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 Al. I REF föreslogs Bayesian-definitionen av överraskning genom att man mätte skillnaden mellan observatörens senare och tidigare uppfattningar.
Bayesian surprise attracts human attention
{'venue': 'Vision Research', 'journal': 'Vision Research', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science', 'Medicine']}