Percepcija, pažnja i vizualna kognicija PDF

**WEEK 1: UVOD U PERCEPCIJU, PAŽNJU I VIZUALNU KOGNICIJU** ========================================================== 1. **Percepcija (Perception):** Čin davanja značenja detektiranoj senzaciji. Primjer: Kada vidimo crvenu svjetlost na semaforu, znamo da to znači \"stani\". 2. **Pažnja (...

**WEEK 1: UVOD U PERCEPCIJU, PAŽNJU I VIZUALNU KOGNICIJU** ========================================================== 1. **Percepcija (Perception):** Čin davanja značenja detektiranoj senzaciji. Primjer: Kada vidimo crvenu svjetlost na semaforu, znamo da to znači \"stani\". 2. **Pažnja (Attention):** Proces selektivnog fokusiranja na određene podražaje. To nam pomaže da ignoriramo nepotrebne informacije, poput pozadinske buke u kafiću dok razgovaramo. 3. **Selektivna pažnja (Selective Attention):** Oblik pažnje koji ograničava obradu na podskup mogućih podražaja. Primjer: Fokusiranje samo na glas prijatelja dok razgovarate u bučnom prostoru. 4. **Vizualna kognicija (Visual Cognition):** Proces kombiniranja prijašnjih znanja s vizualnim podražajima kako bismo stvorili reprezentaciju okoline. Primjer: Kada vidimo stol, odmah znamo da je namijenjen za sjedenje i stavljanje stvari. **ZNANSTVENE** **METODE** 1. **Ekološki pristup (Ecological Approach):** Promatranje prirodnog ponašanja i donošenje zaključaka. Primjer: Kako djeca reagiraju na glasne zvukove na igralištu. 2. **Psihofizika (Psychophysics):** Laboratorijski kontrolirani eksperimenti za mjerenje ljudskog ponašanja. - **Pragovi (Thresholds):** Granice percepcije, poput najtišeg zvuka koji možemo čuti. - **Skaliranje (Scaling):** Mjerenje privatnih iskustava, npr. koliko je osoba osjetila intenzitet podražaja. - **Teorija detekcije signala (Signal Detection Theory):** Procjena teških odluka, kao što je razlikovanje pravog signala od buke. 3. **Neurofiziologija (Neurophysiology):** Mjerenje odgovora neurona na podražaje. - **Senzorna neuroznanost (Sensory Neuroscience):** Biološka osnova percepcije. - **Neuroimaging (Neuroimaging):** Vizualizacija mozga tijekom obrade podražaja. 4. **Kompjuterski modeli (Computational Models):** Matematička i računalna simulacija kognitivnih procesa. **METODE** **PSIHOFIZIKE** **(Psychophysical Methods)** 1. **Metoda konstantnih podražaja (Method of Constant Stimuli):** - Predstavljanje niza podražaja različitih intenziteta kako bismo odredili apsolutni prag. 2. **Metoda granica (Method of Limits):** - Postupno povećavanje ili smanjenje intenziteta dok sudionik ne primijeti promjenu. 3. **Metoda prilagodbe (Method of Adjustment):** - Sudionik sam podešava intenzitet podražaja dok ga ne može detektirati. **PSIHOFIZIKA** **I** **PRAGOVI (Psychophysics and Thresholds)** 1. **Psihofizika (Psychophysics):** - Određuje kvantitativne odnose između fizičkih podražaja i psiholoških odgovora. - Ključne osobe: Gustav Fechner i Ernst Weber. 2. **Apsolutni prag (Absolute Threshold):** - Primjeri: - Vid: Zvijezde na tamnom nebu ili svjetlost svijeće udaljene 30 milja. - Sluh: Kucanje sata s 20 stopa u tišini. - Dodir: Pad krila muhe na obraz s visine od 3 inča. 3. **Razlikovni prag (Just Noticeable Difference, JND):** - Najmanja razlika između dva podražaja koja se može percipirati. Weberov zakon opisuje ovu proporciju. **Weberov zakon (Weber's Law)** 1. **Weberov zakon:** - Razlika u podražaju (∆R) koja je uočljiva proporcionalna je početnoj vrijednosti podražaja (R). - Formula: - K je konstanta specifična za osjet. 2. **Primjer:** - Lakše je primijetiti razliku u težini između 1 kg i 1.1 kg nego između 50 kg i 50.1 kg. **Fechnerov zakon (Fechner's Law)** 1. **Fechnerov zakon:** - Magnituda subjektivnog osjeta (S) raste proporcionalno logaritmu intenziteta podražaja (R). - Formula: - k: Konstanta. - Povećanje intenziteta podražaja ne rezultira istim povećanjem osjeta. Primjer: Dodavanje 10 svijeća u mračnu sobu značajno povećava svjetlost, dok isto dodavanje u svijetlu sobu ne čini veliku razliku. **PSIHOFIZIČKE** **METODE** **(Psychophysical Methods)** 1. **Metoda konstantnih podražaja (Method of Constant Stimuli):** - Prezentacija velikog broja podražaja različitih intenziteta da bi se odredio prag. - Prikazuje oštar prijelaz između \"Čujem\" i \"Ne čujem\" podražaj. - Ovakva situacija odražava idealizirani scenarij gdje bi prag bio jasno definiran. - Ova slika prikazuje realističniju situaciju: percepcija podražaja raste postupno kako se intenzitet povećava. - Krivulja predstavlja vjerojatnost da sudionik prijavi podražaj pri određenoj razini intenziteta. - Prag se definira na 50% vjerojatnosti da podražaj bude primijećen (crvena točka). 1. Sudionicima se prikazuju podražaji različitih intenziteta u nasumičnom redoslijedu. 2. Za svaki intenzitet bilježi se učestalost odgovora (\"Da, čujem\"). 3. Na temelju rezultata konstruira se krivulja (psihometrijska funkcija). 2. **Metoda granica (Method of Limits):** 1. **Serije ispitivanja:** - Na slici je prikazano osam serija ispitivanja (Trial series), gdje se intenzitet podražaja postupno povećava (↑) ili smanjuje (↓). - Svaka serija se zaustavlja kada sudionik promijeni odgovor iz \"Da, percipiram\" (Y) u \"Ne, ne percipiram\" (N), ili obrnuto. 2. **Križanja (Crossover values):** - Točke na kojima dolazi do prijelaza između \"Y\" i \"N\" bilježe se kao vrijednosti križanja (npr. 13.5, 14.5, itd.). 3. **Prag percepcije:** - Prosječna vrijednost svih križanja izračunava se kako bi se odredio perceptivni prag. U ovom primjeru, prosječna vrijednost je **13.5**. 3. **Metoda prilagodbe (Method of Adjustment):** - Sudionik sam kontrolira intenzitet podražaja. **METODE** **SKALIRANJA** **(Scaling Methods)** 1. **Procjena magnituda (Magnitude Estimation):** - Sudionici procjenjuju intenzitet osjeta dodjeljivanjem brojeva. **Stevensov zakon potencije (Steven's Power Law):** - Veza između intenziteta podražaja i osjeta dana je formulom: - - Sudionici procjenjuju intenzitet osjeta dodjeljivanjem numeričkih vrijednosti osjetima. - Na temelju tih procjena, Stevensov zakon potencije opisuje matematičku vezu između fizičkog intenziteta podražaja i percipiranog intenziteta osjeta. - Na X-osi je prikazan fizički intenzitet podražaja (Stimulus energy). - Na Y-osi je prikazan percipirani intenzitet osjeta (Perceived intensity). - Različite krivulje predstavljaju različite osjete s pripadajućim eksponentima (b): - Električni šok (b = 3.5): Krivulja je strma, što ukazuje na eksponencijalno povećanje percepcije s malim povećanjem intenziteta podražaja. - Prividna duljina (b = 1.0): Linearni odnos; percepcija duljine proporcionalna je fizičkom intenzitetu. - Slatkoća (b = 0.8): Sublinearni odnos; percepcija raste sporije od fizičkog intenziteta. - Svjetlina (b = 0.3): Vrlo sublinearni odnos; percepcija svjetline raste znatno sporije s povećanjem intenziteta. **2. Cross-modality matching (Usporedba između modaliteta)** - Tehnika u kojoj sudionici uspoređuju intenzitet osjeta u jednom senzornom modalitetu (npr. okus) s intenzitetom osjeta u drugom modalitetu (npr. svjetlost). - Primjer: Procjena gorčine propiltiouracila (PROP) usporedbom s jačinom svjetla ili zvuka. - Prikazuje različite razine senzacija koje ljudi mogu doživjeti kroz različite osjetne modalitete, od najjačih (superdegustatori) do najslabijih (nedegustatori). - **Superdegustatori:** Osjete gorčinu PROP-a intenzivno poput najsjajnijeg svjetla ili najjače boli. - **Srednji degustatori:** Doživljavaju osjete srednje jačine, poput svjetla automobilskih svjetala ili zvuka prženja slanine. - **Nedegustatori:** Percepcija je vrlo slaba, na razini šapta ili uopće bez osjeta. **POVEZNICA IZMEĐU PSIHOFIZIKE I TEORIJE DETEKCIJE SIGNALA (SDT)** Psihofizika se bavi proučavanjem odnosa između fizičkih podražaja i perceptivnih doživljaja. **Signal Detection Theory (SDT)** proširuje taj pristup dodavanjem koncepta donošenja odluka u situacijama gdje postoji šum, odnosno nejasni ili ometajući podaci. 1. **Psihofizika:** - Tradicionalne metode psihofizike (npr., metode granica) usredotočuju se na to kako fizički podražaji izazivaju osjete. - Glavni cilj je utvrditi prag percepcije podražaja (npr., najniža glasnoća koja se može čuti). 2. **Signal Detection Theory (SDT):** - Razlikuje percepciju signala od donošenja odluka u prisutnosti šuma. - SDT dodaje dvije ključne komponente: - **Osjetljivost (Sensitivity):** Koliko precizno osoba može razlikovati signal od šuma. - **Kriterij (Criterion):** Spremnost osobe da prijavi signal, što ovisi o osobnim sklonostima i posljedicama pogreške. - Na slici mamografije, **tumor** je signal, dok je okolno tkivo šum. - Psihofizika pomaže razumjeti kako opažamo razlike u intenzitetu između tumora i tkiva. - SDT objašnjava kako liječnik donosi odluku temeljem svoje osjetljivosti i spremnosti da prijavi tumor (npr., kako rizik pogreške utječe na odluku). **TEORIJA** **DETEKCIJE** **SIGNALA (SDT)** 1. **Osnovni pojmovi:** - Signal: Podražaj koji treba detektirati. - Šum (Noise): Pozadinska buka koja otežava detekciju. **Što je SDT?** - Psihofizička teorija koja kvantificira odgovor promatrača na **prezentaciju signala** u prisutnosti **šuma** (nejasnih ili ometajućih informacija). - Cilj je razlučiti osjetljivost promatrača od njegove spremnosti za donošenje odluke. **Ključne komponente SDT-a:** 1. **Osjetljivost (Sensitivity):** - Sposobnost promatrača da prepozna signal među šumom. - Npr., razlikovanje između stvarnog tumora i normalnog tkiva na mamografiji (slika desno). 2. **Kriterij (Criterion):** - Spremnost promatrača da prijavi signal. - Ovisi o faktorima poput osobne sklonosti, iskustva, ili rizika povezanim s netočnim odlukama. **Mogući ishodi:** - Pogodak (Hit): Točno detektiran signal. - Promašaj (Miss): Nedetektiran signal. - Lažna uzbuna (False Alarm): Šum interpretiran kao signal. - Ispravno odbijanje (Correct Rejection): Točno identificirano odsustvo signala. 2. **Osjetljivost (Sensitivity):** - Mjera sposobnosti razlikovanja signala od šuma. 3. **ROC krivulja (Receiver Operating Characteristic Curve):** Prikazuje odnos između pogodaka i lažnih uzbuna. **SENZORNA** **NEUROZNANOST** **Neuroznanost osjeta - Kranijalni živci (Cranial Nerves)** **Glavne točke:** 1. **Kranijalni živci (Cranial Nerves):** - Ima ih **12 parova**, svaki s jedne strane tijela. - Polaze iz **moždanog debla (brain stem)** i povezani su sa senzornim organima i mišićima. - Specifično služe **senzornim** (osjetnim) i **motoričkim** (pokretačkim) funkcijama. **Akcijski potencijali:** - **Faze:** 1. **Depolarizacija:** Membranski potencijal prelazi prag (-55 mV), otvaraju se natrijski kanali, a stanica postaje pozitivna. 2. **Repolarizacija:** Kalijski kanali se otvaraju, obnavlja se negativni potencijal. 3. **Hiperpolarizacija:** Membrana postaje još negativnija prije povratka u ravnotežu. - Mjeri električnu aktivnost neurona u mozgu pomoću elektroda postavljenih na vlasište. - **ERP (Event-Related Potential):** Analizira specifične odgovore mozga na podražaje. - Prikazuje elektrode na vlasištu koje snimaju električne signale mozga. - Istraživanje moždanih aktivnosti povezanih s percepcijom, pažnjom i kognitivnim procesima. **EEG i ERP (Electroencephalography and Event-Related Potential)** 1. **Elektroencefalografija (EEG):** - Tehnika koja mjeri električnu aktivnost mozga pomoću elektroda postavljenih na vlasište. - Pogodna za proučavanje neuronske aktivnosti u stvarnom vremenu. 2. **Potencijal povezan s događajem (Event-Related Potential, ERP):** - Specifičan obrazac moždane aktivnosti zabilježen tijekom reakcije na određeni podražaj. - Snimanje zahtijeva prosječenje više pokušaja kako bi se smanjio šum. **Topografske karte moždane aktivnosti** 1. **Prikaz moždane aktivnosti:** - Različite regije mozga aktiviraju se u različitim vremenskim okvirima nakon podražaja. - Topografske karte prikazuju intenzitet aktivnosti bojama (plava = niža aktivnost, crvena = viša aktivnost). 2. **Vremenski slijed:** - **50--75 ms:** Početna aktivacija u posteriornim regijama (stražnji dio mozga). - **76--100 ms:** Aktivacija se širi prema centralnim regijama. - **101--125 ms:** Jača aktivacija u središnjem dijelu. - **126--150 ms:** Aktivnost postaje lokalizirana u prednjem dijelu mozga. **MEG (Magnetoencephalography)** 1. **Magnetoencefalografija (MEG):** - Mjeri promjene magnetske aktivnosti nastale neuronskom aktivnošću. - Slična EEG-u, ali pruža bolju prostornu rezoluciju. 2. **Prednosti MEG-a:** - **Visoka vremenska rezolucija:** Kao kod EEG-a, omogućava precizno praćenje vremena neuronske aktivnosti. - **Bolja prostorna rezolucija:** Pruža točniju lokalizaciju izvora aktivnosti. 3. **Ilustracija:** **CT i MRI** 1. **Kompjutorizirana tomografija (CT):** - Koristi X-zrake za stvaranje slojevitih slika unutarnjih struktura. - Često se koristi za dijagnostiku ozljeda ili abnormalnosti poput tumora. 2. **Magnetska rezonanca (MRI):** - Koristi snažna magnetska polja i odgovore atoma za stvaranje slika mekih tkiva. - Pogodna za detaljno snimanje struktura poput mozga. 3. **Razlike:** - CT pruža brže rezultate i bolji prikaz kostiju, dok MRI daje detaljnije slike mekih tkiva. **Funkcionalna magnetska rezonanca (fMRI)** 1. **fMRI:** - Varijanta MRI-a koja mjeri obrasce moždane aktivnosti. - Bilježi promjene u oksigenaciji krvi (BOLD signal) kao odgovor na neuronsku aktivnost. 2. **BOLD signal:** - Omjer oksigenirane i deoksigenirane hemoglobina. - Omogućuje lokalizaciju aktivnih neurona uključenih u određeni zadatak. 3. **Primjena:** - Proučavanje funkcionalnih mreža mozga tijekom kognitivnih zadataka ili senzorne obrade. **Pozitronska emisijska tomografija (PET)** 1. **PET skeniranje:** - Tehnika koja mjeri **metabolizam moždanih stanica** pomoću sigurnih radioaktivnih izotopa. - Identificira **lokacije u mozgu** gdje su neuroni posebno aktivni tijekom različitih kognitivnih zadataka. **Modeliranje kao metoda (Modeling as a Method)** 1. **Modeli i simulacije:** - Koriste matematičke jezike i jednadžbe za simulaciju psiholoških i/ili neuronskih procesa. - Cilj je napraviti **predikcije** koje se mogu testirati na ljudskim sudionicima. 2. **Primjer primjene:** - Modeliranje kako specifične regije mozga reagiraju na senzorne podražaje ili kognitivne zadatke. **Duboke neuronske mreže (Deep Neural Nets, DNNs)** 1. **DNNs (Duboke neuronske mreže):** - Umjetne neuronske mreže s **velikim brojem slojeva** čvorova. - Milijuni poveznica između ulaznih i izlaznih slojeva omogućuju klasifikaciju velikih količina podataka. 2. **Primjena:** - Prepoznavanje objekata, razumijevanje govornog jezika i klasifikacija informacija. **ILUZIJE** **PERCEPCIJE** **(PERCEPTUAL ILLUSIONS)** **Iluzije (Illusions):** 1. **Kriva interpretacija podražaja (Misrepresentation of Stimuli):** Npr. optičke iluzije poput šahovnice Adelson gdje iste boje izgledaju drugačije zbog sjene. 2. **Kontradikcija objektivne stvarnosti (Contradiction to Reality):** Primjer \#TheDress, gdje različiti ljudi vide različite boje. **Iluzije percepcije (Perceptual Illusions) - Primjeri** Na ovom slajdu prikazani su primjeri različitih perceptivnih iluzija: 1. **Adelsonova šahovska iluzija svjetline (Adelson Checkboard Brightness Illusion):** - Kvadratići iste boje izgledaju različito zbog sjene. - Ova iluzija pokazuje kako mozak interpretira kontekst i nadoknađuje percipiranu svjetlinu. 2. **Iluzija boja (\#TheDress):** - Ljudi vide haljinu kao plavo-crnu ili bijelo-zlatnu, ovisno o njihovoj interpretaciji svjetla i sjene. 3. **Iluzija kontura (Contour Illusion):** - Vidimo konture koje ne postoje stvarno, kao rezultat procesa popunjavanja informacija u mozgu. 4. **Fantom iluzija (Visual Phantom Illusion):** - Naša percepcija stvara oblike ili pokrete koji nisu prisutni u stvarnosti. **Dodatne bilješke:** Ove iluzije pokazuju kako percepcija ovisi o kontekstu i neuralnim mehanizmima