Optimal Visual Search with Highly Heuristic Decision Rules

要約

視覚的な検索は、人間や他の動物にとって基本的な自然な作業です。
私たちは、十分に分離された潜在的なターゲットオブジェクトの位置を含む簡単に表示されたディスプレイを検索するときに人間が使用する意思決定プロセスを調査しました。
さまざまな潜在的なターゲット位置からの情報が統計的に独立しているという仮定の下で、パフォーマンスをベイジアン最適決定プロセスと比較しました。
驚くべきことに、人間は中心窩の感度が大幅に低下しており、人間の脳が最適な計算を再現するのは信じがたいことであるにもかかわらず、人間は最適よりわずかに優れたパフォーマンスを示しました。
これらの一見逆説的な結果を 3 つの要因で定量的に説明できることを示します。
最も重要なことは、単純で固定されたヒューリスティック決定ルールが最適に近い検索パフォーマンスを達成することです。
第二に、中心窩無視は主に中心の潜在的な標的位置にのみ影響を及ぼします。
最後に、空間的に相関するニューラル ノイズにより、検索パフォーマンスが独立したノイズで予測されるパフォーマンスを超えます。
これらの発見は、人間や他の動物の視覚検索タスクやその他の識別タスクを理解する上で広範囲に影響を及ぼします。

要約(オリジナル)

Visual search is a fundamental natural task for humans and other animals. We investigated the decision processes humans use when searching briefly presented displays having well-separated potential target-object locations. Performance was compared with the Bayesian-optimal decision process under the assumption that the information from the different potential target locations is statistically independent. Surprisingly, humans performed slightly better than optimal, despite humans’ substantial loss of sensitivity in the fovea, and the implausibility of the human brain replicating the optimal computations. We show that three factors can quantitatively explain these seemingly paradoxical results. Most importantly, simple and fixed heuristic decision rules reach near optimal search performance. Secondly, foveal neglect primarily affects only the central potential target location. Finally, spatially correlated neural noise causes search performance to exceed that predicted for independent noise. These findings have far-reaching implications for understanding visual search tasks and other identification tasks in humans and other animals.

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