다기능
Multistability다기능은 다세포 생물계에 고유한 과학적 현상으로, 여러 정상 상태 평형점이 존재할 수 있게 한다.이러한1 안정된 상태는 물리적 자극으로부터 최종적인 단일 인식이 도출되기 때문에 불안정 기간을 통해 번갈아 나타난다.
쌍안정성
쌍안정성은 두 개의 안정된 평형점을 가진 특별한 경우이다.이는 가장 단순한 형태의 다중성으로, 두 점을 분리하는 데 1차원 공간만 필요하므로 상태 변수가 하나만 있는 시스템에서 발생할 수 있습니다.
다중성의 정의
전통적으로 다기능에 대한 연구는 시각의 뿌리에 있지만, 이 현상은 후각, 단어 인식 및 오디션을1 포함한 모든 감각 양식에서 큰 의미를 갖는다.생물계는 복잡한 유전자 조절 네트워크를1 갖추고 있기 때문에 모든 다세포 생물계에서 다능성이 나타난다.이러한 네트워크는 여러 개의 유인기가 관찰될 때 '이산 세포 유형을 인코딩하고 거친 잠재력 같은 6풍경을 집합적으로 확립'할 수 있는 능력을 가지고 있어, 외부 매개 변수와 조건에 따라 존재하는 여러 자극을 관찰하는 것에서 일어나는 일에 대한 단일하고 명확한 해석 또는 인식으로 전환할 수 있다.환경에 대한 인식의 다중성은 비록 종마다 다르지만, 유기체의 적응력과 종의 생존1 능력의 중요한 측면이다.다중성은 하나의 물리적 자극이 다른 주관적 옵션 또는 인식 사이의 '전환'을 일으키는 지각 시스템의 일반적인 특성이다.이러한 각 지각 있는 조직의 정보는 선택을 위해 경쟁하며, 우리 주변의 세계를 일관성 있게 해석합니다.다중성의 개념은 '두 개 이상의 그럴듯한 지각 조직을 가지고 있는 자극'과 '이러한 조직들은 서로 호환되지 않는다'2라는 두 가지 중요한 가정에 의존한다.
비전에서의 다기능성
시야 영역에서 물리적 자극은 안정성의 평형점 사이에 불안정한 주관적 인식을 유도한다.자극은 수신자로부터 반응을 촉매하는 지각 입력을 끌어당긴다. 예를 들어 얼굴 인식에서 얼굴의 자극은 정확한 인식을 확보하기 위해 경쟁하는 다른 유사한 얼굴의 입력을 끌어당겨 수신기에서 친숙함의 반응을 촉발한다.안정된 평형점 사이의 뇌의 움직임은 외부의 압력과 상황 정보에 민감하다.예를 들어, 코끼리 모양에 비해 청회색이 빗방울 모양으로 수신자에게 보인다면, 파란색과 회색과 같은 빗방울과 코끼리의 각각의 색깔에 대한 뇌의 사전 지식은 최종 판단을2 흔들 수 있다.이 경쟁이나 다른 인식이나 해석 사이의 경쟁에는 양안 경쟁과 단편적 경쟁 등 더 복잡한 예가 있다.양안 경쟁은 왼쪽과 오른쪽 눈에 다른 자극이 나타나고 두 개의 뚜렷한2 이미지 사이에서 지각이 전환될 때 발생합니다.단편적인 경쟁은 관찰되는2 두 자극에 대한 혼합된 인식 또는 병합된 버전을 야기합니다.두 개의 양립할 수 없는 자극이 동시에 인식될 때, 평균 해석이 전체 관찰2 시간 동안 인식된다는 가정이 아니라 한 번에 하나의 해석만 발생할 수 있다.
비전을 뛰어넘는 멀티 확장성
다중성은 오디션, 촉각, 후각, 단어 인식을 포함한 다른 감각적 양식으로 지각 과정을 설명하는 데 사용될 수 있습니다.오디션과 단어 인식에서, 자극이나 유인기는 단어, 예를 들어 "생명"이 "날아다"처럼 들릴 때까지 반복될 때 발생하는 언어5 변환 효과를 나타내는 구어일 수 있다. 만약 수신자가 "생명"이 아닌 "날아다"라는 단어에 초점을 맞추기 시작하면 말이다.한 번에 'fly' 또는 'life'만 들을 수 있기 때문에 한 번에 하나의 해석만 존재할 수 있기 때문에 다중성이 존재합니다.'live'와 같은 호모그래프는 수신기에서3 여러 개의 지각(이 경우 가능한 발음)을 생성하기 때문에 다기능을 발휘합니다.단어(예: 호모그래프)가 발음되어야 하는 속도의 변화와 같은 양적 변화는 오발음 경향의 증가와 같은 질적 변화와 관련이 있다.후각에서도 다성은 존재할 수 있는데, 후각에서는 자극이 2개의 냄새제이며, 후각의 지각 또는 식별은 뇌가 배경 및 상황 정보를 처리하여 최종 지각에7 도달하기 위해 다단계 상태에서 2개의 안정된 평형점 사이에서 전환된다.또한, 예를 들어 군중 속에서 말하는 여러 목소리나 오케스트라 음악의 형태로 다른 주파수를 가진 빠른 일련의 톤이 리시버에 자극으로 제시될 때, 그 톤은 찌르는 평형점 사이의 움직임에 따라 단일 소스 또는 여러 소스에서 온 것으로 인식될 수 있다.흥미롭게도, 청각과 시각의 맥락에서의 지각 전환은 지각 조직의8 거의 동일한 패턴을 드러냈습니다.
분산과 주관성의 설명
본질적으로 다원성을 보이는 지각 과정에는 불안정성, 주관성, 분산성, 초기 조건에 대한 임계 민감성이 있다.다안정성의 어느 경우든 수신기가 영향을 받기 쉬운 안정된 평형점 사이에 최대 불안정성에 자주 도달한다.이러한 최대치에서는 역학 이론의 기본 대칭이 깨집니다4.이러한 영향들은 감각 정보의 현재 입력만을 기반으로 한 인식을 만드는 '상향적' 영향일 수 있고, 뇌가 누락된 틈을 메우도록 장려하는 사전 지식이나 기대와 같은 '상향적' 영향일 수 있으며, 최종4 인식의 정확성을 흔들어 놓는다.잠재의식은 지각에 영향을 미치는 강력한 역할을 하며, 이전의 경험과 효율적으로 연결되고 복잡한 정보 처리를 건너뛰는 데 긍정적일 수 있지만 부정확한 인식을 유발하는 데는 부정적일 수 있습니다.뇌의 인지 상태, 정신 장애, 유전학 및 주의력 범위와 같은 맥락적 매개변수에 따라 대체 지각 사이의 '전환'이 일어나는 속도는 사람마다 다를 수 있다.이것은 시너제틱스 현상이라고도4 알려져 있다.속도는 또한 사용된 자극에 따라 달라질 수 있으며, 두 해석이 동등하고9 우세할 때 더 많은 전환이 있을 수 있다.
바인딩 및 선택
대안적 지각 조직은 선택과 구속력을 통해 경쟁합니다.바인딩은 청각, 시각 등 사물의 정보와 속성이 우리의 지각 시스템 내에서 합쳐지거나 '결합'되어 의미를 창출하는2 과정이다.예를 들어, 언어 변환5 효과에서, 소리는 '생명'이 '날다'처럼 들리도록 서로 다른 순서로 결합되어 새로운 인식을 만들어 낸다.누군가가 말할 때, 평범한 소리들이 인식되고 의미 있는 말을 듣기 위해 수화기에서 함께 연결된다.하지만, 여러 그룹의 정보가 묶일 수 있기 때문에 뇌는 지각적으로 묶을 것과 지각적으로10 묶지 않을 것을 선택해야 한다.감각 선택은 어떤 자극에 주의를 기울이고 어떤 자극을 무시할지를 결정하는 과정이다.예를 들어, 여러 명이 귓가에 있을 때 하나의 대화에만 채널을 맞추는 것은 하나의 자극을 선택하고 그 정보를 결합함으로써 이루어집니다.다른 예로는 우리 몸에 있는 옷의 느낌을 무시하고 볼 때11 말초 코의 시야를 없애는 것이 있다.
게슈탈트의 원리
뇌는 불완전하고 애매한 시각적 자극에 반응하며, 신뢰할 수 있고 안정적인 인식을19 만들기 위해 자신만의 기초적인 기억과 경험을 가지고 있습니다.시각 지각 시스템이 이것을 성취하는 과정은 뇌가 어떻게 어떤 물체의 요소들이 연관되어 있는지 그리고 따라서 그 물체가 전체적으로 무엇인지 결정하는 많은 법칙에 기초합니다.다중성은 지각이 불안정한 기간을 통해 두 개의 안정된 평형점 사이를 전환하는 과정입니다.게슈탈트 법이 무의식적으로 관련 정보를 추출하고 인식되는 것의 의미를 만들기 위해 시험될 때 바로 여기에서다.하나의 이미지가 뒤집힐 수 있지만 동시에 볼 수 없는 두 개의 이미지를 만들 수 있는 게슈탈트 원리의 가장 전통적인 예는 에드거 루빈의 '루빈 꽃병'16이다.
그림 1에서는 양의 공간에 꽃병이, 음의18 공간에 마주보는 두 얼굴이 보인다.뇌가 두 이미지 중 다른 이미지를 볼 수 없는 시간이 길어질수록, 그 대체 인식을 보는 것은 더 어려워질 것이다.뇌가 사물을 지각할 때, 개별적인 요소들이 독특하고 지향적인 주의로 관찰되기 전에 자연스럽게 사물의 전체로 지각된다.게슈탈트 개념은 뇌가 관여하는 두 가지 주요 과정, 즉 출현과 재현으로15 나눌 수 있습니다.
출현과 리플리케이션
출현은 게슈탈트 개념의 첫 번째 측면으로 묘사될 수 있는데, 뇌가 익숙한 모양이나 경험과 일치시키기 위해 사물의 윤곽을 먼저 식별한다.일치 후에 전체 개체가 완전히 나타날 때, 개별 실체를 분리하여21 개별적으로 관찰할 수 있을 때에만 해당됩니다.재검증은 뇌가 그 틈을 메우는 과정이다. 비록 이전에 본 것과21 친숙한 무언가에 대한 관계를 알리는 다른 자극적인 정보가 없더라도 말이다.
게슈탈트의 법칙
게스탈트의 법칙은 어떻게 불완전한 자극이 기억, 맥락, 지식, 그리고 경험과 매치되어 안정적이고 신뢰할 수 있는 인식을 만들어 내는 과정을 설명하는 이론적 시도이다.여기에는 프래그난즈의 법칙, 폐쇄, 대칭과 질서, 그림과 지면, 균일한 연결성, 공통 영역, 근접성, 연속성, 공통 운명, 병렬성, 유사성, 초점 및 과거15 경험 등이 포함됩니다.프래그난즈의 법칙은 뇌가 어떻게 복잡한 형태를 더 단순한 구성요소로 분해하는 초기 경향을 가지고 있는지를 기술합니다.예를 들어 그림15 2에서는
뇌는 왼쪽에 있는 것을 더 잘 볼 수 있다. 왜냐하면 그것은 복잡성을 증가시키는15 색과 윤곽을 가진 오른쪽에 있는 이미지의 단순한 버전이기 때문이다.폐쇄의 법칙은 뇌가 익숙한 이미지를 바탕으로 패턴을 찾아 지름길을 만드는 과정을 말한다.그림 3과 그림 4와15 같이 흰색 삼각형, 팬더, 정사각형, 직사각형은 외관상 중요한 요소가 누락되어 있어도 해석할 수 있다.개별 부품을 익숙한21 전체로 병합하여 폐쇄가 발생할 수 있을 만큼 충분한 정보가 남아 있고 누락된 정보가 충분히 있습니다.대칭과 질서의 법칙은 질서, 대칭, 그리고 균형을 추구하는 뇌의 자연스러운 경향을 인정한다.예를 들어, 뇌는 이 욕구를 충족시키기 위해 글씨로 괄호 끝을 자연스럽게 찾습니다.그림/지반의 법칙은 겹치는 두 물체 중 작은 물체가 자연스럽게 그림으로 보이고 큰 물체가 지면인 것을 관찰합니다.또한 볼록한 무늬는13 오목한 무늬보다 그림으로 보일 가능성이 높다.이것은15 그림 5에서 볼 수 있는데, 작은 정사각형이 색채의 바탕에 있는 도형으로 보입니다.균일한 연결의 법칙은 요소들이 화살표나 선과 같이 시각적으로 연결되어 있는 경우, 요소들 사이의 뇌에 의해 만들어진 관계를 인식한다.정사각형과 원과 같은 두 요소 간의 유사성에 관계없이(그림 6),15 정사각형과 원은 시각적으로 연결되기 때문에 본질적으로 관련이 있다.공통 영역의 법칙에 따르면 그림15 7과 같이 외함 외부의 물체와 동일하더라도 폐쇄된 물체는 관련성이 있고 그룹화되어 있다고 뇌는 가정한다.근접의 법칙은 근접성이 제한될 때 요소 간의 관계를 관찰합니다.그림15 8에서 볼 수 있듯이, 물체가 서로 가까울수록 뇌에서는 그것들이 더 멀리 있는 다른 물체와 동일하더라도 관련이 있다고 가정한다.연속의 법칙은 요소들이 선이나 곡선을 따라 배열될 때 물체 사이의 다른 구별점에 관계없이 관련 있는 것으로 인식된다고 주장한다(그림 9).15공통 운명의 법칙 또는 동기화 법칙은 뇌가 같은 방향으로 움직이는 물체 사이의 관계를 가정하는 방법을 인식하며, 따라서 요소가 얼마나 다른지에 관계없이 공통의 운명을 가집니다(그림 10).15마찬가지로 그림15 11에서 볼 수 있듯이, 병렬의 법칙은 평행한 물체는 유사하며 따라서 구별적으로 관련이 있다고 가정한다.유사성의 법칙은 색깔, 모양, 크기, 질감 등에서 유사성을 관찰하는 뇌의 경향을 물체 간의 연관성의 신호로 인식한다.예를 들어 그림15 12에서는 모든 물체의 모양이 동일하더라도 빨간색과 검은색은 색상의 차이점에 따라 별도로 분류할 수 있다.초점의 법칙은 위험을 감지하려는 인간의 본능에 기초해 뇌가 사물의 대조 요소나 사물의 대조 요소에 끌린다고 주장한다(그림 13).15과거 경험의 법칙은 가장 약한 게슈탈트 원칙이지만, 예를 들어 빨간색은 '정지'를, 녹색은 '고'15를 연상시키는 등 과거의 경험에 따라 요소들이 인식된다고 주장한다.
지각 그룹화
뇌는 유사성, 근접성, 그리고 다른 게슈탈트 법칙에 근거하여 시각 정보를 그룹화한다.시야를17 가로질러 여러 개의 애매한 단편들을 링크합니다.색채의 안구간 스위치 경쟁은 경쟁하는 이미지에 소비하는 시간을 측정하는 데 사용되는 기술로, 종종 차이가 애매한23 컴포넌트의 그룹화를 방해하는지 여부를 테스트하는 데 사용됩니다.
애매성 해결
다중 가능한 이벤트에 포함된 모호성은 시각적 신경 표현에서 불가피하며 사물을 안정적으로22 인식하기 위해 해결해야 합니다.모호성은 가능한 해석을 명확하게 할 수 있는 문맥 지식을 통해 해결할 수 있다.하향식 상황 정보와 상향식 지각 정보가 상호 작용하여 모호성을 처리합니다20.
불변성
불변성은 회전, 변환 또는 축척에 관계없이 단순한 객체를 인식할 수 있음을 관찰합니다.구성12 요소에 의한 인식 이론에 따르면, Geons라고 불리는 3D 요소의 변하지 않는 특성은 이러한 요소들을 다른 각도에서 식별할 수 있도록 합니다.예를 들어, 다른 음성이나20 악센트의 단어를 인식할 수 있는 등, 이것은 많은 문맥에 관련성이 있습니다.지각의 항상성은 불변의 결과입니다.즉, 물체의 지각은 이미지의 변화에14 영향을 받지 않습니다.
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