आप जो कुछ भी देखते हैं वह अतीत में 15 सेकंड से है, नए शोध के दावे

अपने फोन में कैमरा ऐप खोलें और वीडियो रिकॉर्ड करना शुरू करें। स्क्रीन को अपनी आंखों के ठीक सामने रखें और लाइव फ़ुटेज को व्यूफ़ाइंडर के रूप में उपयोग करने का प्रयास करें। मुश्किल, है ना? वीडियो में आकार, रंग और गति झकझोर देने वाली है। वैज्ञानिकों का कहना है कि यह अभ्यास उस गन्दा दृश्य डेटा का एक करीबी अनुमान है जिस पर हमारी आंखें लगातार बमबारी करती हैं दिमाग साथ। तो बिना चक्कर या मिचली के हम वास्तव में कैसे देखते हैं?

में नया कागज पत्रिका में पिछले महीने प्रकाशित विज्ञान अग्रिम, एबरडीन विश्वविद्यालय और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के शोधकर्ताओं ने एक "पहले से अज्ञात दृश्य भ्रम" का वर्णन किया है जो हमें समय के साथ देखने में मदद करता है।

"हर एक दृश्य स्नैपशॉट का विश्लेषण करने के बजाय, हम एक निश्चित क्षण में पिछले 15 सेकंड में हमने जो देखा है उसका औसत देखते हैं," लेखकों ने प्रकाशित एक टुकड़े में नोट किया बातचीत, एक वेबसाइट जहां वैज्ञानिक नियमित रूप से अपने नवीनतम कार्य का विवरण देते हैं। "तो, वस्तुओं को एक दूसरे के समान दिखने के लिए एक साथ खींचकर, हमारा मस्तिष्क हमें एक स्थिर वातावरण की कल्पना करने के लिए प्रेरित करता है। 'अतीत में रहना' समझा सकता है कि हम समय के साथ होने वाले सूक्ष्म परिवर्तनों को क्यों नहीं देखते हैं।"

यह "दृश्य स्थिरता का भ्रम" एक ऐसा विचार है जिसे सहज ज्ञान युक्त समझने से पहले थोड़ा सा समझाने की आवश्यकता हो सकती है। कुछ दूरी पर वस्तुओं पर ध्यान केंद्रित करने की हमारी आंखों की क्षमता पर विचार करें, अपने रास्ते में वस्तुओं को "लॉक ऑन" करने की उनकी क्षमता में स्थिर रहें। अब, इस बारे में सोचें कि आपके नेत्रगोलक का क्या होता है, स्वयं, जबकि वे एकाग्र होते हैं; दूर की वस्तुओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए उस सहज भावना को बनाए रखने के लिए उन्हें चारों ओर घूमना चाहिए - जैसे a जाइरोस्कोप जो हमेशा सीधा रहता है।

जैसा कि शोधकर्ताओं ने इसे अपने पेपर में रखा है:

रेटिना से लेकर आंतरिक और बाहरी शोर के कई स्रोतों के कारण रेटिना की छवियों में लगातार उतार-चढ़ाव होता है छवि गति, अवरोध और असंतुलन, प्रकाश व्यवस्था में परिवर्तन, और परिप्रेक्ष्य परिवर्तन, के कई अन्य स्रोतों के बीच शोर। हालाँकि, वस्तुएँ पल-पल घबराहट, उतार-चढ़ाव, या पहचान बदलने के लिए प्रकट नहीं होती हैं।

यह समझाने के लिए अलग-अलग सिद्धांत हैं कि हम अपने आस-पास जो देखते हैं उसे सुचारू करने के लिए हमारी आंखें और मस्तिष्क एक साथ कैसे काम करते हैं। उनमें शामिल हैं "अंधापन बदलें" (जब कोई उद्दीपन बदलता है लेकिन हम उस पर ध्यान नहीं देते) और "जानबूझकर न देखना" (किसी दृश्य वस्तु को नोटिस करने में हमारी विफलता क्योंकि हमारा ध्यान कहीं और केंद्रित है), ऐसे कारक जो हमारी धारणा के बहुरूपदर्शक जैसी गड़बड़ी के बावजूद हमारे घबराहट की सापेक्ष कमी की व्याख्या करेंगे। उन सिद्धांतों ने स्मार्टफोन वीडियो के लिए स्मूथिंग सॉफ्टवेयर जैसी वास्तविक तकनीकों को प्रेरित किया है। लेकिन इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने "क्रमिक निर्भरता" नामक एक अलग सिद्धांत को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश की।

"सीरियल निर्भरता किसी भी क्षण वस्तुओं को गलत तरीके से समझने का कारण बनती है क्योंकि हाल के दिनों में उन लोगों के समान ही अधिक है," शोधकर्ता बताते हैं। इसका मतलब है कि हमारा दिमाग हमारी आंखों से लाइव तस्वीर की तुलना हाल के दिनों की छवियों से करता है, गलती से यह पाते हुए कि दोनों एक ही हैं। यह खेल में "फ्रेम" की कुल संख्या को कम करके एक चौरसाई प्रभाव पैदा करता है जैसा कि हम वस्तुओं को देखते और समझते हैं।

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इस सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक प्रयोग (उपरोक्त) बनाया जहां लोगों ने एक उत्तरोत्तर बदलती छवि देखी जो या तो युवा से बूढ़े या बूढ़े से युवा तक एक चेहरा दिखाती है। अगर हमारे दिमाग को हाल के दिनों में बंद कर दिया गया है, तो वे उस उम्र के बीच एक अंतराल दर्ज करेंगे, जिसे हम तस्वीर में चेहरे की वास्तविक उम्र बनाम तस्वीर में चेहरे की वास्तविक उम्र में देखते हैं।

धारावाहिक निर्भरता की बारीकियों का और परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने समय के बढ़ते अंतराल को चलती तस्वीर के बीच में रखा, एक सेकंड से शुरू करना और 15 सेकंड तक पूरे रास्ते में जाना, जबकि अभी भी चित्र की उसी भ्रामक गलत पहचान को दर्ज करना है उम्र। इसका मतलब है कि हमारा दिमाग उन छवियों को सुचारू करने में सक्षम है जो 15 सेकंड जितनी पुरानी हैं... या शायद इससे भी पुराना।

तो अगली बार जब आप एक अस्थिर फोन वीडियो लेते हैं, तो याद रखें कि आपकी तस्वीर को सुचारू और निर्बाध रखने के लिए आपका दिमाग आपके दृश्य क्षेत्र को 15 या अधिक सेकंड में स्थिर करने के लिए अतिरिक्त मेहनत कर रहा है।

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