>2 как низкое – т. е. малую вероятность того, что Кевин перешагнет через лужу по дороге к столу. Если он не обратит на нее внимания, то прямо туда и угодит.
Два упомянутых выше числа, C>1 и C>2, зависят друг от друга. Они взаимосвязаны. Ресурсы Кевина ограниченны, поэтому с увеличением C>1 должно уменьшаться C>2. Когда он обращает больше внимания на пончик, меньше внимания достается луже, и наоборот. Если его внимание приковано к пончику, то, скорее всего, по дороге к столу он наступит в лужу. Следовательно, вычисление C для каждого объекта в комнате требует более сложной модели, учитывающей конкурентные взаимосвязи между объектами.
Также машина может вычислить и C>3, приблизительную оценку того, сколько внимания Кевин уделит третьему объекту – телефону. Изначально машина выдает низкое значение C>3, поскольку телефон спрятан в тени в дальнем углу комнаты и Кевин на него не смотрит. Теперь телефон издает звонок, обретая перцептивную значимость. Отметив при помощи микрофона это изменение насыщенности, наш предсказательный механизм может вычислить резкое повышение C>3. Внимание Кевина в этот момент, скорее всего, метнулось к телефону. Даже если его взгляд направлен не туда, при такой насыщенности стимула в данный момент значение C>3 должно быть велико. Как прямое следствие этого, C>1 и C>2 должны в тот же миг резко снизиться. Три числа пребывают в постоянном соревновательном танце друг с другом. В момент телефонного звонка вероятность поедания пончика быстро падает до нуля. Но вот что еще важно: внимание Кевина, которое привлек зазвонивший телефон, обладает некоторой инертностью. У него будет наблюдаться тенденция оставаться направленным на телефон по крайней мере еще полсекунды после звонка и лишь затем постепенно снижаться по кривой. И это типично для человека. Внимание не сдвигается с предмета на предмет в мгновение ока. Чтобы наилучшим образом предсказать поведение, при вычислении C нужно учитывать приблизительную инертность человеческого внимания.
Нашему Предсказателю-5000 придется вычислять постоянно меняющиеся значения C>1, C>2 и C>3 с совокупным учетом всех перечисленных сложностей. Вычисления основаны на базовых знаниях о том, как работает человеческое внимание. Машина пользуется данными о перцептивной значимости различных стимулов в окружающей среде, о ее зашумленности, о направлении взгляда Кевина, выражении его лица и временнóй динамике человеческого внимания. Вычисляя меняющиеся во времени значения C>1, C>2 и C>3, наше устройство сможет оценивать постоянно меняющуюся вероятность совершения Кевином действий, аффордансы для которых дают пончик, лужа и телефон.