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大腦的超能力：平行處理如何同時分析不同刺激？
平行處理是人類大腦的一項重要能力，允許同時處理來自不同質量的刺激。這種能力尤其在視覺系統中顯現出來，大腦會將所見的事物分成顏色、運動、形狀和深度四個組成部分進行獨立分析，然後比較這些信息與儲存的記憶，幫助我們識別所觀看的事物。最終，這些信息被綜合成為一個可被理解的視野，這一過程是連續且無縫的。例如，當人站在兩群人中間，兩群人正在進行不同的對話時，他可能同時捕捉到兩個對話的部分信息。
平行處理的概念説明了大腦如何以一種有效率的方式來分配和使用它的資源。
平行處理與序列處理的對比
與平行處理相對的序列處理涉及按順序逐個處理信息，這意味著處理時間不會重疊。在視覺刺激被目標化和處理的過程中，這兩種處理方式之間的區別最為明顯。在序列處理中，元素依次搜索以找到目標，當目標發現時，搜索過程便結束。反之，若目標未被發現，搜索會持續到結束，這導致在顯示的對象越多時，準確性降低且時間延長。
在平行處理中，所有物件會同時被處理，因此即使顯示的大小有所變化，完成的時間也可能相似。
平行分佈處理模型
美國心理學家大衛·魯梅哈特於1990年提出了平行分佈處理模型（PDP），以期通過計算機模擬來研究神經過程。根據魯梅哈特的觀點，PDP模型將信息處理視為稱為單元之間交互的結果，這些交互可能是促進性的也可能是抑制性的。
這些模型通常受到神經系統結構的啟發，模擬活生物的神經系統組織結構。它們假設信息在大腦中以激活模式的形式表示，並使用類似神經元的單元進行信息處理，單元之間的互動通過類似突觸的連接進行。每個單元的激活程度基於其他單元的連接強度和激活水平而進行更新。
主要組成部分
PDP模型包括八個主要方面：
- 處理單元：包括特徵、形狀和單詞等抽象元素，分為輸入單元、輸出單元和隱藏單元。
- 激活狀態：用一個實數向量表示系統的狀態，捕捉系統在任意時間的表示。
- 輸出函數：映射當前激活狀態到輸出信號，單元之間通過傳遞信號進行互動。
- 連接模式：決定系統如何反應於任意輸入。
- 傳播規則：為每種輸入類型產生淨輸入，並根據規則結合輸出向量和連接矩陣。
- 激活規則：通過合併相關單元的淨輸入來產生刺激單元的新激活狀態。
- 學習規則：用經驗修改連接模式。
- 環境表示：PDP模型中的環境表示為一個隨時間變化的隨機函數。
這些要素協同工作，使得大腦能夠更高效地處理信息，但也存在其局限性。
平行處理的主要限制包括大腦的容量限制、注意力瞬間干擾，以及在進行複雜任務時的處理限制。
結論
平行處理不僅使我們能夠高效地接收和理解周圍的刺激，還涉及到我們如何做出快速的認知反應。然而，即便如此，大腦仍有其無法完全平行處理的情況。在這種情況下，理解我們的注意力如何影響這一過程變得尤為重要。那麼，未來的研究將如何幫助我們更深入地了解大腦的平行處理能力和潛在的應用呢？
