Кратко — три подхода описывают разные механизмы; для поведения водителя при многозадачности наиболее прагматична ресурсная (включая множественные ресурсы) модель, с оговорками. Ниже — по пунктам: механизм, формализация и предсказания для вождения.
1) Селективное внимание (фильтр, например «фильтр Уорда», модель раннего отбора)
- Механизм: система резко отсекает ненужные каналы на ранней стадии обработки; только выбранная информация полностью обрабатывается, остальное — ослабляется или отбрасывается.
- Формализация (упрощённо): для каналов $i$ $$A_i\in \{0,1\},{\tilde{S}}_i=A_i{S}_i+\alpha (1-A_i)S_i,0\le \alpha \ll 1,$$ где $A_i=1$ — выбранный канал, $\alpha$ — коэффициент ослабления.
- Предсказания для водителя: если водитель «сфокусирован» на дороге, вторичные стимулы (звонок, радио) часто игнорируются — либо они не влияют на управление, либо внезапные сигналы вообще не замечаются. Хорошо объясняет сценарии со строгим приоритетом и резким отбором (например, игнорирование речи при интенсивном визуальном потоке), хуже — плавные, параллельные вмешательства.
2) Распределённое внимание (параллельное распределение мощности)
- Механизм: ограниченный «вес» внимания дробится между задачами одновременно; каждая задача получает долю внимания и обрабатывается в параллель.
- Формализация:
$$w_i\ge 0,\sum _i{w}_i=1,P_i=f_i(w_i),$$ где $w_i$ — доля внимания, $P_i$ — производительность задачи (монотонно растёт с $w_i$).
- Предсказания для водителя: при распределении внимания ухудшение будет постепенным на всех задачах (немного хуже руление, немного хуже разговор). Хорошо описывает ситуации, где обе задачи относительно автоматизированы; плохо — когда одна задача требует «всё» внимание или когда есть жесткое ограничение ресурсов (тогда может быть недооценка сильных взаимных помех).
3) Теория ресурсного ограничения (ёмкостные/многоресурсные модели, Wickens)
- Механизм: существует ограничённый объём/набор ресурсов $C$; ресурсы распределяются по задачам; эффективность зависит и от объёма, и от совпадения ресурсов (модальность, этап обработки).
- Формализация (одно-ресурсный вариант):
$$x_i\ge 0,\sum _i{x}_i\le C,P_i=g_i(x_i)(\text{обычно возрастающая, вогнутая}),$$ пример функционала: $P_i=1-e^{-k_i{x}_i}$.
Многоресурсный вариант (Wickens): есть векторы ресурсов по каналам $m$ (визуальный, аудиальный, моторный, когнитивный), для каждого ресурса свой бюджет $C_j$ и требования $r_{ij}$:
$$\sum _i{r}_{ij}\le C_j\forall j.$$ - Предсказания для водителя: когда суммарные требования задач превышают доступные ресурсы в одной или нескольких шкалах, производительность падает (увеличение времени реакции, нарушение удержания полосы). Модель предсказывает сильную интерференцию для пар задач, использующих одни и те же ресурсы (например, ручное управление + ручной ввод телефона — сильная помеха), меньшую интерференцию при разной модальности (аудиоразговор + автоматическое руление) — что хорошо согласуется с эмпирикой.
Сопоставление и выводы
- Ситуации с резким отбором/простыми экспериментами (дихотический слух и т.п.) лучше описывает селективный фильтр: он объясняет «полное пропущение» нерелевантных сигналов.
- Сценарии, где задачи могут выполняться параллельно и разделяются по «весу», покрывает модель распределённого внимания, дающая плавные потери производительности.
- Для реального вождения при многозадачности (комбинации визуально-мануальных, аудиальных и когнитивных действий) наиболее предсказательна ресурсная/множественно-ресурсная модель (Wickens): она учитывает ёмкость, модальности и этапы обработки, поэтому корректно прогнозирует, когда и какие сочетания задач вызовут сильную взаимную помеху.
Практическая рекомендация: для моделирования поведения водителя при многозадачности использовать многоресурсную модель с динамической перераспределительной политикой (т.е. $\{x_i(t)\}$ меняются во времени в ответ на события); селективные и распределённые модели полезны как частные/аппроксимационные случаи.