注意与操作:总结

今天来总结《认知心理学及其启示》的第三章,这一章的主题是“注意”。
注意,这里的“注意”并不是指让大家重点关注这个章节,而是指,这个章节研究的是,人类会关注什么、忽略什么,以及为什么。
先来看本章节的结构:
3.注意与操作
3.1.顺序瓶颈
3.2.听觉注意
3.2.1.过滤器理论
3.2.2.衰减理论与后期选择理论
3.3.视觉注意
3.3.1.视觉注意的神经基础
3.3.2.非注意盲视(Inattentional Blindness)
3.3.3.视觉搜索
3.3.4.捆绑问题
3.3.5.视野忽视
3.3.6.基于物体的注意
3.4.中枢注意:选择所要追随的思路
3.4.1.自动化:通过练习而精通
3.4.2.斯特鲁普效应
3.4.3.前额的执行控制部位
3.5.结论
即便不看正文,从这个结构中,我们会发现,安德森试图告诉我们一些关于注意的理论模型,有些是关于听觉的,有些则是关于视觉的。
再来看作者帮我们提出的好问题,而本章节的重点就是回答下列这些问题:
1.人类的信息处理中的瓶颈是什么?
2.在充满声音的世界中,我们如何选择应该听什么?
3.我们如何从复杂的视觉场景中找到有意义的信息?
4.在将视觉模式组合成可识别的物体时,注意(attention)起到了什么作用?
5.我们如何协调平行的活动,比如边开车边谈话?
先来看第一个问题:瓶颈。
瓶颈是指一个瓶子中比较窄的那个部分,就像人类的脖子比头和身体都要细。一个管道中最窄的“瓶颈”,决定了这个管道所能通过的物体的量。
这个管道隐喻中,那些流通的物体就是信息,而管道本身就是信息加工之路。信息加工有其瓶颈,所以人类不能同时思考所有事情,同时处理所有信息,而是只能一件一件地去做事。
作者给出的例子是,同一个运动系统无法同时处理两件不同的事情,比如用一只手揉揉肚子,同时用一只手拍拍头。
“信息加工瓶颈”的存在是公认的,但有争议的点在于,这个瓶颈在哪里?
有人认为,人类最初会知觉到大量信息,但在信息处理的早期阶段,许多信息就被忽视了。这是早期选择理论。
有的人认为,那些未被重点关注的信息,并没有被完全忽视,而是因为得不到信息加工所以衰减了。这是晚期选择理论。
接下来我们会从听觉和视觉这两种知觉中,看看人类是如何决定注意什么、不注意什么的。
研究听觉注意的经典实验就是双耳分听实验,就是让被试戴着特殊的耳机,一只耳朵听着某个声音,另一只耳朵听着另一个声音。然后,要求被试只注意左耳或者右耳的声音。
在这种情况下,我们会发现,被试只能复述自己注意的那只耳朵中的声音,比如说是一段话。而没有被注意的那只耳朵,被试只能分辨那个声音是不是人的声音,如果是人又是男人还是女人。更详细的细节,被试就说不出来了。
所以,研究者最早假设,人脑就像是一台很机械化的电脑,耳朵就像是麦克风。电脑里一个不够智能的软件,控制麦克风收集特定频率和振幅的声音信号。不是这个频率和振幅的声音信号,就直接被忽略了。这就像是一个过滤器,特定的信息被滤进来,其他的则被忽略。
不过,人脑其实是一台很智能的电脑,里面也装的是很智能的软件,除了能分辨声音的物理特征外,还能分辨其语义特征。而且,人类也不能真的控制自己的耳朵和脑子,就像电脑前的用户也不能真的控制电脑的方方面面。在一项巧妙的双耳分听实验中,如果一只耳朵传出的声音是“狗六跳蚤”,另一只耳朵传出来的声音是“八抓二”,那么被试会认为自己听到了“狗爪跳蚤”。哪怕只要求被试注意一只耳朵的声音,被试也会认为自己听到了有意义的“狗抓跳蚤”这样的声音。可以说,人类要注意什么,不注意什么,不是自己能完全控制得了的。
关于听觉,受到大量实验证据支持的理论是衰减理论(attenuation theory),这个理论和过滤器理论很相似,只是说,未被注意的信息不会被完全忽略,而是衰减了。但虽然衰减,却还是存在,还可以得到加工,如果有必要的话。从“狗抓跳蚤”这个声音信息来看,它其实并没有被真正听到。如果被试真的能完全过滤掉一只耳朵的声音,那么被试会说自己听到了“狗六跳蚤”或“八抓二”。既然被试说了,自己听到了“狗抓跳蚤”,那就说明被试能根据语义内容对于未被注意的信息进行加工,那就说明未被注意的信息还继续存在,虽然被衰减了。
接下来看视觉。人类视网膜最敏锐的部位就是中央凹。所以,如果人类想要集中注意力看什么东西,那就会移动眼球和头部,让那个东西反射或发射出的光照射到中央凹上。不过,没有照到中央凹的光,也可能成为注意的焦点。这类似俗话说的,用“余光”来注意某物。虽然我眼睛盯着某个点,但我也可以注意着并非我盯着的那个点。等到那个点有什么值得注意的东西出现时,我再迅速转动眼睛和头部,让中央凹对准那个点。
在研究视觉注意时,还有一个类似双耳分听实验的经典实验,就是让两个不同的视频画面重叠在一起,要求被试只关注一个视频,忽略另一个视频。书中给出的例子是将一个拍手游戏的视频和打篮球视频重叠在一起。被试的确可以做到只看其中一个视频,而对另一个视频“视而不见”。这就是“注意系统”再引导我们对于信息进行选择性地加工。
有人会更喜欢用主动语态,说是我们人类指挥注意系统来对信息进行选择性加工。这就像是目标导向性注意(goal-directed attention)。不过,很多情况下,实际上是我们人类被注意系统所控制,而这就是刺激驱动注意(stimulus-driven attention)。这种区分类似我们已经听说过了自上而下的加工和自下而上的加工。
这两种信息加工方式同时在起作用。我们有时会注意到我们想要注意的,有时则是被突然出现的新鲜刺激吸引。而Inattentional Blindness这个说法,则是前者的极端形式。
这个词没有标准的中文翻译,它的意思就是“视而不见”,Blind是盲,Inattentional就是没注意,因为没注意,所以虽然生理上没有盲,但心理上盲了,看不见。
魔术师最擅长利用人们的注意力。当魔术师凭空变出一个鸽子时,他们的目的往往不是让你感叹“哇塞,突然出现一只鸽子”,而是让你们注意他们拿着鸽子的那只手,不要注意另一只手。
在“看不见的黑猩猩”这个经典研究中,要求视频观看者仔细数穿着白色衣服的人互相传递了几次篮球。那么,绝大多数人都看不到,在这个视频里其实有一只穿着黑色大猩猩外套的人走过了房间,还在房间中捶胸顿足。
我第一次看到这个研究时,才十几岁。那时也是正在数传球次数,完全没有发现大猩猩的存在。对于心理学的学习,最初总是会给我带来许多惊讶,打破我对“人类认知”的已有认识。毕竟,我自以为拥有关于“人类认知”的十几年的丰富经验,但没想到,十几年的业余经验,完全无法与专业的心理学家对于人类心理活动的认识相提并论。
言归正传。让我们看看视觉搜索,也就是在视野中搜寻我们想要注意的信息。安德森介绍了一个在一群字母中搜寻特定字母K的实验。结论并不出乎意料:字母数量越多,找到K所花费的时间就越长。
不过,有时候,找到字母K却是轻而易举的,比如,在一大群字母O当中,找到一个特立独行的K,只需瞬息之间。
这就是安德森接下来介绍的实验,在字母I和Y组成的背景中,找到字母T是很简单的,因为字母T有一个独特的特征:一个水平的横线。而在字母I和Z组成的背景中找到T,就要难一些。因为字母T的独有特征是横线和竖线的垂直组合,而不是单一的横线。此时,如果背景越大,字母I和Z的数量越多,那要找到T就越难。而增加字母I和Y的数量,我们依然能比较轻松地找到字母T。
这就说明,如果我们要搜索的对象有单一的独有特征,那我们就能很简单地找到这个对象。如果我们要搜索的对象之独特性是多个特征的组合,那我们就可能要逐一搜索各个对象,这就很花时间了。
在对人类心智进行逆向工程学分析时,还有一个不可避免的问题,就是binding problem,翻译作捆绑问题,实际上是指,脑如何将视野中的各种特征整合在一起,从而正确地识别对象。
这听起来很简单,但实际上,因为不同的特征由不同的神经元表征,所以实践起来就很难。比如,如果在你的视野的未注意区域出现了粉红色的字母T和黄色的字母S,你很可能会误以为是黄色的字母S和粉红色的字母T。所以,只有当我们的注意集中在这些特征之上时,我们才能识别正确的组合,才能正确地binding。
同时,人脑这台心智机器的硬件还有许多特殊的功能区域,专门负责实现注意功能。基于一些病例报告,以及用TMS让人脑的一些部位暂时性地故障,就会发现病人或被试表现出对于特定视野的忽视,或者对于特定视觉结构的忽视。这在84页和85页的图中很清楚。
84页的图中,被试无法在视野左边的圆圈上画上斜线,这是因为,被试注意不到这些圆圈。还有一些神奇的病例,被试无法注意到一些物体的的左半边。这说明,视觉注意既可以集中于某个空间位置,也可以集中于某个物体。安德森介绍了贝尔曼的研究,也是为了说明这点。在86页的图中,被试对于a和c的报告速度要快于b,这说明,被试很可能是注意到了两头有突起的这个物体,而不是注意到突起这一特征所在的空间位置。
在听觉系统和视觉系统中,我们都会发现,“注意”是必要的,因为认知资源有限,所以要将有限的资源分配给更值得注意的信息。而在中枢系统中,也就是在“思考”中,“注意”也是必要的。我们一般同时只能考虑一件事情。也就是说,同时能走的“思路”只有一条。
如果我们把“思路”比作物体,把被考虑的思路比作拿在手中的物体,那我们一次只能拿一个物体。要同时考虑多件事情,那就只能先放下一件,拿起另一件,然后迅速交换。有些任务很简单,在经过训练后,就能飞快地交换。这就让人看起来是在同时处理多个不同的事情,但仔细看,其实人们手中只有一个物体,只是两个物体能飞快交换罢了。
如果训练的时间足够长,次数足够多,也许那个任务就不需要占用中枢认知资源了。这就是所谓的自动化。在刚开始学习骑自行车时,我们的自动化程度很低,需要同时注意手、脚、身体以及视觉刺激。而一旦熟练骑车后,我们甚至完全不需要注意自己的身体,只需要注意路上的视觉刺激即可。
自动化还有一个很典型的例子,那就是Stroop效应。让我们来看这幅图,请说出这幅图上的汉字的颜色:
不难发现,中间那6个汉字词,我们说出它们的颜色时,会慢很多,有时还会出错。这是因为我们很熟悉汉语。会对汉字的语义信息进行自动化的加工。如果是让外国人来识别这些汉字的颜色,那么他们不会觉得中间那6个和上下的那6个有什么不同。
本章的一个思考题和“启示专栏”都是在讨论开车时打电话。众所周知,开车时打电话会增加车祸概率。而开车时与车上的乘客谈话,似乎并没有那么分散司机的注意。现在就让我们用本章所学的知识,来分析一下这个现象。
首先,让我们把司机这个人类,看作一台智能开车机器人。这台智能开车机器人经过了较长时间的训练,也通过了考试。这说明,这台机器人在驾驶车辆时,其耗电量要比刚开始接受开车训练的机器,要少很多。
现在,这台智能开车机器人还具备与人类沟通的能力。一般来说,要同时表现出多个功能(开车和谈话),就要消耗更多的电量。而机器人的功率是有限的。如果分配很多电量用来谈话,就要少分配一些电量用来开车。那么,开车功能就可能出故障,于是就可能出车祸。
但是,这里头有趣的现象是,在保持其他变量不变的情况下,如果是与车辆内的乘客通话,与通过电话与其他人通话相比,前者并不怎么增加耗电量。这是为什么呢?
一种解释是,车辆内的乘客知道什么话该在什么时候说,不该在什么时候说。而电话那头的人,因为看不见路况,所以一直在期待司机与自己交谈。哪怕是在司机需要消耗电量来处理突发事件时,对方也在说话。而乘客知道此时不该说话,甚至还会提醒司机。于是,司机的耗电就会比较平稳,不会有很大的波动。
这就是“注意”的本质。因为资源有限,用电量有限,或者说认知资源有限,注意力有限。所以,能同时处理的信息,不管这个信息是听觉、视觉还是语义信息,都是有限的。
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