Визуальный поиск в смешанной реальности: как мозг ориентируется в сложном мире

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что эффективность поиска объектов в смешанной реальности сильно зависит от сложности окружения и глубины виртуальных элементов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Визуализация демонстрирует интеграцию виртуального контента (синего цвета) в реальное окружение (зеленого цвета) посредством звукового сопровождения (желтого цвета), подчеркивая возможность создания смешанной реальности, где цифровое и физическое взаимодействуют в едином пространстве.

Исследование влияния сложности окружения и пространственной памяти на визуальный поиск в смешанной реальности, а также оценка роли когнитивной интерференции.

Несмотря на возрастающую популярность смешанной реальности, влияние сложности окружающей среды и когнитивной нагрузки на эффективность визуального поиска остается недостаточно изученным. В работе ‘Searching Through Complex Worlds: Visual Search and Spatial Regularity Memory in Mixed Reality’ исследованы факторы, определяющие визуальный поиск в смешанной реальности, включая сложность окружения, отвлекающие задачи и глубину виртуальных объектов. Полученные результаты демонстрируют, что сложность среды и глубина виртуальных элементов существенно затрудняют визуальный поиск, однако отвлекающая слуховая задача не оказывает значимого влияния, при этом пользователи не осознают повторение пространственных конфигураций, но демонстрируют улучшенные результаты поиска в знакомых расположениях. Какие механизмы неявного запоминания пространственной информации лежат в основе эффективности взаимодействия в сложных средах смешанной реальности?

Пространственный Порядок и Эффективность Визуального Поиска

В условиях постоянно усложняющихся сред, эффективный визуальный поиск играет ключевую роль в обработке информации, однако традиционные методы, разработанные для двухмерных дисплеев, оказываются недостаточно эффективными в смешанной реальности. Особенность смешанной реальности заключается в наложении виртуальных объектов на реальный мир, что создает когнитивные искажения и требует от зрительной системы переработки информации, отличной от привычной. Исследования показывают, что поиск объектов в смешанной реальности занимает больше времени и требует больших усилий, чем в традиционных средах, поскольку мозг должен постоянно оценивать глубину, размер и взаимное расположение виртуальных и реальных элементов. Это подчеркивает необходимость разработки новых алгоритмов и стратегий визуального поиска, учитывающих специфику смешанной реальности, для создания более интуитивно понятных и эффективных пользовательских интерфейсов.

Смешение физических и виртуальных элементов в смешанной реальности предъявляет новые требования к когнитивным процессам и визуальному вниманию. В отличие от традиционных сред, где объекты либо полностью реальны, либо полностью виртуальны, смешанная реальность создает уникальную когнитивную нагрузку, поскольку мозг должен одновременно обрабатывать и различать информацию из обоих источников. Это требует от пользователя повышенных усилий для фильтрации отвлекающих факторов и поддержания концентрации на целевом объекте. Исследования показывают, что такое смешение может приводить к увеличению времени поиска, снижению точности и повышенной утомляемости, особенно при высокой плотности виртуальных объектов в физическом пространстве. Эффективное решение этих проблем критически важно для создания интуитивно понятных и удобных интерфейсов смешанной реальности, позволяющих пользователям легко ориентироваться и взаимодействовать с обогащенной средой.

Понимание механизмов, посредством которых пользователи находят целевые объекты в смешанной реальности, является ключевым фактором для разработки эффективных интерфейсов и приложений. Исследования показывают, что смешанная реальность предъявляет уникальные когнитивные требования к визуальному вниманию, поскольку мозг должен обрабатывать информацию как из физического, так и из виртуального миров. Эффективный поиск визуальных целей напрямую влияет на удобство использования приложений, скорость выполнения задач и общее восприятие пользователем смешанной среды. Поэтому, тщательное изучение стратегий визуального поиска, включая влияние виртуальных отвлекающих факторов и особенности отображения информации, необходимо для создания интуитивно понятных и удобных интерфейсов, оптимизированных для смешанной реальности.

Экспериментальная установка включала в себя простую среду с виртуальными объектами на одном уровне глубины (белый стол, клавиатура) и сложную среду с объектами на разных уровнях глубины, включающую монитор, ноутбук, игрушку и вид из окна, при этом манипуляции с глубиной, требующие от пользователей перефокусировки взгляда <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> (Denget al., 2021; Leeet al., 2024; Tsirlinet al., 2016) </span>, трудно передать на двухмерных изображениях, где изменения глубины могут восприниматься как изменение размера стимула. — Экспериментальная установка включала в себя простую среду с виртуальными объектами на одном уровне глубины (белый стол, клавиатура) и сложную среду с объектами на разных уровнях глубины, включающую монитор, ноутбук, игрушку и вид из окна, при этом манипуляции с глубиной, требующие от пользователей перефокусировки взгляда $(Denget al., 2021; Leeet al., 2024; Tsirlinet al., 2016)$ , трудно передать на двухмерных изображениях, где изменения глубины могут восприниматься как изменение размера стимула.

Пространственная Регулярность: Использование Неявной Памяти

Пространственная регулярность, заключающаяся в последовательном расположении визуальных элементов, оказывает значительное влияние на эффективность визуального поиска. Исследования показывают, что предсказуемость в структуре визуальной среды позволяет когнитивной системе формировать ментальные модели расположения объектов. Эта предварительная информация, вероятнее всего, задействует процессы неявной памяти, позволяя быстрее находить целевые объекты, поскольку внимание автоматически направляется к ожидаемым местам их расположения. Уменьшение когнитивной нагрузки, связанной с поиском, достигается за счет использования ранее зафиксированных пространственных закономерностей, что приводит к повышению скорости и точности визуального поиска.

Принцип контекстного обусловливания предполагает, что ранее встречавшиеся пространственные локации направляют внимание, ускоряя обнаружение цели. Этот эффект основан на формировании ассоциаций между стимулами и их расположением в пространстве. Когда стимул появляется в ранее посещенной локации, это автоматически активирует ожидание и облегчает поиск, снижая время реакции. Механизм работает за счет непроизвольного переключения внимания на вероятные места появления цели, что позволяет эффективно фильтровать визуальную информацию и повышать скорость обработки.

В ходе нашего исследования была изучена зависимость производительности в среде смешанной реальности от степени пространственной регулярности. Полученные результаты демонстрируют статистически значимое снижение времени реакции во всех исследуемых условиях, что указывает на успешное использование усвоенных пространственных схем. Это подтверждает, что предсказуемое расположение визуальных элементов в смешанной реальности способствует более эффективному поиску целей, вероятно, за счет активации процессов неявной памяти и улучшения направления внимания на вероятные места появления стимулов.

В задаче контекстного ориентирования участникам предъявлялись визуальные массивы с одним целевым стимулом «T» среди одиннадцати отвлекающих «L», при этом повторяющиеся пространственные конфигурации (как в испытаниях 1 и 101) сохраняли расположение отвлекающих элементов, меняя только ориентацию цели, а новые конфигурации (как в испытаниях 26, 51 и 76) генерировались для каждого испытания, причем порядок чередования повторяющихся и новых конфигураций был рандомизирован.

Методологический Подход: Оценка Производительности и Опыта

Для оценки эффективности визуального поиска использовались два основных показателя: время реакции и точность. Время реакции, измеряемое в миллисекундах, отражает скорость, с которой испытуемые обнаруживали целевой объект, а точность — процент правильно идентифицированных объектов. Использование обоих показателей позволило получить комплексную оценку производительности, учитывающую как скорость, так и качество поиска. Объективные числовые значения, полученные для времени реакции и точности, обеспечивают возможность статистического анализа и позволяют выявить значимые различия в производительности между различными условиями эксперимента.

Для определения статистической значимости влияния экспериментальных факторов на показатели производительности были применены методы линейного смешанного моделирования (LMM) для времени реакции и обобщенного линейного смешанного моделирования (GLMM) для точности. LMM анализ позволил учесть индивидуальные различия между участниками и обеспечить более точную оценку эффектов, в то время как GLMM анализ был использован для моделирования дискретных данных точности, учитывая бинарный характер ответа (правильно/неправильно). Выбор этих статистических методов обусловлен необходимостью корректного учета структуры данных и контроля потенциальных источников систематической ошибки, что позволило получить надежные результаты относительно влияния сложности окружения и глубины виртуальных элементов на визуальный поиск.

Результаты исследования показали, что сложность физической среды значительно замедляет время реакции испытуемых по сравнению с простой средой (p < 0.001). В сложной среде наблюдалось статистически значимое сокращение времени реакции на 0.098 единиц (Cohen’s d) при условии, что виртуальные элементы располагались на одной глубине (p = 2.91E-03). Данный эффект указывает на то, что визуальная сложность окружения оказывает негативное влияние на скорость визуального поиска, однако при определённой организации виртуальных элементов это влияние может быть уменьшено.

Анализ времени реакции показал, что на него статистически значимо влияют тип задачи, глубина виртуального элемента и сложность физической среды (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> ext{p} < 0.05, 0.01, 0.001</span>). — Анализ времени реакции показал, что на него статистически значимо влияют тип задачи, глубина виртуального элемента и сложность физической среды ( $ext{p} < 0.05, 0.01, 0.001$ ).

Влияние Сложности Окружающей Среды и Смешанной Реальности

Исследования показали, что степень сложности физического окружения оказывает существенное влияние на эффективность использования пространственной упорядоченности в смешанной реальности. В частности, преимущества, которые обеспечивает четкая организация виртуальных элементов, заметно снижаются в сложных, загроможденных средах. Это указывает на то, что восприятие и обработка информации в смешанной реальности тесно связаны с характеристиками физического пространства, в котором происходит взаимодействие. Более того, сложность окружения может перегружать когнитивные ресурсы, необходимые для обработки виртуальной информации, что приводит к снижению точности и увеличению времени поиска объектов в смешанной реальности. Таким образом, учет степени сложности физического окружения является критически важным фактором при разработке и внедрении систем смешанной реальности, стремящихся к максимальной эффективности и удобству использования.

Исследования показали, что восприятие глубины виртуальных элементов оказывает существенное влияние на эффективность поиска. Особенно важна иллюзия реалистичной интеграции виртуальных объектов в физическое окружение. Более глубокое и правдоподобное представление виртуальных элементов способствует более быстрому и точному обнаружению, поскольку мозг обрабатывает информацию, как если бы эти объекты действительно присутствовали в пространстве. Это указывает на то, что для создания эффективных смешанных реальностей необходимо уделять особое внимание не только точному позиционированию виртуальных объектов, но и их визуальному представлению, включая реалистичную передачу глубины и теней, чтобы обеспечить плавный и интуитивно понятный пользовательский опыт.

Исследование выявило заметное снижение точности ориентирования в пространстве при увеличении сложности окружающей среды (p = 3.73E-04). Участники эксперимента демонстрировали повышенный уровень ошибок при узнавании ранее посещенных мест в условиях сложного окружения, что указывает на преобладание неявной, а не явной пространственной памяти. Это означает, что люди скорее полагались на общее впечатление от окружающей обстановки и неосознаваемые признаки, чем на формирование детальной когнитивной карты пространства. Полученные данные позволяют предположить, что при проектировании систем смешанной реальности необходимо учитывать влияние сложности окружающей среды на когнитивные процессы, чтобы обеспечить эффективное взаимодействие пользователя с виртуальными элементами и избежать снижения точности ориентации.

Анализ частоты ошибок при вводе показал, что сложность физической среды значительно увеличивает количество ошибок как в однозадачном, так и в многозадачном режимах, вне зависимости от глубины виртуального элемента, в то время как другие факторы не оказали существенного влияния (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">p < 0.05</span>, <span class="katex-eq" data-katex-display="false">p < 0.01</span>, <span class="katex-eq" data-katex-display="false">p < 0.001</span>). — Анализ частоты ошибок при вводе показал, что сложность физической среды значительно увеличивает количество ошибок как в однозадачном, так и в многозадачном режимах, вне зависимости от глубины виртуального элемента, в то время как другие факторы не оказали существенного влияния ( $p < 0.05$ , $p < 0.01$ , $p < 0.001$ ).

Исследование демонстрирует, что эффективность визуального поиска в смешанной реальности тесно связана со степенью упорядоченности окружающей среды. Ученые обнаружили, что мозг неявно усваивает закономерности в расположении объектов, что значительно облегчает поиск. Этот процесс напоминает фундаментальное стремление к минимизации неопределенности, о котором говорил Клод Шеннон: «Информация — это разрешение неопределенности». В контексте данной работы, пространственная упорядоченность выступает как способ снижения когнитивной нагрузки и повышения эффективности поиска, позволяя пользователю быстро ориентироваться в сложных виртуальных мирах. Важно отметить, что влияние двойной задачи оказалось менее значительным, чем предполагалось ранее, что подчеркивает превалирующую роль пространственной организации в восприятии и обработке информации.

Куда двигаться дальше?

Представленные данные, хотя и демонстрируют влияние сложности окружения и глубины виртуальных элементов на визуальный поиск в смешанной реальности, лишь подчеркивают фундаментальную неопределенность в понимании механизмов, лежащих в основе неявного обучения пространственной регулярности. Утверждение о незначительном влиянии интерференции двойной задачи требует более строгой проверки. Нельзя полагаться на отсутствие эффекта лишь потому, что он не был статистически значимым в данной конкретной конфигурации эксперимента. Доказательство корректности всегда сильнее интуиции, и игнорирование потенциального влияния когнитивной нагрузки — методологическая ошибка.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более формальных моделей, способных предсказывать производительность визуального поиска в сложных средах. Ключевым направлением представляется декомпозиция сложности окружения на отдельные компоненты — плотность объектов, их разнообразие, степень визуальной помехи — и количественная оценка вклада каждого из них. Необходимо также исследовать влияние различных стратегий кодирования и извлечения пространственной информации, а также их взаимодействие с индивидуальными особенностями когнитивных способностей.

В конечном итоге, истинный прогресс в этой области потребует отказа от эмпирических наблюдений в пользу строгого математического анализа. Просто «работает на тестах» — недостаточный критерий для научного утверждения. Алгоритм должен быть доказуем, а не просто наблюдаемым. И лишь тогда, возможно, удастся приблизиться к элегантному решению проблемы визуального поиска в сложных мирах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.18669.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-24 21:35