注意力是每個人幾乎生下來就會的一項技能，但是我們對其工作機制卻還知道的太少。隨着認知科學，生物神經學，以及人工智能的發展我們對人類注意力機制的研究也在加速。尤其在人工智能領域，實現人類水平的AI，需要我們對人類大腦（或動物大腦）的注意力機制有深刻而簡潔的理解。
什麼是注意力？
注意力是指人的心理活動指向和集中於某種事物的能力。“注意”，是一個古老而又永恆的話題。俄羅斯教育家烏申斯基曾精闢地指出：“‘注意’是我們心靈的惟一門戶，意識中的一切，必然都要經過它才能進來。”注意是指人的心理活動對外界一定事物的指向和集中。具有注意的能力稱爲注意力。
注意力的認知理論
認知心理學將注意看作一種內部的信息加工機制，通過這種機制，注意實現其對刺激選擇的控制和相對行爲的調節。其中主要的三個理論分別爲：
過濾器理論，即認爲神經系統在加工的容量方面是有限度的，不可能對所有的感覺刺激進行加工。當信息通過各種感覺通道進入神經系統時，要先經過一個過濾機制。只有一部分信息可以通過這個機制，並接受進一步的加工；而其它的信息就被阻斷在它的外面，而完全喪失了。
衰減器理論，這一理論承認存在過濾器，但並不按照“全或無”的原則工作，當信息通過過濾裝置時，不被注意或非追隨的信息只是在強度上減弱了，而不是完全消失。如果非追隨耳的信息對人有重要意義，其激活閾限很低，雖然通過過濾裝置衰減了，仍然容易被人們接受，並對此進行進一步的加工。
注意的資源限制理論，指注意是一種非常有限的心理資源，所以執行了這項任務，分配給其較多的資源，另一項任務就會受到資源限制[1]。
注意力機制的生物神經學研究
Nature公佈了一項有關注意力的最新研究成果[2]，來自加州大學戴維斯分校，Dartmouth's Geisel醫學院的研究人員，分析比較了當個體集中注意力在能激活記錄神經元視覺刺激的物體上，以及無法集中注意力的情況下，突觸連接視覺之間的通信交流。
研究人員利用一種高靈敏度檢測方法檢查注意力對神經元-神經元通信之間的影響，證實注意力是在突觸水平上進行操作，提高對輸入信號的敏感性，並銳化這些信號的精確度，選擇性地提高吸引注意力信息的傳輸，同時降低噪音水平，或干擾注意力信息的傳輸。
這一研究結果表明了一種新穎的作用機制，也就是注意力能通過選擇性改變突觸的“權重”，強化所有包括噪音在內感覺輸入的感官特徵，從而重塑神經感覺。
計算、選擇、學習與注意力
計算與注意力
我們知道人類或動物，幾乎每時每刻都在處理任務，其中很多任務都是即時的。動物成年後的大腦幾乎不再增大，即大腦的神經元數量（N表示）幾乎不變。因爲大腦的處理單元爲神經元（這裏忽略突觸對計算的貢獻，根據現代神經網絡的理論，可能突觸對計算的貢獻非常大），這裏我們假設每個神經元的極限處理能力爲A。理論上說一個動物的大腦的處理極限是N×A即NA，但是實際大腦的處理極限受到可用單位能量的限制，就像你用一塊五號電池驅動多個小燈泡，燈泡越多燈越暗，最後因爲燈泡太多燈泡就不亮了。
這裏我們可將電池比喻成大腦供給能源，假設電池的能量恆定（爲P），燈泡比喻爲神經元，燈泡亮了表示在計算，燈泡沒亮表示未計算，燈泡亮所需的能量爲L。這樣我們知道電池能點量的燈泡是一定的即：S=P/L，其總的計算能力爲：S×A，即SA。這樣來看如果NA>SA那麼計算的主要限制爲能量，相反則主要限制爲神經元。我們知道我們的大腦大概有860億神經元，如此龐大的數字如果全部驅動起來可想而知。這裏我們不假證明的認爲計算的主要限制爲能量。
依假設，我們知道人腦的計算是有上限的，如果我們將注意力分散到很多任務上，假設每個任務需要的計算力爲C，有K個任務需要處理，如果SA<C×K那麼這些任務將不能被即時處理，甚至沒有一個任務能被處理，因爲我們很多時候都是與即時任務打交道，爲了正常處理即時任務，我們必然要先處理一部分任務，或者放棄其他的任務，尤其是在緊急關頭以及需要快速處理的任務的時候，注意力機制才能夠更好的發揮其作用。
所以，從計算上來說，大腦的計算資源是有限的，注意力機制的存在使計算資源能夠有效的分配到需要處理任務上，最大限度的處理需求任務。這種機制和現代操作系統中的CPU及內存等資源的動態分配相似。
選擇機制、學習與注意力
由上，爲了能夠在需要快速處理的問題上有效，必然需要一個任務選擇的機制存在，如果一個汽車向你飛馳而來，同時你看見地上有一塊錢，這時任務選擇的機制就起了作用，我們需要最大限度的完成自我保護的任務。而任務的選擇機制並不是完全先天就有的（肯定有一部分重要的機制是先天就有的）。任務選擇就需要一個學習機制的存在，以使任務正確的被選擇。
從個人體驗來看，注意力很多時候被意識所控制，即主動控制。大腦裏到底有多少個控制器我們並不清楚，猜測至少有兩個：一個是潛意識的控制器，第二個是意識的控制器。潛意識的控制器主要是關心條件反射式的注意力問題（即被動控制），而意識的控制器主要關心主動控制的注意力問題。這裏的控制器本身是學習器，即：具有學習功能的控制器，而學習可以使控制器更好的協調任務處理的重要性，即時性，順序性。
但是對於意識的控制器來講，似乎意識並不一定受任務處理重要性，即時性，順序性的影響，甚至可以完全反向處理，意識幾乎可以控制身體的絕大部分注意力；比如控制監聽自己呼吸，運動，感覺，情緒；那麼說明意識和潛意識可能有某種相互作用，潛意識更關心淺層比較本能的（直接映射）行爲，意識則是更加高層更自由的（間接映射）控制策略，其選擇哪個任務取決於兩種作用的強度。
這裏作了一個關於大腦架構簡要的猜想：
其中每一個方塊都代表一個學習器，學習器是大腦的一等公民。而意識則更像是輔助學習器，控制器，與思考器的結合體。
以一個例子結尾：我們學習開車，本身需要投入大量的意識注意力，而當我們學會了開車的時候這種有意識的行爲會減到很少，就像是條件反射一樣。所以在這裏猜想意識也是一個輔助學習器，潛意識更像是條件反射器，當潛意識學會了這種技能後，意識便很少再參與到這種技能的控制中[3]；就像武術的至高境界是完全忘了招式，“忘了” 是指招式已經內化爲更像本能的條件反射行爲。
參考：
[2] Attention enhances synaptic efficacy and the signal-to-noise ratio in neural circuits
[3] 意識探祕：意識的神經生物學研究（美）克里斯托夫·科赫
