Результаты, полученные Белопольским, показывают возможность пространственной настройки зоны внимания, которая не ограничивается положением взгляда и только отчасти ограничивается структурой зрительных стимулов. Зона внимания может произвольно «накладываться» на один объект или на целую группу, причем фиксируемый объект может занимать не только центральное, но и асимметричное положение, при этом степень асимметрии может быть весьма высока. Смещение положения зоны внимания в пространстве происходит плавно, при этом скорость смещения ее центра может варьироваться достаточно широко. Это подтверждает гипотезу о том, что динамика смещения области внимания соответствует по пространственным и временным параметрам динамике области получения релевантной зрительной информации.

В эксперименте, проведенном с помощью несколько измененной методики «выигрыш – проигрыш» (Egeth, Yantis, 1997; Fisher, Ramsperger, 1984), были применены стимулы двух видов – фиксационный и целевой. Фиксационные стимулы использовались для указания будущего положения целевого стимула, а также его наиболее или наименее вероятного размера. Целевыми стимулами служили светлые контурные круги на темном фоне двух диаметров (8,7° или 0,65°). Оба целевые стимула имели разрыв по горизонтали либо по вертикали. Испытуемые должны были в ходе эксперимента максимально быстро определить ориентацию разрыва в целевом стимуле вне зависимости от того, предъявлен ли маленький или большой круг, и сообщить о своем решении при помощи нажатия кнопки. Результаты подтверждают одно из основных следствий модели внимания как трансфокатора: способность к идентификации фовеальной цели уменьшается при увеличении зоны внимания. Это выражается в значительном росте временных затрат на обработку изображения целевого стимула. Параллельное увеличение частоты ошибок можно расценить как повышение трудности задачи идентификации при расфокусированном внимании.

Еще один эксперимент, целью которого было изучение пространственных и временных стратегий расширения и сжатия зоны внимания, проводился в условиях фиксации неподвижной центральной точки. Он заключался в том, что подсказывающий стимул (серая рамка на светло-сером фоне) создавал ожидание появления стимула определенного размера. В 20 % случаев размер целевого стимула был больше или меньше подсказывающей рамки. Задачей испытуемого было определить ориентацию элементов изображения – направление вершины угла или же положение разъема кольца; в другом варианте эксперимента использовались разные сочетания пары цифр – 66, 69, 96 и 99. Между исчезновением рамки и появлением стимула иногда добавлялась задержка длительностью 200 мс. Во всех случаях результаты показали, что неоптимальная пространственная преднастройка внимания значительно увеличивает время, необходимое для идентификации стимула. Кроме того, в исследованном диапазоне отклонений (до 15° в диаметре) величина задержки идентификации коррелировала с величиной различий между размером подсказки и предъявленным стимулом (Белопольский, 2008).

Автор отдельно проанализировал два варианта подсказок: когда небольшого размера стимул появляется после предъявления крупной подсказывающей рамки и когда большой стимул появляется после подсказки меньшего размера. В первом случае сужение зоны внимания происходит с постоянной радиальной скоростью, составляющей порядка 50°/с. При существенном уменьшении размера целевого стимула скорость сужения области внимания замедляется примерно до 10–15°/с – по-видимому, это отражает возрастающую сложность фокусировки на наиболее узкой локальной области. При идентификации более простых стимулов отклонения во времени были немного меньше при тех же отношениях размеров области преднастройки и целевого стимула.

В другой группе случаев – при крупном стимуле, следующем за небольшой подсказывающей рамкой, время идентификации целевых стимулов также зависит от степени неоптимальности пространственной преднастройки зоны внимания, однако она имеет более сложную природу. Во-первых, длительность задержки в этом случае не превышала 50–60 мс, т. е. процесс дефокусировки внимания происходил явно быстрее, чем процесс фокусирования на меньшей цели. Автор предполагает, что фокусирование внимания может быть плавным процессом, в то время как дефокусирование – дискретным, одномоментным переключением. Эта стратегия представляется более эффективной, поскольку широкая зона внимания наверняка захватывает целевой стимул, а затем уже происходит его локализация и фокусировка, более затратная по времени. В то же время тренированность испытуемых никак не влияла на динамику фокусировки и дефокусировки внимания, а некоторое уменьшение времени реакции выбора объяснялось сокращением времени, требующегося на перцептивную обработку.

Нервные центры, отвечающие за внимание, рассматриваются в основном в терминах большой распределенной нервной сети, относящейся к тем областям, которые активируются при выполнении задач, требующих концентрации внимания, а также к тем, которые при повреждениях приводят к появлению дефицита внимания (Posner et al., 2007; Mesulam, 1981). Posner, Petersen (1990) утверждают, что функции разных областей мозга следует рассматривать раздельно для областей, ассоциированных с источником внимания, и для областей, на которые внимание воздействует для активации специфических форм обработки информации. Например, внимание может оказывать влияние на первичные зрительные области, но источник этого воздействия может лежать в другом месте (Martinez et al., 1999; Posner, Gilbert, 1999). В то же время есть свидетельства того, что внимание может быть результатом конфликта между отдельными областями мозга (Desimone, Duncan, 1995), а некоторые исследования указывают на активацию нисходящей системы управления вниманием даже до появления фиксационных стимулов (Corbetta et al., 2008; Kastner et al., 1999).

Важную роль в развитии представлений о механизмах, реализующих высшие функции нервной системы, сыграла теория Д. Хэбба (D. Hebb, «The Organization of Behavior», 1949). Внимание как механизм, сложнее всего отделяемый от других когнитивных функций, оказалось хорошо объяснимым с точки зрения сетевой организации. В то время, когда Д. Хэбб писал монографию, о структуре и организации нервных центров, контролирующих основные сенсорные и моторные функции, было известно относительно мало. Это заставило его руководствоваться идеями, полученными при наблюдении и анализе психологических экспериментов, а также говорить скорее о концепциях, которые могут объяснять наблюдаемые феномены, чем о детальном описании возможных закономерностей функционирования мозга. Данные, которые были доступны Хэббу, в основном состояли из результатов исследования животных и поведенческих экспериментов с людьми. Пространственной точности ЭЭГ было недостаточно для связывания определенных функций с точным местоположением контролирующих их нервных центров в мозге, но достаточно для понимания того, что существует определенная, достаточно стабильная пространственная организация.

Во времена Хэбба идея сетевой организации была скорее расплывчатой словесной абстракцией, чем строгим определением. Однако несколько позже благодаря открытиям в области клеточной нейробиологии, а также развитию математического моделирования, появилась возможность проведения первых имитационных моделирующих экспериментов (Rumelhart, McClelland, 1986). Ранние версии этих моделей использовали упрощенные представления о нейронах, функционирующих по правилу «все или ничего», более современные модели основываются на детальной информации о нейроанатомии и биохимии клеток для построения сетей, имеющих сходство с реальным устройством мозга человека.