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串行與平行處理的戰鬥：大腦是如何選擇最佳處理方式的？
在心理學中，平行處理是指大腦能夠同時處理多種不同質量的刺激。這種處理方式尤其與視覺系統相關，因為大腦將所見的事物分為顏色、運動、形狀和深度四個組件，這些組件被單獨分析後再與存儲的記憶對比，幫助大腦識別所看到的內容。最後，大腦將所有這些訊息整合成為一個可視域，進而被理解。
這是一個持續而流暢的操作。
舉例來說，假如一個人站在兩組人之間，這兩組人同時進行著兩種不同的對話，那麼他可能能夠同時了解兩種對話中的部分資訊。部分實驗心理學家將平行處理與著名的 Stroop 效應相連結，這是從 Stroop 測試中引申出來的，該測試展示了顏色的名稱與字體顏色不一致的情況。在 Stroop 效應中，無法專注於所有刺激的現象通過人們的選擇性注意力得以體現。
背景
1990年，美國心理學家大衛·魯梅哈特提出了平行分佈處理（PDP）模型，旨在通過電腦模擬研究神經過程。根據魯梅哈特的說法，PDP模型將信息處理呈現為稱為單元的元素之間的相互作用，這些相互作用可能具有興奮性或抑制性。平行分佈處理模型受神經系統的組織結構啟發，模擬生物體的神經系統。
串行與平行處理的對比
與平行處理相比，串行處理涉及逐序的信息處理，沒有任何重疊的處理時間。這兩種處理模型的區別在視覺刺激的針對和處理時期最為明顯（也稱為視覺搜索）。
視覺搜索
在串行處理的情況下，元素是依次搜索的，直到找到目標。一旦找到目標，搜索會終止。反之，搜索會持續到結束以確保目標不在。這會導致準確度降低，且當顯示對象較多時，增加了時間。
另一方面，在平行處理的情況下，所有對象是同時處理的，但完成的時間可能有所不同。這可能會降低準確性，也可能不會，但無論顯示大小如何，時間更短。
平行分佈處理模型的特徵
平行分佈處理模型包括八個主要特徵：
處理單元
這些單元可能包括特徵、形狀和單詞等抽象元素，通常分為三類：輸入單元、輸出單元和隱藏單元。輸入單元接收來自感官刺激或處理系統其他部分的信號，輸出單元將信號發送出系統，而隱藏單元則完全在系統內部運作。
激活狀態
這代表了系統的狀態。激活的模式是使用N個實數的向量來表示的，這涵蓋了所有的處理單元。
輸出函數
輸出函數將當前的激活狀態映射為輸出信號。單元通過傳輸信號與其相鄰的單元互動。這些信號的強度取決於它們的激活程度，進而影響它們影響鄰近單元的程度。
連接模式
連接模式決定了系統如何對任意輸入作出反應。整體連接模式通過為每個連接指定權重來表示。權重為正表示興奮性輸入，權重為負則表示抑制性輸入。
傳播規則
每種輸入會產生一個淨輸入，通過輸出向量與連接矩陣相結合的規則來合併。對於更複雜的連接模式，規則也隨之變得更複雜。
激活規則
每個單元都會生成新的激活狀態，通過結合衝擊單元的淨輸入和該單元當前的激活狀態而得。
學習規則
通過經驗來修改連接模式，包括新連接的形成、現有連接的喪失以及現有連接強度的調整。前兩者可以被視為最後一種的特例。
環境表徵
PDP模型中的環境被表示為在輸入模式空間中隨時間變化的隨機函數，這意味著在任何時刻，有可能有各種可能的輸入模式影響輸入單元。
深度知覺
為了感知深度，人類使用雙眼視覺來看見三維物體，這種感知能力從出生時就存在，某些動物如貓、狗、貓頭鷹和猴子也具備此能力。對於眼距較大的動物，例如馬和牛，深度知覺的建立則相對困難。
這表明大多數嬰兒已經具備良好的深度感知能力，這種現象與成人對高度的感知相似。
這些線索包括距離高度、相對大小以及線性透視等，這些線索共同協作，形成深度的感知。
限制與未來研究方向
多項分析研究指出了平行處理的限制，包括大腦的容量限制、注意力閃爍干擾、有限的處理能力，以及視覺搜索中的信息限制，這些限制使得大腦在執行複雜任務如物體識別時無法完全利用平行處理。對於實現有效的處理，注意力的分配至關重要。
特徵整合理論
安·崔斯曼提出的特徵整合理論將串行與平行處理整合在一起，考慮了注意力資源的使用，分為兩個階段：特徵檢測（使用平行處理）和特徵整合（使用串行處理）。
這些研究讓我們開始反思，究竟在快速變化且信息量豐富的世界中，我們大腦如何在串行與平行處理之間做出最佳選擇，才能有效應對當前的挑戰？
