几十年来，注意力一直是人类认知研究的核心概念。它通常被定义为对环境特征的选择性处理，以及对无关感官信息的抑制（Carrasco, 2011）。由于可用于处理来自环境的丰富感官信息的认知和神经资源有限，注意力被认为是一种必要的机制。它使我们能够忽略环境中不重要的特征，而增强与任务相关、新颖或突出的特征。
已经描述了不同类型的注意力，通常将其视为二元概念。例如，需要眼球运动的注意力是显性的，而隐性注意力则指无需眼球运动的注意力转移。同样，注意力也可以被描述为内源性的（即注意力是有意识地转移的），或者外源性的（即注意力是由环境中的某些因素反射性地捕获的）。通常，通过提示实验（Posner, 1980）来区分这些概念，该实验包括一个初始提示，随后是一个位于提示位置或未提示位置的目标刺激（见图1中的示例试验）。这种简单而流行的范式常用于研究选择性注意力的各个方面。例如，比较需要有意转移注意力的中心箭头提示和突然出现并吸引注意力的外围提示，有助于理解外源性和内源性注意力。
尽管在文献中注意力常常被理所当然地接受，但对它的组成部分和机制的全面理解仍然缺乏，而且这个概念本身的使用也受到了批评。例如，安德森（Anderson, 2011）认为，构建和测试这样的二分法极大地阻碍了对注意力效应的理解进展，并且只证明了这样的二分法并不存在。实际上，一个无信息的箭头提示仍然会影响行为（Ristic, Friesen, and Kingstone, 2002），这表明中心和外围提示都可能吸引注意力。定义也存在问题——注意力可以用许多不同的方式来描述，往往缺乏清晰的概念化，而且定义往往是非正式的、口头的。通常，注意力被用作“某种东西”的代名词，而不是一个详细的理论概念（Anderson, 2011）。虽然一些研究人员认为这个术语已经变得没有成效，应该被放弃，因为它含义广泛且多样，导致了对注意力本质的混淆（Anderson, 2021; Hommel, Chapman, Cisek, Neyedli, Song, Welsh, 2019），但其他人则认为注意力仍然是一个有用的概念（Taylor, 2023）。经过多年的研究和实验，现在有许多复杂的理论，这些理论不仅没有被摒弃或彻底修改，反而不断添加新的特征来解释新的结果。这导致了越来越复杂的理论，其中一些额外特征可能定义不明确，预测能力也降低了。同样，也有观点认为缺乏理论驱动的实验或数据解释（Anderson, 2021）。为了限制注意力的定义和理论，研究人员已经证明，通常归因于选择性注意力的效应实际上可能由其他因素解释，例如高效的外围视觉编码（Rosenholtz, 2018）。
鉴于这些批评，研究人员必须更彻底地审视注意力的定义。然而，这个术语的使用非常普遍，我们在之前的研究和理论的背景下解释和理解研究结果。研究者偏见不仅影响结果的解释，还影响实验的设计和计划。由于多年来缺乏精确性的口头理论以及不同心理学领域之间的缺乏一致性，心理学界的不满日益增加，这导致了诸如可重复性危机（Collaboration, 2015）等问题。因此，需要开发新的技术。
在本文中，我们展示了如何利用遗传进化模型科学（Genetically Evolving Models in Science，GEMS）方法论（Bartlett, Pirrone, Javed, Lane, Gobet, 2023b, Bartlett, Pirrone, Javed, Lane, Gobet, 2023c），该方法采用遗传编程（Genetic Programming，GP）这一人工智能技术，来构建能够解释人类数据的新颖且明确的注意力模型。基于生成的模型，可以设计新的实验来测试这些模型及其预测结果。
