バーチャルヒューマンラボ

『意識』について #5

バーチャルヒューマンラボ副所長の手記を複数回に渡り公開中です。できるだけ人間に近い処理をするシステムを作り、社会の役に立てたい、そのためにどうすればいいかを考察した記録です。

3,注意的機能

・「意識する」「意識しない」という言葉で表現される機能

・認知心理学や神経科学の研究で提案された数々の注意のモデルから機能面を考える Something
多重資源理論、バイアス競合理論、注意ネットワーク理論、一貫性理論の影響度高め

・注意には3つの特性がある
(1) 分割的(Divided)≒制限的(Limited) 複数の情報を同時に処理できるが、処理数に限界がある
(2) 選択的(Selective) 複数の情報の中から特定の情報を選ぶことができる
(3) 集中的(Focused) 特定の情報を検出することができる (=関連しない情報を除外・無視することができる？)

研究モデルと臨床モデルの両方に共通する注意

集中的注意(Focused Attention)、選択的注意(Selective Attention)、分割的注意(Divided Attention)はこれまでの注意の研究や臨床における発見から提案・報告された様々な注意の特性で共通している部分である。その他の注意は、これらの組み合わせで実現されているのではないだろうか。

・選択的注意と集中的注意の組み合わせで実現？

-空間的注意(Spatial Attention) 空間上の特定の位置に向ける
-方向的注意(Directed Attention) 空間の特定の方向の刺激に反応する

・3つの注意の組み合わせで実現？
-持続的注意(Sustained Attention) 継続的・反復的な刺激・課題に対して一貫した反応を維持する
-転換的注意(Alternating Attention) 2つ以上の異なる課題を切り替えながら対処する

全ての注意処理は共通の注意リソースを消費する

タスクの切り替えや、注意の解除、注意対象の消失などでリソースは回復する (注意リソース = ワーキングメモリ？)
注意リソースも一時的に作られる潜在空間かもしれない

言語の処理速度の限界

音声言語は音なので、解釈(伝達)に時間がかかるのはわかるが、文字言語は画像なので、1ページ分くらい一度に処理できてもいいような気がするのに、音声言語の処理速度とそこまで変わらないのはなぜなのか。

音声だろうが文字だろうが言語の時点で文法や文脈を理解するために、文章全体の単語の関係性や、前提条件などを加味した情報処理(Transformerの注意機構のような処理)が必要になって、そこでメモリを占有してるのかも？つまり、言語処理は非常に多くのメモリを使ってる？

画像から文字認識をするところで食ってる可能性もあるが、どんな言語でも伝達速度があまり変わらないのでやはりメモリ限界か。

https://www.science.org/content/article/human-speech-may-have-universal-transmission-rate-39-bits-second

このような文脈など全体の情報を処理するために一時的にメモリを使うことも注意の機能だとすると、注意と理解はほとんど同じ機能というか切り離せない1つの処理なのかもしれない。