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Des variantes de la tâche de recherche visuelle ont été utilisées pour fournir des informations clés sur la façon dont les individus recherchent des informations pertinentes parmi des contenus non pertinents. À l'aide de cette tâche, les chercheurs ont tenté de répondre à des questions concernant le moment où l'attention est nécessaire à la recherche, le rôle de l'inhibition du retour pendant la recherche, et si les informations sociales sont "plus distrayantes" que d'autres types de contenu. Malgré cette utilisation répandue, la signification sémantique des distracteurs choisis n'a pas été prise en compte. Nous avons donc cherché ici à quantifier la distraction au niveau de la similarité sémantique, plutôt que de recourir à la technique plus courante consistant à contrôler les informations de luminance de bas niveau. Nous avons quantifié la similarité sémantique en utilisant des vecteurs de mots. Pour ce faire, nous avons utilisé des modèles vectoriels, qui représentent les mots comme des listes de nombres créées par des modèles d'apprentissage automatique formés sur de grandes collections de textes. Plus deux mots sont sémantiquement et syntaxiquement similaires, plus leurs vecteurs de mots sont proches, ce qui nous permet de mesurer la similarité des mots. Nous avons choisi 5 catégories de cibles avec 2 cibles chacune, puis nous avons créé 10 niveaux de similarité variable entre la cible et un distracteur principal. Lors de chaque essai, les participants étaient informés de l'élément cible à rechercher parmi un affichage de 6 images, et devaient cliquer sur l'image avec un curseur dès qu'ils trouvaient la cible. Pour la moitié des essais, les images de la cible et du distracteur principal étaient côte à côte, et pour l'autre moitié des essais, elles étaient en face l'une de l'autre. La précision diminuait à mesure que la similarité sémantique augmentait, et les participants étaient plus rapides à trouver la cible lorsque le distracteur principal était situé à côté de la cible plutôt qu'en face. Ensemble, nos données suggèrent que l'emplacement et la similarité entre une cible et un distracteur ont un effet sur l'attention.
26 février 2023
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23 janvier 2023
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8 août 2022
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Lisez ce document de recherche co-rédigé par Angel Chang, titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada : Apprentissage des traces emphatiques attendues pour le RL profond
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