Optimal Visual Search with Highly Heuristic Decision Rules

要約

視覚検索は、人間や他の動物にとって基本的な自然な仕事です。
よく分離された潜在的なターゲット位置を持つ簡単に提示されたディスプレイを使用して、人間が秘密（単一固定）検索で使用する決定プロセスを調査しました。
パフォーマンスは、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、ベイジアン最適な決定プロセスと比較されました。
驚くべきことに、人間は中心窩における感受性の大幅な喪失（中心窩の怠慢）と人間の脳が最適な計算を複製することの不可性能にもかかわらず、人間は最適よりもわずかに優れていました。
3つの要因が、これらの一見逆説的な結果を定量的に説明できることを示します。
最も重要なことは、シンプルで固定されたヒューリスティックな決定ルールは、最適な検索パフォーマンスに近いことです。
第二に、中心窩のネグレクトは主に中心的な潜在的なターゲット位置のみに影響します。
最後に、空間的に相関したニューラルノイズにより、独立したノイズを予測する検索性能を超えることができます。
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ために幅広い意味を持っています。

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 in covert (single-fixation) search with briefly presented displays having well-separated potential target 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 (foveal neglect), 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 can cause search performance to exceed that predicted for independent noise. These findings have broad implications for understanding visual search tasks and other identification tasks in humans and other animals.

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