视觉注意是人类非常重要的一种认知能力。每秒钟抵达视网膜的信息量级高达107比特，而视觉加工的高能耗决定了大脑在同一时刻只能处理一部分视觉信息。为了高效处理与视觉任务相关（task-relevant）的信息，视觉系统必须学会抑制环境中的干扰物。先前研究表明，人们可以通过学习干扰物在视觉环境中的分布规律对其进行抑制。而最新的一项研究则首次揭示了视觉系统如何通过统计学习的方式对环境中不同显著性的干扰物施加不同水平的抑制，以最优化在视觉搜索任务中的表现。

2020年10月，清华大学心理学系2017级本科生宫栋宇与荷兰皇家科学院院士、欧洲认知心理学会前任主席、荷兰阿姆斯特丹自由大学（Vrije Universiteit Amsterdam）实验与应用心理学系教授 Jan Theeuwes 在Attention, Perception, & Psychophysics 期刊合作发表了题为A saliency-specific and dimension-independent mechanism of distractor suppression的研究论文。作者利用心理物理学方法，通过额外奇异刺激范式（additional singleton paradigm）将干扰物的显著性设置为不同强度，并操纵干扰物在不同空间位置的分布规律，使其以更高的概率出现在视觉空间的某个位置，然后通过比较不同干扰物出现在高、低概率位置时被试在视觉搜索任务中的表现，考察视觉系统如何通过统计学习的方式抑制不同显著性的干扰物。

本研究所使用的范式以及干扰物的空间概率分布

在实验一中，作者将高、中、低3种显著性水平的干扰物都定义在大小维度上。研究结果表明，通过对干扰物分布规律的统计学习，当较高显著性的干扰物出现在高概率位置时，其对搜索任务的干扰受到了较强的抑制；当较低显著性的干扰物出现在高概率位置时，其对搜索任务的干扰受到了较弱的抑制。通过分析不同干扰物在高概率位置上干扰效应（以反应时衡量）相对于低概率位置受到抑制的比例，作者认为这种依赖于显著性的抑制机制无法用更为简单的“乘法假说”（multiplication hypothesis）解释。

实验一部分结果

为了检验这种抑制机制是否只针对定义在同一维度上的干扰物成立，在实验二中，作者将高、低2种显著性水平的干扰物分别定义在大小和颜色维度上，并得到了与实验一一致的结果。作者据此认为视觉系统对不同干扰物的统计学习不依赖于其特征维度，而仅依赖于其显著性水平，从而推翻了Gaspelin & Luck (2018) 所提出的特征抑制假说。

实验二部分结果

在实验三中，被试被分为LS组（low saliency group）和HS组（high saliency group），其中LS组实验中80%的干扰物为低显著性，HS组实验中80%的干扰物为低显著性。研究结果表明，实验一、二中发现的依赖于显著性的抑制模式在LS组得到了增强，而HS组却显示出几乎相反的抑制模式。作者据此认为，干扰物在特定视觉环境中出现的频率影响了其被视觉皮层表征时的显著性，特定情境下低频率出现的干扰物即使在物理属性上显著性较低，也可以产生较强的干扰效应，从而导致先前观察到的抑制模式发生改变。这也从另一角度证实了人类的视觉皮层在面对视觉环境中的统计特征时所表现出的可塑性。

实验三部分结果

该文章为揭示视觉系统抑制环境中干扰物的认知机制做出了贡献，也为理解注意抑制现象中视觉皮层如何改变对物体显著性的表征提供了行为学依据。清华大学心理学系2017级本科生宫栋宇为该论文的第一作者和通讯作者。该工作同时受到欧洲研究理事会（ERC）基金、清华大学自主科研计划和星火计划的资助。

文献索引

Gong, D., Theeuwes, J. (2020). A saliency-specific and dimension-independent mechanism of distractor suppression. Atten Percept Psychophys. https://doi.org/10.3758/s13414-020-02142-8