности вероятности. Декодирование этой нейронной активности, как в зрительной, так и в префронтальной коре, демонстрирует корреляцию с сообщаемой уверенностью, предполагая, что люди осознают и могут сообщать о своих внутренних представлениях, по крайней мере, в некоторой степени. Учитывая, что нейронные представления вероятностны, как восприятие может быть дискретным? Действительно, зрительное восприятие может казаться невероятностным, поскольку наше зрение редко бывает неточным. Если звездчатая форма видна лишь мгновение, возможно, тогда мы можем чувствовать неуверенность, если нас попросят сообщить о количестве или глубине точек. Такое чувство могло бы отражать, что основополагающее представление является нечетким или вероятностным.

Наше утверждение заключается в том, что восприятие богато, сложно и вероятностно. Оно «богато» в том смысле, что представления — это больше, чем дискретная точка, и «сложно» в том смысле, что это больше, чем просто дискретное представление в сочетании с некоторой степенью уверенности (например, симметричный интервал или Гауссиан вокруг дискретной точки). Под «вероятностным» мы понимаем, что внутреннее представление похоже на распределение по пространству признаков (в данном случае, пространству форм).

Хотя вычисления, помогающие зрению, вероятностны, несколько исследователей утверждали, что результат перцептивных вычислений, хотя сам по себе вероятностен, приводит к единым, дискретным перцептам. Например, Блок предполагает, что «конкуренция между неосознанными представлениями порождает сознательные представления посредством процессов «победитель получает все» путем исключения или слияния». В поддержку такой точки зрения исследователи обнаружили, что перцептивные решения демонстрируют мало свидетельств знания о распределениях вероятностей, формирующихся во время восприятия. Другие исследования показывают противоречивые результаты, но поскольку они используют массив целевых стимулов на дисплей, например, ориентации, имеющие некоторый разброс, они не соответствуют идеальным критериям для выделения восприятия. Например, Рахнев и Блок утверждают, что восприятие, вероятно, дискретно только в случаях, когда объект кратко предъявляется изолированно. В противном случае вероятностные вычисления могут возникать из комбинации множества дискретных перцептивных событий на стадиях принятия решений.

Преимущество задач принятия перцептивных решений заключается в том, что они раскрывают, какие свойства перцептивного представления доступны высшим когнитивным функциям. Однако недостатком является то, что если решения не используют закодированную информацию оптимально, неясно, отсутствует ли эта информация в восприятии, или эта информация не включается в решения. Поэтому наша задача была разработана для того, чтобы позволить участникам напрямую сообщать о своих внутренних представлениях, а не делать выводы о свойствах представлений из оптимальности (или субоптимальности) решений. Мы использовали модифицированную парадигму непрерывного отчета — где участники сообщают значение показанной формы из непрерывного пространства форм, расположенного по кругу — чтобы позволить участникам делать «ставки» в пространстве признаков по кругу. Участники делали множественные гауссовские ставки на позиции по кругу, и комбинация этих ставок позволяла участникам строить «профиль неопределенности» для каждого испытания.

Предваряя наши результаты, мы обнаружили свидетельства богатой и вероятностной информации в отчетах. Разброс профилей неопределенности, который можно рассматривать как меру перцептивного шума, коррелировал с неточностью отчетов, указывая на осведомленность о степени неточности в их представлениях. Нарисованные профили неопределенности соответствовали форме ошибок первой ставки, демонстрируя далее, что последующие ставки в испытании, скорее всего, были ограничены перцептивным содержанием, а не отражали стратегию. Важнее всего то, что, хотя последующие ставки в испытании были связаны с большими величинами ошибок, чем первая ставка, они кумулятивно смещали среднее значение профиля неопределенности ближе и ближе к истинному стимулу. Последующие ставки систематически смещались в сторону цели, а не располагались хаотично вокруг первой ставки. В совокупности эти выводы указывают на то, что участники осознавали цель, выходящую за рамки одной дискретной реакции или даже дискретной реакции плюс отдельное понятие уверенности.

Методы

Участники

В эксперименте 1 приняли участие сорок наивных участников (16 женщин, медианный возраст 22 года). Размер нашей выборки основывался на предыдущих работах — предыдущее исследование рабочей памяти с использованием аналогичной парадигмы имело достаточную мощность при 40 участниках для выявления интересующих эффектов. Все участники заявили о нормальном или скорректированном до нормального остроте зрения и цветовом зрении. Участники были набраны онлайн (через www.prolific.co) за базовое вознаграждение в размере 5,20 фунтов стерлингов в час, и им было сказано, что они также могут получить денежный бонус в зависимости от своих результатов (средний бонус = 2,46 фунтов стерлингов). Эксперименты были одобрены Институциональным наблюдательным советом Нью-Йоркского университета в Абу-Даби и проводились в соответствии с соответствующими руководящими принципами и нормами. От всех участников было получено информированное согласие.

Аппаратура и стимулы

В связи с онлайн-характером эксперимента размеры стимулов будут немного варьироваться в зависимости от размера экрана/расстояния просмотра участника. Предполагая, что использовался монитор с диагональю 27 дюймов и разрешением 1920 × 1080, расположенный на расстоянии 70 см, цели находились бы в центре экрана, а сами формы целей занимали бы 2° поля зрения. Фон экрана на протяжении всего эксперимента был белым. Цели (одна на испытание) всегда появлялись не по центру точки фиксации (примерно в 2° от нее), под случайным углом. Были предприняты усилия для обеспечения того, чтобы отображаемый рисунок умещался на странице браузера участника. Участникам также было предложено максимизировать окно своего браузера перед запуском эксперимента. Все сообщаемые эксперименты были запрограммированы полностью на HTML Canvas/Javascript.

Цели были получены из валидированного кругового пространства форм, которое состоит из 360 форм (одна на градус угла круга). Как и в случае обычно используемых цветовых кругов, каждая форма лишь немного отличалась от соседних, и угловое расстояние по их 2D-кругу коррелирует с визуальным сходством (рис. 1а), что приводит к непрерывному и круговому пространству стимулов. Продолжительность показа стимула составляла 40 мс. Цели были зашумлены/испорчены путем замены 90% черных пикселей белыми, чтобы соответствовать фону (рис. 1c). Подводя итог, из нашего первоначального дизайна для исследования рабочей памяти мы внесли три важных изменения в целом, чтобы адаптировать его к изучению восприятия: первое — переход к одному стимулу формы на дисплей, а не к массиву, поскольку наличие нескольких элементов создает проблемы с путаницей между элементами. Второе — короткое время стимула, и третье — шум, добавленный к стимулам. Эти последние два были направлены на увеличение вероятности того, что мы все еще будем иметь производительность ниже потолка, имея только один стимул на дисплей.

Процедура

Каждое испытание начиналось с пустого экрана с крестом фиксации, длившимся 500 мс. Случайно выбранная зашумленная целевая форма затем появлялась на экране в течение 40 мс под некоторым нецентральным углом от точки фиксации. Представление стимула немедленно сопровождалось фазой ответа. Участникам предлагалось указать форму, которую они запомнили, используя колесо форм (см. рис. 1а). Выбранная форма предварительно просматривалась участникам и обновлялась в центре колеса при каждом движении мыши. Черное гауссово распределение (стандартное отклонение 4° в пространстве форм) также появлялось на колесе, центрированное и обновляемое относительно положения мыши участника. Участники подтверждали свой выбор щелчком мыши.

Для 2-й - 6-й ставок появлялось аналогичное гауссово распределение в случайной позиции на полосе, и участникам предлагалось переместить мышь, чтобы разместить гауссово распределение над формой, которую они хотели бы выбрать, снова подтверждая ставку щелчком мыши (итеративно, всего шесть ставок). Обратите внимание, что гауссово распределение для ставок 2–6 было вдвое меньше, чем для ставки 1. Это было сделано для того, чтобы побудить участников быть максимально точными во время первой ставки. Во время каждой ставки профиль неопределенности (основанный на текущем положении мыши) обновлялся для каждого кадра и предварительно просматривался участникам. Участникам было поручено построить распределение, соответствующее их внутреннему состоянию. Шесть гауссовых распределений суммировались для создания окончательного профиля неопределенности для данного испытания (рис. 1b). Участники могли размещать ответы друг на друга или распределять их по большему пространству форм. В результате профиль неопределенности, «нарисованный» в конце шестого ответа, необязательно имел гауссову форму. Обратите внимание, что гауссовы распределения появлялись в случайном месте между ответами, чтобы предотвратить стереотипные последовательные щелчки в одном и том же месте, и участникам приходилось ждать минимум 300 мс и совершать боковое движение мыши, прежде чем они могли зарегистрировать следующий щелчок. Чтобы побудить участников сообщать что-то, напоминающее истинное внутреннее представление, участники получали очки на основе высоты окончательного нарисованного распределения над целевой формой:

$${ ext{очки}} = { ext{Высота окончательного распределения в целевой форме}}*500$$

Первая ставка была в два раза выше (т. е. стоила в два раза больше очков), чтобы побудить участников сделать первую ставку точно. Чтобы предотвратить использование участниками стратегии наложения ставок на первую ставку, мы реализовали убывающую доходность от наложения ставок, уменьшая ценность или вознаграждаемые очки при наложении ставок на существующие ставки. Этот штраф масштабировался по высоте. В частности, высота добавляемого компонента гауссова распределения штрафовалась текущей высотой профиля неопределенности, возведенной в степень параметра штрафа. Например, если текущая ставка равна b, а профиль неопределенности, уже нарисованный предыдущими ставками, равен y, то новая ставка y' будет:

$${ ext{y}}^{rime } = { ext{y}} + { ext{стандартное Гауссово распределение}}*eft( {1{ ext{Высота y при b}}^{0.4} } ight),{ ext{где}}0.4{ ext{является значением штрафа}}$$

Чем выше текущая высота в новом значении ставки, тем меньше возможный прирост высоты (и, следовательно, тем меньше прирост очков). Важно отметить, что этот штраф был встроен в визуализацию нарисованного распределения, которое видели участники. После шести угадываний отображался экран обратной связи с результатом испытания, общим результатом, а также текущим накопленным денежным бонусом (каждые 200 заработанных очков = 0,10 фунтов стерлингов), пока участник не центрировал мышь на центральной точке фиксации. Максимально возможное количество очков за испытание составляло 200. Каждый участник сначала прошел 6 тренировочных испытаний, за которыми последовали 150 основных испытаний, с перерывом каждые 50 испытаний. Тренировочные испытания не включались в анализ.

Результаты

Свидетельства того, что сообщаемые распределения включают неточность

Чтобы изучить степень, в которой ставки участников отражали перцептивный шум, мы сначала рассмотрели, предсказывал ли разброс ставок результаты. Чтобы максимизировать результаты, участник должен был делать ставки узко, когда представление формы точное, и широко, когда точность низкая. Действительно, мы обнаружили значительные положительные корреляции (p < 0,05), подчеркивая, что средний сообщаемый профиль неопределенности не отличался существенно от ошибки первого ответа по всем испытаниям (рис. 2а). Этот анализ предполагает, что участники имеют доступ к богатой вероятностной информации и могут ее сообщить. Способ, которым участники распределяют свои ставки, вероятно, ограничен их внутренними представлениями.

Далее, если бы участники просто использовали уверенность плюс дискретное запомненное целое представление, а не имели доступа к богатому внутреннему распределению, мы ожидали бы, что нарисованные распределения будут примерно симметричными относительно первой ставки. Следовательно, если мы отразим профили неопределенности перед сравнением их с распределением ошибок по всем испытаниям, это не должно существенно повлиять на результаты теста KS. Однако, если сделать это, только 11 из участников (по сравнению с 32 в первоначальном анализе) будут иметь два распределения, которые несущественно отличаются (среднее D = 0,098, SD = 0,064). Сравнивая это с первоначальным анализом, эти значения D существенно отличаются (t(39) = 5,05, p < 0,05). Ошибки также в целом увеличивались с номером ставки (ставка 1 = 18,2°, ставка 6 = 24,2°), F(5,95) = 11,82, p < 0,001, η² = 0,384, в то время как кумулятивная ошибка ставки (ставка 6 = 17,0°) уменьшалась, F(5,95) = 2,51, p = 0,035, η² = 0,12 (рис. 3b). Следовательно, мы не видим никаких свидетельств того, что улучшение от последующих ответов вызвано тем, что участники осознают это после того, как сделали ошибочный ответ.

Обсуждение

Мы быстро выполняем сложные расчеты и обрабатываем информацию о нашем окружении. Нейронные вычисления, поддерживающие восприятие, способны производить вероятностную информацию, но доступна ли эта информация сознанию и высшим когнитивным функциям? Это обычно изучалось путем определения того, могут ли люди выполнять гибкие и целенаправленные вычисления, требующие доступа к чему-то большему, чем сводные статистики. Исследования, использующие этот подход, дали смешанные результаты, и существуют опасения по поводу того, отражает ли неудача в выполнении оптимальных расчетов отсутствие информации о внутреннем представлении, или просто неспособность эффективно рассуждать о ней. Здесь мы пробуем более прямой подход, прося участников делать множественные гауссовские ставки за испытание в пространстве форм, чтобы передать ощущение вероятности воспринимаемой формы. Суммирование этих гауссовских ставок создает профили неопределенности на основе каждого испытания. Несколько линий доказательств свидетельствуют о том, что участники имеют доступ к чему-то большему, чем дискретная форма, и могут сообщать о чем-то, похожем на распределение вероятностей. Разброс ставок/профилей неопределенности коррелировал с точностью первой ставки, указывая на осведомленность о степени неточности в представлениях. Профили неопределенности соответствовали форме ошибок первой ставки, демонстрируя далее, что последующие ставки в испытании, скорее всего, были ограничены внутренними представлениями, а не отражали стратегию. Важнее всего то, что, хотя последующие ставки в испытании были связаны с большими величинами ошибок, чем первая ставка, они кумулятивно смещают среднее значение профиля неопределенности ближе и ближе к истинному стимулу. Маловероятно, что это так, если бы участники просто использовали какое-то чувство уверенности для определения того, как распределять последующие ставки: поскольку ставки распределялись бы симметрично относительно первой ставки, кумулятивная ошибка не должна уменьшаться). Все это указывает на то, что участники осознавали цель, выходящую за рамки одной дискретной реакции.

Используя парадигму игры со ставками, мы аналогично обнаружили свидетельства того, что представления рабочей памяти были богаты. Возможно, не удивительно, что игра со ставками дала похожие результаты при применении к восприятию или рабочей памяти, учитывая значительное количество доказательств того, что представления рабочей памяти являются перцептивными представлениями, поддерживаемыми внутренним вниманием. Однако это не означает, что две задачи будут управляться одними и теми же представлениями. Действительно, были существенные различия в двух задачах: представление стимула (один элемент против массива), требования к задаче (интервал удержания или мгновенный отчет) и результаты (отчеты для задач рабочей памяти имеют значительно больше вариативности). Скорее, это предполагает, что представления, которые занимают человеческий разум, более сложны и богаты, чем могут охватить дискретные отчеты, и что доступ к такой информации является свойством как восприятия, так и памяти.

Предлагают ли эти результаты, что восприятие вероятностно? Очевидно, что у участников больше информации в уме, чем дискретный ответ. Однако этого может быть недостаточно, чтобы заключить, что восприятие полностью вероятностно. Рахнев и др. подчеркнули возможность того, что восприятие может быть вероятностным только в «слабом» смысле: у людей может быть дискретное значение в уме плюс чувство уверенности в своем восприятии. Однако одно свидетельство из наших результатов противоречит слабому вероятностному учету. По мере того как участники делают больше ставок, они делают это асимметрично, причем последующие ставки смещают среднее значение в сторону истинного значения. Это предполагает, что участники кодируют и имеют доступ к представлениям, более описательным, чем те, которые предоставляются доверительным интервалом.

Текущие результаты предполагают, что перцептивные отчеты имеют вероятностные свойства. Отдельный, но не менее важный вопрос заключается в том, влечет ли это полный сознательный доступ к этой вероятностной информации в данный момент. Может быть так, что отдельные ставки (и сознательное осознание) ограничены дискретными выборками, которые извлекаются из внутреннего распределения вероятности информации. Свидетельства такой шумной выборки были найдены во многих парадигмах, включая принятие решений, распознавание объектов, внимание и т. д. Исследования далее утверждали, что доступ к сознанию является «всё или ничего», что соответствует предложению Блока о сознательных представлениях через процессы «победитель получает все» (но см. Карабай и др.). Однако, даже если бы наши результаты были результатом выборки, это означает, что вероятностная информация перцептивно закодирована, даже если существуют ограничения на доступность в любой момент времени.

В конечном счете, независимо от того, можно ли классифицировать внутреннее представление как полностью вероятностное или просто похожее на вероятностное (например, богатая коллекция выборок и т. д.), текущая парадигма указывает на то, что существует практически полезная информация, которая не используется, если используются только парадигмы дискретного ответа.

Данные

Наборы данных, сгенерированные и проанализированные во время текущего исследования, доступны по адресу: https://osf.io/vrpbd/.

Ссылки

Скачать ссылки

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Неда Блока за полезные комментарии.

Информация об авторах

Авторы и организации:

• Кафедра психологии, Нью-Йоркский университет в Абу-Даби, остров Саадият, Абу-Даби, Объединенные Арабские Эмираты
• Сяхид Б. Джабар и Дарил Фоугни

Авторы:

• Сяхид Б. Джабар: Посмотреть публикации автора | Поиск автора по: PubMed Google Scholar
• Дарил Фоугни: Посмотреть публикации автора | Поиск автора по: PubMed Google Scholar

Вклад:

С.Дж. и Д.Ф. концептуализировали и разработали эксперимент. С.Дж. собрал и проанализировал данные. Оба автора внесли вклад и рецензировали рукопись.

Связанный автор:

Связь с автором: Сяхид Б. Джабар.

Заявления об этике

Конфликты интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов.

Дополнительная информация

Примечание издателя: Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и организационной принадлежности.

Дополнительная информация: Дополнительная информация.

Права и разрешения

Открытый доступ
Эта статья лицензирована в соответствии с Международной лицензией Creative Commons Attribution 4.0, которая разрешает использование, обмен, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате, при условии, что вы должным образом указываете автора(ов) и источник, предоставляете ссылку на лицензию Creative Commons и указываете, были ли внесены изменения. Изображения или другие материалы третьих лиц, включенные в статью, включены в лицензию Creative Commons статьи, если иное не указано в подписи к материалу. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, и ваше предполагаемое использование не разрешено законодательством или превышает разрешенное использование, вам необходимо получить разрешение непосредственно у владельца авторских прав. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Перепечатки и разрешения

Об этой статье

Цитировать эту статью: Джабар, С.Б., Фоугни, Д. Восприятие — это богатое и вероятностное. Sci Rep 12, 13172 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598022174588

Скачать цитату

Получено: 13 апреля 2022 г.

Принято: 26 июля 2022 г.

Опубликовано: 01 августа 2022 г.

Версия записи: 01 августа 2022 г.

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598022174588

Поделиться этой статьей

Любой, с кем вы поделитесь по следующей ссылке, сможет прочитать этот контент:

Получить ссылку для совместного использования

Извините, ссылка для совместного использования в настоящее время недоступна для этой статьи.

Скопировать ссылку для совместного использования в буфер обмена

Предоставлено инициативой Springer Nature SharedIt по совместному использованию контента

Эта статья цитируется

• Вероятностная и богатая индивидуальная рабочая память, раскрытая игрой со ставками
  Сяхид Б. Джабар, Картик К. Сринивасан, Дарил Фоугни
  Scientific Reports (2023)