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平行分布处理模型的秘密：大脑如何模拟神经网络？
在心理学中，平行处理是一种大脑同时处理不同质量的刺激的能力。这一能力特别与视觉系统有关，因为大脑将所见分成颜色、运动、形状和深度四个组件，并分别进行分析，然后与存储的记忆进行对比，这帮助大脑识别我们所观看的内容。所有这些信息被无缝地结合成为我们所看到和理解的视野。
例如，当一个人站在人群中，两组人同时进行不同的对话，他可能只能同时听到两个谈话中的一些信息。
平行处理的概念被一些实验心理学家与斯特鲁普效应相联系。斯特鲁普效应是源自斯特鲁普测试，该测试展示了颜色名称与实际颜色之间的不匹配。在斯特鲁普效应中，人们的选择性注意力使他们无法同时处理所有刺激，从而导致混淆。
背景
1990年，美国心理学家大卫·鲁梅哈特提出了并行分布处理（PDP）模型，旨在通过计算机模拟研究神经过程。根据鲁梅哈特的理论，PDP模型将信息处理视为单元之间的交互作用，这些交互作用可以是激活性或抑制性质。平行分布处理模型受神经系统的组织结构启发，模拟生物的神经系统。
并行处理与串行处理
与平行处理相比，串行处理则涉及以顺序方式处理信息，并且不同处理时间之间没有重叠。这两种处理模型的区别在于视觉刺激的处理过程中最为明显。
视觉搜索
在串行处理的情况下，元素是按顺序一个一个地搜索以找到目标。当目标被找到时，搜索就终止；而如果没有找到，则搜索将持续到结束以确保目标不存在。相对于此，平行处理则是同时处理所有对象，虽然完成时间可能有所不同。
不过，平行处理在面对一些复杂任务时的效率却仍然受到关注，这在后面的文章中会有详细讨论。
平行分布处理模型的各个方面
平行分布处理模型有八个主要方面：
处理单元：包括抽象元素如特征、形状和单词，通常分为三种类型：输入单元、输出单元和隐藏单元。
激活状态：这表示系统的状态，激活模式以一组实数的向量形式表示。
输出函数：将当前的激活状态映射到输出信号。
连接模式：决定系统如何响应任意输入，总的连接模式由每个连接的权重来表示。
传播规则：根据输出向量和连接矩阵来决定每种类型输入的净输入。
激活规则：所有单元的激活状态根据净输入和当前激活状态产生新状态。
学习规则：透过经验修改连接模式，包括建立新连接、失去现有连接、或修改已有权重。
环境表示：以时间变化的随机性函数来表示环境，即任何时间点可能会对输入单元施加的输入模式。
深度感知
人类通过双眼来感知深度。这种感知在出生时就已具备，且一些动物如猫、狗和猴子也具备此能力。某些视觉线索帮助我们建立深度感知，包括双眼线索和单眼线索。
平行处理的限制
在几项分析研究中提出了平行处理的限制。主要的限制包括大脑的容量限制、注意力闪烁失误的干扰、有限的处理能力，以及在视觉搜索中的信息限制。对于物体识别等复杂任务，大脑不可能全部以平行方式完全处理。
特征整合理论
安妮·特雷斯曼的特征整合理论整合了串行和平行处理，并考虑了注意资源的分配。该理论分为两个阶段：特征检测使用平行处理，特征的整合则使用串行处理，帮助我们形成整体物体和模式的感知。
平行分布处理模型揭示了许多有关神经网络运作的秘密，但这一过程的复杂性与限制仍然引发我们的思考：大脑是如何平衡这些处理模式以达成我们的日常感知与反应的呢？
