Roland William Fleming
રોલેન્ડ વિલિયમ ફ્લેમિંગ, એફ. આર. એસ. બી. (જન્મ 1978માં ઓક્સફર્ડ, યુકેમાં) એક બ્રિટિશ અને જર્મન આંતરશાખાકીય સંશોધક છે જે પદાર્થો અને સામગ્રીની દ્રશ્ય દ્રષ્ટિમાં વિશેષતા ધરાવે છે. તેઓ ગિઝેનની જસ્ટસ લીબિગ યુનિવર્સિટીમાં પ્રાયોગિક મનોવિજ્ઞાનના કર્ટ કોફ્કા પ્રોફેસર છે. અને મારબર્ગ અને ગીસેન યુનિવર્સિટીઓના મન, મગજ અને વર્તન કેન્દ્રના કાર્યકારી નિયામક છે. તેઓ રિસર્ચ ક્લસ્ટર "ધ એડેપ્ટિવ માઈન્ડ" માટે સહ-પ્રવક્તા પણ છે. ફ્લેમિંગનું શિક્ષણ ઓક્સફર્ડની ન્યૂ કોલેજ સ્કૂલ અને મેગ્દાલેન કોલેજ સ્કૂલમાં થયું હતું. ત્યારબાદ, તેઓ ઓક્સફર્ડ યુનિવર્સિટીની ન્યૂ કોલેજમાં વિદ્યાર્થી હતા, જ્યાં તેમણે મનોવિજ્ઞાન, તત્વજ્ઞાન અને શરીરવિજ્ઞાનમાં સ્નાતકની ડિગ્રી માટે અભ્યાસ કર્યો હતો. તેમણે 1999માં પ્રથમ વર્ગ સન્માન સાથે સ્નાતકની પદવી મેળવી હતી. ત્યારબાદ તેમણે એમ. આઈ. ટી. ખાતે મગજ અને જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાન વિભાગમાં ડોક્ટરેટ માટે અભ્યાસ કર્યો અને 2004માં સ્નાતક થયા. તેમના ડોક્ટરલ થીસીસ "હ્યુમન વિઝ્યુઅલ પર્સેપ્શન અંડર રીઅલ-વર્લ્ડ ઇલ્યુમિનેશન" ની દેખરેખ એડવર્ડ એચ. એડલ્સન દ્વારા કરવામાં આવી હતી. 2003 માં, તેમણે મેક્સ પ્લેન્ક ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ફોર બાયોલોજિકલ સાયબરનેટિક્સમાં પોસ્ટ-ડોક્ટરલ સંશોધનનું પદ સંભાળ્યું, જે હેઇનરિચ એચ. બુલથોફના વિભાગમાં કામ કરતા હતા. 2009-2013 થી તેમણે જર્નલ ACM ટ્રાન્ઝેક્શન્સ ઓન એપ્લાઇડ પર્સેપ્શનના સહ-સંપાદક-ઇન-ચીફ તરીકે સેવા આપી હતી. 2010 માં, પ્રાયોગિક મનોવિજ્ઞાનના કર્ટ કોફ્કા જુનિયર પ્રોફેસર બનવા માટે ગીસેનની જસ્ટસ લીબિગ યુનિવર્સિટીમાં ગયા. 2013-2016 થી, ફ્લેમિંગે મેરી ક્યુરી પ્રારંભિક તાલીમ નેટવર્ક "PRISM: પર્સેપ્ચ્યુઅલ રિપ્રેઝન્ટેશન ઓફ ઇલ્યુમિનેશન, શેપ એન્ડ મટિરિયલ" નું સંકલન કર્યું. 2016-2022 માંથી તેમણે ERC કોન્સોલિડેટર ગ્રાન્ટ "SHAPE: ઓન ધ પર્સેપ્શન ઓફ ગ્રોથ, ફોર્મ એન્ડ પ્રોસેસ" ચલાવી હતી. તેમને 2016માં કાર્યકાળ મળ્યો હતો અને 2020માં તેમને પૂર્ણ પ્રોફેસર તરીકે બઢતી આપવામાં આવી હતી. 2021માં તેઓ મારબર્ગ અને ગીસેન યુનિવર્સિટીઓમાં સેન્ટર ફોર માઈન્ડ, બ્રેઇન એન્ડ બિહેવિયરના એક્ઝિક્યુટિવ ડિરેક્ટર બન્યા હતા. 2022માં તેઓ રોયલ સોસાયટી ઓફ બાયોલોજીના ફેલો તરીકે ચૂંટાયા હતા. ફ્લેમિંગે વેલકમ ટ્રસ્ટ માટે નિષ્ણાત સમીક્ષા જૂથ અને ઇન્ટરવ્યૂ પેનલમાં સેવા આપી છે. સન્માન અને પુરસ્કારો 2012 માં, ફ્લેમિંગને ઇમેજ ઓરિએન્ટેશનમાંથી 3D આકારના દ્રશ્ય અંદાજ પરના તેમના કાર્ય માટે જસ્ટસ લીબિગ યુનિવર્સિટી ઓફ ગીસેન ("પ્રેઇસ ડેર જસ્ટસ-લીબિગ-યુનિવર્સિટાટ ગીસેન") ના ફેકલ્ટી રિસર્ચ પ્રાઇઝ એનાયત કરવામાં આવ્યો હતો. 2013માં તેમને એલ્સેવિયર/વિઝન સાયન્સ સોસાયટી યંગ ઇન્વેસ્ટિગેટર એવોર્ડ એનાયત કરવામાં આવ્યો હતો. 2016માં તેમને ઇઆરસી કોન્સોલિડેટર ગ્રાન્ટ "શેપઃ ઓન ધ પર્સેપ્શન ઓફ ગ્રોથ, ફોર્મ એન્ડ પ્રોસેસ" એનાયત કરવામાં આવ્યો હતો. 2021માં તેમણે વિઝન સાયન્સ સોસાયટીનું વાર્ષિક જાહેર વ્યાખ્યાન આપ્યું હતું. 2022માં તેઓ રોયલ સોસાયટી ઓફ બાયોલોજીના ફેલો તરીકે ચૂંટાયા હતા. સંશોધન ફ્લેમિંગ સામગ્રી અને પદાર્થોની માનવ દ્રશ્ય ધારણા અને તેમના ભૌતિક ગુણધર્મોમાં નિષ્ણાત છે. તેઓ ખાસ કરીને દ્રષ્ટિ વિજ્ઞાનમાં અભ્યાસના ક્ષેત્ર તરીકે ભૌતિક દ્રષ્ટિ સ્થાપિત કરવામાં તેમના યોગદાન માટે જાણીતા છે. તેઓ પ્રાયોગિક મનોવિજ્ઞાન, કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ, કોમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ અને મશીન લર્નિંગમાંથી સંશોધન પદ્ધતિઓના સંયોજનનો ઉપયોગ કરે છે. મટિરિયલ પર્સેપ્શન ફ્લેમિંગની પ્રારંભિક કૃતિઓ સપાટીઓ અને સામગ્રીના ઓપ્ટિકલ ગુણધર્મોની દ્રશ્ય ધારણા પર કેન્દ્રિત હતી, જેમ કે ગ્લોસ, અર્ધપારદર્શકતા અને પારદર્શિતા. તેમણે સપાટીના પ્રતિબિંબની દ્રષ્ટિ, ખાસ કરીને ચળકાટમાં ગતિ અને બાયનોક્યુલર સ્ટીરિયોપ્સિસ જેવા દ્રશ્ય સંકેતોની ભૂમિકા નક્કી કરવામાં મદદ કરી. આ કાર્યમાં પુનરાવર્તિત વિષય એ હતો કે સ્પેક્યુલર રિફ્લેક્શન્સ સપાટીની નિશાનીઓથી વિપરીત વર્તે છે-જેમ કે પિગમેન્ટેશન પેટર્ન અથવા સ્ક્રેચ-સ્પેક્યુલર રિફ્લેક્શન્સને ઓળખવા માટે ચોક્કસ દ્રશ્ય સંકેતો તરફ દોરી જાય છે અને તેથી ચળકતા સપાટીઓ. તેમણે એ પણ તપાસ કરી કે કેવી રીતે સ્પેક્યુલર પ્રતિબિંબની બહુ-ઘટક પેટર્ન અસ્પષ્ટ ચળકતા દેખાવ તરફ દોરી જાય છે. સપાટીના દેખાવ પરના તેમના તાજેતરના અભ્યાસોએ પરીક્ષણ કર્યું છે કે શું કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ભૂલો અને સફળતાઓની પેટર્નનું પુનઃઉત્પાદન કરી શકે છે કે જે માનવ નિરીક્ષકો ભૌતિક ગુણધર્મોનો ન્યાય કરતી વખતે કરે છે. વિઝ્યુઅલ સિસ્ટમ સામગ્રીના ઓપ્ટિકલ ગુણધર્મોનો અંદાજ કેવી રીતે કરે છે તેનો અભ્યાસ કરવા ઉપરાંત, તેમણે અન્ય સામગ્રી ગુણધર્મો અને સામગ્રી વર્ગો વચ્ચેના સંબંધની પણ તપાસ કરી છે, અને કહેવાતા 'સામગ્રી-સ્કેલ અસ્પષ્ટતા' ની જેમ, તે જોવાના અંતરથી કેવી રીતે પ્રભાવિત થાય છે. ફ્લેમિંગે દ્રશ્ય પ્રણાલી ઓપ્ટિકલ, આકાર અને ગતિ સંકેતોમાંથી પાલન, સ્થિતિસ્થાપકતા અને સ્નિગ્ધતા જેવી સામગ્રીના યાંત્રિક ગુણધર્મોને કેવી રીતે પ્રભાવિત કરે છે તેના પર સંખ્યાબંધ અભ્યાસોનું નેતૃત્વ કર્યું હતું. આમાંના મોટાભાગના અભ્યાસોમાં પ્રવાહી અથવા વિકૃત ઘન પદાર્થોના મર્યાદિત તત્વોના કમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે જે તેમની આસપાસના વાતાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે. આ કાર્યની અંદર પુનરાવર્તિત વિષય એ વિચાર છે કે દ્રશ્ય પ્રણાલી મધ્યમ સ્તરની દ્રશ્ય સુવિધાઓની બહુ-પરિમાણીય જગ્યામાં ઉત્તેજનાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે સમય જતાં આકાર, ગતિ અને દેખાવ કેવી રીતે વિકસિત થાય છે તે આંકડાકીય રીતે દર્શાવે છે. તેમણે અને તેમના સાથીઓએ દાવો કર્યો છે કે આવી રજૂઆતો અન્ય પરિબળોથી આંતરિક ભૌતિક ગુણધર્મોને અલગ પાડવાની સુવિધા આપે છે જે વહેતા પ્રવાહીની ગતિ અથવા સુસંગત ઘનને વિકૃત કરતા બળ જેવા નિકટવર્તી ઉત્તેજનામાં પણ ફાળો આપે છે. તેમની કારકિર્દીની શરૂઆતમાં, ફ્લેમિંગે દલીલ કરી હતી કે વિઝ્યુઅલ સિસ્ટમ હ્યુરિસ્ટિક્સ દ્વારા ભૌતિક ગુણધર્મોનું મૂલ્યાંકન કરે છે, જેમાં સરળ છબી આંકડાઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે જે લાક્ષણિક જોવાની પરિસ્થિતિઓમાં સપાટીના ગુણધર્મો સાથે સંબંધિત છે. જોકે પાછળથી, તેમણે પ્રસ્તાવ મૂક્યો કે વિઝ્યુઅલ સિસ્ટમ લાક્ષણિક જોવાની પરિસ્થિતિઓમાં પદાર્થો અને સામગ્રીના દેખાવના સમૃદ્ધ આંતરિક નમૂનાઓનો ઉપયોગ કરે છે-એક વિચાર જેને તેઓ 'આંકડાકીય દેખાવ નમૂનાઓ' કહે છે. ખાસ કરીને, તેમણે સૂચવ્યું છે કે દ્રશ્ય પ્રણાલી છબી સામગ્રીના સંકોચન અથવા આગાહીયુક્ત કોડિંગ જેવા અનસુપરવાઇઝ્ડ શિક્ષણ હેતુઓ દ્વારા નિકટવર્તી ઉત્તેજનાઓના ઉત્પાદક નમૂનાઓ શીખીને ભૌતિક ગુણધર્મો (અથવા અન્ય દૂરના ઉત્તેજના ગુણધર્મો) નું અનુમાન કરવાની ક્ષમતા પ્રાપ્ત કરે છે. આ સિદ્ધાંતનો પ્રૂફ-ઓફ-કન્સેપ્ટ કોમ્પ્યુટરના ડેટાસેટ પર અનસુપરવાઇઝ્ડ આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલને તાલીમ આપીને દર્શાવવામાં આવ્યો હતો, જે ઊબડખાબડ, ચળકતા સપાટીઓની છબીઓ પ્રસ્તુત કરે છે. ફ્લેમિંગ અને તેમના સાથીઓએ શોધી કાઢ્યું હતું કે આ ચલોના સાચા મૂલ્યો વિશે કોઈ સ્પષ્ટ માહિતી આપવામાં આવી ન હોવા છતાં, આ મોડેલ સ્વયંભૂ દ્રશ્ય ચલ-જેમ કે પ્રકાશ અને સપાટીના પ્રતિબિંબને અલગ કરવાનું શીખી ગયું હતું. વધુમાં, આ નમૂનાએ માનવ ગ્લોસ પર્સેપ્શનની સફળતા અને નિષ્ફળતા (એટલે કે, ભ્રમણા) બંનેની યોગ્ય આગાહી કરી હતી. શેપ પરસેપ્શન ફ્લેમિંગની પ્રારંભિક કૃતિઓ સ્પેક્યુલર રિફ્લેક્શન્સ, શેડિંગ અને ટેક્સચરમાંથી ત્રિ-પરિમાણીય (3D) આકારના દ્રશ્ય અંદાજ પર કેન્દ્રિત હતી. તેઓ ખાસ કરીને આકારની ધારણામાં 'અભિગમ ક્ષેત્રો' ની ભૂમિકાના પ્રસ્તાવક તરીકે ઓળખાય છે. ઓરિએન્ટેશન ક્ષેત્રો સપાટીની છબીમાં પ્રબળ સ્થાનિક ઓરિએન્ટેશનની અવકાશી રીતે બદલાતી પેટર્નનો સંદર્ભ આપે છે, જેમ કે દરેક છબી સ્થાન પર ઓરિએન્ટેશન-પસંદગીયુક્ત ચેતાકોષોની વસ્તી દ્વારા માપવામાં આવે છે. ફ્લેમિંગ અને તેમના સાથીઓએ દર્શાવ્યું છે કે સ્થાનિક છબી અભિગમ સંકેતો વક્ર સપાટીઓ પર 3D આકારના ગુણધર્મો સાથે વ્યવસ્થિત રીતે સંબંધિત રીતે સરળતાથી બદલાય છે. ટેક્ષ્ચર સપાટીઓ માટે, સ્થાનિક છબીની દિશા પ્રથમ ક્રમના આકારના ગુણધર્મો સાથે સંબંધિત છે, ખાસ કરીને સપાટીના સ્લેંટ અને ઝુકાવ. શેડિંગ પેટર્ન અને સ્પેક્યુલર રિફ્લેક્શન માટે, સ્થાનિક ઇમેજ ઓરિએન્ટેશન માળખું બીજા ક્રમના આકારના ગુણધર્મો સાથે સંબંધિત છે, ખાસ કરીને સપાટીની ઊંડાઈના લઘુત્તમ બીજા વ્યુત્પન્નની દિશા અને લઘુત્તમ અને મહત્તમ બીજા વ્યુત્પન્ન પરિમાણોનો ગુણોત્તર. તેમણે એવી દલીલ કરી છે કે અભિગમ ક્ષેત્રો આકાર વિશેની માહિતીનો મૂળભૂત સ્રોત પૂરો પાડે છે, અને દ્રશ્ય પ્રણાલી દ્વારા તેમનો ઉપયોગ કથિત આકારના ચોક્કસ ભ્રમની આગાહી કરે છે, જેમ કે જ્યારે પ્રકાશ બદલાય છે. 3D આકારના દ્રશ્ય અંદાજ ઉપરાંત, ફ્લેમિંગે આકારની સમજશક્તિ સંસ્થા અને પદાર્થો અને તેમના ગુણધર્મો વિશે વધારાના તારણો બનાવવા માટે આકારના ઉપયોગની પણ તપાસ કરી છે, જેને તેઓ 'આકારની સમજણ' કહે છે. ફ્લેમિંગે સંખ્યાબંધ અભ્યાસોનું નેતૃત્વ કર્યું હતું કે કેવી રીતે દ્રશ્ય પ્રણાલી એવી પ્રક્રિયાઓ અને પરિવર્તન વિશે અનુમાન કરે છે કે જેણે પદાર્થોની રચના કરી છે અથવા તેમના આકારમાં ફેરફાર કર્યો છે. આ કાર્યની અંદર એક પુનરાવર્તિત વિષય એ છે કે પદાર્થનો 'કારણભૂત ઇતિહાસ' તેના આકારમાં નિશાનો છોડે છે, જેનો ઉપયોગ આકાર-પરિવર્તન પરિવર્તનોનું પરિણામ છે તે ઓળખવા માટે કરી શકાય છે. આવા પરિવર્તનમાં સરળ અવકાશી વિકૃતિઓ અને વધુ જટિલ જૈવિક વૃદ્ધિ પ્રક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે. પારદર્શક સપાટીઓને બહુવિધ વિશિષ્ટ કારણોમાં દર્શાવતી છબીઓને અલગ કરવાની દ્રશ્ય પ્રણાલીની ક્ષમતાની સામ્યતા દ્વારા, ફ્લેમિંગ અને તેમના સાથીદારો આકારના વિભાજનને 'આકાર વિભાજન' તરીકે ઓળખાવે છે. આનું એક ઉદાહરણ વિવિધ આકારના લક્ષણોના કારણોને અલગ પાડવાની ક્ષમતા છે જે ત્યારે થાય છે જ્યારે ચહેરો અથવા વસ્તુ સંપૂર્ણપણે કાપડના પડદાથી ઢંકાયેલી હોય. કપડાની સપાટીની કેટલીક દૃશ્યમાન લાક્ષણિકતાઓ તેની પોતાની રીતે કાપડના આવરણને કારણે થાય છે, જ્યારે અન્ય અંતર્ગત પદાર્થના બહાર નીકળવાને કારણે થાય છે. જ્યારે છુપાયેલી વસ્તુ અજ્ઞાત આકારની હોય ત્યારે પણ નિરીક્ષકો આ કારણોને અલગ કરી શકે છે. ફ્લેમિંગે ઓબ્જેક્ટ વર્ગીકરણમાં આકારની ભૂમિકાની પણ તપાસ કરી છે, ખાસ કરીને એક (અથવા નાની સંખ્યામાં) ઉદાહરણોમાંથી નવીન ઓબ્જેક્ટ શ્રેણીઓના એક-શોટ શિક્ષણમાં. આ સંદર્ભમાં, ફ્લેમિંગ અને તેમના સાથીઓએ દ્વિ-પરિમાણીય (2D) આકારોની જોડી વચ્ચેની દેખીતી સમાનતાની આગાહી કરવા માટે એક ગણતરીત્મક મોડેલ વિકસાવ્યું, જેને 'શેપકોમ્પ' કહેવાય છે. આ મોડેલ આકારના વિવિધ પાસાઓને પકડવા માટે મોટી સંખ્યામાં આકારની સુવિધાઓને જોડે છે. તેમણે અને તેમના સાથીઓએ એ પણ અભ્યાસ કર્યો છે કે કેવી રીતે આકારના સંકેતો એનિમેસીની દ્રશ્ય ધારણામાં ફાળો આપે છે, અને તેનાથી વિપરીત શબ્દાર્થ કેવી રીતે આકારની સમજશક્તિ સંસ્થામાં ફેરફાર કરે છે. ફ્લેમિંગ અને તેમના સાથીઓએ એવી દલીલ કરી છે કે માનવ દ્રશ્ય એક-શોટ વર્ગીકરણમાં ઉદાહરણરૂપ પદાર્થમાંથી ઉત્પાદક નમૂનાનું અનુમાન લગાવવાનો સમાવેશ થાય છે. તેઓએ પ્રસ્તાવ મૂક્યો છે કે આમાં પદાર્થને ભાગોમાં વિભાજીત કરવાનો અને તેમના સંબંધોને એવી રીતે રજૂ કરવાનો સમાવેશ થાય છે કે જે ઉદાહરણ તરીકે સમાન શ્રેણીના નવા પ્રકારોને સંશ્લેષણ કરવા માટે સુધારી શકાય. તેઓ દાવો કરે છે કે આ વિચારને પ્રયોગો દ્વારા ટેકો આપવામાં આવે છે જેમાં સહભાગીઓને એક જ ઉદાહરણ સાથે રજૂ કરવામાં આવે છે અને તેમને નવીન પ્રકારો દોરવા માટે કહેવામાં આવે છે. કોમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સમાં ફ્લેમિંગનું કાર્ય મુખ્યત્વે ફોટોગ્રાફિક ઇમેજરીનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા અને તેમાં ફેરફાર કરવા માટે સમજશક્તિ આધારિત અભિગમો પર કેન્દ્રિત છે. તેમણે ફોટોગ્રાફ્સમાં પદાર્થોના ભૌતિક દેખાવ અને આકારમાં ફેરફાર કરવા માટે છબી-આધારિત અલ્ગોરિધમ્સના વિકાસમાં ફાળો આપ્યો હતો. ઓરિએન્ટેશન ક્ષેત્રો પરના તેમના કાર્યને કારણે સંપૂર્ણપણે 2D છબી કામગીરી પર આધારિત ચોક્કસ 3D આકાર અને ભૌતિક દેખાવ સાથે પદાર્થોની છબીઓનું સંશ્લેષણ કરવાની પદ્ધતિઓ તરફ દોરી ગયા. તેમણે પરંપરાગત (ઓછી-ગતિશીલ શ્રેણી) અને ઉચ્ચ-ગતિશીલ શ્રેણીની છબીઓ વચ્ચે રૂપાંતર કરવા અને પ્રસ્તુત કરવા માટે સમજશક્તિ-આધારિત પદ્ધતિઓની તપાસમાં પણ યોગદાન આપ્યું હતું. તેમણે "વિઝ્યુઅલ પર્સેપ્શન ફ્રોમ એ કમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ પર્સ્પેક્ટિવ" શીર્ષક ધરાવતું એક પાઠ્યપુસ્તક સહ-લખ્યું હતું, જેમાં પદાર્થો અને સામગ્રીઓ સાથે સમજદારી અને ક્રિયાપ્રતિક્રિયા પર ફ્લેમિંગનું મોટર નિયંત્રણ પરનું કાર્ય મુખ્યત્વે 3D આકાર અને ભૌતિક ગુણધર્મોની અસરો પર કેન્દ્રિત છે, જેમાં દળ, ઘર્ષણ અને કઠોરતા સામેલ છે. તેમણે અને તેમના સાથીઓએ સમજણ સંબંધિત વિવિધ ભ્રમની તપાસ કરી છે, જેમાં 'ભૌતિક-વજન ભ્રમ' નો સમાવેશ થાય છે, જે કદ-વજન ભ્રમનો એક પ્રકાર છે, જેમાં પદાર્થનું અપેક્ષિત વજન તેની સપાટીની સામગ્રી દ્વારા હેરફેર કરવામાં આવે છે (તેના કદને બદલે કદ-વજન ભ્રમમાં). તેમણે અને તેમના સાથીઓએ વિવિધ 3D આકાર અને સામગ્રી ગુણધર્મો ધરાવતી વસ્તુઓ પર માનવ ચોકસાઇ પકડ (અંગૂઠા અને તર્જની) પકડ સ્થાનની આગાહી કરવા માટે એક ગણતરીત્મક મોડેલ વિકસાવ્યું હતું. આ મોડેલ ઑબ્જેક્ટ અને અભિનેતાના હાથના ગુણધર્મો સાથે સંબંધિત બહુવિધ ખર્ચ કાર્યોને જોડે છે. આ નમૂનાએ સરેરાશ માનવ સમજણ સ્થાનોની આગાહી કરી હતી તેમજ વિવિધ વ્યક્તિઓની સમજણ એકબીજાની આગાહી કરે છે. સંદર્ભો 1978 જન્મ અંગ્રેજી મનોવૈજ્ઞાનિકો જર્મન મનોવૈજ્ઞાનિકો પ્રાયોગિક મનોવૈજ્ઞાનિકો ઓક્સફર્ડના લોકો જર્મનીમાં બ્રિટિશ વસાહતીઓ રોયલ સોસાયટી ઓફ બાયોલોજીના ફેલોજ જીવંત લોકો ઓક્સફર્ડ યુનિવર્સિટી ઓફ મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેક્નોલોજીના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ