How attention simplifies mental representations for planning

要約

人間の計画は効率的であり、困難なタスクを達成するために限られた認知リソースを展開し、柔軟な新しい問題や環境に適応します。
計算アプローチは、人々が環境の単純化された精神的表現を構築し、タスク表現の複雑さとその有用性のバランスをとることを示唆しています。
これらのモデルは、計画が知覚を形成し、知覚が計画を形成するネストされた最適化を意味しますが、この相互作用がどのように展開するかを管理する知覚的および注意メカニズムは不明のままです。
ここでは、仮想迷路のナビゲーションを活用して、空間的注意がタスク表現のどの側面が主観的な認識に入り、計画に利用できるかを特徴付ける。
空間的近接性は、迷路のどの側面が計画に利用できるかを支配し、タスク関連の情報が自然な（横にされた）注意の輪郭に続く場合、人々はより簡単に単純化された有用な迷路表現を構築できることがわかります。
この注意の影響は、個人によって大きく異なり、人々のタスク表現と行動の違いを説明します。
「注意のスポットライト」の類推に触発されて、視覚空間の注意の影響を価値誘導解釈の既存の計算アカウントに組み込みます。
一緒に、私たちの仕事は、個人が計画の助けを借りて環境をどのように表現するかをよりよく理解するために、認識と意思決定に関する計算の視点を橋渡しします。

要約(オリジナル)

Human planning is efficient — it frugally deploys limited cognitive resources to accomplish difficult tasks — and flexible — adapting to novel problems and environments. Computational approaches suggest that people construct simplified mental representations of their environment, balancing the complexity of a task representation with its utility. These models imply a nested optimisation in which planning shapes perception, and perception shapes planning — but the perceptual and attentional mechanisms governing how this interaction unfolds remain unknown. Here, we harness virtual maze navigation to characterise how spatial attention controls which aspects of a task representation enter subjective awareness and are available for planning. We find that spatial proximity governs which aspects of a maze are available for planning, and that when task-relevant information follows natural (lateralised) contours of attention, people can more easily construct simplified and useful maze representations. This influence of attention varies considerably across individuals, explaining differences in people’s task representations and behaviour. Inspired by the ‘spotlight of attention’ analogy, we incorporate the effects of visuospatial attention into existing computational accounts of value-guided construal. Together, our work bridges computational perspectives on perception and decision-making to better understand how individuals represent their environments in aid of planning.

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