Задача машины – оценивать постоянно меняющееся число C>1. Но наше искусственное предсказательное устройство не имеет прямого доступа к мозгу Кевина. Внимание исследуемого – результат ряда сложнейших нейронных взаимодействий, спрятанных в его черепной коробке. Машина всего лишь направляет на Кевина камеру и микрофон. Ей нужны какие-то простые правила, которые могут превратить данные ограниченных наблюдений в оценку состояния внимания Кевина.
Чтобы помочь нашей машине, привлечем некоторые хорошо обоснованные научные данные о том, как работает внимание. Во-первых, пончик белого цвета и расположен под яркой лампой: это стимул перцептивно значимый, он бросается в глаза. Пончик высокой насыщенности означает, что Кевин с большей вероятностью обратит на него внимание. Следовательно, машина может повысить оценочную величину C>1. Во-вторых, пончик – единственный предмет на столе, а внимание находится в обратной зависимости от зашумленности, или зрительной конкуренции. На основе этой подсказки машина опять же может повысить оценку C>1. В-третьих, полезную информацию дает направление взгляда Кевина. Взгляд – не точный индикатор, Кевин может смотреть прямо на пончик, но думать о чем-то другом – скажем, прислушиваться к шуму из коридора или строить планы на завтра. Но в общем и целом, если вы хотите оценить чье-то внимание, направление взгляда стоит учитывать. В-четвертых, подсказкой способно оказаться выражение лица. Если взгляд останавливается на пончике и лицо быстро меняет выражение с нейтрального на более сосредоточенное, – у машины есть все основания, чтобы вычислить резкое повышение значения C>1.
Учитывая все эти данные – взаимосвязь внимания с насыщенностью стимула, зашумленностью среды, направлением взгляда и выражением лица, – машина может оценить меняющееся во времени значение С>1, объем ресурсов обработки, которые Кевин направляет на объект 1. Эта оценка меняется во времени по мере того, как наше устройство получает новые сведения. Используя значение C>1, машина может для каждого момента времени вычислить вероятность того, что Кевин съест пончик: сейчас – может быть; сейчас – нет; точно нет; нет; сейчас – опять готов.
История становится еще интереснее, когда мы вспоминаем, что в комнате есть и другие объекты. Скажем, лужа на полу. Машина вычисляет значение C>2, отражающее оценку объема внимания, которое Кевин уделяет объекту 2. Лужа находится не в самой очевидной позиции. Она в тени стола, поэтому не бликует на свету. Другими словами, этот стимул не перцептивно значимый. Предположим, Кевин не направит взгляд на пол. Пока еще остается вероятность, что он заметит лужу периферическим зрением, но в первом приближении Предсказатель может обоснованно оценить значение