Vi föreslår en formell Bayesiansk definition av överraskning för att fånga subjektiva aspekter av sensorisk information. Överraskning mäter hur data påverkar en observatör, i termer av skillnader mellan senare och tidigare uppfattningar om världen. Endast dataobservationer som väsentligt påverkar observatörens övertygelser ger en överraskning, oavsett hur sällsynta eller informativa i Shannons mening dessa observationer är. Vi testar ramen genom att kvantifiera i vilken utsträckning människor kan orientera uppmärksamheten och blicka mot överraskande händelser eller föremål medan de tittar på TV. I detta syfte implementerar vi en enkel beräkningsmodell där en låg-nivå, sensorisk form av överraskning beräknas av enkla simulerade tidiga visuella neuroner. Bayesian överraskning är en stark attraherare av mänsklig uppmärksamhet, med 72% av alla blickar skiftar mot platser mer överraskande än genomsnittet, en siffra som stiger till 84% när fokuseringen analysen på regioner samtidigt väljs ut av alla observatörer. Den föreslagna överraskningsteorin är tillämplig på olika spatiotemporala skalor, metoder och abstraktionsnivåer.
Itti och Baldi REF presenterade en Bayesiansk definition av överraskning för att beskriva soliditet.
Bayesian surprise attracts human attention
{'venue': 'Vision Research', 'journal': 'Vision Research', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science', 'Medicine']}