Наука сознания. Современная теория субъективного опыта

Задача машины – оценивать постоянно меняющееся число C₁. Но наше искусственное предсказательное устройство не имеет прямого доступа к мозгу Кевина. Внимание исследуемого – результат ряда сложнейших нейронных взаимодействий, спрятанных в его черепной коробке. Машина всего лишь направляет на Кевина камеру и микрофон. Ей нужны какие-то простые правила, которые могут превратить данные ограниченных наблюдений в оценку состояния внимания Кевина.

Чтобы помочь нашей машине, привлечем некоторые хорошо обоснованные научные данные о том, как работает внимание. Во-первых, пончик белого цвета и расположен под яркой лампой: это стимул перцептивно значимый, он бросается в глаза. Пончик высокой насыщенности означает, что Кевин с большей вероятностью обратит на него внимание. Следовательно, машина может повысить оценочную величину C₁. Во-вторых, пончик – единственный предмет на столе, а внимание находится в обратной зависимости от зашумленности, или зрительной конкуренции. На основе этой подсказки машина опять же может повысить оценку C₁. В-третьих, полезную информацию дает направление взгляда Кевина. Взгляд – не точный индикатор, Кевин может смотреть прямо на пончик, но думать о чем-то другом – скажем, прислушиваться к шуму из коридора или строить планы на завтра. Но в общем и целом, если вы хотите оценить чье-то внимание, направление взгляда стоит учитывать. В-четвертых, подсказкой способно оказаться выражение лица. Если взгляд останавливается на пончике и лицо быстро меняет выражение с нейтрального на более сосредоточенное, – у машины есть все основания, чтобы вычислить резкое повышение значения C₁.

Учитывая все эти данные – взаимосвязь внимания с насыщенностью стимула, зашумленностью среды, направлением взгляда и выражением лица, – машина может оценить меняющееся во времени значение С₁, объем ресурсов обработки, которые Кевин направляет на объект 1. Эта оценка меняется во времени по мере того, как наше устройство получает новые сведения. Используя значение C₁, машина может для каждого момента времени вычислить вероятность того, что Кевин съест пончик: сейчас – может быть; сейчас – нет; точно нет; нет; сейчас – опять готов.

История становится еще интереснее, когда мы вспоминаем, что в комнате есть и другие объекты. Скажем, лужа на полу. Машина вычисляет значение C₂, отражающее оценку объема внимания, которое Кевин уделяет объекту 2. Лужа находится не в самой очевидной позиции. Она в тени стола, поэтому не бликует на свету. Другими словами, этот стимул не перцептивно значимый. Предположим, Кевин не направит взгляд на пол. Пока еще остается вероятность, что он заметит лужу периферическим зрением, но в первом приближении Предсказатель может обоснованно оценить значение C₂ как низкое – т. е. малую вероятность того, что Кевин перешагнет через лужу по дороге к столу. Если он не обратит на нее внимания, то прямо туда и угодит.

Два упомянутых выше числа, C₁ и C₂, зависят друг от друга. Они взаимосвязаны. Ресурсы Кевина ограниченны, поэтому с увеличением C₁ должно уменьшаться C₂. Когда он обращает больше внимания на пончик, меньше внимания достается луже, и наоборот. Если его внимание приковано к пончику, то, скорее всего, по дороге к столу он наступит в лужу. Следовательно, вычисление C для каждого объекта в комнате требует более сложной модели, учитывающей конкурентные взаимосвязи между объектами.

Также машина может вычислить и C₃, приблизительную оценку того, сколько внимания Кевин уделит третьему объекту – телефону. Изначально машина выдает низкое значение C₃, поскольку телефон спрятан в тени в дальнем углу комнаты и Кевин на него не смотрит. Теперь телефон издает звонок, обретая перцептивную значимость. Отметив при помощи микрофона это изменение насыщенности, наш предсказательный механизм может вычислить резкое повышение C₃. Внимание Кевина в этот момент, скорее всего, метнулось к телефону. Даже если его взгляд направлен не туда, при такой насыщенности стимула в данный момент значение C₃ должно быть велико. Как прямое следствие этого, C₁ и C₂ должны в тот же миг резко снизиться. Три числа пребывают в постоянном соревновательном танце друг с другом. В момент телефонного звонка вероятность поедания пончика быстро падает до нуля. Но вот что еще важно: внимание Кевина, которое привлек зазвонивший телефон, обладает некоторой инертностью. У него будет наблюдаться тенденция оставаться направленным на телефон по крайней мере еще полсекунды после звонка и лишь затем постепенно снижаться по кривой. И это типично для человека. Внимание не сдвигается с предмета на предмет в мгновение ока. Чтобы наилучшим образом предсказать поведение, при вычислении C нужно учитывать приблизительную инертность человеческого внимания.