对象移植可以混淆AI机器学习和自动驾驶汽车

2021-02-01 15:46:02

您是否看过描述某个场景的视频,其中发生了某种活动,例如人们互相抛球,然后大猩猩在背景中闲逛?

如果您还没有看过这样的视频,则说明您可能正在观看过多的猫视频,或者尚未注意到疏忽性失明的概念或某些人将其作为选择性注意的例子。

大猩猩不是真正的大猩猩,而是一个穿着大猩猩的人(如果您担心实际的大猩猩正在入侵人类的聚集地,并且担心地球可能会走向猿类,则想提一下这一点!)。

总体而言,您的想法是您将注意力集中在视频中描述的其他活动上,而没有注意到大猩猩已经进入了场景。

大猩猩的思想

当我向人们介绍这种现象时,如果他们还没有看过其中一个录像带,他们通常会怀疑那些观看过这些录像带的人确实没有看到大猩猩。

当然,既然我已经告诉过您,因为您已经对其进行了事先警告,因此您不太可能被任何此类视频“迷住”。

对于那个很抱歉。

猜猜我应该在告诉您有关大猩猩之前说过扰流板警报。

无论如何,对于那些怀疑人们观看这样的视频倾向于不注意大猩猩的断言者(我承认,不注意松鼠似乎更合理)的说法,我向您保证,大量与认知有关的实验“隐形大猩猩”视频已经完成,并且此类研究支持了这种说法。实验倾向于表明,许多观看视频的人完全没有意识到大猩猩进入了场景。

实际上,如果您在观看视频后立即问这些人是否注意到大猩猩,那么大多数人发誓根本不可能出现大猩猩。

再次向他们展示视频后,他们便看到了大猩猩,但还坚持要求您通过显示相同的视频来欺骗他们,但是您是在事后偷偷地插入了大猩猩的视频。这些人将完全相信您正在试图欺骗他们,使他们误以为原始视频中包含大猩猩。

一个实验甚至涉及在最初观看大猩猩相关视频时对该人进行视频拍摄,以便在被告知大猩猩之后,该人可以观看自己观看该视频的视频,并希望然后相信最初的视频中有大猩猩。 。

我确信其中有些可疑,以至于他们认为您篡改了该视频,因此拒绝仍然相信他们所看到的(或他们没有看到的)。

这件事涉及一些诡计。

在大多数情况下,实验人员会告诉对方要注意视频中的其他内容,例如观看是否有人在扔球时掉了球或数次来回扔球。我提到这一点很重要,因为如果您没有其他与视频相关的焦点,则您发现大猩猩的几率会更高。因为您的注意力虽然是由实验者有目的地塑造的,所以您倾向于排除与您要注意的事情无关的其他方面。

从认知的角度来看,不注意大猩猩的方面有时归因于注意力不集中。

这意味着您并没有特别注意发现大猩猩,因此看不到它。其他人倾向于将其描述为选择性注意的示例。您的注意力集中在指示您注意的其他事项上。因此,您仅选择场景中与所需焦点相关的那些方面。无需注意其他方面,实际上,如果您确实在场景中其他地方查看,可能会分散您的注意力,因此您可能最终在手头分配的任务上做得更糟。

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