先週、Quanta 関心のある刺激に注意を向けることができるフィルタリングメカニズムについて報告しました。これにより、部屋の音楽を調整して近くの会話を聞いたり、群衆の緑、青、黄色を無視して、身に着けている友人を探したりすることができます。赤。より関連性の高い信号を強調するために一部の感覚データを抑制することを含むこの種の処理は、目標によって指示されます。
しかし、他のプロセスは、このレベルの認識よりもはるかに下で機能し、脳が意図せずに、または知らないうちに優先度を下げる情報をフィルタリングします.このような場合、私たちの焦点は目標ではなく、刺激の特定の特性 (明るさや動きなど) によって導かれます。ロチェスター大学の神経科学者であるデュジェ・タディンは、「進化の観点からは理にかなっています。 「何かが動いている場合、それは多くの場合、あなたの生存にとってかなり重要です。」
科学者たちは、私たちの感覚処理が無関係な入力を自動的に排除しなければならないことを以前から知っていました。たとえば、私たちが周囲を見ているとき、知覚される視野は一定に保たれているか、視線に合わせて滑らかに動いています。しかし、目は常に小さな動き、つまりサッケードも行っています。私たちの視覚系は、私たちが見るものからその背景のジッターを差し引かなければなりません.
メリーランド州国立衛生研究所の国立眼科研究所の神経科学者であるリチャード・クラウズリスは、次のように述べています。 「基本的にどこでも」
また、自動バックグラウンド減算は、興味をそそる予想外の方法で現れることもあります。 Tadin と彼の同僚が 2003 年に行った直観に反する発見を見てみましょう:私たちは小さな物体の動きを認識するのは得意ですが、それらの物体を単純に大きくすると、その動きを検出するのがはるかに難しくなります.
最近の Nature Communications 、タディンのチームは、なぜこれが起こるのかについて興味をそそる説明を提供しました.次のエサを探すタカにとって、野原を突進するネズミは、周囲の草や木の揺れよりも重要です。その結果、Tadin と彼のチームは、脳が背景の動きに関する情報を抑制していることを発見しました。また、副作用として、大きな物体の動きを知覚するのがより困難になることも発見しました。
チームはさらに、高齢者を対象としたトレーニング実験でこの考えを確認しました。他の研究者は、高齢者が小さな物体の動きを観察する方法と大きな物体の動きを観察する方法に大きな違いはないことを以前に報告していました.このため、Tadin と彼の同僚は、高齢者は動く背景に対して小さな動く物体を見つけるのに苦労するだろうと予測しました。それでも、数週間のトレーニングで、被験者はその動きを認識できるようになりました。
しかし、研究者が発見したように、トレーニングは被験者の小さな動く物体を検出する能力を実際には改善しませんでした。単体で測定すると、そのスキルは変わりませんでした。代わりに、注意が散漫になったことが原因で、パフォーマンスが向上しました。大きな背景オブジェクトの動きを検出する能力が低下したのです。 「ある意味で、彼らの脳は、わずか 5 週間前に処理できた情報を破棄しました」と Tadin 氏は述べています。
これらの結果が強調したのは、より大きな動く物体に対する私たちの感度は低いということである、と彼は付け加えた。
これは、脳が目標指向の注意プロセスで使用するのと同じ戦略 (別のメカニズムによって実行される) です。より関連性の高い入力を目立たせるために、気を散らしたり役に立たない情報を取り除きます。
「注意が機能する前に、すでに多くの情報が刈り取られています」と Tadin 氏は言います。モーション認識の場合、剪定は非常に迅速に行う必要があるため、自動的に行う必要があります。 「注意は、同じことをよりスマートで柔軟な方法で行うことができますが、そう簡単にはできません。」
一緒に、これらのプロセス (自動的なボトムアップのプロセスとより意識的なトップダウンのプロセスの両方) が、環境の脳の内部表現を生成します。これは、プリンストン大学の認知神経科学者である Ian Fiebelkorn が「優先度マップ」と呼んでいるものであり、注意力のリソースをどこに向けるべきかを指示する山と谷があります。学習とトレーニングを通じて、トップダウンの目標は、刺激の顕著な特性を表す「そのマップを操作し、ピークを増幅または抑制」し続ける.
タディンは、私たちが何をどのように知覚するかについて、「私たちが当たり前だと思っていることが、舞台裏で多くのことが起こっている」と述べています。
