ในทางจิตวิทยาการประมวลผลแบบขนานคือความสามารถของสมองในการประมวลผลสิ่งเร้าที่เข้ามาพร้อมกันซึ่งมีคุณภาพแตกต่างกัน^{[ 1 ]}การประมวลผลแบบขนานเกี่ยวข้องกับระบบการมองเห็นโดยที่สมองจะแบ่งสิ่งที่เห็นออกเป็นสี่องค์ประกอบ ได้แก่สีการเคลื่อนไหวรูปร่างและความลึกองค์ประกอบเหล่านี้จะถูกวิเคราะห์ทีละส่วน จากนั้นจึงนำไปเปรียบเทียบกับความทรงจำ ที่เก็บไว้ ซึ่งช่วยให้สมองระบุสิ่งที่คุณกำลังดูอยู่^{[ 2 ]}จากนั้นสมองจะรวมองค์ประกอบทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกันเป็นขอบเขตการมองเห็นที่มองเห็นและเข้าใจได้^{[ 3 ]}นี่เป็นการทำงานที่ต่อเนื่องและราบรื่น ตัวอย่างเช่น หากบุคคลหนึ่งยืนอยู่ระหว่างกลุ่มคนสองกลุ่มที่กำลังสนทนากันสองเรื่องพร้อมกัน บุคคลนั้นอาจสามารถรับรู้ข้อมูลบางส่วนจากทั้งสองการสนทนาได้ในเวลาเดียวกัน^{[ 4 ]}นักจิตวิทยาเชิงทดลองบางคนเชื่อมโยงการประมวลผลแบบขนานกับปรากฏการณ์สตรูป (ซึ่งเกิดจากการทดสอบสตรูปที่มีความไม่ตรงกันระหว่างชื่อของสีกับสีที่เขียนคำนั้น) ^{[ 5 ]}ในปรากฏการณ์สตรูป ความไม่สามารถให้ความสนใจกับสิ่งเร้าทั้งหมดนั้นเห็นได้จากการเลือกความสนใจของผู้คน^{[ 6 ]}

ในปี พ.ศ. 2533 เดวิด รูเมลฮาร์ ท นักจิตวิทยาชาวอเมริกัน ได้เสนอแบบจำลองการประมวลผลแบบกระจายขนาน (PDP) โดยหวังว่าจะสามารถศึกษาการทำงานของระบบประสาทผ่านการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ได้^{[ 7 ]}ตามที่รูเมลฮาร์ทกล่าว แบบจำลอง PDP แสดงถึงการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบที่เรียกว่าหน่วย โดยการปฏิสัมพันธ์นั้นอาจเป็นการกระตุ้นหรือยับยั้งก็ได้^{[ 8 ]}แบบจำลองการประมวลผลแบบกระจายขนานได้รับแรงบันดาลใจจากระบบประสาท โดยเลียนแบบโครงสร้างองค์ประกอบของระบบประสาทของสิ่งมีชีวิต^{[ 9 ]}มีการจัดเตรียมกรอบทางคณิตศาสตร์ทั่วไปสำหรับแบบจำลองเหล่านี้

แบบจำลองการประมวลผลแบบขนานถือว่าข้อมูลถูกแสดงในสมองโดยใช้รูปแบบการกระตุ้น การประมวลผลข้อมูลครอบคลุมปฏิสัมพันธ์ของหน่วยคล้ายเซลล์ประสาท ที่เชื่อมโยงกันด้วยการเชื่อมต่อคล้าย ไซแนปส์การเชื่อมต่อเหล่านี้อาจเป็นการกระตุ้นหรือการยับยั้งระดับการกระตุ้นของแต่ละหน่วยจะได้รับการอัปเดตโดยใช้ฟังก์ชันของความแข็งแรงของการเชื่อมต่อและระดับการกระตุ้นของหน่วยอื่น ๆ ชุดของหน่วยตอบสนองจะถูกกระตุ้นโดยการแพร่กระจายของรูปแบบการกระตุ้น น้ำหนักการเชื่อมต่อจะถูกปรับในที่สุดโดยใช้การเรียนรู้^{[ 10 ]}

ตรงกันข้ามกับการประมวลผลแบบขนาน การประมวลผลแบบอนุกรมเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลตามลำดับโดยไม่มีการทับซ้อนกันของเวลาในการประมวลผล^{[ 11 ]}ความแตกต่างระหว่างแบบจำลองการประมวลผลทั้งสองนี้จะสังเกตได้ชัดเจนที่สุดในระหว่างการกำหนดเป้าหมายและการประมวลผลสิ่งเร้าทางสายตา (เรียกอีกอย่างว่าการค้นหาทางสายตา)

ในกรณีของการประมวลผลแบบอนุกรม ระบบจะค้นหาองค์ประกอบทีละรายการตามลำดับเพื่อหาเป้าหมาย เมื่อพบเป้าหมายแล้ว การค้นหาจะสิ้นสุดลง หรืออาจดำเนินการค้นหาต่อไปจนสุดเพื่อให้แน่ใจว่าไม่พบเป้าหมาย วิธีนี้ส่งผลให้ความแม่นยำลดลงและใช้เวลานานขึ้นสำหรับการแสดงผลที่มีวัตถุจำนวนมาก

ในทางกลับกัน ในกรณีของการประมวลผลแบบขนาน วัตถุทั้งหมดจะถูกประมวลผลพร้อมกัน แต่เวลาในการดำเนินการอาจแตกต่างกันไป ซึ่งอาจลดความแม่นยำลงหรือไม่ก็ได้ แต่ลำดับเวลาจะคล้ายกันโดยไม่คำนึงถึงขนาดของจอแสดงผล^{[ 12 ]}

อย่างไรก็ตาม มีข้อกังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแบบจำลองการประมวลผลแบบขนานในกรณีของงานที่ซับซ้อน ซึ่งจะกล่าวถึงต่อไปในบทความนี้

มีองค์ประกอบหลักแปดประการของแบบจำลองการประมวลผลแบบกระจายขนาน: ^{[ 8 ]}

หน่วยเหล่านี้อาจประกอบด้วยองค์ประกอบนามธรรม เช่น คุณลักษณะ รูปร่าง และคำต่างๆ และโดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็นสามประเภท ได้แก่ หน่วยป้อนข้อมูล หน่วยแสดงผล และหน่วยที่ซ่อนอยู่

• หน่วยรับสัญญาณจะรับสัญญาณจากสิ่งเร้า ทางประสาทสัมผัส หรือจากส่วนอื่นๆ ของระบบประมวลผล
• หน่วยส่งสัญญาณจะส่งสัญญาณออกจากระบบ
• หน่วยที่ซ่อนอยู่เหล่านี้ทำงานอยู่ภายในระบบโดยสมบูรณ์

นี่คือภาพแสดงสถานะของระบบ รูปแบบการทำงานถูกแสดงโดยใช้เวกเตอร์ของจำนวนจริง N ตัว บนชุดของหน่วยประมวลผล รูปแบบนี้เองที่แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่ระบบกำลังแสดงอยู่ ณ เวลาใดเวลาหนึ่ง

ฟังก์ชันเอาต์พุตจะแปลงสถานะการทำงานปัจจุบันไปเป็นสัญญาณเอาต์พุต หน่วยต่างๆ จะโต้ตอบกับหน่วยข้างเคียงโดยการส่งสัญญาณ ความแรงของสัญญาณเหล่านี้ถูกกำหนดโดยระดับการทำงาน ซึ่งจะส่งผลต่อระดับการส่งผลกระทบต่อหน่วยข้างเคียงด้วย

รูปแบบการเชื่อมต่อจะเป็นตัวกำหนดว่าระบบจะตอบสนองต่ออินพุตใดๆ อย่างไร รูปแบบการเชื่อมต่อทั้งหมดจะแสดงโดยการกำหนดค่าน้ำหนักให้กับการเชื่อมต่อแต่ละจุด ค่าน้ำหนักที่เป็นบวกแสดงถึงอินพุตกระตุ้น และค่าน้ำหนักที่เป็นลบแสดงถึงอินพุตยับยั้ง

สำหรับข้อมูลป้อนเข้าแต่ละประเภท จะมีการสร้าง ข้อมูลป้อนเข้าสุทธิโดยใช้กฎที่นำเวกเตอร์เอาต์พุตมาผสานรวมกับเมทริกซ์ การเชื่อมต่อ ในกรณีที่รูปแบบการเชื่อมต่อมีความซับซ้อนมากขึ้น กฎก็จะมีความซับซ้อนมากขึ้นเช่นกัน

สถานะการทำงานใหม่จะถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละหน่วย โดยการนำผลรวม ของอินพุต จากหน่วยที่กระทบกันทั้งหมดมารวมกับสถานะการทำงานปัจจุบันของหน่วยนั้น

รูปแบบการเชื่อมต่อจะถูกปรับเปลี่ยนโดยอาศัยประสบการณ์ การปรับเปลี่ยนนี้สามารถแบ่งออกได้เป็นสามประเภท: ประการแรก การพัฒนาการเชื่อมต่อใหม่ ประการที่สอง การสูญเสียการเชื่อมต่อที่มีอยู่ และประการสุดท้าย การปรับเปลี่ยนความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อที่มีอยู่แล้ว สองประเภทแรกสามารถพิจารณาได้ว่าเป็นกรณีพิเศษของประเภทสุดท้าย เมื่อความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อเปลี่ยนจากศูนย์เป็นค่าบวกหรือลบ ก็เหมือนกับการสร้างการเชื่อมต่อใหม่ เมื่อความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อเปลี่ยนเป็นศูนย์ ก็เหมือนกับการสูญเสียการเชื่อมต่อที่มีอยู่

ในแบบจำลอง PDP สภาพแวดล้อมจะถูกแสดงเป็นฟังก์ชันสุ่มที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาเหนือพื้นที่ของรูปแบบอินพุต^{[ 13 ]}ซึ่งหมายความว่า ณ จุดใดจุดหนึ่ง มีความเป็นไปได้ที่ชุดรูปแบบอินพุตที่เป็นไปได้ใดๆ จะส่งผลกระทบต่อหน่วยอินพุต   ^{[ 9 ]}

ตัวอย่างของโมเดล PDP ได้รับการอธิบายในหนังสือของ Rumelhart เรื่อง 'Parallel Distributed Processing' โดยยกตัวอย่างบุคคลที่อาศัยอยู่ในละแวกเดียวกันและเป็นสมาชิกของแก๊งต่างๆ ข้อมูลอื่นๆ ก็รวมอยู่ด้วย เช่น ชื่อ กลุ่มอายุ สถานภาพสมรส และอาชีพภายในแก๊งของตน Rumelhart พิจารณาแต่ละหมวดหมู่เป็น 'หน่วย' และบุคคลหนึ่งๆ มีความเชื่อมโยงกับแต่ละหน่วย ตัวอย่างเช่น หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบุคคลชื่อ Ralph หน่วยชื่อนั้นจะถูกเปิดใช้งาน ซึ่งจะเปิดเผยความเชื่อมโยงกับคุณสมบัติอื่นๆ ของ Ralph เช่น สถานภาพสมรสหรือกลุ่มอายุ^{[ 8 ]}

ในการรับรู้ความลึกมนุษย์ใช้ดวงตาทั้งสองข้างเพื่อมองเห็นวัตถุสามมิติ ประสาทสัมผัสนี้มีมาตั้งแต่เกิดในมนุษย์และสัตว์บางชนิด เช่น แมว สุนัข นกฮูก และลิง^{[ 14 ]}สัตว์ที่มีดวงตาห่างกันจะรับรู้ความลึกได้ยากกว่า เช่น ม้าและวัว มีการใช้การทดสอบความลึกแบบพิเศษกับทารก เรียกว่าหน้าผาจำลอง [ ^{15 ] การ}ทดสอบนี้ประกอบด้วยโต๊ะที่ครึ่งหนึ่งเคลือบด้วยลายตารางหมากรุก และอีกครึ่งหนึ่งเป็นแผ่นอะคริลิกใส เผยให้เห็นแท่นลายตารางหมากรุกอีกแท่นหนึ่งอยู่ด้านล่างประมาณหนึ่งฟุต แม้ว่าแผ่นอะคริลิกจะปลอดภัยสำหรับการปีนป่าย แต่ทารกก็ปฏิเสธที่จะข้ามไปเนื่องจากรับรู้ว่าเป็นหน้าผาจำลอง การทดสอบนี้พิสูจน์ได้ว่าทารกส่วนใหญ่มีประสาทสัมผัสในการรับรู้ความลึกที่ดีอยู่แล้ว ปรากฏการณ์นี้คล้ายกับวิธีที่ผู้ใหญ่รับรู้ความสูง

สัญญาณบางอย่างช่วยสร้างการรับรู้ความลึกสัญญาณแบบสองตาเกิดจากดวงตาทั้งสองข้างของมนุษย์ ซึ่งจะถูกเปรียบเทียบโดยไม่รู้ตัวเพื่อคำนวณระยะทาง^{[ 16 ]}แนวคิดของภาพสองภาพที่แยกจากกันนี้ถูกใช้โดยผู้สร้างภาพยนตร์ 3 มิติและ VR เพื่อให้ภาพสองมิติมีองค์ประกอบของความลึก สัญญาณแบบตาเดียวสามารถใช้ได้โดยดวงตาข้างเดียวพร้อมกับคำแนะนำจากสภาพแวดล้อม คำแนะนำเหล่านี้รวมถึงความสูงสัมพัทธ์ ขนาดสัมพัทธ์ มุมมองเชิงเส้น แสงและเงา และการเคลื่อนไหวสัมพัทธ์^{[ 15 ]}คำแนะนำแต่ละอย่างช่วยสร้างข้อเท็จจริงเล็กๆ น้อยๆ เกี่ยวกับฉากที่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างการรับรู้ความลึก สัญญาณแบบสองตาและสัญญาณแบบตาเดียวถูกใช้อย่างต่อเนื่องและโดยไม่รู้ตัวเพื่อรับรู้ความลึก

ข้อจำกัดของการประมวลผลแบบขนานได้รับการกล่าวถึงในงานวิจัยเชิงวิเคราะห์หลายชิ้น ข้อจำกัดหลักที่ถูกเน้น ได้แก่ ขีดจำกัดความจุของสมอง การรบกวนจากอัตราการ กระพริบตาเนื่องจากความสนใจ ความสามารถในการประมวลผลที่จำกัด และข้อจำกัดด้านข้อมูลในการค้นหาภาพ

สมองมีข้อจำกัดในการประมวลผลในการดำเนินการงานที่ซับซ้อน เช่นการจดจำวัตถุสมองทุกส่วนไม่สามารถประมวลผลได้อย่างเต็มประสิทธิภาพด้วยวิธีการแบบขนาน ความสนใจจะควบคุมการจัดสรรทรัพยากรให้กับงานต่างๆ เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสนใจจะต้องถูกชี้นำจากวัตถุหนึ่งไปยังอีกวัตถุหนึ่ง^{[ 17 ]}

ข้อจำกัดของทรัพยากรความสนใจเหล่านี้บางครั้งนำไปสู่ปัญหาคอขวดแบบอนุกรมในการประมวลผลแบบขนาน ซึ่งหมายความว่าการประมวลผลแบบขนานถูกขัดขวางโดยการประมวลผลแบบอนุกรมระหว่างกลาง อย่างไรก็ตาม มีหลักฐานสำหรับการอยู่ร่วมกันของกระบวนการแบบอนุกรมและแบบขนาน^{[ 18 ]}

ทฤษฎีการบูรณาการคุณลักษณะของแอนน์ ไตรส์แมน เป็นหนึ่งในทฤษฎีที่บูรณาการการประมวลผลแบบอนุกรมและแบบขนาน โดยคำนึงถึงทรัพยากรด้านความสนใจ ประกอบด้วยสองขั้นตอน -

1. การตรวจจับคุณลักษณะ -ขั้นตอนนี้เกิดขึ้นทันทีและใช้การประมวลผลแบบขนาน ในขั้นตอนนี้ คุณลักษณะพื้นฐานทั้งหมดของหน้าจอจะถูกตรวจจับพร้อมกัน แม้ว่าจะกำลังให้ความสนใจกับวัตถุใดวัตถุหนึ่งอยู่ก็ตาม
2. การบูรณาการคุณสมบัติ -ขั้นตอนนี้ใช้เวลานานกว่าและใช้การประมวลผลแบบอนุกรม ส่งผลให้รับรู้ถึงวัตถุและรูปแบบทั้งหมด^{[ 19 ]}

• ระบบการมองเห็น
• โครงข่ายประสาทเทียม (ชีววิทยา)
• การเชื่อมโยง
• การทำงานหลายอย่างพร้อมกันของมนุษย์
• การติดตามวัตถุหลายชิ้น
• การคิดแบบคู่ขนาน