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大脑的超能力：平行处理如何同时分析不同刺激？
平行处理是人类大脑的一项重要能力，允许同时处理来自不同质量的刺激。这种能力尤其在视觉系统中显现出来，大脑会将所见的事物分成颜色、运动、形状和深度四个组成部分进行独立分析，然后比较这些信息与储存的记忆，帮助我们识别所观看的事物。最终，这些信息被综合成为一个可被理解的视野，这一过程是连续且无缝的。例如，当人站在两群人中间，两群人正在进行不同的对话时，他可能同时捕捉到两个对话的部分信息。
平行处理的概念说明了大脑如何以一种有效率的方式来分配和使用它的资源。
平行处理与序列处理的对比
与平行处理相对的序列处理涉及按顺序逐个处理信息，这意味着处理时间不会重叠。在视觉刺激被目标化和处理的过程中，这两种处理方式之间的区别最为明显。在序列处理中，元素依次搜索以找到目标，当目标发现时，搜索过程便结束。反之，若目标未被发现，搜索会持续到结束，这导致在显示的对象越多时，准确性降低且时间延长。
在平行处理中，所有物件会同时被处理，因此即使显示的大小有所变化，完成的时间也可能相似。
平行分布处理模型
美国心理学家大卫·鲁梅哈特于1990年提出了平行分布处理模型（PDP），以期通过计算机模拟来研究神经过程。根据鲁梅哈特的观点，PDP模型将信息处理视为称为单元之间交互的结果，这些交互可能是促进性的也可能是抑制性的。
这些模型通常受到神经系统结构的启发，模拟活生物的神经系统组织结构。它们假设信息在大脑中以激活模式的形式表示，并使用类似神经元的单元进行信息处理，单元之间的互动通过类似突触的连接进行。每个单元的激活程度基于其他单元的连接强度和激活水平而进行更新。
主要组成部分
PDP模型包括八个主要方面：
- 处理单元：包括特征、形状和单词等抽象元素，分为输入单元、输出单元和隐藏单元。
- 激活状态：用一个实数向量表示系统的状态，捕捉系统在任意时间的表示。
- 输出函数：映射当前激活状态到输出信号，单元之间通过传递信号进行互动。
- 连接模式：决定系统如何反应于任意输入。
- 传播规则：为每种输入类型产生净输入，并根据规则结合输出向量和连接矩阵。
- 激活规则：通过合并相关单元的净输入来产生刺激单元的新激活状态。
- 学习规则：用经验修改连接模式。
- 环境表示：PDP模型中的环境表示为一个随时间变化的随机函数。
这些要素协同工作，使得大脑能够更高效地处理信息，但也存在其局限性。
平行处理的主要限制包括大脑的容量限制、注意力瞬间干扰，以及在进行复杂任务时的处理限制。
结论
平行处理不仅使我们能够高效地接收和理解周围的刺激，还涉及到我们如何做出快速的认知反应。然而，即便如此，大脑仍有其无法完全平行处理的情况。在这种情况下，理解我们的注意力如何影响这一过程变得尤为重要。那么，未来的研究将如何帮助我们更深入地了解大脑的平行处理能力和潜在的应用呢？
