Active perception
સક્રિય ધારણા એ ચોક્કસ વાતાવરણમાં ઉત્પન્ન થતી વર્તણૂકોના ડેટાના પ્રવાહમાંથી માહિતી વધારવા માટે વર્તણૂકોની પસંદગી છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, વિશ્વને સમજવા માટે, આપણે આસપાસ ફરીએ છીએ અને તેનું અન્વેષણ કરીએ છીએ-તે વર્તન (ક્રિયા) ના આધારે પર્યાવરણની સમજણ (ધારણા) નું નિર્માણ કરવા માટે આપણી ઇન્દ્રિયો દ્વારા વિશ્વનું નમૂના લઈએ છીએ. સક્રિય દ્રષ્ટિની રચનામાં, સંવેદનાત્મક માહિતીનું અર્થઘટન તે માહિતીને મેળવવા માટે જરૂરી વર્તણૂકોથી સ્વાભાવિક રીતે અવિભાજ્ય છે. ક્રિયા અને પ્રત્યક્ષીકરણ ગાઢ રીતે જોડાયેલા છે. આ દ્રષ્ટિ (સક્રિય દ્રષ્ટિ) ના સંદર્ભમાં સૌથી વધુ વ્યાપક રીતે વિકસાવવામાં આવ્યું છે જ્યાં એજન્ટ (પ્રાણી, રોબોટ, માનવ, કેમેરા માઉન્ટ) ચોક્કસ પદાર્થના દૃશ્યને સુધારવા માટે સ્થિતિ બદલે છે, અથવા જ્યાં એજન્ટ પર્યાવરણને સમજવા માટે હિલચાલનો ઉપયોગ કરે છે (દા. ત., અવરોધો ટાળતો રોબોટ). વધુ ઔપચારિક વ્યાખ્યા મુજબ, સક્રિય ધારણા એ છેઃ ". ધારણા માટે મૉડલિંગ અને નિયંત્રણ વ્યૂહરચનાનો અભ્યાસ. મોડેલિંગ દ્વારા અમારો અર્થ સેન્સરના નમૂનાઓ, પ્રક્રિયા મોડ્યુલો અને તેમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા થાય છે. અમે સ્થાનિક મોડેલોને વૈશ્વિક મોડેલોથી જગ્યા અને સમયમાં તેમના ઉપયોગની હદ દ્વારા અલગ પાડીએ છીએ. સ્થાનિક મોડેલો પ્રક્રિયાઓ અને પરિમાણોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જેમ કે લેન્સની ઓપ્ટિકલ વિકૃતિઓ, ફોકલ લેન્સ, અવકાશી રીઝોલ્યુશન, બેન્ડ-પાસ ફિલ્ટર વગેરે. બીજી બાજુ વૈશ્વિક મોડેલો એકંદર કામગીરીને લાક્ષણિકતા આપે છે અને વ્યક્તિગત મોડ્યુલો કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તેની આગાહી કરે છે. નિયંત્રણ વ્યૂહરચનાઓ એવા પગલાંના ક્રમની શોધ તરીકે ઘડવામાં આવે છે જે સૌથી વધુ માહિતીની શોધ કરતી વખતે નુકસાનના કાર્યને ઘટાડશે. ઉદાહરણો છબીના 2-0 વિભાજન અને 3-0 આકારના પરિમાણો પર ફોકસ અને સ્ટેરોલવર્જન્સથી શ્રેણી મેળવવા પર સૂચિત સિદ્ધાંતના અસ્તિત્વના પુરાવા તરીકે દર્શાવવામાં આવ્યા છે. ઓપ્ટિકલ પ્રવાહનો સિદ્ધાંત સક્રિય દ્રષ્ટિની વિભાવનાઓમાંથી ઉદ્ભવે છે, અને જ્યારે ઓપ્ટિકલ પ્રવાહને હવે સામાન્ય રીતે દ્રષ્ટિ સંવેદક (કેમેરા) દ્વારા કબજે કરેલી ગતિનું વેક્ટર પ્રતિનિધિત્વ માનવામાં આવે છે, તે મૂળરૂપે સક્રિય દ્રષ્ટિની દ્રષ્ટિએ વર્ણવવામાં આવ્યું હતું. વિશ્વમાં એજન્ટ (પ્રાણી, રોબોટ, માનવ) નું વર્તન દ્રશ્ય સંવેદક (કેમેરા, આંખ) પર માહિતીનો પ્રવાહ પેદા કરે છે, જે સંવેદક દ્વારા નમૂના લેવામાં આવે છે અને અમુક ગણતરી દ્વારા એજન્ટ દ્વારા પર્યાવરણની ધારણામાં અર્થઘટન કરવામાં આવે છે. આ ધારણાના આધારે એજન્ટ અન્ય વર્તન પસંદ કરે છે જે વધુ માહિતી પ્રવાહ પેદા કરે છે. આમ ઓપ્ટિકલ ફ્લો એ પર્યાવરણમાં ચળવળના પરિણામે પ્રકાશ દ્વારા પર્યાવરણમાંથી દ્રષ્ટિ સંવેદકમાં વહન કરાયેલ માહિતીનો પ્રવાહ છે. સક્રિય પ્રત્યક્ષીકરણની સંબંધિત પરંતુ સંકુચિત વ્યાખ્યા મગજની અંદરની પ્રત્યક્ષીકરણ અને ક્રિયાને સમાન વસ્તુ તરીકે રજૂ કરે છે. તે જણાવે છે કે જ્યારે કોઈ વ્યક્તિ કોઈ ક્રિયા જુએ છે, ત્યારે તે આંતરિક રીતે સંભવિત ક્રિયાના સંદર્ભમાં અનુવાદિત થાય છે અને સમજી શકાય છે. આ લોકો અને પ્રાણીઓમાં અન્ય લોકોને શું કરતા જુએ છે તેના આધારે શું કરવું તે શીખવાની ક્ષમતાને ટેકો આપે છે. સક્રિય ધારણા એ પર્યાવરણીય મનોવિજ્ઞાનના વ્યાપક ક્ષેત્રનો એક ભાગ છે. પર્યાવરણીય મનોવિજ્ઞાન (અને પર્યાવરણીય દ્રષ્ટિકોણના સિદ્ધાંતો) 1930 ના દાયકામાં ગેસ્ટાલ્ટ મનોવૈજ્ઞાનિકો દ્વારા ઘડવામાં આવ્યું હતું, અને 1950 થી 1970 ના દાયકા દરમિયાન ગિબ્સન દ્વારા શુદ્ધ કરવામાં આવ્યું હતું. આ સિદ્ધાંત મજબૂત રહ્યો છે, જો કે લગભગ 80 વર્ષથી તે આસપાસ છે, તેને હંમેશા મનોવિજ્ઞાનનું વિશિષ્ટ ક્ષેત્ર માનવામાં આવે છે. સક્રિય પ્રત્યક્ષીકરણના ઉપયોગો રોબોટિક્સમાં સક્રિય પ્રત્યક્ષીકરણના ઉપયોગ પર કામ કરવાની વિશાળ શ્રેણી છે, જેમાં જમીન પરના વાહનો, પાણીની અંદરના વાહનો અને હવાઈ વાહનો સામેલ છે. જેમ કે કોઈ અપેક્ષા રાખશે, જ્યારે ઓપ્ટિકલ પ્રવાહને સક્રિય દ્રષ્ટિની વ્યાખ્યામાં સામેલ કરવામાં આવે છે ત્યારે સંબંધિત કાર્યનું પ્રમાણ નોંધપાત્ર રીતે વધે છે. સક્રિય અનુમાન સંદર્ભો ધારણા ક્રિયા (ફિલસૂફી) પણ જુઓ.