Свойства представлений
Представлениям присущи такие основные свойства, как наглядность, фрагментарность, неустойчивость и обобщенность.
Наглядность. Человек представляет образ воспринятого объекта исключительно в наглядной форме. При этом имеет место размытость очертаний и исчезновение ряда признаков. Наглядность представлений беднее наглядности восприятия вследствие утраты непосредственности отражения.
Фрагментарность. Для представления предметов и явлений характерна неравномерность воспроизведения их отдельных частей. Преимущество имеют объекты (или их фрагменты), которые в предыдущем перцептивном опыте обладали большей привлекательностью или значимостью.
Фрагментарность представлений, отмеченная еще Г. Эббингаузом и подтвержденная современными исследователями, состоит в том, что «при внимательном анализе или попытке установить все стороны или черты предмета, образ которого дан в представлении, обычно оказывается, что некоторые стороны, черты или части вообще не представлены».
Если неустойчивость представления есть аналог неполной константности, то фрагментарность представляет собой эквивалент неполной целостности или выражение ее дефицита в представлении по сравнению с восприятием.
Неустойчивость. Представленный в данный момент времени образ (или его фрагмент) можно удерживать в активном сознании лишь в течение определенного времени, по истечении которого он начнет исчезать, утрачивая фрагмент за фрагментом. С другой стороны, образ представления возникает не сразу, а по мере восприятия новых сторон и свойств предмета, новых временных связей; постепенно он дополняется, изменяется и «проясняется».
По своей сущности неустойчивость как проявление непостоянства является отрицательным эквивалентом или выражением дефицита константности, свойственной перцептивному образу. Она хорошо знакома каждому по собственному опыту и заключается в «колебаниях» образа и текучести его компонентов.
Обобщенность.
Представленный объект, его образ, обладает определенной информационной емкостью, причем содержание (структура) образа представлений схематизируется или свертывается. Как указывает B.C. Кузин, представление всегда включает в себя элемент обобщения. В нем материал отдельного восприятия обязательно связывается с материалом предыдущего опыта и предшествующих восприятий.
Новое объединяется со старым. Представления – это результат всех прошлых восприятий конкретного предмета или явления. Береза как образ представления – итог всех прошлых восприятий берез как непосредственно, так и на изображениях. Поэтому представление, обобщая конкретный предмет (или явление), одновременно может служить обобщением и целого класса аналогичных предметов в силу того, что представляемый объект не воздействует непосредственно на органы чувств.
Представления. Основы общей психологии
Представления
Воспроизведение чувственных образов восприятия приводит к возникновению новых своеобразных психических образований — представлений.
Представление — это воспроизведенный образ предмета, основывающийся на нашем прошлом опыте. В то время как восприятие дает нам образ предмета лишь в его непосредственном присутствии, в результате тех раздражений, которые падают от него на наши периферические рецепторные аппараты, представление — это образ предмета, который — на основе предшествовавшего сенсорного воздействия, — воспроизводится в отсутствие предмета. Именно в этом, т. е. в разном у представлений и восприятий отношении к предметам, к явлениям действительности, заключается основное отличие представления от восприятия.
Как и восприятия, представления, даже общие, наглядны; представления — это образы. По сравнению с восприятием представления обычно отличаются меньшей яркостью, хотя степень яркости представления бывает очень различной.
Представления далее отличаются некоторой — то большей, то меньшей — фрагментарностью. При внимательном анализе или попытке установить все стороны или черты предмета, образ которого дан в представлении, обычно оказывается, что некоторые стороны, черты или части вообще не представлены.
Вместе с тем у нас может быть единое общее представление об очень сложном целом, например общий образ какого-нибудь художественного произведения.
Представления, наконец, отличаются большей или меньшей обобщенностью. Перенося во времени данные опыта, знания, добытые в процессе действенного отражения мира, из настоящего в будущее и из прошлого в настоящее, процессы памяти неизбежно в какой-то мере отвлекают эти данные от частных условий единичного момента в пространстве и времени. В них поэтому неизбежно совершается первый шаг на пути к абстракции и обобщению. Воспроизведенные образы памяти, представления являются ступенькой или даже целым рядом ступенек, ведущих от единичного образа восприятия к понятию и обобщенному представлению, которым оперирует мышление. Во-первых, представление может быть более или менее индивидуализированным образом воспоминания об однократной сцене, об определенном лице не вообще, а так, как оно предстало перед нами в один особенно памятный момент.
Наконец, представление может быть обобщенным образом не единичного предмета или лица, а целого класса или категории аналогичных предметов. Существование таких общих представлений было предметом больших философских и психологических дискуссий (Дж. Беркли и др.). Однако существование схем не подлежит сомнению, а схема, будучи наглядной, тоже является своеобразным представлением. Схема какого-либо прибора, машины, схема нервной системы, локализации функций в мозгу и т.
Таким образом, представления могут обладать различной степенью общности; они образуют целую ступенчатую иерархию все более обобщенных представлений, которые на одном полюсе переходят в понятия, между тем как на другом — в образах воспоминания они воспроизводят восприятия в их единичности.
Представления являются собственно образами памяти лишь в том случае, когда образ-представление воспроизводит прежде воспринятое и в той или иной мере осознается в своем отношении к нему.
У разных людей, в зависимости от их индивидуальных особенностей, представления могут значительно отличаться по степени яркости, отчетливости, устойчивости, полноты или бледности, неустойчивости, фрагментарности, схематичности и т. д. Практически в процессе конкретной деятельности особенно существенны индивидуальные различия, связанные со способностью вызывать представления и изменять их. Необходимая для деятельности (например, художественной, музыкальной), эта способность в процессе соответствующей деятельности и вырабатывается.
Точно так же и у одного и того же человека представления, относящиеся к разным сенсорным областям, могут значительно отличаться друг от друга: очень ярки, устойчивы, отчетливы зрительные представления и бледны, нечетки и т. д. представления слуховые, и наоборот. Хотя нужно сказать, что представления обычно не бывают только слуховыми или только зрительными. Будучи представлением какого-либо предмета или явления, в восприятии которого обычно участвуют разные сферы ощущений, каждое представление обычно включает компоненты разных сенсорных сфер.
Представление — не механическая репродукция восприятия, которая где-то сохраняется как изолированный неизменный элемент для того, чтобы всплыть на поверхность сознания. Оно — изменчивое динамическое образование, каждый раз при определенных условиях вновь создающееся и отражающее сложную жизнь личности. Из всех многообразных отношений, в которые входит представление и которыми оно определяется, самым существенным является отношение представления к предмету.
Возникновение представлений имеет большое значение для всей сознательной жизни. Если бы у нас существовали только восприятия и не было представлений, мы были бы всегда прикованы к наличной ситуации, воздействующие на наши рецепторы предметы управляли бы нашим поведением. Наши мысли, как и наши действия, были бы в исключительной власти настоящего. Ни прошлое, ни будущее не существовало бы для нас: все отошедшее в прошлое навсегда исчезало бы, будущее было бы закрыто. Внутренней жизни у нас не существовало бы; представления создают тот план, на котором она развертывается.
Яркое доказательство того, как велика может быть роль представления, дает творчество людей, у которых представления служат единственной наглядной основой деятельности. Музыкальное творчество оглохшего и лишенного слуховых ощущений Л. ван Бетховена могло опираться лишь на слуховые музыкальные образы-представления.
Заметно большая выразительность скульптур ослепших по сравнению со скульптурами слепорожденных выявляет роль зрительных представлений. Зрительные представления (а не только осязательные и кинестетические ощущения), очевидно, служат наглядной основой в творчестве ослепших скульпторов, творения которых иногда обнаруживают поразительную пластичность (например, скульптуры ослепшей Лины По).
Между представлениями, с одной стороны, и восприятиями, с другой, существуют промежуточные образования, а именно последовательные образы и наглядные, или эйдетические, образы памяти (Anschauungsbilder, сокращенно АВ). И те и другие являются результатами последействия возбуждения органов чувств внешними раздражителями.
Если фиксировать, например, черный квадрат на белом поле и затем закрыть глаза или перевести взгляд на однообразный серый фон, то мы увидим белый квадрат на темном поле: это и есть последовательный образ. Существование последовательных образов было открыто Г.Фехнером. Основные особенности последовательного образа следующие: он всегда бывает дан в дополнительных цветах.
Далее, он подчиняется так называемому закону Эммерта, согласно которому последовательный образ при проекции его на более отдаленную плоскость увеличивается прямо пропорционально расстоянию. Наконец, при проекции последовательного образа на цветной фон цвет последовательного образа смешивается с цветом фона по закону смешения цветов в восприятии.
От последовательного образа нужно отличать эйдетические образы (АВ). В отличие от последовательного образа эйдетический образ дан не в дополнительных цветах, а в тех же цветах, что и восприятие. Он не подчиняется закону Эммерта: при удалении экрана он если и увеличивается, то не в той степени, что последовательный образ. Этим он отличается и от представления, в котором размер образа не зависит от дальности нахождения предмета.
В отличие от последовательного эйдетический образ не смешивается с цветом фона, а перекрывает его, как при восприятии фигуры и фона. Этим он опять-таки отличается от представления, которое не мешает восприятию окружающих предметов.
С представлением эйдетический образ сближает то, что и он является образом отсутствующего предмета, т. е. предмета, который уже не раздражает периферические сенсорные аппараты. Но эйдетический образ отличается от представления помимо уже указанных черт тем, что эйдетический образ дан в детализованной наглядности, совершенно недоступной обычному образу-представлению.
Существование таких наглядных образов отмечалось рядом авторов. Специальное внимание на них обратил В.Урбанчич. <…>
Данный текст является ознакомительным фрагментом.
Продолжение на ЛитРес|
Репрезентация — это опосредованное, или «вторичное» (через подобие) представление в сознании человека образов (первообразов) материальных или идеальных объектов их свойств, отношений и процессов. Рассматривая историю развития значения слова «репрезентация», Х.-Г. Гадамер в своём произведении «Истина и метод» напоминает о его сакрально-правовом смысле. Как самостоятельное понятие оно использовалось ещё в Древнем Риме, в частности в смысле представительности как платёжеспособности, но в свете христианской идеи воплощения и мистического тела получило новый аспект — представительства; репрезентировать обозначает «осуществлять присутствие». Понимание репрезентации как представительства обсуждает Ж. Деррида в «Грамматологии» в связи с идеями Ж.-Ж. Руссо, обнаруживая новые аспекты этой формы репрезентации. Безоговорочное представительство репрезентации — это безоговорочное отчуждение, оно отрывает наличие от самого себя и вновь ставит его напоказ перед самим собой. Согласно Руссо, «выбирая Представителей, народ теряет свою свободу, он перестаёт существовать»; поэтому абсолютно необходимо, чтобы «общая воля выражалась прямо, собственным голосом», без передачи этого права репрезентанту. Подвергая критике репрезентацию за «потерю наличия», Деррида вслед за Руссо осознает полноту политической свободы лишь как идеал и говорит о разных формах восстановления утраченного наличия, а соответственно — о безоговорочной неполноте репрезентации и вместе с тем её необходимости. Проблема репрезентации обсуждается также в контексте рассмотрения способа бытия искусства и онтологического аспекта изображения. Гадамер полагает, что через репрезентацию «изображение приобретает свою собственную действительность», «бытийную валентность», и, благодаря изображению, первообраз становится именно первообразом, то есть только изображение делает представленное им собственно изображаемым, живописным. Репрезентация изображения может быть понята как особый случай «общественного события», религиозное изображение получает значение образца, а изобразительное искусство закрепляет, по существу же создаёт, те или иные типы героев, богов и событий. В целом произведение искусства мыслится как бытийный процесс, в котором вместо абстракций существуют представления, игры, изображения и репрезентации, в частности в форме знаков и символов, позволяющих чему-то «быть в наличии». В эпистемологии репрезентация — это представление познаваемого явления с помощью посредников: моделей, символов, вообще знаковых, в том числе языковых, логических и математических систем. Естественные и искусственные языки — главные посредники, репрезентанты. Возможность и необходимость репрезентации выражает модельный характер познавательной деятельности, при этом в качестве репрезентанта-посредника может выступить любая вещь, любой знак, символ, рисунок, схема, и так далее — всё что угодно может быть репрезентацией всего остального. Функция репрезентации заключается в замещении чего-то, находящегося за ней. Но только субъект познания и деятельности определяет, что может быть в данной ситуации репрезентантом. В то же время наше перцептивное и когнитивное отношение к миру в значительной степени формируется и изменяется под воздействием создаваемых (выбираемых) нами самими репрезентациями. Из этого следует, что наше представление о действительности — продукт собственной деятельности; наши формы восприятия, способы видения и понимания, от которых зависят виды репрезентации, трансформируются в зависимости от того, какие образцы репрезентации предписываются нам культурой и внедряются практикой и образованием. Именно такой подход к восприятию и репрезентации разрабатывал М. Вартофский, специально исследовавший эту познавательную процедуру и стремившийся преодолеть чисто натуралистическую трактовку восприятия. Согласно его концепции, человеческое восприятие, имея универсальные предпосылки — биологически эволюционировавшую сенсорную систему — вместе с тем является исторически обусловленным процессом. Оно зависит от интерпретационных принципов, предрасполагающих нас к тому, что нам предстоит увидеть, и управляется канонами, принятыми в культуре. Любая модель — аналогии и «как будто» конструкции, математические модели, вычислительные устройства или механизмы вывода, вообще аппроксимативные репрезентации разной степени истинности — представляет собой не только внешний мир, но и самого познающего субъекта. Репрезентация вовсе не стремится к адекватности и не «регрессирует» в направлении к «подлинному объекту»; она, скорее, «регрессирует» от него в направлении к канонам и образцам, обладающим большой степенью конвенциональности, соответствующей эволюции различных форм деятельности, практики; поэтому репрезентация не может быть сведена к простому сходству и отображению. Так, фундаментальные каноны «визуального понимания» в европейской культуре выведены из геометрической оптики И. Ньютона. Они стали образцами нашего визуального понимания, или «здравого смысла», поэтому могут оказывать влияние на наше восприятие окружающей среды, что, в свою очередь, связано с обучением, образованием в целом как формированием способа видения окружающего мира. Иной подход к репрезентации — широко распространённые концепции «перцептивного постоянства», «адекватности репрезентаций перспективы», а также «экологическая оптика» Дж. Гибсона — это представления, покоящиеся преимущественно на естественных моделях и предпосылках, не учитывающие влияния практики и культуры. Критика теории познания как «теории репрезентации» представлена в известном полемическом труде Р. Рорти «Философия и зеркало природы» (1979), где репрезентация является одним из центральных понятий. Традиционная теория познания Дж. Локка, Р. Декарта и И. Канта исходит из постижения «ментальных процессов», «ума» как отдельной сущности, в которой происходят эти процессы, и «активности репрезентаций», делающих возможным познание. Познание предстаёт как Зеркало Природы, точная репрезентация того, что находится за пределами ума и ментальных процессов, и задача заключается в том, чтобы найти наиболее точные репрезентации. Соответственно философия как «трибунал чистого разума» оценивает, выносит «приговор» и делит культуру на те области, которые репрезентируют реальность лучше, хуже или вовсе не репрезентируют её вопреки своим претензиям. Трудности, вставшие перед философией, потребовали её «строгости» и «научности» (Б. Рассел, Э. Гуссерль), пересмотра локковской теории репрезентации (Л. Витгенштейн) или, напротив, создания новых категорий, не имеющих ничего общего с наукой и картезианскими поисками достоверности. М. Хайдеггер в «Бытии и времени» излагает понимание того, что репрезентация не представляет собой первичный доступ к миру, — это уже интерпретация, определённый результат рефлексивной и понимающей деятельности; непосредственно мир нам доступен только в практических действиях повседневной жизни, которые требуют специального языка. |
Используемая в этом процессе функция обозначения часто придаёт репрезентации знаковый, символический характер. В русском языке термину «репрезентация» в целом соответствует слово «представление», но поскольку оно имеет множество значений (в том числе с размытым смыслом), в тех случаях, когда речь идёт о представлении одного объекта посредством другого, в современном русском языке часто используется термин «репрезентация», подразумевающий более конкретное значение. Как многозначное понятие, термин «репрезентация» широко употребляется в философии, культурологии и социальных науках.
В каноническом праве оно стало употребляться в смысле юридического представительства; соответственно, репрезентируемая личность — это представляемое и замещаемое, но репрезентант, осуществляющий её права, от неё зависим.
Его концепция деконструкции и «метафизического присутствия», по мнению В. Россмана, в конечном счёте основана на признании, что человек всегда имеет дело только с репрезентациями, он стремится к созданию всё новых посредников; непосредственный контакт с реальностью без посредничества невозможен, опосредование и репрезентация «присутствия» неизбежны.Вань Е.Н. Представления о будущем как предмет психологического исследования
Вань Елена Николаевна
Оренбургский государственный университет
Библиографическая ссылка на статью:
Вань Е.Н. Представления о будущем как предмет психологического исследования // Гуманитарные научные исследования. 2017. № 5 [Электронный ресурс]. URL: https://human.snauka.ru/2017/05/23955 (дата обращения: 03.10.2021).
Представления о будущем в житейской и научной психологии имеют качественные отличия.
Так, в современном мире существует двоякое мнение о будущем.
Одно чётко выделенное мнение — будущее предрешено. Всё запланировано, мы являемся лишь неким элементом, пешкой в масштабной игре. Попробуем поставить себя на место человека, который уверовал в это убеждение. Какова будет его социальная активность? В таком состоянии человек занимает пассивную позицию, попадает скорее под категорию ведомого, нежели человека, который занимает активную жизненную позицию, созидает все вокруг и развивается сам.
Другое убеждение, явно представленное в обществе, — это то, что будущее не предрешено, а зависит от действий самого человека. Такой человек будет проявлять активность, стремиться ставить перед собой определенные цели, делать что-то, для того чтобы достигнуть желаемого.
Следует отметить, что строя планы на будущее, многие молодые люди не подозревают о том, что реальное будущее — это не будущее вообще, а будущее, определенным образом вытекающее из настоящего. Как правило, человек думает о будущем «далеко», не задумывается о том, что есть настоящее существование и некоторое планирование на ближайшее время; люди думают о будущем без какой-то особой фиксации, такое «состояние течения», очень похоже как если мы сплавляемся по реке и не знаем, что нас ожидает впереди. Мы просто знаем, что река течёт, и мы по ней плывём. Различные повороты реки, завихрения — непредвиденные обстоятельства и события на нашем жизненном пути. Человек же, который перед тем, как сплавляться по реке, детально изучил будущий маршрут, оказывается более подготовленным, так как он имеет представление о возможных преградах, которые он готов преодолеть на своем пути.
Таким образом, человек, который уделяет большое внимание своему будущему, прекрасно понимает, что его будущее – это результат усилий приложенных в настоящем.
В психологической науке понятие «представления о будущем» рассматривается, как пространственно- временное, ценностно-смысловое образование, которое имеет большое значение при рассмотрении вопросов, касающихся психологического времени.
Головаха Е.И. дает следующее определение понятия «представления о будущем»: «Представления личности о будущем» – это субъективная картина будущего в сознании человека, которая характеризуется наличием сложной взаимосвязи планируемых событий, с которыми человек связывает индивидуальный смысл жизни [4, с. 35].
Рассмотрением вопросов, касающихся психологического времени занимались такие ученые, как К.Левин, Ф.Зимбардо, Дж.Ньюттен, П.И.Яничев, С.Л.Рубинштейн, Т.Н.Березина, Е.И. Головаха, К.А.Абульханова-Славская и многие другие.
По мнению К. Левина «представления о будущем», как категория психологии, включает в себя рассмотрение личности во временном пространстве [6, с. 62].
Перспективным направлением исследований может послужить изучение взаимосвязи удовлетворенности актуальной ситуацией и желанием изменить будущее, а также направлением этих изменений [11].
М.Р.Гинзбург в своей концепции использует понятие «жизненное поле личности» и определяет его как совокупность индивидуальных ценностей, смыслов во временном пространстве, охватывающем прошлое, настоящее и будущее. Причем, с психологической точки зрения, в его понимании, прошлое существует как опыт, будущее – как план, а настоящее – как действенность [5. с. 25].
В последние два десятилетия психологи стали уделять болеше внимания проблеме “жизненной перспективы”. Исследование которой дает возможность взглянуть на то, как отдельный человек воспринимает и представляет свое будущее, как это будущее связано с прошлым и настоящим, какое место занимает будущее в субъективном образе жизненного пути личности, как оно влияет на поведение личности. Известно, что временная перспектива меняется в течение жизни человека и в каждом возрастном периоде имеет свои особенности. Особый интерес, с нашей точки зрения, она представляет в раннем юношеском возрасте, когда идет активный процесс становления личности, связанный с ее самоопределением и выбором жизненного пути.
Таким образом, исследование представлений о будущем позволяет выявить те характеристики личности, которые влияют на ее социализацию, саморазвитие, самоопределение и построение планов на будущее.
Вопросы, связанные с временной направленностью активно изучаются в настоящее время.
Так, например, в исследовании В.В. Барабанова, М.Е. Зеленова, изучались особенности жизненной перспективы у студентов 3-го курса МГППИ (в возрасте от 19 до 21 года) на основе рассмотрения их представлений о своем прошлом, настоящем и будущем.
Оказалось, что будущее у студентов не определенно, оно видится весьма радужным, но это скорее мечта, чем реальное будущее. Строя планы на будущее, многие молодые люди не отдают себе отчета в том, что реальное будущее — это не будущее вообще, а будущее, определенным образом вытекающее из настоящего. Исходя из этого, можно предположить, что молодые люди испытывают трудности в выделении близкого и отдаленного будущего.
Среди психологических исследований, направленных на изучение представлений о будущем, наибольший интерес представляют работы, в которых исследуется характер представлений о собственном будущем у лиц, которые столкнулись с неблагоприятными, а то и трагическими обстоятельствами жизни. [10]
Так, например, в исследовании В.С. Хомика изучению подвергались особенности переживания времени у юношей, склонных к ранней алкоголизации. Было отмечено, что у них наблюдается искажение жизненного плана, происходит “распад” настоящего, прошлого и будущего времени. Образ будущего содержит в основном краткосрочные цели. Было установлено, что при ранней алкоголизации настоящее время теряет свою ценность. В ходе исследования было выявлено, что юноши, склонные к ранней алкоголизации чувствуют себя намного старше своего возраста.
Исследование Р.А. Ахмерова было направлено на изучение жизненной направленности у инвалидов. Оказалось, что у испытуемых отличительной чертой представлений о будущем является утрата способности к рассмотрению удаленной жизненной перспективы, у них развивается “автобиографическая близорукость”. По выражению Р.А. Ахмерова жизненные планы инвалидов не продуманны, негибки, содержат малое количество связей между событиями. Автор приходит к выводу, что чем дальше человек способен заглянуть в своё будущее, тем больше у него выражены творческие способности к жизни. [2].
Интересные данные были опубликованы в диссертации Тхай Чи Зунга. В его исследовании изучались особенности психологического времени у инвалидов (участников войны во Вьетнаме) в возрасте 30-40 лет. Было установлено, что настоящее и будущее переживается инвалидами по сравнению со здоровыми людьми менее яркими событиями. [9]
Изучению представлений о будущем, как предмету психологического исследования, в рамках временной перспективы посвящено множество работ Ф. Зимбардо и его коллег. Так, в 1997 году ими был опубликован «Опросник временной перспективы Зимбардо».
Существует множество методик, направленных на изучение психологических особенностей представлений о будущем, смысложизненных ориентации личности и особенностей жизненных перспектив.
Для изучения специфики жизненных стилей и представлений личности о жизненных перспективах в 1990-1992 годах была создана методика «Линии жизни» (создатели А.А. Кроник, Б.М. Левин, А.Л. Пажитнов), которая позволяет изучать поведенческие компоненты представлений личности о жизненных перспективах с помощью определения ведущего стиля жизни [7].
Для изучения временной перспективы будущего Ж.Нюттен разработал «Метод мотивационной индукции» (ММИ). Этот метод принадлежит к типу методик на завершение предложений, которые стимулируют испытуемого к перечислению конкретных событий – тех, которые для него желательны (например, высказывания типа : «Я буду очень доволен (льна), если… » и т.п.), к которым он стремится, и тех, которых он боится или старается избежать (например, высказывания типа: «Я стараюсь избежать…», «Я боюсь, что…» и т.п. ). ММИ дает возможность проанализировать у испытуемых не только представления о будущем, но и проследить их расположение в периодах времени [8].
Для изучения психологических особенностей представлений личности о будущем, особенностей жизненных стилей и жизненных перспектив личности могут использоваться и другие методики, выбор которых во многом определяется задачей психологического исследования. В частности, широкие возможности метода семантического дифференциала могут значимо обогатить представления о сущности исследуемого явления [3].
Библиографический список
- Ахмеров, Р.А. Биографические кризисы личности: автореф. дис. … канд. психол. наук / Р.А. Ахмеров; Институт психологии РАН. – М., 1994.
- Болдырева, Т.А. О возможностях применения метода семантического дифференциала в исследовании личности / Т.А. Болдырева, Л.В.Тхоржевская // Актуальные проблемы психологии и педагогики в современном мире: сборник научных участников Международной конференции / Под общей ред. Н.Б. Карабущенко. 2013. – с. 80-85.
- Головаха, Е.И. Психологическое время личности / Е.И. Головаха, А.А. Кроник. — Киев: Наукова думка, 1984.
- Гинзбург, М.Р. // Мир психологии и психология в мире : научно-методический журнал академии педагогических и социальных наук / ред. Д.И. Фельдштейн, А.Г. Асмолов. – 1995. – No3 июль-сентябрь 1995. – с. 21-28.
- Зейгарник, Б.Ф. Теория поля Курта Левина / Б.Ф. Зейгарник. – М., 1981. – 104 с.
- Кроник А.А., Ахмеров Р.А. Каузометрия: методы самопознания, психодиагностики и психотерапии в психологии жизненного пути. – М.: Смысл, 2003. – 284 с.
- Нюттен Ж. Мотивация, действие и перспектива будущего / Под редакцией Д.А. Леонтьева. – М.: Смысл, 2004.
- Тхай Чи Зунг. Самооценка психологического возраста: автореф. дис. … канд. психол. наук / Тхай Чи Зунг – СПб., 1991. – 16 с.
- Хомик, В.С. Деформация субъективной картины жизненного пути при ранней алкоголизации: дис. … канд. психол. наук / В.С. Хомик– М., 1985. – 153 с.
- Щербинина, О.А. Содержательная характеристика внутренней позиции и направленности личности // Вестник Оренбургского государсвтенного университета. – 2006. – No9 (59). – с. 79-86.
Количество просмотров публикации: Please wait
Все статьи автора «Вань Елена Николаевна»
Основные характеристики представления
Ощущение и восприятие — процессы, занятые обработкой первичной информации об окружающем мире. Когда, однако, раздражители перестают действовать на наши органы чувств, образы могут оставаться в нашем сознании. Даже спустя какое-то время, даже очень продолжительное, человек может в своём сознании восстановить образ раздражителя. Эти «вторичные образы» возникают благодаря представлению.Представление — это психический процесс (иногда его ещё называют познавательным процессом) отражения предметов или явлений, которые в данный момент не воспринимаются, но воссоздаются на основе нашего предыдущего опыта.
Выделяются несколько типов представлений:
— представления памяти (источником вторичных образов служит непосредственно память),
— представления воображения (то есть некоторого фантазирования, в процессе которого мы представляем собственно фантастические вещи или же те вещи, которые никогда не видели, но которые всё же можем представить благодаря некоторому жизненному опыту),
— представления изменённых состояний сознания (например сновидения).
Чем богаче у человека жизненный опыт, чем больше информации содержит его память, тем разнообразнее его представления и — в случае представлений воображения — оригинальнее.
Представления оказывают влияние на протекание других познавательных процессов: памяти, воображения, мышления, восприятия, речи. Даже внимание человека зависит от работы представления: если в процессе чтения вырабатываются яркие представления о прочитанном, книга читается с интересом и внимательно; наоборот — если книга бедна образами, содержит много рассуждательств, «чистой логики», внимание очень сложно удержать. Представления влияют на эмоциональную сферу человека: бывает, например, что какие-то представления навязчиво преследуют сознание человека, вызывают у него продолжительную эмоциональную реакцию.
Представления — это всегда воспроизведённые и переработанные образы объектов окружающего мира, которые воспринимались в прошлом. Про это не стоит забывать. Даже в самых своеобразных фантастических книгах самые фантастические, самые «иноземные» образы всегда похожи на «земные».
Представления никогда не имеют той степени наглядности, которая присуща образам восприятия, — они, как правило, значительно бледнее.
Специфической характеристикой представлений является их фрагментарность. Представления полны пробелов, отдельные части и признаки представлены ярко, другие — смутно, третьи — отсутствуют. Представляя какое-то лицо в своём представлении мы воспроизводим только отдельные черты (ключевые), основную схему. Остальные детали лишь слегка выступают на фоне смутного и неопределённого образа.
Другие специфические характеристики представления — неустойчивость и непостоянство. Любой вызванный образ легко исчезает из сознания. Для поддержания этого образа необходимо прикладывать определённые усилия. Представления очень текучи и изменчивы. При каждом своём проявлении представления появляются по-новому: на передний план выступают то одни, то другие детали образа. Представляя какого-то человека, мы его может видеть то в лысого и в футболке, то в шапке и куртке. С одной стороны неустойчивость и непостоянство — «плохие» особенности представления, но с другой — они позволяют абстрагироваться от одних качеств объекта и концентрировать внимание на других. Кроме того, если какого-то человека в реальной жизни мы видели в разной одежде, то чередование облика в представлении — это очень важная и полезная функция. Эта функция даёт возможность утверждать, что представление — это не просто какая-то «смутная фотография», а мощная и функциональная модель внешнего объекта.
Ещё важная характеристика представления — его тренируемость. Известно, что у художников и фотографов, композиторов и музыкантов очень хорошо развито представление: в первом случае визуальное, во втором — слуховое.
Следующая важная характеристика представления — способность генерировать обобщённые образы. Не составляет большого труда представить «стул вообще» или «песню вообще». Обычно такие представления крайне упрощены, схематичны, обычно к тому же примешивается конкретное, но они есть. Более того, в ряде экспериментов было показано, что конкретные представления базируются на обобщённых образах. Представляя, например, красный автомобиль, в нашем сознании сначала проявляется обобщённый образ «просто автомобиля», который конкретизируется: ему добавляется свойство «красный цвет».
Ещё одна важная характеристика представления — его связь с понятиями. Понятие — один из «кирпичиков» нашего мышления, в первую очередь — вербального (логического). Понятие это тоже модель какого-то объекта или явления, только понятие значительно теснее связано с мышлением, нежели с воображением. Тем не менее, практически любое понятие опирается на некоторое связанное с ним представление. Если нам задают, например, вопрос: «Что быстрее упадёт на землю, перо или молоток?», то в нашем сознании актуализируются понятия «перо» и «молоток», вместе с ними — представление «типичного пера» и «типичного молотка».
Представление осуществляет ряд функций в психической регуляции поведения человека:
— сигнальную,
— регулирующую,
— настроечную. Сигнальная функция — отражение в каждом конкретном случае не только образа предмета, ранее воздействовавшего на наши органы чувств, но и многообразной информации об этом предмете, которая под влиянием конкретных воздействий преобразуется в систему сигналов, управляющих поведением. Регулирующая функция — отбор нужной информации о предмете или явлении, ранее воздействовавшем на наши органы чувств. Настроечная функция — ориентация деятельности человека в зависимости от характера воздействий окружающей среды.
Литература
Маклаков А. Г. Общая психология. СПб: Питер, 2001.
См. также
Представление
RSS [email protected]
Ты поплачь, легче станет… Или не станет? Правда и мифы о слезах
- Кристиан Джарретт
- для BBC Future
Автор фото, Getty Images
Мы привыкли считать, что когда человек поплачет, ему становится легче: наступает нечто вроде катарсиса, слезы очищают душу и облегчают сердце… Но, с другой стороны, плакать на людях — признак слабости, разве нет? Исследователи уверяют, что и то, и другое неверно.
Когда Тереза Мэй выступала на Даунинг-стрит с заявлением о своей отставке с поста премьер-министра, было заметно: еще чуть-чуть, и она расплачется. И это не преминули отметить журналисты. Фотографии с трудом сдерживающей слезы Мэй попали на первые полосы газет.
Обозреватели не замедлили подчеркнуть: премьер, наконец-то, показала свое человеческое лицо, сбросив маску замкнутости и надменности. Даже многие критики Мэй признались, что в тот момент испытали к ней сочувствие.
Похоже, что пустить слезу перед телекамерами бывает полезно для репутации политика.
Но то, как мы воспринимаем подобные сцены, с сочувствием или циничной усмешкой, зависит от наших собственных представлений о плаче и его последствиях для человека.
Эти представления, подчеркивают психологи из Квинслендского университета (Австралия), в свою очередь влияют на то, насколько вы сами склонны поплакать и как вы после этого себя чувствуете.
«То, как часто человек плачет, как себя чувствует после этого, и помогает ли это ему справляться с эмоциональной напряженностью, скорее всего, зависит от его представлений и ожиданий, связанных с плачем, от социального контекста и прошлого опыта», — подчеркивают в отчете о недавнем исследовании Ли Шармэн и ее коллеги.
Автор фото, DANIEL SORABJI/AFP/Getty Images
Подпись к фото,25 мая первые полосы британской прессы были заполнили фотографии премьер-министра на грани слез. Кто-то воспринял это с сочувствием, кто-то пожал плечами
Чтобы исследовать эту связь, Шармэн с коллегами изобрели первый в истории стандартизированный тест на отношение к плачу.
Сначала они предложили небольшой группе добровольцев подборку открытых вопросов типа «Как вы думаете, какие последствия для вас может иметь плач на людях?»
Затем, основываясь на полученных ответах, они создали 40 возможных утверждений — таких, например, как «плач приносит облегчение» или «плач делает человека уязвимым».
После этого две группы из сотен добровольцев через интернет оценили для себя справедливость этих утверждений по семибалльной шкале.
Исследователи под руководством Шармэн вывели из их ответов три основных типа представлений о плаче:
- Поплакать наедине с собой полезно. Те, кто попадает в эту категорию, согласны с утверждениями типа «плач помогает мне, когда я чем-то потрясен/а или ошеломлен/а» или «я знаю, что буду чувствовать себя лучше, если поплачу».
- Плакать наедине с собой бесполезно. «Поплакав, я чувствую себя хуже, когда я один/одна». «Поплакав, я чувствую себя еще хуже».
- Плакать на публике вредно. «Мне стыдно, когда я плачу при незнакомых людях», «Мне кажется, что меня осуждают, когда я плачу в присутствии коллег по работе».
Это первые результаты систематического исследования представлений людей о пользе или вреде плача и о том, как на них влияют различные факторы — такие как характер или пол. Стоит отметить, что в основном это представления белых людей, живущих на Западе.
В отношении плача в одиночестве участники исследования не имели ни явно отрицательного, ни явно положительного мнения.
Но все же они были больше склонны не согласиться с утверждением, что это вредно (средний результат — 2 балла, когда 0 означает полное несогласие, а 7 — полное согласие с вредностью плача).
Обобщая результаты ответов, можно сказать так: участники считали, что плач в одиночестве вряд ли принесет вам вред и даже может быть полезным.
Автор фото, James Williamson — AMA/Getty Images
Подпись к фото,Плач на спортивной площадке воспринимается иначе, чем слезы в комнате совещаний (на снимке — голкипер британского клуба «Суонси» Лукаш Фабьянски после матча, в результате которого команда вылетела из Премьер-лиги
Коллективные представления о пользе или вреде плача часто основываются на рассказах других.
Например, американский психолог Рэндолф Корнелиус проанализировал 72 популярных статьи из СМИ на тему плача, опубликованных за более чем 140 лет вплоть до 1985 года, и обнаружил, что в 94% из них слезы описывались как нечто полезное.
Многие известные ученые и врачи провозглашали очистительную пользу плача.
Например, Генри Модсли (известный британский психиатр, именем которого названа одна из больниц на юге Лондона) утверждал, что «печали, которым не дают излиться в слезах, могут вскоре заставить плакать внутренние органы».
Однако современные исследователи в основном приходят к противоположному выводу: поплакав, вы часто чувствуете себя еще хуже, и никаким катарсисом и не пахнет. В лучшем случае его эффект очень умеренный.
Интересно и то, что с нами происходит, когда нас заставляет прослезиться грустный фильм. Согласно некоторым экспериментам, это сильно ухудшало настроение добровольцев.
Впрочем, одно из недавних исследований показало: слезы во время печального фильма ухудшают настроение только поначалу, но спустя полтора часа настроение значительно улучшается.
В целом картина, которую нам рисуют результаты последних исследований, такова: слезы вовсе не приводят к катарсису, после них нам чаще всего не становится легче.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Когда мы видим плачущего, нам хочется его поддержать
А что со слезами на публике? Результаты у Шармэн и здесь были близки к средней отметке — участники колебались и не хотели оценивать плач в окружении других людей слишком однозначно.
Действительно, последствия слез на публике могут быть разными.
Например, в одном из исследований 2016 года было обнаружено, что в целом плаксивых сотрудников считали менее компетентными — особенно мужчин (для чистоты эксперимента участникам демонстрировали рисунки, а не реальных людей).
Однако попытка тех же исследователей еще раз воспроизвести результаты во втором эксперименте провалилась.
В другом исследовании была обнаружена важность социального контекста: склонные к слезам оценивались более жестко, если срывались на рабочем месте и если это были мужчины.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,С ранних лет нас воспитывают определенным образом в отношении открытого проявления эмоций, и правила эти часто зависят от пола ребенка
Важно отметить, что на женщин в тех исследованиях вообще смотрели как на менее компетентных сотрудников, независимо от того, как они себя вели — даже по сравнению с мужчинами, позволяющими себе прослезиться в окружении коллег по работе.
Тем не менее, плач на публике может иметь и свои преимущества. Например, людям инстинктивно хочется эмоционально поддержать плачущего — видя плачущее лицо, мы спешим на помощь. Это подтверждает пример с Терезой Мэй.
Исследование Шармэн показало интересные различия в том, как люди относятся к слезам.
Например, те, кто привык доверять своим эмоциям, не стесняться их и полагаться на эмоциональную поддержку других, были более склонны считать, что поплакать полезно — и в одиночестве, и на людях.
Ну а те, кто считает, что нет ничего полезного в том, чтобы поплакать, и с эмоциями своими не очень дружат, эти люди плохо их контролируют.
Автор фото, Alexander Hassenstein — FIFA/FIFA via Getty Images
Подпись к фото,В слезах гораздо меньше очистительного, чем мы привыкли думать (на снимке — состарившийся Пеле плачет на церемонии вручения ему почетного «Золотого мяча» в 2013 году
Шармэн и ее коллеги полагают, что есть взаимная связь между тем, как мы относимся к слезам, и тем, как ведем себя в целом.
«Вполне возможно, что те, кто считает плач неприемлемым и думает, что общество ожидает от них позитивности в поведении, подавляют собственные эмоции, стесняясь их открытого проявления», — говорит она.
Исследователи разработали новую шкалу, применяя которую, будет легче выяснить, правда ли это.
Вполне вероятно, что тут действует динамическая взаимосвязь: скажем, если вы твердо уверены, что плакать на людях стыдно, то если такое случится с вами, ничего хорошего этот опыт вам не принесет.
Если эта гипотеза подтвердится, то она будет вполне в духе современной психологии полагать, что от ваших взглядов на эмоции зависит то, как эти эмоции на вас влияют.
Например, люди, видящие пользу в плохом настроении, менее от него страдают, когда с ними это случается.
Конечно, нам следует быть осторожными, когда мы пытаемся понять мысли и состояние другого человека, но, возможно, обычно сдержанные манеры Терезы Мэй объясняются ее собственным негативным отношением к проявлению эмоций на публике.
Возможно, Тереза Мэй поняла по сочувственной реакции на свою эмоциональную прощальную речь, что подобная открытость имеет свои преимущества. Но это было слишком поздно, чтобы спасти ее политическую карьеру.
«Очень может быть, — пишет Шармэн, — что отношение к плачу меняется в течение жизни, поскольку человек испытывает различные социальные и межличностные последствия слез и делает для себя соответствующие выводы».
Доктор Кристиан Джаррет — старший редактор журнала Aeon, освещающего проблемы психологического здоровья. Его новая книга (об изменении характера) выйдет в свет в 2020 году.
Прочитать оригинал этой статьи на английском языке можно на сайте BBC Future.
границ | Понятия репрезентации и информации в объяснительных теориях человеческого поведения
Введение
Построение всеобъемлющих объяснительных моделей человеческого поведения требует постоянного пересмотра и улучшения концепций с целью интеграции различных типов структур и уровней реализации. В этом смысле в этой статье обсуждаются две концепции, часто используемые для моделирования различных аспектов человеческого поведения в биологических, психологических, философских, физических и вычислительных объяснительных теориях.Это концепции информации и представления. Цель состоит в том, чтобы обсудить взаимозависимость между обоими конструктами, уделяя особое внимание их использованию в экспериментальных исследованиях когнитивных феноменов.
Вкратце, обсуждаемая здесь идея репрезентации связана со способностью мозга развивать внутренние состояния в форме относительно стабильных паттернов нейронной активности, которые поддерживают определенные отношения с событиями, происходящими во внешнем мире. Во многих случаях эти представления начинаются с простых реакций на внешние раздражители, но, в силу организационных характеристик мозга, развиваются за счет включения многих других элементов, кроме тех, которые непосредственно воспринимаются при прямом контакте с окружающей средой.Эта способность конструировать сложные ментальные представления является результатом длительного эволюционного процесса, но ее основные составляющие могут быть идентифицированы в нейронной активности более простых организмов, например, в форме реактивного или условного поведения.
Концепция ментальной репрезентации в когнитивных науках часто ассоциируется со сложными явлениями, такими как убеждения и желания. Этот класс моделей, также известный как репрезентативные теории разума (RTM), считает, что эти состояния обладают «интенциональностью» в том смысле, что они около или относятся к вещам и могут быть оценены в отношении таких свойств, как согласованность. , истина, уместность и точность (Cummins, 1989).
В этой статье предлагается обобщить общую идею интенциональности или уместности ментальных состояний поддержания корреляции с внешними событиями для описания даже ранних стадий обработки информации в нервной системе. Этот механизм ко-вариации в сочетании с ресурсами памяти и способностью генерировать состояния мозга, связанные с абстрактными элементами мира (в частности, способность выводить правила, управляющие поведением внешних элементов), позволяет проявиться характерным для человека когнитивным чертам .
Это широкое представление об интенциональности основано на особой концепции информации как связующего элемента между мозгом и миром. Информация, используемая в нейробиологических исследованиях, может быть описана как нечто неразрывно связанное с построением репрезентаций, но в то же время как концепция, не исключающая ментального экземпляра. Информация, кажется, существует в естественном мире, и человеческий разум обладает особой способностью извлекать, обрабатывать и использовать ее для увеличения способности взаимодействия с окружающей средой.
Хотя концепции информации и представления часто изучаются отдельно, их можно описать как имеющие вычислительные и семантические аспекты. Термин «вычислительные» относится к возможности кодификации, количественной оценки, манипулирования и физической реализации информации и представлений, в то время как термин «семантический» относится к значению обоих понятий в разных контекстах.
Информация и репрезентация будут обсуждаться здесь с нейробиологической точки зрения, но с намерением сохранить согласованность с их концептуализацией в вычислительных или искусственных моделях познания.Эта согласованность требует рассмотрения ментальных представлений как биологических явлений, собственно, но не исключительных для человеческого разума, построение которых достигается с помощью механизма обмена информацией с внешним миром. Как мы увидим ниже, хотя репрезентации могут быть локализованы в головном мозге, их значение не находится исключительно в нейробиологическом примере, являющемся характеристикой динамического взаимодействия между мозгом и окружающей средой.
В следующих разделах концепции ментального представления и информации будут обсуждаться с заявленным уклоном в сторону их применения в эмпирических проблемах когнитивной нейробиологии.Однако интерес к этим концепциям не ограничивается изучением человеческого познания. Подробные обсуждения классической теории информации можно найти в Shannon (1948), Karnani et al. (2009), Ван и Шен (2011) и Адами (2012). Природа ментальных репрезентаций в философии, психологии и нейробиологии обсуждается Камминсом (1989, 1996), Стичем (1992) и Фодором (2000). Подробные обсуждения семантической информации можно найти в Floridi (2005), Karnani et al. (2009), Jensen et al.(2013) и Вакарелов (2014).
Эмпирическое исследование человеческого поведения
Парадигматическая ситуация, с которой сталкиваются нейробиологи во время своей экспериментальной работы, может быть описана следующим образом: представьте себе человека, наблюдающего за объектом и / или выполняющего умственную задачу, в то время как его / ее мозговая активность регистрируется функциональной машиной нейровизуализации. Основываясь на результатах работы машины, ученый, контролирующий экспериментальную установку, хочет знать, как работает познание человека и в какой степени результат работы машины отражает индивидуальный опыт мышления.
Хотя можно получить некоторую информацию от машины, описательная способность этой парадигмы ограничена, особенно в отношении восприятия субъективных переживаний. Это ограничение может быть выражено аргументом квалиа: хотя ученый может что-то знать о внутреннем состоянии индивида, для внешнего наблюдателя невозможно получить доступ к самой природе ментальных процессов, потому что они включают особое качество сознательного опыта, которое невозможно сводится к лингвистически опосредованному набору описательных элементов (Kanai and Tsuchiya, 2012; Ramos, 2012).
Эта проблема может быть частично решена путем опроса человека о его / его субъективном опыте и проверки точности его / его представлений о внешнем мире. Однако этот метод ограничен способностью человека получить доступ к своим внутренним состояниям. Внеосознанный характер многих видов деятельности мозга не позволяет кому-либо осознавать и сообщать обо всех элементах, составляющих когнитивный опыт. Даже простая деятельность подвержена неконтролируемым искажениям восприятия (например, оптическим иллюзиям), спонтанному вызову содержимого памяти и тонким аффективным состояниям, которые не воспринимаются сознательно.
Хотя методы нейровизуализации не учитывают вопрос о квалиа, они постоянно улучшают свою способность обнаруживать детали функции мозга с точки зрения анатомического местоположения и временного хода событий. Информация, полученная с помощью функциональных машин визуализации, выражается в виде электрических сигналов или показателей метаболической активности, которые должны быть связаны с языковыми описаниями человека. Машинные записи позволяют определять пространственную локализацию структур, работающих в данный момент, а также отображать временную динамику их взаимодействия (Nunez et al., 2014). Таким образом, функциональные данные собираются и анализируются на основе общей концепции мозга как устройства обработки информации, состоящего из специализированных и широко взаимосвязанных подструктур, работающих в постоянном взаимодействии.
Информация на основе получателя
Вероятно, наиболее влиятельная теория информации — это теория информации, предложенная Шенноном (1948), основанная на концепции энтропии или неопределенности, связанной с появлением сообщения. Общая система связи, предложенная Шенноном, показана на рисунке 1.
РИСУНОК 1. Информационная система, предложенная Шенноном. Красный квадрат ограничивает компонент-получатель системы, в котором определяется семантическая ценность информации.
В упрощенной форме это определение основано на вероятности появления данного сообщения среди других возможных. Хотя этот подход широко используется в компьютерных науках, а также при изучении взаимодействий между нейронами и областями коры головного мозга (Bezzi, 2007; Ward and Mazaheri, 2008), этот подход не подходит для многих других приложений в нейробиологии.Точная оценка вероятности сообщения требует предварительного знания о том, сколько других возможных сообщений может появиться, что часто недоступно в поведенческих исследованиях. Кроме того, модель Шеннона явно не принимает во внимание значение отправленного, переданного и полученного сообщения.
Вопрос о значении информации, занимающий центральное место в неврологии, обсуждался в рамках общей темы семантической информации. Несмотря на отсутствие единого мнения о ее определении, семантическая информация может быть описана как данные и их значение, включая или не условия правдивости (Вакарелов, 2014).Изучение семантической информации сосредоточено на ряде проблем, большинство из которых систематизированы Флориди (2005). Главный вопрос, связанный с семантическим аспектом информации, представляющий особый интерес для данного обсуждения, — «как данные могут обрести свое значение» (Флориди, 2005; Вакарелов, 2010). Вакарелов (2010), например, предлагает «прагматический подход к информации, при котором понятие информационной системы определяется как особый вид целенаправленной системы, возникающей в рамках основной динамики мира, и определяется семантическая информация как валюта системы.Таким образом, системы, оперирующие семантической информацией, можно рассматривать как шаблоны в организованных системах ».
Возвращаясь к общей структуре системы связи Шеннона, можно сказать, что процесс передачи информации не зависит от смысла сообщения только до достижения принимающего компонента системы связи. Это происходит потому, что цель отправки сообщения — спровоцировать изменений состояния получателя. Эти изменения определяют существование сообщения с точки зрения получателя.Например, давайте рассмотрим человека в темной пещере, населенной летучими мышами. В отсутствие света и без способности воспринимать ультразвук, человек может построить лишь очень частичное представление окружающей среды пещеры. Он / она не может определить, сколько летучих мышей находится внутри пещеры, что они делают и общаются ли они друг с другом. Состояние наблюдателя не может быть изменено событиями, происходящими в пещере из-за отсутствия адекватных сенсорных механизмов. Однако для летучих мышей та же среда полна значимой информации из-за их способности издавать высокочастотные звуки и анализировать их эхо.Если этот человек — ученый, заинтересованный в понимании поведения летучих мышей, он / она может разработать инструменты для обнаружения ультразвука, который иначе не воспринимается, и «извлекать» больше информации из окружающей среды. Даже с этим новым инструментом «значение» этой новой информации не сразу становится ясным. Единственный способ построить понятную картину действий летучих мышей — это установить корреляцию между наблюдаемым поведением и сигналами, полученными машиной. Хотя для ученого невозможно получить полный доступ к разуму летучей мыши и узнать, как быть похожим на летучую мышь, он / она может отобразить изменения, наблюдаемые в окружающей среде, и сравнить их с изменениями, происходящими в состояниях машины.Если машина достаточно точна и поведение летучей мыши достаточно изощренно, ученый может построить ограниченную карту разума летучей мыши.
Этот пример можно распространить на методы нейровизуализации в целом. В функциональных исследованиях мозга стратегия простого соотнесения стационарных состояний мозга со статическими внешними стимулами оказалась бессмысленной. Простое отображение всех нейронов, срабатывающих в момент предъявления определенного стимула, не гарантирует, что наблюдаемая нейронная активность связана с этим актом наблюдения.Чтобы определить уровень корреляции между внешним миром и внутренней мозговой активностью, стратегия состоит в том, чтобы вызвать изменения характеристик объекта и наблюдать за происходящими изменениями, происходящими в мозговой активности. В функциональных методах работы с мозгом совпадающие паттерны мозговой деятельности и представления объектов обычно достигаются путем многократного повторения стереотипных задач, результаты которых подвергаются статистическому анализу. Фактически, термин «стимул», используемый в биологических исследованиях, можно определить как любую модификацию окружающей среды, которая влияет на состояние организма.В этой ситуации ученый может проверить, получает ли мозг наблюдателя информацию, определяя изменения в нейронной активности, которые коррелируют с изменениями, происходящими во внешнем мире.
Следовательно, процесс, который определяет информацию как нечто важное, происходит в компоненте системы приемник (красный прямоугольник на рисунке 1). Это не означает, что другие компоненты не имеют отношения к делу, но гипотеза, которая будет исследована в следующих разделах, заключается в том, что значение сообщения проявляется в получателе и любых других стимулах, проходящих через информационную систему, которые не распознаются или не вызывают изменений в состояние получателя не является информацией.
Модель коммуникационной системы Шеннона применялась для моделирования каждого этапа функционирования нервной системы. Внешние стимулы работают как источник информации для сенсорных клеток, которые генерируют потенциалы действия и возбуждают следующий нейрон на пути. Корковые области работают как передатчики и приемники по отношению к другим областям, и один человек также может быть смоделирован как передатчик, приемник, источник шума или информационная среда в соответствии с интересами модели. Таким образом, пределы каждого компонента информационной системы в организме произвольны, и тот же формализм, используемый для описания взаимодействия между двумя нейронами, в принципе может быть применен для описания взаимодействий между ядрами нейронов или даже между отдельными людьми в социальном взаимодействии.
Разработка представительств
Совместное изменение нервных / психических состояний наблюдателя с изменениями, происходящими во внешнем мире, является первым условием для установления представления об объектах. В ходе этого процесса могут быть созданы многие формы представления, и некоторые из них могут быть неполными или неточными. Построение набора достоверных и полезных репрезентаций требует дополнительного механизма проверки и улучшения, который в биологических организмах может быть реализован в процессе естественного отбора.
Тонони (2008) предполагает, что «посредством естественного отбора, эпигенеза и обучения информационные отношения в мире формируют информационные отношения внутри основного комплекса, которые лучше всего« резонируют »в соизмеримом пространственном и временном масштабе. Более того, со временем эти отношения будут формироваться ценностями организма, чтобы отразить их важность для выживания. Этот процесс можно представить как экспериментальный аналог естественного отбора. Как хорошо известно, селективные процессы воздействуют на организмы через различную выживаемость, изменяя частоты генов (генотип), что, в свою очередь, приводит к эволюции определенных форм тела и поведения (внешний фенотип).”
Таким образом, получение информации и создание мысленных представлений происходит в два этапа. Во-первых, достаточно сложная структура мозга необходима для установления внутренних состояний, способных изменяться вместе с внешними событиями. Во-вторых, достоверность этих представлений должна достигаться постепенно путем сопоставления их с окружающей средой. Обсуждаемая здесь гипотеза состоит в том, что сложные психологические конструкции, классически связанные с концепцией ментальной репрезентации, начинаются с простого интерактивного поведения.Способность использовать язык и взаимодействовать в социальных группах позволила постепенно возникать более сложные человеческие психические феномены. Это развитие могло происходить даже в результате относительно неорганизованного процесса создания, модификации и исправления внутренних состояний в зависимости от новых поступлений из внешнего мира.
Следовательно, можно допустить, что механизмы, с помощью которых развивалось человеческое познание, присутствуют и в других классах организмов. Например, насекомое выживает в своей естественной среде обитания, потому что может сохранять достаточно точное представление о внешнем мире.Эти опосредованные репрезентацией «отношения между миром и насекомыми» ограничены и даже не могут рассматриваться как имеющие когнитивную природу. Однако качество и точность этого представления — это оптимизированный результат компромисса между анатомо-физиологическими ограничениями и необходимостью предоставления ресурсов обработки информации в контексте выборочного давления в конкретной нише. Частичные репрезентации могут быть полезны для повышения шансов на выживание, поскольку их легче создавать и исправлять, а также быстрее применять в естественных жизненных ситуациях.
Представляющие правила
Другая репрезентативная стратегия, возникшая в ходе эволюции, — это репрезентация правил или паттернов, управляющих тем, что происходит во внешнем мире. Например, условное поведение у нескольких видов животных можно рассматривать как представление внешних закономерностей. Повышенное слюноотделение собаки после условного раздражителя, связанного с пищей, опосредовано представлением, установленным путем обучения, правила корреляции между двумя событиями.
В человеческом мозге похожие механизмы, кажется, работают даже в более сложных действиях. Ноэль (2012) рассмотрела доказательства того, что поведение людей, управляемое правилами, связано с функционированием префронтальной коры, базальных ганглиев и связанных с ними структур мозга. Автор предполагает, что «стробирующий механизм на основе дофамина взаимодействует со стандартными моделями синаптической пластичности, поддерживая развитие соответственно изолированных и размерных префронтальных репрезентаций, приводя к улучшенному обобщению новых ситуаций, когда обеспечивается адекватно разнообразный тренировочный опыт.Согласно этому предложению, некоторые области префронтальной коры могут кодировать ссылки или «указатели» на другие префронтальные области в репрезентативной схеме, которая позволила бы по существу комбинаторное обобщение новых правил. Эта способность комбинаторного обобщения не подразумевает «простую реализацию» механизмов символической интерпретации правил. По мнению Ноэль, «сложные взаимодействия между репрезентациями правил, которые активно поддерживаются в префронтальной коре головного мозга, и динамическими процессами более задних нейронных цепей, порождают дифференцированные и контекстно-зависимые паттерны исполнения, которые избегают описания чисто символическим описанием правил.Кроме того, статистические закономерности в опыте, присутствующем во время развития префронтальной коры, могут глубоко сформировать виды явных правил, которые могут быть надежно представлены и применены ».
Процесс обработки информации, основанный на представлении правил, может быть дополнительно улучшен путем создания подмножеств априорных представлений, доступных для использования в естественных ситуациях. Врожденное поведение, связанное, например, с обнаружением угроз, требует наличия относительно сложных представлений, способных усилить быстрые защитные действия.Эта характеристика называется подготовкой к страху и фобиям, и она также обнаруживается в поведении человека. Mineka и Ohman (2002) представляют доказательства существования развитого модуля для выявления страха и обучения страху с четырьмя основными характеристиками: «Во-первых, он преимущественно активируется стимулами, связанными с угрозами выживанию в эволюционной истории. Таким образом, стимулы, релевантные страху, приводят к более сильному обусловливанию отвращающих ассоциаций по сравнению со стимулами, не имеющими отношения к страху. Во-вторых, модуль автоматически активируется релевантными для страха стимулами, что означает, что активация страха происходит до того, как может произойти сознательный когнитивный анализ стимула.В-третьих, модуль страха относительно непроницаем для сознательного когнитивного контроля, и обусловливание страха связанными со страхом стимулами может происходить даже с подсознательными условными стимулами. В-четвертых, миндалевидное тело, по-видимому, является центральной областью мозга, отвечающей за модуль страха ».
Высокая скорость, необходимая для процесса выявления угроз и реализации адекватных ответных мер, подразумевает повышенную вероятность ошибок, связанных с упрощением внешних ситуаций, неправильной интерпретацией новых событий и, в конечном итоге, созданием искаженных представлений.Этот стиль когнитивного функционирования можно понять с биологической точки зрения, где в естественных ситуациях ошибки совершения (неправильная реакция на отсутствие угрозы) более приемлемы, чем ошибки бездействия (отсутствие реакции на реальную угрозу).
Другие когнитивные способности, такие как эмпатия и распознавание лиц, также, по-видимому, реализуются с помощью аналогичных механизмов работы с заранее подготовленными представлениями (Regenbogen et al., 2012; Kryklywy et al., 2013; Prochnow et al., 2013). Признавая, что та же стратегия проектирования используется при реализации других когнитивных функций, этот механизм упрощения представлений для облегчения реакции на стимулы можно предположить как играющий роль в сложных явлениях, связанных с частичной или предвзятой оценкой внешних ситуаций, таких как народные психологические объяснения. и возникновение предубеждений в социальных контекстах.
Корреляция и информация
Чтобы отличаться от информационной энтропии Шеннона, здесь предлагается термин корреляционная информация не как мера вероятности, а как мера того, как изменения, происходящие во внешнем мире, коррелируют с изменениями, происходящими внутри агента. Эта концепция не зависит ни от физической, биологической или лингвистической природы внешнего объекта, ни от когнитивных способностей получателя. Корреляционная информация зависит от способности получателя изменять аспекты своих внутренних состояний в зависимости от изменений, происходящих во внешней среде.Пластичность этого приемника не должна отражать все характеристики внешних объектов, потому что даже частичных представлений может быть достаточно для адекватного взаимодействия с окружающей средой. Эта стратегия принятия информационной модели, основанной на корреляциях, направлена на то, чтобы подчеркнуть важность принимающего компонента в общей модели информационной системы.
Этот подход можно проиллюстрировать следующим образом: давайте рассмотрим животное, визуально воспринимающее источник света, излучающий разные цвета (рис. 2А).Если его орган чувств способен изменять свое состояние определенным образом каждым цветом, что вызывает одно соответствующее изменение состояния (рис. 2В), можно сказать, что это животное способно иметь точное цветовое восприятие. Обратите внимание, что в этой модели не имеет значения, как именно это соответствие физически реализуется. Центральным моментом является то, что путь синий, красный, зеленый, желтый во внешнем мире соответствует пути a, b, c, d внутри организма. Напротив, если сенсорный орган не способен отличить синий от зеленого и красный от желтого, например, его внутреннее представление дается более простым путем (рис.) На рисунке 2C.
РИСУНОК 2. На этом рисунке показаны различные репрезентативные способности органов чувств. (A) представляет источник света, излучающий разные цвета. Орган чувств, проиллюстрированный в (B) , способен связывать серию различных состояний a, b, c, d, где каждое состояние связано с разными цветами: синим, красным, зеленым и желтым. (C) иллюстрируют другой вид сенсорного органа, не способного отличить синий от зеленого и красный от желтого и, следовательно, отображающий изменения, происходящие во внешнем мире, с помощью упрощенного набора состояний (f, g).
Представление, представленное на рисунке 2C, является частичным по сравнению с изображением, представленным на рисунке 2B, но его физическая реализация более простым сенсорным органом требует меньше ресурсов. Если оба представления имеют одинаковую эффективность в сохранении жизни животного (например, в обнаружении пищи или хищников), самая простая альтернатива может быть наиболее выгодной, если только в окружающей среде не произойдут новые изменения, которые сделают точное восприятие цвета важной чертой для выживания.
Согласно этой модели поток корреляционной информации по нервной системе — это набор модификаций, постепенно устанавливаемых в сенсорных клетках, нервах, интернейронах и структурах мозга, участвующих в выражении поведения.Преимущество этой концепции состоит в том, что эти модификации потенциально можно обнаружить с помощью функциональных методов, хотя они не всегда доступны сознанию человека. В экспериментальном контексте даже физиологические проявления, такие как, например, изменения вегетативного функционирования или постурального контроля, могут рассматриваться как часть набора информации, составляющей ментальные представления. Включение этих не чисто когнитивных элементов важно, например, при изучении эмоций, когда некоторые элементы опыта не могут быть адекватно описаны языком.
Это предложение не подразумевает отрицания существования внутренне генерируемых состояний. Хотя психические события могут происходить со степенью независимости от внешних влияний (например, отражений, интерпретаций и математического мышления), основные нейронные компоненты, которые позволили развить эти сложные способности, тесно связаны с теми, которые работают в других относительно более простых действиях мозга. .
Процесс человеческого мышления может протекать с относительной независимостью от внешних факторов, как в мысленных фантазиях.Корреляционная модель предполагает, что способность работать на этом уровне абстракции была приобретена путем постепенного улучшения способности использовать корреляционную информацию. После приобретения эта способность позволяет человеку работать независимо от прямых сенсорных входов и добавлять новые элементы в умственное содержание. Хотя фантазии можно генерировать с большой степенью свободы, осознание того, что это содержимое создается изнутри, обеспечивается способностью противостоять им с внешними входами.
Одним из примеров внутренне генерируемого состояния, включающего заранее подготовленные структуры, тесно связанные с внешними событиями, является система зеркальных нейронов. Первоначально обнаруженная у макак в вентральной премоторной коре, области F5 и нижней теменной доле, эта группа нейронов активируется, когда животное видит другое животное (или экспериментатора), выполняющее действия, аналогичные тем, которые относятся к его естественному репертуару действий. Нейровизуализационные и электрофизиологические исследования показывают, что зеркальные нейроны могут служить для распознавания действий как у обезьян, так и у людей, тогда как их предполагаемая роль в имитации и языке может быть реализована у человека, но не у обезьяны (Oztop et al., 2013). Хотя зеркальные нейроны в основном имеют моторную природу, они связаны с умственной деятельностью, такой как понимание намерений, эмоции, сочувствие и речь (Acharya and Shukla, 2012).
Другими примерами ментальных репрезентаций, основанных на совместных свойствах мозга и окружающей среды, являются те, которые участвуют в ориентации и движении в пространстве. Лэнд (2014) указывает, что «двигательная система требует представления пространства, которое поддерживает постоянные отношения с объектами внешнего мира по мере того, как тело движется внутри него, тогда это также может служить моделью стабильного внешнего мира, в котором мы может быть сознательным.Изображение высокого разрешения не обязательно, все, что требуется, — это то, что оно обеспечивает стабильную основу, к которой может быть временно прикреплена подробная информация, предоставляемая зрительными путями через затылочную и височную доли ».
Создание и запись ментальных репрезентаций включает в себя постепенное задействование относительно далеких, но тесно связанных компонентов мозга с разной временной динамикой. Следовательно, ментальные репрезентации не локализуются в определенных областях мозга, но постепенно возникают на протяжении всей нейрональной обработки.Эта идея совместима с несколькими нейробиологическими явлениями, связанными с сознательным опытом. Шен и др. (2013) предположили, что переживание «озарения», описываемое как переживание, связанное с состоянием понимания, которое внезапно возникает в сознательном осознавании человека, включает многие распределенные области мозга, включая боковую префронтальную кору, поясную извилину, гиппокамп и т. Д. верхняя височная извилина, веретенообразная извилина, предклинье, клиновидная мышца, островок, мозжечок и некоторые области теменной коры.
Способность обрабатывать сложные концепции и правила, управляющие внешними событиями, необходима для появления еще одного свойства когнитивных систем человека, а именно возможности предвидеть будущие события. Способность предвидеть возникновение данного стимула может быть определена даже у простых организмов, демонстрирующих условное поведение. Например, техника обонятельного кондиционирования реакции на удлинение укуса широко используется для получения нового понимания правил и механизмов аверсивного обучения у насекомых (Tedjakumala and Giurfa, 2013).
Эта простая способность представления правил может быть улучшена путем разработки более сложных нейронных ресурсов. Фактически, эта способность варьируется от одного вида к другому (Seed et al., 2012) и в зависимости от когнитивного развития каждого человека (Wellman et al., 2001). Более того, есть свидетельства того, что эта репрезентативная способность не зависит от нейронных механизмов, но также от адекватных социальных и культурных влияний (Moriguchi, 2014).
Возникновение и сложность
Следующий вопрос, центральный для этого обсуждения, заключается в том, как простые механизмы корреляции позволяют возникать сложным абстракциям в человеческом разуме.Возможная стратегия прояснения этого момента состоит в изучении сложных теорий систем и их применимости на нескольких структурных и организационных уровнях, возникших в процессе генезиса человеческого поведения.
Идея о том, что сложные паттерны могут спонтанно возникать из более простых компонентов, широко обсуждается в естествознании, и для объяснения их возникновения был предложен ряд теоретических идей, таких как, например, агентно-ориентированные модели и генетические алгоритмы (Caticha and Vicente, 2011; Gros , 2013).
В частности, одна из этих теоретических моделей, известная как самоорганизованная критичность (SOC), получила большое внимание как возможное объяснение спонтанного возникновения сложных паттернов как на нейронном, так и на поведенческом уровнях. Концепция SOC была предложена Bak et al. (1987) как один из механизмов возникновения сложности в природе. Они предположили, что «диссипативные динамические системы с расширенными степенями свободы могут эволюционировать в самоорганизованное критическое состояние с пространственным и временным масштабированием по степенному закону.Это пространственное масштабирование приводит к самоподобной «фрактальной» структуре, идентифицируемой во многих условиях.
Beggs и Plenz (2003) сообщили о доказательствах этого феномена при изучении органотипических культур из коронарных срезов соматосенсорной коры крыс. Они непрерывно регистрировали спонтанные локальные потенциалы поля (LFP) с использованием 60-канальной многоэлектродной матрицы и обнаружили, что распространение синхронизированной активности LFP описывается степенным законом. Авторы предположили, что наклон этого степенного закона, а также его параметр ветвления указывают на присутствие SOC в этих препаратах.(Beggs and Plenz, 2003) нашли доказательства того, что критический процесс ветвления оптимизирует передачу информации, сохраняя стабильность в корковых сетях. Моделирование показало, что параметр ветвления при значении, найденном в экспериментальной подготовке, оптимизирует передачу информации в сетях с прямой связью, предотвращая при этом неконтролируемое возбуждение сети. Авторы назвали этот паттерн «нейронные лавины» и выдвинули гипотезу, что это могло быть общим свойством корковых сетей и представлять режим активности, отличный от осцилляторных, синхронизированных или волновых состояний сети.
В соответствии с обсуждаемыми здесь идеями, идентификация таких паттернов функционирования, по-видимому, зависит от функционирования мозга в контексте. Эль-Бустани и др. (2009) изучали внутриклеточную активность 15 нейронов первичной зрительной коры анестезированной и парализованной кошки. Каждый нейрон регистрировался при представлении четырех полных стимулов через доминирующий глаз: дрейфующей решетки с оптимальной ориентацией и пространственной частотой клетки, плотного шума высокой пространственной четкости, естественного изображения, анимированного с имитацией последовательности движений глаз, и решетки, анимированной с помощью та же последовательность движений глаз.Авторы обнаружили, что записи демонстрируют степенное масштабирование частоты на высоких частотах с дробным показателем степени, зависящим от пространственно-временной статистики визуальных стимулов. Они также сообщили, что этот эффект был воспроизведен в вычислительных моделях рекуррентной сети. Они отметили, «что найденные здесь степенные отношения зависят от стимула, что означает, что показатель масштабирования частоты не представляет собой уникальную характеристику активности корковой сети, а скорее отражает меру динамического взаимодействия между сенсорной вызванной активностью и текущая повторяющаяся сетевая активность.”
Возможность того, что SOC имеет отношение к объяснению сложного человеческого поведения, была исследована Ramos et al. (2011), которые оценивали группы людей с психическими расстройствами и без них в социальном взаимодействии в течение нескольких недель. Хотя поведение каждого человека в абсолютном выражении сильно отличалось от поведения других участников, статистическое описание различных групп (людей с депрессией, психозом, манией и нормальным контролем) показало идентичные модели поведенческой изменчивости.Во всех группах, сравнивая поведение людей с самим собой, небольшие изменения поведения были очень частыми, а большие вариации — редкими. Характеристика наличия одного и того же паттерна вариаций, воспроизводимого на разных уровнях человеческой деятельности, предполагает наличие самоподобия (Serrano et al., 2008). Кривые, описывающие поведение всех клинических групп и контрольных групп, показали одинаковый аспект и соответствовали степенному закону. Авторы предположили, что наличие самоподобия и степенных законов совместимо с гипотезой о том, что люди в социальном взаимодействии составляют систему, демонстрирующую SOC.
Самоорганизованная критичность, безусловно, является многообещающей концепцией для интеграции биологических и поведенческих аспектов человеческого поведения в рамках одних и тех же причинных механизмов, но, несомненно, требует дополнительных эмпирических исследований (Hidalgo et al., 2014).
Краткий комментарий к семантическому вопросу
Последний важный момент, который здесь следует обсудить, — это вопрос о приписывании значения в информационных моделях познания. Это очень проблематичное обсуждение в литературе, которое не может быть адекватно рассмотрено в ограниченном объеме данной статьи.Однако эмпирические исследования в области нейробиологии требуют определенной стратегии для решения этой проблемы из-за невозможности понять многие аспекты человеческого поведения без рассмотрения какой-либо формы обоснования.
Возможная временная стратегия состоит в том, чтобы на мгновение оставить в стороне понятие значения и исследовать утилитарный подход к ментальным репрезентациям. С биологической точки зрения непосредственная полезность поведения и ментальных представлений увеличивает шансы человека на выживание в различных контекстах.Таким образом, хотя информация и представления были определены, в этом корреляционном подходе в зависимости от эффектов, наблюдаемых в принимающем компоненте, их утилитарный характер должен восприниматься только в контексте всей коммуникационной системы.
Естественно, идея о том, что человеческое познание сформировано эволюционными механизмами, не нова. Тонони (2008) объясняет эту гипотезу: «Мозговые механизмы, в том числе те, что находятся внутри основного комплекса, являются тем, чем они являются на протяжении всей эволюционной истории, индивидуального развития и обучения.История эволюции приводит к установлению определенных видоспецифических черт, закодированных в геноме, включая мозг и средства взаимодействия с окружающей средой. Развитие и эпигенетические процессы приводят к соответствующему каркасу анатомических связей. Затем опыт постоянно совершенствует нейронные связи через пластические процессы, что приводит к идиосинкразии индивидуального «коннектома» и воспоминаний, которые он встраивает ».
Общие концепции теории эволюции использовались для объяснения нескольких видов поведения и когнитивных явлений.Тем не менее, эту объяснительную стратегию еще нужно лучше включить в эмпирические исследования. То же внимание, уделяемое развитию нейрофункциональных методов, также должно быть уделено идентификации и анализу характеристик среды, в которой проявляется поведение. Например, эта утилитарная характеристика информационных моделей предполагает, что будущие разработки в области функциональных исследований мозга должны учитывать использование иммерсивных установок виртуальной реальности как способа управления поведенческим контекстом.
Заключительные замечания
Эта статья была направлена на то, чтобы ответить на некоторые вопросы об использовании представлений и информационных концепций в контексте экспериментальных исследований в когнитивных науках. Предлагаемый акцент в «информации на основе получателя» оправдан интересом разработки объективных подходов к изучению человеческого поведения в биологических и семантических терминах. Этот поиск новых концептуальных подходов рисковал оказаться поверхностным в своем формализме, но он был предложен в качестве первого шага для описания различных элементов, которые способствуют построению ментальных репрезентаций.
Обсуждаемая здесь концепция корреляционной информации должна быть достаточно простой, чтобы позволить натурализацию концепции информации в том смысле, что все взаимодействия между физическими объектами можно рассматривать как информационное явление. В этой модели построение ментальных представлений можно рассматривать как частный случай обработки информации, при которой корреляционная информация принимается, записывается, но также модифицируется сложным, возникающим и, возможно, случайным процессом связывания новых элементов.Валидность этих новых внутренне генерируемых составляющих элементов обеспечивается их непрерывной конфронтацией с новыми внешними входами и выбором наиболее адекватных репрезентаций в отношении их способности повышать шансы на выживание.
Гипотеза состоит в том, что этот основной механизм работает у всех видов животных, но с улучшенными способностями человеческого мозга он приводит к появлению более высокого порядка или абстрактных описательных элементов внешних объектов, которые позволяют предсказывать будущие события.Этот процесс возможен путем манипулирования внутренними состояниями, представляющими не только объекты, но и правила, управляющие их поведением. В этой модели, хотя содержание корреляционной информации зависит от способности приемника создавать внутренние состояния, способные изменяться вместе с внешними событиями, полезность данной информации может быть оценена только путем наблюдения за всей коммуникационной системой.
Непрерывный процесс сбора информации, создания представлений, создания прогнозов, сравнения с результатами и их корректировки с целью оптимизации их точности совместим с несколькими психологическими моделями обучения и когнитивного развития.Этот механизм корреляционных представлений также совместим с байесовской концепцией когнитивного функционирования, где частичные или предварительные представления работают как оценки априорных вероятностей при работе с будущими событиями (Tenenbaum et al., 2011).
Обсуждаемые здесь идеи представляют собой первый подход и, естественно, требуют более глубоких исследований в отношении его теоретических и эмпирических значений. С теоретической точки зрения, хотя теории, подобные SOC, многообещающие для объяснения человеческого поведения, другие математические модели также заслуживают внимания.Катича и Висенте (2011), например, утверждают, что статистическая механика может приводить к агрегированным прогнозам, которые могут быть проверены на обширных наборах данных с частичной информацией о популяциях. Процесс обмена информацией и моделей обучения, включенных в эти модели, может выявить коллективные эмерджентные свойства, которых нет в индивидуальном поведении.
Что касается эмпирических исследований, это обсуждение предполагает, что интегративное изучение вычислительных и семантических элементов, составляющих человеческий опыт, потребует значительных технических и теоретических усовершенствований.Технически, комбинированный регистр различных переменных, таких как электрическая активность коры головного мозга, отображение движений глаз, показатели гальванической проводимости кожи и контроль положения тела, полученные во время тщательно спланированной когнитивной деятельности, имитируемой, например, в средах виртуальной реальности, потенциально может потенциально дать более глубокое понимание происходящего. психические, эмоциональные и моторные события, происходящие в реалистичных контекстах.
Заявление о конфликте интересов
Автор заявляет, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарность
Автор благодарит Дж. Т. С. Ребусаса и Рональда К. Ранво за содержательные обсуждения и обзор ранних версий статьи.
Список литературы
Бак, П., Тан, К., и Визенфельд, К. (1987). Самоорганизованная критичность: объяснение шума 1 / f. Phys. Rev. Lett. 59, 381–384. DOI: 10.1103 / PhysRevLett.59.381
CrossRef Полный текст
Беггс, Дж. М., и Пленц, Д. (2003). Нейрональные лавины в контурах неокортекса. J. Neurosci. 23, 11167–11177.
Катича, Н., Висенте, Р. (2011). Агентная социальная психология: от нейрокогнитивных процессов к социальным данным F. Adv. Комплексная сист. 14, 711–731. DOI: 10.1142 / S0219525
3190
CrossRef Полный текст
Камминз Р. (1989). Значение и ментальное представление , Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
Камминз Р. (1996). Представления, цели и отношения . Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
Эль-Бустани, С., Марре, О., Бехуре, С., Бодо, П., Игер, П., Бал, Т. и др. (2009). Модуляция состояния сети степенного частотного масштабирования в зрительных корковых нейронах. PLoS Comput. Биол. 5: e1000519. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1000519
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Флориди, Л. (2005). Является ли семантическая информация значимыми данными? Philos. Феноменол. Res. 70, 351–370. DOI: 10.1111 / j.1933-1592.2005.tb00531.х
CrossRef Полный текст
Фодор, Дж. А. (2000). Разум не работает таким образом: объем и пределы вычислительной психологии , Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
Гро, К. (2013). Сложные и адаптивные динамические системы: учебник , Нью-Йорк: Springer. DOI: 10.1007 / 978-3-642-36586-7
CrossRef Полный текст
Идальго, Дж., Грилли, Дж., Сувейс, С., Муньос, М. А., Банавар, Дж. Р., и Маритан, А. (2014). Информационная пригодность и появление критичности в живых системах. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, 10095–10100 DOI: 10.1073 / pnas.13111
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Карнани М., Паакконен К. и Аннила А. (2009). Физический характер информации. Proc. Рой. Soc. Математика. Phys. Англ. Sci. 465, 2155–2175. DOI: 10.1098 / rspa.2009.0063
CrossRef Полный текст
Крикливи, Дж. Х., Нант, С. Г., и Митчелл, Д. Г. (2013). Миндалевидное тело кодирует уровень воспринимаемого страха, но не эмоциональную неоднозначность визуальных сцен. Behav. Brain Res. 252, 396–404. DOI: 10.1016 / j.bbr.2013.06.010
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Нуньес П. Л., Сринивасан Р. и Филдс Р. Д. (2014). Функциональная связность ЭЭГ, задержка аксонов и болезнь белого вещества. Clin. Neurophysiol. doi: 10.1016 / j.clinph.2014.04.003 [Epub перед печатью].
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Prochnow, D., Kossack, H., Brunheim, S., Мюллер, К., Виттсак, Х. Дж., Маркович, Х. Дж. И др. (2013). Обработка подсознательных выражений эмоций на лице: исследование поведения и фМРТ. Soc. Neurosci. 8, 448–461. DOI: 10.1080 / 17470919.2013.812536
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Рамос, Р. Т., Сасси, Р. Б., и Пикейра, Дж. Р. К. (2011). Самоорганизованная критичность и предсказуемость человеческого поведения. Новые идеи Psychol. 29, 38–48. DOI: 10.1016 / j.newideapsych.2009.12.001
CrossRef Полный текст
Regenbogen, C., Schneider, D. A., Finkelmeyer, A., Kohn, N., Derntl, B., Kellermann, T., et al. (2012). Дифференциальный вклад мимики, просодии и содержания речи в эмпатию. Cogn. Эмот. 26, 995–1014. DOI: 10.1080 / 02699931.2011.631296
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Сид, А., Седдон, Э., Грин, Б., и Калл, Дж. (2012). «Народная физика» шимпанзе: внимание к неудачам. Philos. Пер. R. Soc. Лондон. B Biol. Sci. 367, 2743–2752. DOI: 10.1098 / rstb.2012.0222
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Шеннон, К. Э. (1948). Математическая теория коммуникации. Bell Syst. Tech. J. 27, 379–423. DOI: 10.1002 / j.1538-7305.1948.tb01338.x
CrossRef Полный текст
Шен, В. Б., Ло, Дж. К. Л., Юань, Ю. (2013). Новые достижения в области нейронных коррелятов проницательности: десятилетний обзор проницательного мозга. Подбородок. Sci. Бык. 58, 1497–1511. DOI: 10.1007 / s11434-012-5565-5
CrossRef Полный текст
Стич, С. (1992). Что такое теория ментального представления? Разум 101, 243–261. DOI: 10.1093 / mind / 101.402.243
CrossRef Полный текст
Теджакумала, С. Р., Джурфа, М. (2013). Правила и механизмы обучения наказанию у медоносных пчел: аверсивная обусловленность реакции на удлинение укуса. J. Exp. Биол. 216, 2985–2997.DOI: 10.1242 / jeb.086629
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Тененбаум, Дж. Б., Кемп, К., Гриффитс, Т. Л., и Гудман, Н. Д. (2011). Как вырастить ум: статистика, структура и абстракция. Наука 331, 1279–1285. DOI: 10.1126 / science.1192788
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Вакарелов О. (2010). Докогнитивная семантическая информация. Знай. Техн. Pol. 23, 193–226. DOI: 10.1007 / с12130-010-9109-5
CrossRef Полный текст
Вакарелов О. (2014). От интерфейса к корреспонденции: восстановление классических представлений в прагматической теории семантической информации. Minds Mach. 24, 327–351. DOI: 10.1007 / s11023-013-9318-2
CrossRef Полный текст
Ван К. и Шен Х. (2011). Теория информации в научной визуализации. Энтропия 13, 254–273. DOI: 10.3390 / e13010254
CrossRef Полный текст
Уорд, Б.и Мазахери Ю. (2008). Скорость передачи информации в экспериментах фМРТ, измеренная с использованием теории взаимной информации. J. Neurosci. Методы 167, 22–30. DOI: 10.1016 / j.jneumeth.2007.06.027
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Веллман, Х. М., Кросс, Д. и Уотсон, Дж. (2001). Метаанализ развития теории разума: правда о ложных убеждениях. Child Dev. 72, 655–684. DOI: 10.1111 / 1467-8624.00304
CrossRef Полный текст
Ментальная репрезентация и когнитивная архитектура умелого действия
Аллард, Ф., и Н. Бернетт. 1985. Спортивное мастерство. Канадский журнал психологии 39: 294–312.
Артикул Google ученый
Beilock, S.L., S.A. Wierenga, and T.H. Карр. 2002. Экспертиза, внимание и память в выполнении сенсомоторных навыков: влияние новых ограничений задачи на выполнение двойных задач и эпизодическую память. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии: экспериментальная психология человека 55: 1211–1240.
Артикул Google ученый
Бернштейн (Бернштейн), N.A. 1947/1967. О построении движений . Мозква: Медгиз.
Блазинг, Б. 2010. Память танцора: опыт и когнитивные структуры в танце. В Нейропознание танца , изд. Б. Близинг, М. Путтке и Т. Шак, 75–98. Лондон: Психология Пресс.
Глава Google ученый
Близинг, Б., Г. Тененбаум и Т. Шак. 2009. Познавательная структура движений в классическом танце. Психология спорта и физических упражнений 10 (1): 350–360.
Артикул Google ученый
Близинг Б., М. Путтке и Т. Шак, ред. 2010a. Нейропознание танца . Лондон: Психология Пресс.
Google ученый
Близинг, Б., Т. Шак и П.Брюггер. 2010b. Функциональная архитектура человеческого тела: оценка репрезентации тела путем сортировки частей тела и действий. Экспериментальное исследование мозга 203: 119–129.
Артикул Google ученый
Близинг, Б., И. Гюльденпеннинг, Д. Кестер и Т. Шак. 2014. Опыт влияет на структуру представления и категориальную активацию хватательных поз в лазании. Границы психологии 5 (1008): 1–11.
Google ученый
Braun, S.M., A.J.H.M. Beurskens, T. Schack, R.G. Марселлис, К. Оти, Дж. М. Шолс и Д. Т. Уэйд. 2007. Можно ли использовать SDA-M для исследования представлений о двигательных действиях у пациентов с инсультом? Клиническая реабилитация 21: 822–832.
Артикул Google ученый
Д’Авелла А. и Э. Бицци. 1998. Низкая размерность супраспинально индуцированных силовых полей. Слушания Национальной академии наук 95 : 7711–7714.
Артикул Google ученый
D’Avella, A., M. Giese, Y.P. Иваненко, Т. Шак и Т. Флэш. 2015. Модульность в моторном контроле: от мышечной синергии до представления когнитивных действий. Frontiers in Computational Neuroscience 9: 126.
Статья Google ученый
Дебики, Д.Б., П.Л. Гриббл. 2005. Сохранение межсуставного сцепления при односуставных сгибаниях в локтевом суставе после фиксации плеча. Экспериментальное исследование мозга 163: 252–257.
Артикул Google ученый
Франк, К. 2016. Изучение двигательного действия изнутри: понимание развития репрезентации действия с умственной и физической практикой. В Исследования психологии спорта и физических упражнений от теории к практике , изд.М. Рааб, П. Виллеман, Р. Зайлер, А.-М. Эльба и А. Хатцигеоргиадис, 91–121. Амстердам: Эльзевир.
Глава Google ученый
Франк К. и Т. Шак. 2017. Репрезентация (взаимного) действия, состояний действия и обучения: три точки зрения на обучение через образы и исполнение. Frontiers in Psychology 8: 678.
Статья Google ученый
Франк, К., W.M. Лэнд и Т. Шак. 2013. Ментальное представление и обучение: влияние практики на развитие структуры ментального представления в комплексном действии. Психология спорта и физических упражнений 13: 353–361.
Артикул Google ученый
Франк, К., У.М. Лэнд, К. Попп и Т. Шак. 2014. Умственное представление и умственная практика: экспериментальное исследование функциональных связей между двигательной памятью и двигательными образами. PLoS One 9 (4): 1–12.
Артикул Google ученый
Франк, К., У.М. Лэнд и Т. Шак. 2016. Перцепционно-когнитивные изменения во время моторного обучения: влияние умственной и физической практики на умственное представление, поведение взгляда и выполнение сложного действия. Frontiers in Psychology 6: 1981.
Статья Google ученый
Франк, К., Т. Ким и Т. Шак. 2018a. Практика наблюдения способствует формированию порядка в долговременной памяти, связанного с действием: исследование наблюдения за действием и развитие когнитивных представлений в сложных двигательных действиях. Журнал моторного обучения и развития 6: 53–72.
Артикул Google ученый
Франк, К., Г.-Л. Линстромберг, Л. Хенниг, Т. Хайнен и Т. Шак. 2018b. Образы командных действий: образы игровых ситуаций и требуемых командных действий способствуют функциональной структуре представлений игроков о тактике на уровне команды. Журнал психологии спорта и физических упражнений 40 : 20–30.
Артикул Google ученый
French, K.E., and J.R. Thomas. 1987. Связь развития знаний с игрой детей в баскетбол. Журнал спортивной психологии 9: 15–32.
Артикул Google ученый
Gienger, M., M. Toussaint, N. Jetchev, A. Bendig, and C.Герик. 2008. Оптимизация плавного подхода и хватательных движений. В Humanoids 2008 — 8-я международная конференция IEEE-RAS по роботам-гуманоидам, Тэджон , 111–117.
Глава Google ученый
Giummarra, M.J., S.J. Гибсон, Н. Георгиу-Каристианис и Дж. Л. Брэдшоу. 2007. Центральные механизмы в восприятии фантомных конечностей: прошлое, настоящее и будущее. Обзоры исследований мозга 54: 219–232.
Артикул Google ученый
Güldenpenning, I., Д. Кестер, В. Кунде, М. Вайгельт и Т. Шак. 2011. Моторный опыт модулирует бессознательную обработку поз человеческого тела. Экспериментальное исследование мозга 213: 383–391.
Артикул Google ученый
Güldenpenning, I., A. Steinke, D. Koester, and T. Schack. 2013. Спортсмены и новички по-разному распознают ложные и нефинтовые действия. Экспериментальное исследование мозга 230: 333–343.
Артикул Google ученый
Haggard, P., and D.M. Вольперт. 2005. Нарушения строения тела. В Двигательные расстройства высшего порядка: от нейроанатомии и нейробиологии до клинической неврологии , изд. Х.-Ж. Фройнд, М. Жаннерод и М. Халлетт, 261–272. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
Google ученый
Herbart, J.F. 1825. Psychologie als Wissenschaft [Психология как наука].Vol. 2. Кенигсберг: Унзер.
Herwig, A., M. Beisert, and W. Prinz. 2013. Возникновение науки действия: введение и лейтмотивы. В Наука о действии: Основы развивающейся дисциплины , изд. W. Prinz, M. Beisert, and A. Herwig, 1–33. Кембридж: MIT Press.
Google ученый
Hodges, N., R. Huys, and J. Starkes. 2007. Методологический обзор и оценка исследований в области экспертной деятельности в спорте.В Справочник по спортивной психологии , изд. Г. Тененбаум и Р.К. Эклунд, 3-е изд., 161–183. Хобокен: Вайли.
Google ученый
Хоффманн, Дж. 1993. Vorhersage und Erkenntnis [Прогнозирование и осознание]. Геттинген: Hogrefe.
Hoffmann, J., C. Stöcker и W. Kunde. 2004. Опережающий контроль действий. Международный журнал спорта и психологии физических упражнений 2: 346–361.
Артикул Google ученый
Hoffmann, J., M.V. Бутц, О. Герборт, А. Кизель и А. Ленхард. 2007. Spekulationen zur Struktur ideo-motorischer Beziehungen [размышления о структуре идеомоторной ассоциации]. Zeitschrift für Sportpsychologie 14: 95–104.
Артикул Google ученый
Хоммель, Б., Дж. Мюсселер, Г. Ашерслебен и В.Prinz. 2001. Теория кодирования событий (TEC): основа для восприятия и планирования действий. Поведенческие науки и науки о мозге 24 : 849–878.
Артикул Google ученый
Хубер, Дж. 1997. Различия в представлении задач и процедурных знаниях между элитными и неэлитными ныряльщиками с трамплина. Спортивный психолог 11: 142–159.
Артикул Google ученый
Эйспеерт, А.J., J. Nakanishi и S. Schaal. 2002. Имитация движения с помощью нелинейных динамических систем в роботах-гуманоидах. В Труды международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA 2002) , 1398–1403.
Google ученый
Джеймс У. 1890. Принципы психологии . Vol. 1. Нью-Йорк: Холт.
Google ученый
Жаннерод, М.2004. Действия изнутри. Международный журнал психологии спорта и физических упражнений 2: 376–402.
Артикул Google ученый
Жаннерод, М. 2006. Моторное познание . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
Забронировать Google ученый
Кавато, М. 1999. Внутренние модели для управления двигателем и планирования траектории. Текущее мнение в области нейробиологии 9: 718–727.
Артикул Google ученый
Кил, С.В., А. Коэн, Р.И. Иври. 1990. Моторные программы: Понятия и проблемы. В Внимание и исполнение IIIX , изд. М. Жаннерод, 77–110. Хиллсдейл: Эрлбаум.
Google ученый
Klix, F. 1993. Erwachendes Denken [Эмерджентное мышление]. Гейдельберг: Спектрум.
Klix, F., и К. Ланиус. 1999. Wege und Irrwege der Menschenartigen. Wie wir wurden, wer wir sind [Пути и неправильные пути людей. Как мы стали такими, какие мы есть]. Штутгарт: Кольхаммер.
Knuf, L., G. Aschersleben, and W. Prinz. 2001. Анализ идеомоторного действия. Журнал экспериментальной психологии: Общие 130: 779–798.
Артикул Google ученый
Koch, I., P.E. Келлер, В.Prinz. 2004. Идеомоторный подход к управлению действиями: последствия для квалифицированного исполнения. Специальный выпуск Часть II: Представление и планирование. Международный журнал психологии спорта и физических упражнений 2: 362–375.
Google ученый
Кунде, В. 2001. Совместимость эффекта реакции в задачах реакции выбора вручную. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность 27: 387–394.
Google ученый
Kunde, W., I. Koch и J. Hoffmann. 2004. Ожидаемые эффекты действия влияют на выбор, инициирование и выполнение действий. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии 57A: 87–106.
Артикул Google ученый
Land, W.M., D. Volchenkov, B. Bläsing, T. Schack. 2013. От представления действия к выполнению действия: изучение связей между когнитивными и биомеханическими уровнями моторного контроля. Границы вычислительной нейробиологии 7: 127.
Артикул Google ученый
Land, W.M., C. Frank, and T. Schack. 2014. Влияние фокуса внимания на развитие навыка репрезентации в сложном действии. Психология спорта и физических упражнений 15: 30–38.
Артикул Google ученый
Лекс, Х., К. Шютц, А. Кноблаух и Т. Шак. 2015. Когнитивное представление сложного двигательного действия, выполняемого разными двигательными системами. Minds and Machines 25: 1–15.
Артикул Google ученый
Marken, R.S. 2002. Иерархическое поведение восприятия. В Больше мысленных чтений: Методы и модели в изучении цели , изд. Р.С. Маркен, 84–116. Чапел-Хилл: публикации New View.
Google ученый
Мэйкок, Дж., Д. Дорнбуш, К. Эльбрехтер, Р. Хашке, Т.Шак и Х. Риттер. 2010. Приближаемся к ручному интеллекту. KI — Künstliche Intelligenz 24 (4): 287–294.
Артикул Google ученый
McPherson, S.L., and M.W. Kernodle. 2003. Тактика, игнорируемый атрибут опыта: представление проблем и исполнительское мастерство в теннисе. В Экспертная деятельность в спорте: Достижения в исследованиях в области спортивной экспертизы , изд. Дж. Л. Старкес, К.А. Эрикссон, 137–167.Шампанское: Human Kinetics.
Google ученый
McPherson, S.L., and J.N. Виккерс. 2004. Когнитивный контроль в двигательной экспертизе. Журнал психологии спорта и физических упражнений 2: 274–300.
Артикул Google ученый
McPherson, S.L., and J.R. Thomas. (1989). Связь знаний и результатов в теннисе для мальчиков: возраст и опыт. Журнал экспериментальной детской психологии , 48: 190–211.
Милопулос М. и Э. Пашери. 2019. Намерения: новый взгляд на динамическую иерархическую модель. Междисциплинарные обзоры Wiley: когнитивная наука 10: e1481.
Google ученый
Pacherie, E. 2008. Феноменология действия: концептуальная основа. Познание 107: 179–217.
Артикул Google ученый
Поппеле, Р., и Г. Боско. 2003. Сложные спинальные вклады в моторный контроль. Тенденции в неврологии 5: 269–276.
Артикул Google ученый
Prinz, W. 1987. Идео-моторное действие. В Перспективы восприятия и действия , изд. Х. Хойер и А.Ф. Сандерс, 47–76. Хиллсдейл: Эрлбаум.
Google ученый
Prinz, W. 1997. Восприятие и планирование действий. Европейский журнал когнитивной психологии 9: 129–154.
Артикул Google ученый
Raab, M., and J.G. Джонсон. 2007. Основанные на опыте различия в стратегиях поиска и генерации опционов. Журнал экспериментальной психологии: Прикладное дело 13: 158–170.
Google ученый
Rensch, B. 1973. Gedächtnis, Begriffsbildung und Planhandlungen bei Tieren [Память, формирование концепций и планирование действий у животных] . Берлин: Парей.
Рош Э. 1978. Принципы категоризации. В Познание и категоризация , изд. Э. Рош и Б. Б. Ллойд, 27–48. Хиллсдейл: Эрлбаум.
Google ученый
Розенбаум, Д.А. 1987. Последовательные приближения к модели моторного программирования человека. Психология обучения и мотивации 21: 153–182.
Артикул Google ученый
Розенбаум, Д.А., Ф. Марчак, Х. Дж. Барнс, Дж. Воган, Дж. Д. Слотта и М. Дж. Йоргенсен. 1990. Ограничения для выбора действия: захват сверху или снизу. В Внимание и исполнение 13: Моторное представление и управление , изд. М. Жаннерод, 321–342. Хиллсдейл: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс, Инк.
Google ученый
Розенбаум, Д.А., Р.Г. Мейленбрук, Дж. Воган и К. Янсен. 2001. Планирование движений на основе осанки: приложения к схватыванию. Психологический обзор 108 (4): 709–734.
Артикул Google ученый
Розенбаум, Д.А., Р.Г. Коэн, С.А.Джакс, Р. Ван Дер Вел, Д.Дж. Вайс. 2007. Проблема последовательного порядка в поведении: наследие Лэшли. Наука о человеческих движениях 26: 525–554.
Артикул Google ученый
Russell, S.J. 1990. Знания спортсменов в восприятии, определении и классификации задач. Международный журнал психологии 21: 85–101.
Google ученый
Рассел, С.Дж., и Дж. Х. Салмела. 1992. Количественная оценка экспертных знаний спортсменов. Журнал прикладной спортивной психологии 4: 10–26.
Артикул Google ученый
Schack, T. 2004a. Когнитивная архитектура сложного движения. Международный журнал спорта и психологии физических упражнений; Специальный выпуск, часть II: Построение действия — новые перспективы в науке о движении 2: 403–438.
Артикул Google ученый
Schack, T. 2004b. Знания и производительность в действии. Журнал управления знаниями 8: 38–53.
Артикул Google ученый
Шак, Т. 2010. Die kognitive Architektur menschlicher Bewegungen — инновационная Zugänge für Psychologie, Sportwissenschaft und Robotik [когнитивная архитектура движений человека — инновационные подходы к психологии, спортивной науке и робототехнике]. Серия «Спортфорум» Ахен: Мейер и Мейер.
Шак, Т. 2012. Измерение ментальных представлений. В Справочник по спортивным измерениям , изд. Г. Тененбаум и Б. Эклунд, 203–214. Шампанское: Human Kinetics.
Google ученый
Schack, T., and M. Bar-Eli. 2007. Психологические факторы в технической подготовке. В Психология спортивной тренировки , изд. Б. Блюменштейн, Р.Лидор и Г. Тененбаум, 62–103. Оксфорд: Мейер и Мейер Спорт.
Google ученый
Шак Т. и Д. Хакфорт. 2007. Теоретический подход к прикладной спортивной психологии. В Справочник по спортивной психологии , изд. Г. Тененбаум и Р.К. Эклунд, 3-е изд., 332–351. Хобокен: Вайли.
Google ученый
Schack, T., and W. Land. 2016. Ментальное представление и обучение.В Международный справочник по спортивной психологии Рутледж , изд. Р.Дж. Шинке, К. МакГаннон и Б. Смит, S.412 – S.420. Нью-Йорк: Рутледж.
Google ученый
Schack, T., and F. Mechsner. 2006. Представление моторных навыков в долговременной памяти человека. Neuroscience Letters 391: 77–81.
Артикул Google ученый
Шак, Т., и Х. Риттер. 2009. Когнитивная природа действия — функциональные связи между когнитивной психологией, наукой о движении и робототехникой. В Прогресс в исследованиях мозга: Разум и движение — двунаправленная связь между мыслью и действием , изд. М. Рааб, Дж. Джонсон и Х. Хеукерен, 231–252. Амстердам: Эльзевир.
Глава Google ученый
Шак Т. и Х. Риттер. 2013. Представление и обучение в двигательном действии — Мосты между экспериментальными исследованиями и когнитивной робототехникой. Новые идеи в психологии 31: 258–269.
Артикул Google ученый
Schack, T., B. Bläsing, C. Hughes, T. Flash, and M. Schilling. 2014. Элементы и конструкции моторного управления. В Routledge, напарник по спорту и психологии физических упражнений: глобальные перспективы и фундаментальные концепции , изд. А. Папайоанну и Д. Хакфорт, 308–323. Лондон: Рутледж.
Google ученый
Шмидт Р.А. и Т.Д. Ли. 1999. Моторный контроль и обучение: поведенческий акцент (3-е изд.). Кинетика человека.
Зейферт, Л., Д. Араужо, Дж. Комар и К. Дэвидс. 2017. Понимание ограничений на спортивные результаты из парадигмы науки о сложности: основы экологической динамики. Наука о человеческих движениях. 56: 178–180.
Артикул Google ученый
Симонсмайер, Б.А., К. Франк, Х.Губельманн и М. Шнайдер. 2018. Влияние тренировки воображения движения на производительность и умственную репрезентацию гимнасток 7-15 лет разного уровня подготовки. Спорт, упражнения и психология производительности 7: 155–168.
Артикул Google ученый
Шпигель М.А., Д. Кестер, М. Вайгельт и Т. Шак. 2012. Издержки изменения намеченного действия: планирование движения, но не его выполнение, нарушает вербальную рабочую память. Neuroscience Letters 509: 82–86.
Артикул Google ученый
Шпигель М.А., Д. Кестер и Т. Шак. 2013. Функциональная роль рабочей памяти в (повторном) планировании и выполнении хватательных движений. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность 39: 1326–1339.
Google ученый
Штёкель, Т., К. Хьюз и Т. Шак. 2012. Представление хватательных поз и упреждающего двигательного планирования у детей. Психологические исследования 76 (6): 768–776.
Штёкель, Т., Р. Джекстейт, М. Беренс, Р. Скрипиц, Р. Бадер и А. Мау-Мёллер. 2015. Мысленное представление походки человека у молодых и пожилых людей. Границы психологии 6: 1–10.
Артикул Google ученый
Suelzenbrueck, S., М. Хегеле, Г. Ринкенауэр и Х. Хойер. 2011. Смерть почерка: Вторичные эффекты частого использования компьютера на основные моторные навыки. Журнал моторного поведения 43 (3): 247–251.
Артикул Google ученый
Tenenbaum, G., B. Hatfield, R.C. Эклунд, В. Лэнд, Л. Кальмейро, С. Разон и Т. Шак. 2009. Концептуальная основа для изучения взаимосвязи эмоций, познания и производительности в условиях, которые различаются по воспринимаемому давлению.В Прогресс в исследованиях мозга , изд. М. Рааб, Дж. Джонсон и Х. Хеукерен, 159–178. Амстердам: Эльзевир.
Google ученый
Тодоров, Е. 2004. Принципы оптимальности в сенсомоторном управлении. Nature Neuroscience 7: 907–915.
Артикул Google ученый
Велентсас, К., Т. Хайнен и Т. Шак. 2011. Обычные стратегии интеграции и их влияние на волейбол служат производительности и мысленной репрезентации движений игроков. Журнал прикладной спортивной психологии 23: 209–222.
Артикул Google ученый
Weigelt, M., and T. Schack. 2010. Развитие планирования конечного комфорта у детей дошкольного возраста. Экспериментальная психология 57 (6): 476–482.
Артикул Google ученый
Weigelt, M., W. Kunde, and W. Prinz. 2006. Конечный комфорт при бимануальном манипулировании объектами. Экспериментальная психология 53: 143–148.
Артикул Google ученый
Вайгельт, М., Д.А. Розенбаум, С. Хелсхорст и Т. Шак. 2009. Движение и запоминание: двигательное планирование модулирует эффект новизны в последовательном и свободном воспоминании. Acta Psychologica 132: 68–79.
Артикул Google ученый
Вайгельт, М., Т. Алмейер, Х. Лекс и Т.Шак. 2011. Когнитивная репрезентация техники броска у специалистов по дзюдо — технологические приемы диагностики индивидуального мастерства в спорте высших достижений. Психология спорта и физических упражнений 12 (3): 231–235.
Артикул Google ученый
Wolpert, D.M., Z. Ghahramani, and M.I. Иордания. 1995. Внутренняя модель сенсомоторной интеграции. Наука 269: 1880–1882.
Артикул Google ученый
Теория социальной репрезентации: исторический очерк
Резюме
Концепция социальной репрезентации (SR) была разработана Сержем Московичи в 1961 году как социально-психологический подход, формулирующий индивидуальное мышление и чувства с коллективным взаимодействием и общением.СР задуманы как символические формы, возникающие в результате межличностного общения и общения в средствах массовой информации. Это способы, которыми люди думают, взаимодействуют с другими и формируют социальные объекты в своем взаимодействии с локальным миром.
Этот текст представляет собой краткое изложение истории теории социальной репрезентации (СТО) с использованием четырехпериодной модели: во-первых, создание и инкубация во Франции, начиная с первой книги Московичи; во-вторых, открытие англоязычной академии около 1980 года; в-третьих, институционализация и распространение с началом журнальных статей о СР и регулярных конференциях в 1992 году; и, в-четвертых, нормализация, примерно с 2000 г. и далее.
Первый период (1961–1984) начался с того, что Серж Московичи впервые представил свои идеи в томе на французском языке «Психанализ сына имиджа и сына публики». Это было переиздано в обновленной версии в 1976 г. и переведено на английский в 2008 г. Теория постулирует когнитивные и социальные факторы в генезисе и структуре СР. Они сопровождаются определенными стилями общения, которые отражают идентичность и идеологию коммуникаторов. Вместе эти аспекты составляют здравый смысл.
Первый период был временем инкубации, потому что Московичи и его первые аспиранты, Клодин Герцлих, Дениз Жодле и Жан-Клод Абрик, опробовали эту концепцию в различных областях. Во второй половине этого периода Московичи и его сотрудники расширили теоретические рамки СТО, включив в них идею консенсуальных и овеществленных доменов. Консенсуальная область общения характеризуется свободным обменом взглядами и мнениями, в то время как овеществленная область определяется институционализированными правилами.Московичи также постулировал процесс когнитивной полифазии. Под когнитивной полифазией он описал феномен, когда люди используют разные и даже противоречивые мысли об одном и том же вопросе в зависимости от социальной среды, в которой они находятся.
1984 год ознаменовался публикацией книги для англоязычных ученых под редакцией Роберта Фарра и Московичи. в нем были собраны статьи с международной конференции 1979 года. Это был первый сборник работ по СТО длиной в целую книгу, в котором освещались эмпирические исследования различных международных ученых.В период после 1979 г. по 1992 г. число ученых, заинтересовавшихся СТО, расширилось. 1980-е принесли концептуальное представление Виллема Дойза о закреплении как процесса социальной маркировки, теорию Абрика о центральных и периферийных элементах репрезентации и Хильде Химмельвейт, основавшую социетальную психологию.
Распространение ускорилось в 1992 году благодаря основанию журнала Papers on Social Views и началу проводимой два раза в год серии международных конференций по социальным репрезентациям, начиная с 1992 года.Это повысило международную известность СТО и помогло ученым организоваться вокруг тем и сформировать межнациональные исследовательские группы.
Период с 1992 г. по первое десятилетие нового века характеризовался ростом количества эмпирических и теоретических исследований. Возник ряд теоретических разделов: исследование микрогенезиса СТО на индивидуальном уровне, расширение структурной теории СТО, обсуждение социально-конструктивных аспектов и социально-политического использования СТО, разработка диалогического подхода. к разуму и общественной жизни, а также предложение Московичи рассматривать крупномасштабные тематические данные как фактор социального мышления.
Если период после 1992 года был временем институционализации, то время после рубежа веков можно назвать периодом нормализации. То есть период, когда СТО была представлена в главах для справочников по социальной психологии и когда были опубликованы специальные справочники и монографии. С этого периода становится практически невозможно дать даже поверхностный отчет о наиболее важных вкладах в растущую область исследований и развития теории СТО.
Изучение структуры пространственных представлений
Экспериментальная парадигма
Мы исследовали структуру пространственных представлений в навигационном пространстве в трех экспериментах.Все эксперименты были связаны с изображениями зданий и их соотношением друг с другом. В экспериментах 1 и 3 испытуемые вспоминали здания из реального мира, с которыми они уже были хорошо знакомы (см. Рис. 2). В эксперименте 2 испытуемым были представлены трехмерные среды виртуальной реальности, содержащие здания с автоматически сгенерированными свойствами, которые они должны были запомнить перед заданием на вспоминание, из которого была выведена структура представления (см. Рис. 3).
Рис. 2. Часть интерфейса реальных экспериментов с воспоминаниями в экспериментах 1 и 3, с вопросом о схематической карте для проверки того, что испытуемые действительно сформировали аллоцентрические когнитивные карты (вверху), и с вопросом о последовательности воспоминаний, требующим от них вспомнить каждую отдельную название здания несколько раз (внизу).
Во время этого напоминания карта-схема была невидима для испытуемых.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157343.g002
Описанные ниже эксперименты были одобрены Комитетом по анализу этики компьютерных наук Манчестерского университета (номера заявок CS163, CS155 и CS173 для экспериментов 1, 2 и 3).Участники предоставили письменное информированное согласие на эксперимент 2 и подтвердили свое информированное согласие в других экспериментах в своих браузерах через платформу онлайн-экспериментов Amazon Mechanical Turk. Комитет по этике информатики одобрил эту процедуру.
Извлечение структуры пространственного представления
Для извлечения структуры пространственных представлений мы используем вариант упорядоченного древовидного анализа последовательностей воспоминаний субъектов, поведенческую методологию, используемую, среди прочего, в [6–9] для извлечения иерархий в пространственных представлениях, и [21, 46] для извлечения иерархий из пространственных представлений. словесные раздражители.Основное предположение, лежащее в основе этой методологии, состоит в том, что объекты, вспоминаемые вместе, принадлежат к одному и тому же представлению; то есть в целом субъекты вспоминают каждый объект в представлении (или подкарте) перед переходом к следующему представлению (см. рис. 4). Древовидный анализ оперирует набором последовательностей отзыва (каждая последовательность состоит из всех имен объектов, вызываемых в определенном порядке — обычно отличном от других последовательностей отзыва — как показано на рис. 2 вверху). Разнообразие среди этих последовательностей воспоминаний поощряется тем, что субъекты подсказывают объекту, с которого они должны начать (и анализируются только неотмеченные части последовательности, чтобы избежать вмешательства реплики) [6].
Рис. 4. Метод на основе последовательности воспоминаний, используемый для извлечения структуры когнитивной карты.
A: Пример последовательности отзыва одного из участников эксперимента 3. Каждому зданию была подана однократная сигнализация с перемежением двух попыток отзыва без сопровождения (полные названия зданий, сокращенные по первому символу). B: Иерархические древовидные структуры были построены с помощью древовидного анализа, основанного на предположении, что здания, всегда вспоминаемые вместе, принадлежат одной и той же дополнительной карте. C: Географическая карта зданий, запомненных этим участником.Дополнительные карты показаны в цвете в соответствии с извлеченной структурой.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157343.g004
Чтобы вкратце подвести итог коллекции этих последовательностей воспоминаний (подробности см. в Эксперименте 1): в каждом испытании испытуемых сначала просили выбрать несколько зданий. (пять / восемь в Эксп. 3B) в нескольких минутах ходьбы друг от друга, с чем они были очень хорошо знакомы, и так что они знали, как пройти от одного здания к другому. Впоследствии их попросили вспомнить полный список (т.е. вспомнить последовательность) выбранных ими зданий, начиная со здания реплики (за исключением двух чередующихся испытаний без сопровождения), несколько раз. Если названия зданий отсутствовали или были неправильными, испытуемым предлагалось снова, пока они не все правильно поняли. Таким образом, порядок в отдельных последовательностях был их единственным изменчивым аспектом.
После получения последовательностей отзыва для каждого субъекта алгоритм древовидного анализа просто перебирает все возможные комбинации подмножеств имен объектов в каждой последовательности отзыва, находит те подмножества, которые последовательно появляются вместе во всех последовательностях (независимо от порядка), и строит иерархия, основанная на отношениях включения из подмножеств элементов, встречающихся вместе.Исходный алгоритм также извлекает информацию о направленности для каждой группы (всегда ли вызывались ли элементы в этой группе с использованием последовательного порядка). Мы не используем информацию о направленности в последовательностях отзыва в этой работе (см. Файл S1 для алгоритма, который мы использовали). На рис. 4А показаны примеры сокращенных последовательностей отзыва и результирующая древовидная структура, где каждая ветвь или подкарта состоит из элементов, которые всегда встречаются вместе в последовательностях. Однозначное членство в субкарте получается на уровне чуть выше листовых узлов, определяя субкарты как элементарные наборы сопутствующих элементов, т.е.е. те, которые сами по себе не содержат дополнительных сопутствующих элементов. Эта процедура разделяет здания на одну или две дополнительные карты в экспериментах 1, 2 и 3A и до четырех дополнительных карт в эксперименте 3B.
Поскольку этот алгоритм древовидного анализа требует, чтобы здания вызывались вместе в каждой отдельной последовательности отзыва, чтобы вывести суб-карты субъектов, он очень чувствителен к индивидуальным несоответствиям, которые могут возникнуть в результате потери внимания, прерывания задачи и других видов шума. в ответе участника (см. раздел «Обсуждение» для обзора и сравнения с другими подходами к выводу структуры когнитивной карты).Чтобы смягчить это, мы исключили «выпадающие» повторяющиеся последовательности, определяемые как последовательности, которые статистически значимо изменили бы структуру, если бы они были включены (в то время как все остальные — нет).
Как было предложено в предыдущей работе по иерархическим когнитивным картам [6–8], мы использовали складывание ножом для удаления выбросов. Для каждой последовательности эта процедура вычисляет, как предполагаемая древовидная структура изменилась бы, если бы последовательность была опущена. Более конкретно, из последовательностей воспоминаний, созданных субъектом для конкретной среды, был применен древовидный анализ, и дерево было получено для пропуска каждой последовательности воспоминаний (где каждая означает дерево, вычисленное на основе всех последовательностей воспоминаний, кроме.См. Файл S1 для алгоритма анализа дерева). Все деревья должны быть одинаковыми, если не было выбросов.
Как было предложено в [8], деревья количественно оценивались с использованием двух статистических данных: высоты дерева (максимальное расстояние от корня) и логарифма количества элементов (логарифм числа возможных последовательностей отзыва, согласующихся с этим деревом), где n i обозначает количество ветвей в узле i , а k — количество узлов. Эти статистические данные были рассчитаны для всех деревьев, которые могут возникнуть в результате возможных пропусков последовательности (т.е. если участником были введены только последовательности, за исключением пропущенной). Если какой-либо из пропусков последовательности приводит к статистически значимому изменению в статистике дерева при уровне значимости α = 0,05, тогда эта последовательность считалась выбросом и была опущена, а дерево, полученное в результате других последовательностей этого испытания был использован для дальнейшего анализа. То есть последовательность i была исключена, если либо z-оценка соответствующей высоты дерева, либо z-оценка логарифмической мощности превышали порог, соответствующий α = 0.05; где h и c обозначают вектор всех высот деревьев и логарифмических мощностей всех возможных пропусков единичных списков отзыва в той же среде, соответственно (мы использовали менее консервативный критерий значимости, чем предыдущая работа, из-за более простых структур и меньшее количество используемых объектов. Использование крайне консервативного уровня значимости α = 0,001, использованного в предыдущей работе, процитированной выше, привело бы к обнаружению нулевых выбросов — предположительно неправильно, поскольку маловероятно, что ни один участник не мог бы любые перерывы или упущения внимания.)
Все последовательности, за исключением выбросов, соответствовали одной и той же древовидной структуре. Последовательности выбросов, которые значительно изменили структуру дерева, скорее всего, возникли из-за вышеупомянутых источников шума (невнимательность, прерывания и т. Д.). Выбросы последовательностей, обнаруженные и удаленные с помощью процедуры складывания ножей, составили 8,5% в эксперименте 1, 10,0% в эксперименте 2 и 9,5% в эксперименте 3, что соответствует менее чем одному пропуску для каждого субъекта (из 7 последовательностей воспоминаний, созданных для каждого субъекта и испытания).
Из-за зависимости от тестирования значимости и небольшого количества собранных списков отзыва описанная процедура складывания ножей не может удалить все выбросы, нарушающие предполагаемые структуры карты. Таким образом, в некоторых средах предполагаемые группы зданий участников могут быть неверными. Мы оценили вероятность неудаленных выбросов в данных, используя смоделированные отвлекающие факторы, т. Е. Смоделированные «ошибки» в упорядочении списков отзыва, исследуя, какая часть из них может быть успешно распознана и устранена с помощью складного ножа.Вкратце, 6,5% выбросов в состоянии 5 зданий (A) и 2,5% в состоянии 8 зданий (B) в Эксперименте 3, по оценкам, останутся незамеченными с помощью складного ножа. Из-за этих необнаруженных выбросов в данных обучения и тестирования даже «идеальная» вычислительная модель не сможет обеспечить 100% прогноз. Основываясь на необнаруженных выбросах в 6,5% и 2,5%, максимально возможные уровни предсказания составляют 63% в условии A и 78% в условии B эксперимента 3 в соответствии с нашим моделированием (см. Файл S1).
Чтобы упростить анализ, мы впоследствии извлекаем элементарные подкарты (те, которые не содержат подкарт меньшего размера) из построенного дерева — это позволяет нам моделировать подкарты, в отличие от полных иерархий. Эти элементарные дополнительные карты должны содержать как минимум два здания. Если дополнительная карта содержит только один объект, этот объект исключается из последующего анализа. Основная причина в том, что наша гипотеза предполагает, что суб-карты представляют собой кластеры или группы объектов; однако нет способа проверить правдоподобность кластера из одного объекта (в отличие от кластеров, содержащих несколько зданий, для которых такие последствия для производительности, как смещение расстояния между / внутри кластера, эффекты прайминга и т. д.могут быть исследованы — см. Эксперимент 1 для доказательств). Еще одна причина исключения субкарт, состоящих из одного объекта, заключается в том, что они, вероятно, на самом деле были частями более крупных субкарт в пространственной памяти субъектов, вместе с дополнительными зданиями, которые не были захвачены из-за неизбежно ограниченного количества вызываемых элементов за испытание. в наших экспериментах. Исключение этих отдельных зданий не повлияло на правдоподобность наших утверждений, поскольку двух дополнительных карт, содержащих пары зданий, достаточно для сравнения в рамках дополнительной карты и оценок дополнительных карт, чтобы выяснить, получена ли структура представления из отзыва. порядок влияет на пространственное познание (см. эксперимент 1.Exp. 3B собрал структуры карт с восемью зданиями и до четырех дополнительных карт, чтобы показать, что модель не ограничивается двумя).
Последнее различие между нашей методологией и предыдущим использованием парадигмы порядка воспоминаний — это повторение с несколькими разными географическими средами для каждого субъекта в Эксперименте 3. Неоднократное извлечение структур когнитивных карт у одних и тех же участников не только интересно, например, для сравнения изменчивости признаков в психологических пространствах субъектов, но также имеет жизненно важное значение для создания и проверки прогностической модели структуры пространственных представлений.Учитывая большую межсубъектную вариативность с точки зрения характеристик и их значимости, влияющих на структуру карты, параметризация такой прогнозной модели требует сбора нескольких различных структур когнитивных карт из разных сред (а не только одной структуры), как для обучения модели, так и для последующего использования. тестирую это. Основные различия между парадигмой повторного и однократного испытания включают возможные эффекты утомления из-за увеличения продолжительности экспериментов, а также снижение точности представлений на более поздних этапах (участники начали изо всех сил пытаться указать на легкодоступные здания, которые они могли бы точно нарисовать. на карте за пределами 20 зданий, о чем свидетельствуют гораздо более медленный прогресс, более высокий уровень ошибок и гораздо более высокий процент участников, бросающих эксперимент, по сравнению с Экспериментом 1, в котором использовались одиночные испытания).
Попытка смягчить эти эффекты, а также практические ограничения мотивировала решение использовать меньшее количество зданий (пять в экспериментах 1 и 2, пять и восемь в экспериментах 3 A и B) по сравнению с установкой для одного испытания [ 6, 8], которые использовали 32 и 28 предметов соответственно. Использование их десятков зданий для каждой из пяти или трех структур карты в Эксперименте 3 потребовало бы от участников вспомнить (и точно локализовать) около ста или более зданий, а также оценить все их попарные сходства, количество которых увеличивается. квадратично с количеством зданий (в случае 32 зданий они составили бы 496 оценок подобия для каждого визуального и функционального сходства и для каждого испытания, что далеко не выполнимо).
Экспериментальные площадки и участники
участников двух из трех экспериментов (1 и 3) были набраны с веб-сайта онлайн-опроса Amazon Mechanical Turk (MTurk — https: //www.mturk.com). Множественные психологические находки были воспроизведены ранее с использованием субъектов из MTurk [47], что показало широту этой платформы для психологических экспериментов. MTurk предлагает пул участников, который значительно более разнообразен, чем выборка студентов университетов, и включает предметы из многих стран мира и разных возрастных групп; а также на несколько порядков больше, чем у большинства университетов.Но самое важное преимущество, предлагаемое этой платформой, заключается в облегчении сбора информации о пространственных представлениях многих, очень разных географических сред. Такое разнообразие важно по двум основным причинам:
- Для облегчения обобщаемых наблюдений (например, идеи из жестко спланированных городских районов, таких как сетка Манхэттена, возможно, не могут быть обобщены на другие схемы улиц) и
- Чтобы избежать локальных предубеждений (например, использование исключительно местных карт одного и того же города для каждого участника могло привести к выводам о пространственной структуре местного города, отраженным в репрезентациях субъектов, а не к пониманию того, как субъекты структурируют пространство В основном).
Наша цель по сбору структур когнитивных карт из большого количества различных географических сред была действительно успешной — мы собрали данные и проанализировали пространственные представления из нескольких сред в пределах 149 разных городов на разных континентах (см. Рис. 5 — список этих городов можно найти в файле S1).
Исключение карт участников не намного лучше, чем случайный шанс
В этой статье мы анализировали данные участников только в том случае, если их схематические карты были значительно лучше, чем случайная случайность, чтобы избежать ложных выводов о когнитивных картах, сделанных на основе неаллоцентрических представлений.Поскольку знания маршрута достаточно для навигации между зданиями, участникам, возможно, не хватало знаний об исследовании некоторых зданий в этих экспериментах. Чтобы исключить данные об участниках, не показывающие доказательства аллоцентрических когнитивных карт, мы сначала провели тест схематических карт участников на случайность, прежде чем проводить последующий анализ, описанный в разделе «Результаты».
Мы сравнили сумму квадратов ошибок (SSE), вычисленную путем вычитания позиций зданий на схематических картах участников из тех, которые находятся на правильной географической карте (полученной из Google Maps), с SSE 10 000 случайно сгенерированных карт, содержащих 5 зданий, против правильная карта.Поскольку эскизные карты субъектов были созданы на пустых поверхностях без каких-либо указателей положения, ориентации или масштаба, как показано на рис. 2, они сначала были выровнены (переведены, повернуты и масштабированы) с правильной картой с использованием анализа Прокруста [48] без отражения. Таким же образом были выровнены случайно сгенерированные карты. Распределение SSE 10 000 случайных карт, выровненных по Прокрусту, затем использовалось для проверки того, были ли тематические карты лучше случайных (дальнейшее увеличение количества карт, e.грамм. до 20 000, не повлияло на результаты). В частности, испытуемые SSE были протестированы против нулевой гипотезы о том, что они были взяты из распределения SSE с равномерно случайной картой. Два разных критерия значимости были применены при уровне значимости α = 0,05, и было обнаружено, что они в значительной степени совпадают (во всех случаях, кроме 3% в Эксперименте 1, 1,3% в Эксперименте 2 и 4% в Эксперименте 3): a Z -тест, предполагающий нормальное распределение SSE, и непараметрический тест гипотезы Bootstrap [49], который требует, чтобы тематические карты были лучше, чем пропорция 1 — α случайных карт.
Поскольку первый тест делает предположение о нормально распределенных данных, что неверно для подавляющего большинства распределений SSE со случайной картой в соответствии с тестами Шапиро-Уилка, мы используем второй, непараметрический метод проверки гипотез в этой статье для тестирования участников. карты против случайности.
Расчетная модель
Как указано во введении, мы используем модель репрезентативной геометрии для учета пространственной репрезентативной структуры участников.В частности, модель состоит из двух частей: 1) функция несходства или «метрика», которая может рассчитывать расстояния для любых двух объектов с учетом их характеристик и позволяет построить «психологическое пространство», в котором объекты могут быть представлены в виде точек с этими расстояния; и 2) механизм кластеризации для группирования точек в этом пространстве. В подразделах ниже описаны используемые метрики и алгоритмы кластеризации.
Метрики расстояния, определяющие психологическое пространство субъектов, не являются механистическими моделями познания — они явно не соответствуют нейронной обработке (они действуют на алгоритмическом уровне Марра).Они также не изоморфны реальному миру в виде схем изображений. Скорее, это модели, ищущие изоморфизмы второго порядка [50, 51]. То есть ищется соответствие между сходством представленных объектов в модели и объектами, представленными в памяти участников, а не между дистальными стимулами и их ближайшими репрезентациями. Тем не менее, такие модели, нацеленные на изоморфизмы второго порядка, были успешными при моделировании и прогнозировании человеческого поведения, и даже утверждается, что они превосходят модели, непосредственно нацеленные на достоверные представления [42].
Ниже используются два различных вида функций (метрик) несходства: линейные метрики (основанные на линейно взвешенном евклидовом расстоянии) и нелинейные метрики (основанные на гауссовой модели, выражающей вероятность совместного представления пар объектов). Первый способ — это самый простой способ расширить стандартную евклидову метрику для учета различных значений признаков, но он ограничен репрезентативной геометрией, которая может быть получена с помощью аффинных преобразований пространства признаков (поскольку они являются линейными моделями).Мало что известно о репрезентативной геометрии пространственной памяти навигационного пространства, но есть веские доказательства того, что другие нейронные репрезентации используют нелинейные преобразования [52]. По этой причине ниже также оценивается нелинейная метрика. Использование гауссовой модели для этой метрики является математически простым и правдоподобным для систем, суммирующих большое количество входных данных — которые включают множество моделей мозга — из-за центральной предельной теоремы (которая утверждает, что сумма большого количества независимых переменных будет быть приблизительно гауссовскими, независимо от их фактического распределения).
Пассивное изучение линейных показателей, характеризующих психологические пространства.
Автоматическое изучение метрик сходства человеческих репрезентаций (или психологических пространств) на основе сильно зашумленных и разреженных данных является в значительной степени неизученной проблемой в когнитивных науках. Учитывая полные матрицы сходства, полученные от субъектов (все возможные попарные сходства), существует популярный подход для проецирования данных в пространство, в котором расстояния точно отражают эти сходства, называемый многомерным масштабированием (MDS) [53].Этот метод неприменим в нашем случае, потому что для него требуется полная матрица попарных расстояний, тогда как наши обучающие данные поступают из нескольких разных сред. Попарные расстояния и сходства известны только внутри этих сред, а не между ними. Кроме того, непросто сделать обобщение, исходя из известных сходств с новыми объектами в модели MDS.
В машинном обучении и статистике расстояние Махаланобиса часто используется в качестве общей метрики, которая может определять расстояния (различия) для новых пар объектов и учитывать взвешенные характеристики.Ниже мы предположим, что признаки всех объектов могут быть описаны с помощью векторов, состоящих из значений признаков f A , f B ,…, и обозначим вектор попарных различий между двумя объекты как. Расстояние Махаланобиса определяется как (1)
, где W — это матрица, обратная ковариационной матрице, выражающая важность каждой функции и их влияние друг на друга. Предполагая диагональную матрицу обратной ковариации (т.е., независимые признаки), то есть это выражение сводится к метрике, эквивалентной взвешенному евклидову расстоянию: (2)
, где веса w ∗ выражают важность каждой особенности (это выражение будет равно обычному евклидову расстоянию, если все w ∗ = 1). Как только эти веса известны, уравнение (2) позволяет рассчитать расстояние для любой пары новых объектов (при условии, что известна попарная разность Δ x их характеристик).В качестве метрики он полностью характеризует метрическое пространство, и его достаточно для определения психологического пространства, моделирующего репрезентативную геометрию участника-человека, при условии, что веса действительно соответствуют относительной значимости, приписываемой этим характеристикам этим участником.
Таким образом, вычислительная проблема получения такой метрики сводится к изучению весов w A , w B ,… из доступных, известных принадлежностей под-карты зданий.В частности, веса должны быть скорректированы таким образом, чтобы любая пара зданий, которые, как известно, совместно представлены на одной и той же дополнительной карте, давала меньшее расстояние, чем любая пара зданий, представленных на разных дополнительных картах. Самый простой способ сделать это — использовать стандартный подход глобальной оптимизации для изучения этих параметров линейной метрики. Мы использовали локально смещенный вариант [54] DIRECT (DIviding RECTangles) [55], глобального, детерминированного метода оптимизации без производных, основанного на липшицевой оптимизации, который может обрабатывать типы нелинейных и невыпуклых функций, которые точность кластеризации неизбежно влечет за собой.DIRECT находит глобальные оптимумы, систематически разделяя пространство признаков на все меньшие и меньшие гипер прямоугольники, возвращая тот, который дает наилучшие результаты при сходимости (см. Рис. 6).
Рис. 6. Пассивное изучение линейной метрики.
Веса для линейной метрики могут быть получены путем поиска оптимальных весов с использованием глобальной оптимизации, например здесь проиллюстрирован метод DIRECT (DIviding RECTangles) [55]. Этот метод продолжает делить пространство возможных весов характеристик на трети и дополнительно разделяет потенциально оптимальные области (те, которые минимизируют целевую функцию — в нашем случае веса, параметризующие метрику, которая дает группировку, близкую к структуре карты участника), пока веса Найдены наиболее подходящие данные по обучению участников (дающие группировки, наиболее похожие на фактическую структуру представительства участников).
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157343.g006
Подведем итог процедуры пассивного обучения и проверки линейной метрики, определяющей модель психологического пространства (см. также Рис. 7 для иллюстрации процедуры обучения / тестирования. ):
- Соберите структуры / группы карт M (информация о том, какие здания принадлежат друг другу в памяти участников) из n сред, используя парадигму упорядоченного дерева.
- Основываясь на характеристиках зданий (см. Результаты), соберите все векторы попарных разностей D = [Δ x 1,2 Δ x 1,3 …] между всеми парами зданий в каждой среде .
- Разделите данные M и D из сред n на обучающие данные M train и D train , из которых будет использоваться конкретная модель (метрическая) изучены и тестовые данные M test и D test , которые будут использоваться для оценки модели.
- Определите целевую функцию o ( w , M train , D train ), которая, учитывая набор параметров w (в линейном случае, весовые характеристики ), а также структуры карты M поезд и различия D поезд , возвращает точность кластеризации (числовое значение, выражающее, насколько близко кластеризация зданий по заданной метрике соответствует правильной группировке навязывается участником).
- Найдите веса, наилучшим образом моделируя данные участников с помощью глобальной оптимизации:.
- Оцените модель, характеризуемую линейной метрикой с параметрами w наилучшее , применив кластеризацию по этой метрике к тестовым данным D test и сравнив прогнозы модели с группами участников M тест .
Точность кластеризации количественно оценивается с использованием индексов Рэнда [56].Индекс Rand является мерой количества правильно назначенных пар среди всех пар и определяется как, где B, — общее количество зданий на структуре карты, s — количество пар зданий в одной и той же подсистеме. -map как в прогнозируемой, так и в фактической структуре карты, и d пар на разных под-картах как в прогнозе, так и в данных объекта.
Процедура автоматического обучения, аналогичная шагам 1-6 выше, была применена в следующих двух разделах, с изменением только шага 5 (процедура поиска параметров метрики).Вместо использования глобальной оптимизации в случае активного обучения вычисляются параметры, минимизирующие неопределенность модели, а в случае пассивных нелинейных показателей вместо этого использовалась гауссова модель для изучения функций несходства для каждого предмета (см. Ниже). оптимизации весов линейной метрики.
Активно изучает линейные метрики, характеризующие психологические пространства.
В экспериментальных парадигмах, позволяющих запомнить участникам полный контроль над окружающей средой (например, Эксперимент 2), один из способов решения проблемы изучения точных показателей на основе нескольких точек данных включает создание таких сред, чтобы последующие ответы участников сводили к минимуму неопределенность. модели в отношении важности функций, вдохновленной активным обучением в области машинного обучения [57].Идея состоит в том, чтобы чередовать получение модели из известных групп зданий участником и создание среды на ее основе, чтобы неопределенность модели была уменьшена в максимально возможной степени (из-за оптимального снижения неопределенности этот метод можно ожидать чтобы изучить лучшую модель из меньшего количества точек данных, чем глобальная оптимизация). После того, как испытуемые были опрошены о разумном количестве сгенерированных сред и неопределенность модели в отношении их психологического пространства уменьшилась, им представляются полностью случайные среды, в которых тестируются обученные модели.
Мы реализовали активный линейный метрический подход к обучению, метод гиперплоскости решений , основанный на этой идее, используя сгенерированные среды виртуальной реальности в Эксперименте 2. Мы создали среду обучения для каждого испытания так, что 1) они содержали два кластера (магазин зданий и жилых домов), 2) менялись только характеристики одного здания, которое лежало где-то между двумя кластерами (см. рис. 8). Мы обучили линейный классификатор назначать средние здания всех испытаний участника одному или другому кластеру в пространстве признаков.Метка класса (зависимая переменная) y была получена из последовательностей воспоминаний этого участника в каждом испытании ( y = 1, если среднее здание было совместно представлено, т. Е. Отозвано вместе, со зданиями магазина, и 0, если оно было совместным). -представлены домовые постройки). Различия между средним зданием и зданиями магазинов по всем признакам (в невзвешенном пространстве признаков) служили прогностическими (независимыми) переменными Δ x .
Рис. 8. Метод гиперплоскости принятия решения для определения важности функций и создания сред в эксперименте 2.
A: Общий план тренировочных испытаний, который состоял из двух групп по два здания (с одинаковым цветом и функцией внутри группы) и среднего здания, параметры которого можно было варьировать (расстояние, сходство по цвету и функциям). в группу магазинов). B: Представление пространства объектов — каждое здание может быть представлено как одна точка размером x в пространстве, охватываемом объектами (положение, цвет, функция). C: Представление разностного пространства — средние здания могут быть представлены с точки зрения их отличий от группы магазинов по каждому объекту.Согласно гипотезе кластеризации, должна быть «гиперплоскость решения», рассчитываемая из этих средних зданий, так что те, что ниже плоскости (то есть те, которые ближе к группе магазинов), скорее всего, сгруппированы с группой магазинов, а те, что выше плоскости. (т.е. дальше от группы магазинов), скорее всего, сгруппированы с группой домов. D. Предметно-ориентированные модели состоят из метрики, в данном случае взвешенного евклидова расстояния (с весами, выражающими важность каждой особенности для этого предмета) и алгоритма кластеризации.Веса могут быть вычислены на основе границы принятия решения — важность каждой функции пропорциональна производной (наклону) границы принятия решения по этой характеристике. E. Случайно сгенерированные тестовые среды и процедура сравнения. Как показали предыдущие исследования [8], субъекты группируют даже случайные, неструктурированные среды. На основе этой метрики модель кластеризации производит группировку. Впоследствии метки кластера сравниваются (и в этом примере обнаруживаются неверные).
https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0157343.g008
На основе этих переменных была рассчитана линейная «гиперплоскость решения», которая разделила набор всех точек данных, характеризующих средние здания испытаний участника, на два набора: на средние здания которые были представлены вместе с магазинами (если они были ниже гиперплоскости решения), и в те, которые были совместно представлены с домами (если выше гиперплоскости решения) — см. рис. 8. Наклон этой «гиперплоскости решения» в каждом измерении характеристик (расстояние, визуальное сходство / цветовое сходство, функциональное сходство), таким образом, указывало на важность каждой характеристики для этого участника (например, если бы гиперплоскость принятия решения на рис. 8 была горизонтальной, это означало бы, что ось Y — пространственное расстояние — была бы единственной характеристикой. актуально для этой темы.И наоборот, если бы плоскость была почти вертикальной, пространственное расстояние не имело бы значения).
Гиперплоскость решения была рассчитана с использованием логистической регрессии [58], в которой был сформулирован вопрос, сгруппировать ли среднее здание на дополнительной карте магазина или дополнительной карте дома в качестве задачи двоичной классификации. Таким образом, вероятность P ( S = 1 | Δ x ) кластеризации среднего здания на подкарте магазина, учитывая попарные различия Δ x = (Δ f s , Δ f f , Δ f p ,…) от зданий магазинов по ряду характеристик, включая пространственные (Δ f s ), функциональные (Δ f f ) и перцепционная (Δ f p ) разница (т.е.е., различие в цвете в эксперименте 2) моделировалось с использованием уравнения логистической регрессии. (3)
, в котором параметры модели управляют наклоном гиперплоскости решения и, таким образом, представляют важность характеристик участников в этой модели. После изучения гиперплоскости решения эти параметры модели использовались для построения метрики в уравнении (2), характеризующей «психологическое пространство» участника, что приводит к ослаблению различий по чертам, неважным для участника.
Точность изученных весов w зависит от того, где известные точки данных (т. Е. Пары зданий, для которых известно, принадлежат ли они к одному и тому же представлению) расположены в пространстве признаков. Описанная выше линейная модель предполагает, что для здания, расположенного между двумя разными группами зданий, существует определенная линейная гиперплоскость в пространстве признаков, так что точки на одной стороне гиперплоскости принадлежат первой группе, а точки на другой стороне принадлежат вторая группа (см. рис. 8).
Чтобы получить как можно больше информации из минимально возможного окружения, они должны быть сгенерированы таким образом, чтобы свести к минимуму неопределенность модели в отношении важности признаков, как только связанная группировка в психологическом пространстве участника становится очевидной из ее ответа. Для этого параметры нового среднего здания были взяты из области рассчитываемой в настоящее время гиперплоскости принятия решения, поскольку это область, в которой модель наименее уверена в том, где должны быть назначены здания.Поскольку область наименьшей уверенности или наибольшей неопределенности включает точки с вероятностью 0,5 к любому классу, эти точки могут быть определены как: Из этого и уравнения (3) следует, что w T Δ x LC = 0, то есть точки наименьшей уверенности лежат на гиперплоскости, описываемой w . Формально это эквивалентно активному обучению [57] с выборкой неопределенности [59] в машинном обучении.
Эксперимент, активно обучающий линейной метрике (эксперимент 2), использует ту же процедуру обучения и тестирования, которая описана в предыдущем подразделе (см. Рис. 7), с двумя отличиями.Во-первых, среды, созданные для сбора данных обучения ( M train и D train ), создаются на основе гиперплоскости текущего решения (всегда с учетом всех данных обучения, собранных на данный момент). Напротив, среды, созданные для сбора тестовых данных, созданы с полностью случайными функциями.
Во-вторых, вместо использования глобальной оптимизации и целевой функции на основе кластеризации веса вычисляются с использованием линейной регрессии.Гиперплоскость наилучшего решения (наиболее согласованная с данными) определяется путем максимизации вероятности уравнения (3) по всем известным точкам данных (средние здания), т. Е. Где S i равно 1, если i В среднем здании находится магазин, в противном случае — 0. Лучшие параметры можно рассчитать с помощью градиентного спуска [58].
Пассивное изучение нелинейных показателей, характеризующих психологические пространства.
Из-за имеющихся свидетельств нелинейных преобразований, используемых в репрезентативной геометрии мозга, e.грамм. в визуальной области [52] целесообразно распространить описанную выше процедуру моделирования на нелинейные метрики. Метрическое обучение [60] в машинном обучении связано с поиском метрики расстояния, такой как линейные метрики расстояния Махаланобиса и связанные с ними параметры (см. Выше) или нелинейные метрики путем проецирования данных в пространство ядра с использованием, например, ядро радиальной базисной функции (RBF) Φ в функции расстояния, например [61, 62].
Здесь мы предлагаем новую метрику по следующим причинам.Во-первых, популярная метрика на основе RBF требует, чтобы дисперсии были изотропными, т. Е. Не сильно различались по функциям (поскольку ядро RBF использует один параметр вместо полной матрицы ковариаций, оно не может хорошо соответствовать неизотропным данным — см. [63] ). Это предположение не подтверждается нашими данными (воспринимаемое сходство обычно различается больше, чем функциональное сходство, и оба различаются на порядки меньше, чем пространственные расстояния между зданиями).
Во-вторых, наш метод может естественным образом включать гипотезу о том, что различия пар строений одной и той же субкарты должны быть небольшими (таким образом, располагаться близко к исходной точке) и должны быть отделены от различий пар строений различных субкарт (эти два распределения парных различий могут естественным образом моделируется с использованием гауссовых распределений) — см. рис. 9.В-третьих, большинство существующих решений машинного обучения, а также MDS, используемых в когнитивной психологии для моделирования сходства в виде расстояний [53], должны встраивать как обучающую карту, так и здания тестовой карты в одно и то же пространство для обучения и тестирования моделей. В нашем случае это невозможно, потому что 1) для характеристик функционального и перцептивного сходства попарные сходства в разных средах неизвестны (поскольку субъекты указывают их только в каждой среде, а не в разных средах), и 2) пространственные расстояния могут не совпадать. сопоставимы по городам или странам (принадлежность двух зданий к одному и тому же представлению сильно зависит от их географического расстояния; но эта зависимость, вероятно, станет слабой или исчезнет, если они находятся очень далеко друг от друга).
Рис. 9. Изучение нелинейной метрики на основе Гаусса.
Слева: на основе известной структуры карты участника можно обучить вероятностную модель (GDA), которая может предсказать вероятность того, что два здания будут совместно представлены, с учетом их различий в характеристиках. Справа: эти вероятности из обученной модели GDA можно рассматривать как сходство и использовать в качестве метрики расстояния для психологической модели пространства. Как и в линейных моделях выше, предсказания структуры карты для новых сред выполняются путем кластеризации по изученной метрике.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157343.g009
Наконец, для системы, аддитивно комбинирующей большое количество входных сигналов (как в случае многих нейронных моделей познания), Центральная предельная теорема предполагает метрика на основе Гаусса, чтобы быть правдоподобным; заявляя, что сумма большого количества переменных сходится к распределению Гаусса.
Предлагаемая метрика GDA основана на применении GDA (гауссовский дискриминантный анализ) [64] в разностном пространстве Δ x (см. Рис. 8C) с использованием набора всех обучающих пар построения, вероятностного (основанного на Гауссе) Модель p ( c = 1 | Δ x ) научилась вычислять вероятность того, что любая заданная пара зданий совместно представлена на одной под-карте, с учетом различий по различным характеристикам.Мы просто определяем метрику как (4)
, где вероятность совместного представления выводится с использованием правила Байеса, p ( c = 1 | Δ x ) ∝ p (Δ x | c = 1) p ( c = 1), а генеративные плотности моделируются с использованием многомерных нормальных распределений (подробности см. в файле S1): (5)
Точная модель GDA (та, которая правильно разделяет совместно представленные и не совместно представленные здания) гарантирует, что пары зданий, которые могут находиться в одном представлении, близки, а те, которые не являются удаленными, в соответствии с метрикой, определенной в Уравнение (4).Так же, как и выше, структуры тематической карты прогнозируются в тестовых средах путем выполнения кластеризации в соответствии с этой тематической метрикой (полученной с использованием данных из обучающих сред).
Группирование объектов в психологических пространствах с помощью кластеризации.
Метрика, адекватно моделирующая репрезентативную геометрию участника, однозначно характеризует ее психологическую модель пространства. В случае линейных метрик объект, представленный посредством его характеристик, может быть встроен в новое метрическое пространство (модель психологического пространства), в котором евклидовы расстояния соответствуют сходствам в рамках этой метрики, путем простого взвешивания каждой характеристики с помощью узнал веса метрики:.Для нелинейных показателей внедрение менее прямолинейно, но может быть выполнено путем применения многомерного масштабирования [53] к полному набору объектов в смоделированной среде, чтобы гарантировать, что результирующие точки p в модели психологического пространства имеют расстояния, предписанные метрикой.
Затем представленная модель выполняет кластеризацию в этом психологическом пространстве для создания предсказанных структур карты (групп зданий) в соответствии с гипотезой кластеризации.Мы использовали DP-GMM (модель гауссовской смеси процесса Дирихле) из семейства байесовских непараметрических моделей для кластеризации (см. [65] для ознакомления с учебным пособием). Байесовские непараметрические модели были успешно использованы в моделях категоризации [66] и оказались психологически правдоподобными, объединяя ранее предложенные модели категорийного обучения человека [67] и учитывая несколько когнитивных механизмов, включая категорийное обучение и причинное обучение [68], трансферное обучение [69]. ] и полууправляемое обучение [70] у людей.Учитывая, что такие модели хорошо отражают то, как люди усваивают новые концепции (среди прочего, выделяют прототипы, образцы и рациональные модели категориального обучения), и учитывая, что их можно рассматривать как вероятностные модели кластеризации, мы предположили, что они также могут учитывать для изучения подкарты.
DP-GMM являются расширениями моделей гауссовой смеси (GMM) для неограниченного числа кластеров. GMM — это статистические модели, которые стремятся разделить набор точек данных в некотором пространстве на несколько кластеров C путем подгонки C гауссовских распределений вероятностей к данным, т.е.е. настройка параметров этих C гауссианов таким образом, чтобы вероятность того, что данные были взяты из этих распределений, была максимальной. DP-GMM имеют ту же цель, но также позволяют вывести количество распределений (и, следовательно, количество кластеров C ), а не только их параметры. В этом заключается их ключевое преимущество по сравнению с большинством других моделей кластеризации: их можно использовать без предварительного знания правильного количества кластеров (и они могут расширяться, добавляя новые точки либо к наиболее вероятному существующему кластеру, либо к новому кластеру, когда наблюдая новые данные).Этот процесс присвоения новых точек данных кластерам путем вычисления вероятностей из распределений, оптимально согласованных с предыдущими данными, имеет много общего с основной проблемой категоризации, которая заключается в определении категории нового объекта на основе его наблюдаемых свойств и ранее наблюдаемых объектов. , вот почему байесовские непараметрические модели подобны (фактически, если параметризованы соответствующим образом, математически эквивалентны) множественным психологическим моделям категорийного обучения человека, предложенным в прошлом [67].
Вкратце, генеративная модель DP-GMM может быть определена следующим образом: (6)
, где SBP обозначает процесс разрушения стержня для получения весов смеси:, и обозначает многомерное нормальное распределение. Данные могут быть сгенерированы из этой модели, сначала выбрав кластер с вероятностями, заданными весами смеси: z ∼ Cat ( π ), а затем проведя наблюдение из параметров этого кластера x ∼ Нормальный ( μ z , Σ z ).Чтобы найти кластеризацию (группировку) существующих данных, этот процесс генерации должен быть инвертирован. То есть параметры модели смеси, которые характеризуют каждый кластер ( π k , μ k , Σ k ), должны быть выведены, например, с использованием вариационного вывод [71]. Для этой цели мы использовали библиотеку Python bnpy — подробности реализации см. В [72].
После того, как параметры известны, можно легко вывести принадлежность кластеров c i конкретных точек p в психологическом пространстве, вычислив, к какому из кластеров каждая точка с наибольшей вероятностью принадлежит: (7)
Окончательные прогнозы членства на подкарте были получены из результатов кластеризации DP-GMM по метрике, автоматически полученной от субъекта — здания, по прогнозам принадлежащие вместе, соответствуют точкам в психологическом пространстве, которые отнесены к одному и тому же кластеру уравнением (7) .Эти прогнозы были оценены путем расчета точности прогнозов и индексов Рэнда [56]. Первое — это просто отношение идеально спрогнозированных структур субкарты ко всем предметным структурам — однако этот строгий показатель точности наказывает «почти промахи» в равной степени до полностью неверных предсказаний структуры (например, если семь принадлежностей субкарты здания верны, но одна один неверный, весь прогноз считается неверным; точно так же, как и совершенно неправильные конструкции).
ИндексыAverage Rand представлены как более точные показатели, которые обеспечивают непрерывность между безупречно правильным ( R = 1) и полностью неверным ( R = 0) прогнозом.Индекс Rand определяется как, где B, — общее количество зданий в структуре карты, s — количество пар зданий на одной и той же подкарте как в прогнозируемой, так и в фактической структуре карты, а d пары на разных под-картах как в прогнозе, так и в предметных данных.
7.6: Локальные и распределенные репрезентации
Классические и коннекционистские когнитивные ученые соглашаются, что теории познания должны апеллировать к внутренним репрезентациям (Fodor & Pylyshyn, 1988).Однако у них, похоже, есть серьезные разногласия по поводу природы таких представлений. В частности, коннекционисты-когнитивисты предполагают, что их сети используют распределенные представления, которые обеспечивают множество преимуществ по сравнению с локальными представлениями, которые, по их мнению, характеризуют классический подход (Bowers, 2009). То есть распределенные представления часто воспринимаются как признак коннекциониста, а локальные представления — как признак классического.
Существует общее интуитивное соглашение о различиях между распределенными и локальными представлениями.В распределенном представлении коннекционистов «знания кодируются как образец активации для многих процессоров, каждый из которых вносит свой вклад в несколько различных представлений. Как следствие, нет ни одной единицы, посвященной кодированию данного слова, объекта или человека »(Bowers, 2009, p. 220). Напротив, в классическом локальном представлении «отдельные слова, объекты, простые концепции и т.п. кодируются отчетливо, с их собственным выделенным представлением» (стр. 22).
Однако при более внимательном рассмотрении определения распределенного представления (van Gelder, 1991) становятся очевидными два факта.Во-первых, этот термин используется разными коннекционистами по-разному. Во-вторых, некоторые варианты использования этого термина, похоже, не отличают коннекционистские представления от классических.
Ван Гелдер (1991) отметил, например, что здравый смысл распределенного представления заключается в том, что оно расширено: распределенное представление использует множество единиц для представления каждого элемента, а локальные представления — нет. «Утверждать, что узел распределен, по-видимому, означает утверждать, что его состояния активации соответствуют паттернам нейронной активности — совокупности нейронных« единиц », а не активациям отдельных нейронов» (Fodor & Pylyshyn, 1988, p.19). Именно это ощущение расширенного или распределенного представления создает преимущества коннекционизма, такие как устойчивость к повреждениям, потому что потеря одного из множества процессоров, используемых для представления концепции, не приведет к катастрофической потере представленной информации.
Однако использование расширенного для определения распределенного не отделяет коннекционистские представления от их классических аналогов. Например, мысленный образ — важный пример классической репрезентации (Kosslyn, 1980; Kosslyn, Thompson, & Ganis, 2006; Paivio, 1971, 1986).Было бы странно думать о ментальном образе как о распространяемом, особенно в контексте коннекционистского использования этого термина. Однако сторонники ментальных образов будут утверждать, что они расширяются функционально с точки зрения распространения в пространстве и физически с точки зрения распространения на совокупности нейронов в топографически организованных областях коры головного мозга (Kosslyn, 1994; Kosslyn, Ganis, & Thompson, 2003; Kosslyn et al., 1995). «Существуют убедительные доказательства того, что мозг буквально отображает представления, используя пространство коры головного мозга для представления пространства в мире» (Kosslyn, Thompson, & Ganis, 2006, p.15).
Еще одним понятием распределенного представления, рассмотренным ван Гелдером (1991), был грубый код (Feldman & Ballard, 1982; Hinton, McClelland, & Rumelhart, 1986). Опять же, грубый код обычно используется для отличия коннекционистских сетей от классических моделей. Грубый код расширяется в том смысле, что для его представления требуется несколько процессоров. У этих процессоров есть два свойства. Во-первых, их рецептивные поля широки, то есть они очень широко настроены, так что различные обстоятельства приведут к активации в процессоре.Во-вторых, рецептивные поля разных процессоров перекрываются. В этом виде представления высокая степень точности возможна за счет объединения ответов ряда широко настроенных (то есть грубых) процессоров (Dawson, Boechler, & Orsten, 2005; Dawson, Boechler, & Valsangkar-Smyth, 2000). .
Хотя грубое кодирование является важным видом представления в литературе по коннекционистам, опять же, можно найти примеры грубого кодирования и в классических моделях. Например, один из способов, которым грубое кодирование пространственного положения представлено коннекционистами (Hinton, McClelland, & Rumelhart, 1986), можно легко преобразовать в терминах диаграмм Венна.То есть каждый непустой набор представляет грубое местоположение цели в широкой пространственной области; пересечение перекрывающихся непустых множеств обеспечивает более точную локализацию цели.
Однако классические модели силлогистических рассуждений могут быть построены аналогичным образом, включая круги Эйлера и диаграммы Венна (Johnson-Laird, 1983). В самом деле, более современное понятие ментальных моделей Джонсона-Лэрда (1983) можно рассматривать как расширение этих подходов: силлогистические утверждения представлены в виде таблицы различных примеров; силлогизм решается путем объединения (т.д., пересекая) таблицы для различных утверждений и исследуя соответствующие примеры, которые в результате. Другими словами, ментальные модели можно рассматривать как классический пример грубого кодирования, предполагая, что эта концепция не обязательно отличает коннекционистские теории от классических.
После своего более подробного анализа концепции ван Гелдер (1991) утверждал, что требуется более сильное понятие распределенного , и что это может быть достигнуто путем обращения к концепции суперпозиции.Две разные концепции накладываются друг на друга, если одни и те же ресурсы используются для предоставления их представлений. «Таким образом, в коннекционистских сетях мы можем хранить разные элементы как образцы активности для одного и того же набора единиц или несколько разных ассоциаций, закодированных в одном наборе весов» (стр. 43).
Ван Гелдер (1991) указал, что одна проблема с суперпозицией состоит в том, что она должна определяться в градусах. Например, может случиться так, что не все ресурсы используются одновременно для представления всего содержимого.Кроме того, реализация понятия суперпозиции зависит от того, как ресурсы определяются и измеряются. Наконец, разные степени наложения могут быть отражены в количестве различного содержимого, которое может представлять данный ресурс. Например, хорошо известно, что один вид искусственной нейронной сети, сеть Хопфилда (Hopfield, 1982), имеет ограниченную пропускную способность, и, если сеть состоит из N процессоров, она сможет только представлять в порядке 0.18 N различных воспоминаний (Абу-Мостафа и Сен-Жак, 1985; МакЭлис и др., 1987).
Тем не менее, ван Гелдер (1991) выразил уверенность в том, что понятие суперпозиции обеспечивает подходящую характеристику для определения распределенного представления. «Он достаточно силен, что очень многие виды репрезентаций не считаются наложенными, но тем не менее ему удается охватить практически все парадигмальные случаи распределения, независимо от того, взяты ли они из мозга, коннекционизма, психологии или оптики» (стр.54).
Даже если определение ван Гелдера (1991) верно, все же верно то, что концепция суперпозиции не повсеместно отличает коннекционистские представления от классических. Один из примеров этого — когда концепции представлены в виде наборов функций или микроэлементов. Например, во влиятельной модели PDP, называемой интерактивной сетью активации и конкуренции (McClelland & Rumelhart, 1988), большинство блоков обработки отражают наличие множества функций.Концепции высшего порядка определяются как наборы таких функций. Это пример наложения, потому что одна и та же функция может быть задействована в представлении нескольких сетей. Однако идентичный тип представления — то есть суперпозиция естественных элементов — также верен для многих прототипных классических представлений, включая семантические сети (Collins & Quillian, 1969, 1970a, 1970b) и представления наборов признаков (Rips, Shoben, & Smith , 1973; Тверски, 1977; Тверски и Гати, 1982).
Обсуждение до этого момента рассматривало несколько различных понятий распределенного представления и утверждало, что эти различные определения не кажутся однозначно разделяющими коннекционистские и классические концепции представления. Чтобы завершить это обсуждение, давайте воспользуемся другим подходом и рассмотрим, почему в некоторых смыслах исследователям коннекционистов все же может потребоваться обращение к местным представлениям.
Одной из проблем, представляющих значительный интерес в когнитивной нейробиологии, является вопрос о назначении определенных поведенческих функций определенным областям мозга; то есть локализация функции.Чтобы помочь в этом начинании, когнитивные нейробиологи считают полезным различать два качественно разных типа поведенческих нарушений. Единичная диссоциация состоит в том, что пациент выполняет одну задачу крайне плохо, а вторую задачу выполняет на нормальном уровне или, по крайней мере, намного лучше, чем первая. Напротив, двойная диссоциация возникает, когда один пациент выполняет первую задачу значительно хуже, чем второй, а другой пациент (с другим повреждением головного мозга) выполняет вторую задачу значительно хуже, чем первую (Shallice, 1988).
Когнитивные нейробиологи утверждали, что двойная диссоциация отражает повреждение локализованных функций (Caramazza, 1986; Shallice, 1988). Мнение о том, что данные диссоциации выявляют внутренние структуры, которые являются локальными по своей природе, было названо предположением о локальности (Farah, 1994).
Однако Фарах (1994) выдвинул гипотезу о том, что предположение о местонахождении может быть необоснованным по двум причинам. Во-первых, его достоверность зависит от дополнительного предположения, что мозг организован в набор функционально различных модулей (Fodor, 1983).Фара утверждала, что модульность мозга — это нерешенный эмпирический вопрос. Во-вторых, Фарах отметил, что нелокальные или распределенные архитектуры, такие как сети с параллельной распределенной обработкой (PDP), могут создавать одиночные или двойные диссоциации при повреждении. Поскольку интерактивная природа сетей PDP «прямо несовместима с предположением о местонахождении» (стр. 46), предположение о местонахождении может не быть незаменимым инструментом для когнитивных нейробиологов.
Фарах (1994) рассмотрел три области, в которых ранее использовалась нейропсихологическая диссоциация, чтобы сделать выводы о лежащей в основе локальной структуре.Для каждого она предоставила альтернативную архитектуру — сеть PDP. Каждая из этих сетей при локальном повреждении вызывает (локальные) поведенческие дефициты, аналогичные интересующим нейропсихологическим диссоциациям. Эти результаты привели Фара к выводу, что нельзя сделать вывод о том, что определенный поведенческий дефицит связан с потерей локальной функции, потому что преобладающее мнение состоит в том, что сети PDP по определению распределены и, следовательно, нелокальны по структуре.
Однако одно исследование опровергло аргумент Фараха (1994) как логически, так и эмпирически (Medler, Dawson, & Kingstone, 2005).Медлер, Доусон и Кингстон (2005) отметили, что весь аргумент Фары основан на предположении, что коннекционистские сети обладают универсально распределенной внутренней структурой. Однако это предположение должно быть подтверждено эмпирически; Медлер и его коллеги утверждали, что это можно сделать только путем интерпретации внутренней структуры сети и соотнесения поведенческих дефицитов с интерпретациями удаленных компонентов. Они отметили, что для сетей PDP вполне возможно принять внутренние представления, которые были более локальными по своей природе, и что одиночная и двойная диссоциация в поврежденных сетях может быть результатом повреждения локальных репрезентаций.
Медлер, Доусон и Кингстон (2005) поддержали свою позицию, обучая сеть решению логической задачи и интерпретируя внутреннюю структуру сети, получая свидетельства того, насколько локальной или нелокальной была функция каждой скрытой единицы. Затем они создали разные версии сети, повредив одну из ее 16 скрытых единиц, оценив поведенческие дефициты в каждой поврежденной сети. Они обнаружили, что чем более локальным была скрытая единица, тем глубже и специфичнее был поведенческий дефицит, возникающий в результате повреждения единицы.«Чтобы двойная диссоциация произошла в вычислительной модели, модель должна иметь некоторую форму функциональной локализации» (стр. 149).
Ранее мы видели, что одной из ключевых целей коннекционистской когнитивной науки была разработка моделей, которые были бы биологически правдоподобными. Очевидно, что одним из аспектов этого является создание сетей, способных отражать соответствующие дефекты поведения при повреждении, такие как одиночная или двойная диссоциация. Медлер, Доусон и Кингстон (2005) показали, что возможность делать это даже в сетях PDP требует локальных представлений.Это дает еще одну линию доказательств против утверждения о том, что распределенные представления могут использоваться, чтобы отличить коннекционистские модели от классических. Другими словами, местные представления не кажутся признаком классики.
Ментальное представление | Encyclopedia.com
Люди окружены изображениями. Некоторые из них встречаются естественным образом — например, годовые кольца и следы, — а другие — искусственные, например слова и фотографии.Независимо от их происхождения, все они имеют одну основную особенность: они обозначают что-то . Годичные кольца обозначают возраст дерева; следы обозначают сущность, которая их создала; фотография означает то, что она изображает; а имя собственное обозначает человека, названного так.
Имеется немало свидетельств того, что представления не ограничиваются внешним миром; они также фигурируют в ментальной жизни людей. Восприятие иллюзий обеспечивает интуитивную мотивацию: прямое весло в воде кажется изогнутым, инвалиды могут испытывать «фантомные» тактильные ощущения в отсутствующей конечности, а некоторые серии тонов звучат так, как будто они постоянно повышаются.В каждом из этих случаев естественно объяснять феномен с помощью ментальных представлений (хотя и неверных).
История
Западная интеллектуальная традиция давно признала важность репрезентации в мышлении. Ярким примером является философ Рене Декарт (1596–1650), который выдвинул гипотезу о существовании «злого демона», который обманул его во всех отношениях, в результате чего всех его ментальных представлений оказались ложными. Акцент Декарта на роли ментальных репрезентаций в мышлении оказал большое влияние, и последующие мыслители — Джон Локк (1632–1704), Дэвид Хьюм (1711–1776), Джордж Беркли (1685–1753) и Джон Стюарт Милль (1806–1873) , чтобы назвать несколько — расширенное обсуждение.
Современные работы по ментальной репрезентации во многом обязаны теории вычислений, как и современной философии. В середине двадцатого века в психологии доминировал бихевиоризм, , согласно которому ментальные сущности, даже если они существуют, не играют теоретической роли в объяснении поведения. Вместо этого поведение следовало объяснять исключительно с точки зрения паттернов стимул-реакция. Однако в 1950-х противники утверждали, что эта цель недостижима; нужно постулировать внутренние представления.Более того, эти исследователи вооружились новым мощным инструментом — методами и концепциями теории вычислений.
Абстрактные принципы обработки информации, на которых основаны такие устройства, как персональные компьютеры, составляют теорию вычислений. Согласно этой теории, вычисление состоит в управляемом правилами манипулировании символами. Например, рассмотрите возможность продольного деления с помощью карандаша и бумаги. Задача записывается на бумаге в виде набора цифр, и для ее решения необходимо многократно применять ряд основных правил: деление, умножение, вычитание, написание дополнительных символов на бумаге и т. Д.Аналогичным образом влиятельный предшественник сегодняшних компьютеров, предложенный в 1936 году математиком Аланом Тьюрингом (1912–1954), состоит из ленты для хранения символов, средства записи и чтения символов с ленты и с нее и контроллера, инкапсулирующего правила. для выполнения вычислений с использованием этих символов.
Машины Тьюринга являются машинами только по названию; на самом деле это абстрактные определения, введенные для решения проблемы математической логики. Тем не менее, он и другие поняли, что вариации этих машин могут быть реализованы физически.Сделал лишь небольшой шаг к выводу, что когнитивные процессы человека являются вычислительными, включая манипулирование ментальными представлениями в соответствии с «правилами мышления».
Обладая концептуальными инструментами вычислений, противники бихевиоризма инициировали шквал исследований ментальной репрезентации, а также создали совершенно новые области исследований, такие как искусственный интеллект и компьютерная лингвистика.
Три вопроса, которым уделяется большое внимание в современных исследованиях: Каким образом ментальные репрезентации получают свое содержание? Каким условиям должна удовлетворять сущность, чтобы быть ментальным представлением? И каков формат мысленного представления?
Ментальное содержание
Что касается ментального содержания, одна из гипотез состоит в том, что содержание репрезентации определяется той ролью, которую оно играет в общей системе ментальных репрезентаций человека.В качестве аналогии рассмотрим шахматные фигуры: разница между конем и слоном заключается в том, что у них разные способы передвижения — они играют разные роли в игре. Точно так же ментальные представления с различным содержанием различаются типами выводов, которые они вызывают: вера в то, что Том высокий, приводит к другим выводам, чем вера в то, что он красив, и каждое из этих убеждений будет результатом различных наборов предшествующих убеждений. Возможно, тогда эти различия в ролях определяют содержание этих убеждений.
Одна из трудностей, с которыми сталкиваются такие теории, заключается в том, что, поскольку маловероятно, что любые два человека будут иметь одну и ту же сеть представлений, никакие два человека не обладают убеждениями с одинаковым содержанием — противоречивый результат. Кроме того, неясна связь между игрой определенной роли и «отстаиванием» чего-либо. Как представления соотносятся с вещами во внешнем мире?
Альтернативная теория делает больше отношения представления-мира, предполагая, что содержание представления определяется его сходством с вещами в мире.Просто картина Наполеона Бонапарта представляет Наполеона (а не Авраама Линкольна), потому что она выглядит как Наполеон (а не Линкольн) на , ментальное представление имеет то содержание, которое оно имеет, потому что оно похоже на то, что оно представляет. Это предложение также сталкивается с проблемами. Например, если репрезентация похожа на что-то — значит изображать, как могут быть представлены абстрактные сущности (например, «справедливость»)?
Потомок теории сходства выдвигает гипотезу о том, что причинные отношения между представлением и окружающей средой определяют содержание этого ментального представления.Согласно простой версии этой теории, содержание определяется вещами, которые обычно вызывают это представление. Например, концепция «орла» имеет то содержание, которое она имеет, потому что орлы (в отличие от других типов животных) заставляют думать об орлах, то есть создавать экземпляр этого представления.
Несмотря на очевидные недостатки этой простой теории (например, если утка заставляет кого-то думать об орлах, то утки являются частью содержания представления «орел»), более сложные причинные теории содержания остаются популярными.
Природа ментального представления
Все представления имеют содержание; но обладают ли они, как правило, и другими функциями? Одно из предложений состоит в том, что для того, чтобы сущность была представлением, она также должна быть способна обозначать свой объект в отсутствие этого объекта. В этом случае, например, уровень ртути в термометре не будет отражать температуру комнаты, потому что ртуть не может выдерживать эту температуру в ее отсутствие: если бы температура была другой, уровень изменился бы.
Даже когда это ограничение удовлетворяется, различимы разные типы мысленного представления. Например, в течение дня подсолнух поворачивается лицом к солнцу. Более того, это вращение продолжается, даже когда солнце закрыто. Следовательно, само собой разумеется, что где-то существует физический процесс, который представляет местоположение солнца и управляет вращением цветка в тех случаях, когда солнца нет. Однако подсолнечник мало что может сделать с этим изображением, кроме как направлять его вращение.На людей это ограничение, напротив, не распространяется. Например, увидев кошку, человек может представить ее присутствие в этот момент. Кроме того, человек может думать о кошке в ее отсутствие. Но, в отличие от подсолнечника, этот человек может придумать произвольных мыслей о кошке: «Эта кошка была толстой»; «Этот кот принадлежал Наполеону» и т. Д. Кажется, что репрезентация «кота» может быть использована для формирования более крупных — и совершенно новых — агрегированных репрезентаций. Таким образом, хотя владение содержанием является необходимой чертой ментального представления, могут быть и дополнительные функции.
Формат представления
Некоторые представления играют одни роли лучше, чем другие. Например, французское предложение передает информацию носителю французского языка более эффективно, чем такое же предложение на суахили, несмотря на то, что два предложения имеют одинаковое значение. В этом случае два предложения имеют одинаковое содержание, но различаются способом его представления; то есть они используют различные форматы представления . Проблема определения правильного формата (или форматов) репрезентации для ментальной репрезентации является темой текущих междисциплинарных исследований в когнитивных науках.
Выше была упомянута одна гипотеза: человеческое познание состоит в манипулировании ментальными символами в соответствии с «правилами мышления». Согласно влиятельной версии этой теории Джерри Фодора, познание требует «языка мысли», работающего в соответствии с вычислительными принципами. Отдельные концепции — это «слова» языка, а правила определяют, как концепции собираются в сложные мысли — «предложения» на языке. Например, подумать, что кошка лежит на циновке, — значит принять необходимые концепции (т.е., понятие «кошка», понятие «циновка», относительное понятие, когда одна вещь находится поверх другой, и т. д.) и объединить их в мысленное предложение, выражающее эту мысль.
Теория обладает рядом преимуществ, не в последнюю очередь тем, что она может объяснить способность человека мыслить произвольно. Точно так же, как грамматика английского языка позволяет строить бесконечное количество предложений из конечного набора слов при правильном наборе правил и достаточном количестве основных понятий, можно собрать любое количество сложных мыслей.
Однако искусственных нейронных сетей могут предоставить альтернативу. Вдохновленные структурой и функционированием биологических нейронных сетей, искусственные нейронные сети состоят из сетей взаимосвязанных узлов, где каждый узел в сети получает входные данные и отправляет выходные данные другим узлам в сети. Сети обрабатывают информацию, распространяя активацию от одного набора узлов (входных узлов) через промежуточные узлы (скрытые узлы) к набору выходных узлов.
В середине 1980-х важные теоретические достижения в исследованиях нейронных сетей ознаменовали их появление в качестве альтернативы языку мысли. В то время как последняя теория утверждает, что обдумывание мысли включает в себя сборку некоторого мысленного предложения из составляющих концепций, учет нейронной сети рассматривает ментальные репрезентации как паттерны активности в узлах сети. Поскольку набор узлов можно рассматривать как упорядоченный набор из n , шаблоны активности можно понимать как точки в пространстве n .Например, если сеть содержит два узла, то в любой момент их активации могут быть нанесены на двумерную плоскость. Итак, мышление состоит в переходах между точками в этом пространстве.
Искусственные нейронные сети обладают рядом функций, которые согласуются с аспектами человеческого познания. Например, они архитектурно похожи на биологические сети, способны к обучению, могут быть обобщены на новые входные данные и устойчивы к шуму и повреждениям. Счета нейронных сетей о ментальной репрезентации защищались мыслителями различных дисциплин, в том числе Дэвидом Румелхартом (психологом) и Патрисией Черчленд (философом).Тем не менее, сторонники языка мысли продолжают использовать мощный набор аргументов против жизнеспособности нейросетевых учетов познания. Один из них уже встречался выше: люди могут думать произвольно. Противники утверждают, что сети неспособны объяснить это явление — если, конечно, они не реализуют репрезентативную систему, которая облегчает построение сложных представлений из примитивных компонентов, то есть, если они не реализуют язык мысли.
Тем не менее, исследования искусственных нейронных сетей продолжаются, и вполне возможно, что эти возражения будут встречены. Более того, есть и другие кандидаты.
Одна из таких гипотез, широко исследованная психологом Стивеном Косслином, состоит в том, что ментальные репрезентации образны, — своего рода «ментальные картины». Например, на вопрос, сколько окон в их домах, люди обычно отвечают, что они отвечают , представляя , идущими по их дому.Аналогичным образом, в одном эксперименте испытуемым показывают карту с разбросанными по ней объектами. Карта удаляется, и их просят решить, учитывая два объекта, что ближе всего к третьему. Время, необходимое для принятия решения, зависит от расстояния между объектами.
Естественное объяснение состоит в том, что люди используют мысленных образов. В первом случае они формируют образ своего дома и мысленно исследуют его; во втором изучается мысленный образ карты, и субъект «перемещается» с фиксированной скоростью от одного объекта к другому.
Результаты эксперимента с картой кажутся труднообъяснимыми, если, например, карта была представлена мысленно в виде набора предложений на языке мысли, ибо почему тогда будут различия во времени отклика? То есть различия во времени отклика, казалось, были получены «бесплатно» из имастического формата ментальных репрезентаций. Недавняя разработка теории ментальных образов предполагает, что познание включает в себя сложные «масштабные модели», которые не только кодируют пространственные отношения между объектами, но также реализуют смоделированную физику, тем самым обеспечивая предсказания причинных взаимодействий.
Несмотря на потенциальные преимущества, противники утверждают, что неимагистическое объяснение доступно для каждого явления, в котором задействованы ментальные образы, и, кроме того, предполагаемые нейробиологические доказательства существования образов неубедительны.
Возможно, наиболее радикальное предположение состоит в том, что не существует такой вещи, как ментальная репрезентация, по крайней мере, в том виде, в каком это традиционно понимается. Согласно описаниям динамических систем, познание не может быть успешно проанализировано путем постулирования дискретных мысленных представлений, таких как описанные выше.Вместо этого следует использовать математические уравнения для описания поведения когнитивных систем, аналогично тому, как они используются, например, для описания поведения жидкостей. Такие описания не предполагают содержательных представлений; вместо этого они отслеживают особенности системы, имеющие отношение к объяснению и прогнозированию ее поведения. В пользу такой теории некоторые философы утверждали, что традиционный анализ познания недостаточно надежен для объяснения тонкостей когнитивного поведения, в то время как динамические уравнения таковы.То есть, некоторые виды динамических систем на вычислительно мощнее, , чем традиционные вычислительные системы: они могут делать вещи (вычислять функции), которые традиционные системы не могут. Следовательно, возникает вопрос, потребует ли адекватный анализ ментальных репрезентаций этой дополнительной силы. В настоящее время вопрос остается нерешенным.
См. Также Сознание ; Разум ; Философия разума .
библиография
Дэвис, Мартин, изд. Неразрешимое: основные статьи о неразрешимых предложениях, неразрешимых задачах и вычислимых функциях. Hewlett, N.Y .: Raven Press, 1965. В этом томе собраны исторически важные статьи по логическим основам вычислений.
Фодор, Джерри А. Язык мысли. Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета, 1975.
——. Теория содержания и другие очерки. Кембридж, Массачусетс.: MIT Press, 1990.
Haugeland, John, ed. Mind Design II. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1997. Всесторонний сборник важных философских эссе по ментальной репрезентации, начиная от классических статей по искусственному интеллекту до более поздних разработок, таких как искусственные нейронные сети и динамические системы.
Ходжес, Эндрю. Алан Тьюринг: Загадка. Нью-Йорк: Саймон и Шустер, 1983. Эта увлекательная биография Алана Тьюринга предлагает, среди многих других идей, хорошо написанные неформальные отчеты о вкладе Тьюринга в логику и вычисления. включая его теории о роли ментального представления в познании.
Кослин, Стивен М. Изображение и мозг: разрешение дискуссии об образах. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1994.
McCartney, Scott. Eniac: Триумфы и трагедии первого в мире компьютера. New York: Walker, 1999.
McClelland, James L., David E. Rumelhart и исследовательская группа PDP. Параллельная распределенная обработка: исследования микроструктуры познания. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1986. Опубликованные в двух томах, эти работы сыграли важную роль в повторном внедрении искусственных нейронных сетей в когнитивную науку.
Уотсон, Джон Б. «Психология глазами бихевиориста». Психологическое обозрение 101, вып. 2 (1913/1994): 248–253. Классическое изложение бихевиористской программы в психологии пионером в этой области.
Уотсон, Ричард А. Репрезентативные идеи: от Платона до Патрисии Черчленд. Дордрехт, Нидерланды и Бостон: Kluwer, 1995.
Whit Schonbein
Представления о болезни | Отдел борьбы с раком и народонаселения (DCCPS)
Содержимое этой страницы предоставляется только для справочных целей.Он больше не поддерживается и может быть устаревшим.
1. Общее определение и теоретические основы
Представления о болезни — это убеждения и ожидания пациентов в отношении болезни или соматических симптомов. Представления о болезни занимают центральное место в теории саморегуляции Левенталя (Leventhal, 1970; Leventhal, Meyer, & Nerenz, 1980). Теория саморегуляции постулирует, что представления о болезни определяют оценку человеком ситуации болезни и своего поведения в отношении здоровья.Структура саморегулирования концептуализирована как структура параллельной обработки. Одно плечо обработки предназначено для когнитивной обработки внутреннего или внешнего стимула, а второе плечо параллельной обработки предназначено для обработки эмоциональных аспектов этого стимула. Одним из следствий этой параллельной обработки является то, что поведение, связанное со здоровьем, может быть вызвано как когнитивными, так и эмоциональными процессами (Leventhal, Diefenbach & Leventhal, 1992).
Более конкретно, исследование выявило шесть атрибутов или компонентов представлений о болезни:
- Идентификационные данные, название или ярлык угрозы (например,г., ангина, артрит)
- Хронология, предполагаемая временная траектория угрозы (например, острая, хроническая, циклическая)
- Последствия, предполагаемые последствия угрозы (незначительной или серьезной)
- Причина, причинный механизм угрозы (например, наследственный, внешний, внутренний)
- Контроль / лечение (Lau & Hartmann, 1983), можно ли что-то сделать для контроля над угрозой
- Связность болезни (Weinman & Petrie, 1986), думает ли человек об угрозе связным образом.
Два примера помогают объяснить, как атрибуты создают представление о болезни. Первый пример начинается с боли в горле. Человек может идентифицировать боль в горле как первые симптомы простуды (этикетка). Первоначальная холодная этикетка определяет, что это острое состояние (временная шкала) с незначительными последствиями, которые могут быть вызваны рядом факторов. Обычно его можно вылечить (контролировать / вылечить). Взятые вместе, эти атрибуты репрезентации болезни, составляющие «холодный профиль», побудят человека придерживаться здравого смысла поведения, связанного со здоровьем, например, пить много жидкости, немного отдыхать и бороться с симптомами простуды с помощью чрезмерных усилий. встречные средства.Эмоциональные реакции во время этих когнитивных процессов, как они концептуализированы в модели параллельной обработки, вероятно, будут приглушенными, возможно, от раздражения по поводу потенциального воздействия на работу до беспокойства о том, что холод является предвестником чего-то более серьезного (когерентность болезни).
Другой пример иллюстрирует использование представлений о болезни в области рака. Женщина обнаруживает необычную шишку в груди. У многих женщин первая мысль, которая приходит в голову, — это «рак» (идентичность).Ярлык рака вызовет мысли о страданиях и потенциально опасных для жизни последствиях, длительном лечении (излечении) и, возможно, веры в неуверенную причину. Одновременно с этим запускается интенсивная эмоциональная реакция тревоги и страха. По этой причине рак часто называют «горячим познанием», когда представления о болезни и их аффективные реакции сливаются воедино.
Представления о болезни формируются двумя типами воспоминаний. Первый тип представляет собой концептуальные или пропозициональные воспоминания, другими словами, знания, основанные на абстракциях индивидуального опыта болезни.Это контрастирует со схематическими воспоминаниями, вторым типом памяти, которые представляют собой воспоминания о предыдущих эпизодах болезни и их эмоциональных ассоциациях (т.е. переживаниях того, что представляла собой угроза здоровью).
2. Связанная концептуализация
Представления о болезни — это один класс познаний о болезни, который в общем смысле может также включать другие когнитивные конструкции, связанные с угрозами здоровью, включая воспринимаемую уязвимость, оптимизм и убеждения в самоэффективности, а также восприятие социальных норм.Хотя эти познания не были частью традиционной концептуализации структуры саморегулирования, они были включены в расширенные версии структуры саморегулирования, такие как модель обработки когнитивно-социальной информации о здоровье (C-SHIP) (Miller, Шода, Херли, 1996; Миллер и Дифенбах, 1998). Вместо того, чтобы сосредотачиваться на роли шести атрибутов болезни, их взаимодействии с аффектами и их влиянии на поведение, связанное со здоровьем, C-SHIP более широко рассматривает различные переменные, влияющие на поведение.В частности, эта модель постулирует существование пяти единиц, через которые обрабатываются различные когнитивные и эмоциональные переменные. Постулированы следующие блоки обработки:
- кодировок и конструкций (например, восприятие личного риска)
- убеждений и ожиданий (например, ожидания самоэффективности, оптимизм, убеждения в отношении болезни)
- целей и ценностей (например, цель быть в хорошей физической форме и ценить свое здоровье)
- аффект и эмоции (e.g., связанные с раком тревоги и беспокойства)
- компетенции и навыки саморегулирования (например, навыки совладания)
Блоки связаны через сеть соединений, которые по-разному активируются или запрещаются. Например, человек, скорее всего, будет придерживаться рекомендации пройти обследование на рак груди, если он чувствует риск развития рака груди, оптимистично настроен по поводу отрицательного результата маммограммы, ценит свое здоровье, умеренно обеспокоен развитием рака и имеет необходимые личные и финансовые ресурсы и навыки для получения маммограммы.На сегодняшний день C-SHIP нашел большую часть своего применения в поведенческих исследованиях с больными раком.
3. Измерения и измерения
Ранняя оценка и специальное измерение представлений о болезни
Ранние измерения представлений о болезни состояли из смеси закрытых и открытых вопросов. Исследователи часто сначала используют открытые вопросы для оценки содержания убеждения о болезни. Таким образом, использование открытых вопросов способствует развитию шкалы для закрытых вопросов и позволяет адаптировать конструкцию представления болезни к новой области представлений о болезни.
- Личность оценивалась с помощью такого вопроса, как «Есть ли у вас название состояния» (да / нет), и последующего открытого вопроса «Можете ли вы сказать мне, что это такое?» «Как вы можете сказать?» (Дифенбах и Левенталь, 1996). В других случаях, когда пациент не знает, что такое состояние, оценивается возникновение обычно испытываемых симптомов (например, боли, головных болей, одышки и нарушения сна). Пациенты отвечают на вопросы по пятибалльной шкале (1 = совсем нет — 5 = очень) или по дихотомической шкале да / нет (Weinman, Petrie, Moss-Morris, & Horne, 1996).
- Хронологию можно оценить с помощью следующего вопроса: «Считаете ли вы, что ваше состояние — это то, что исчезнет через пару дней, например, простуда; будет приходить и уходить, например, аллергия; или у вас навсегда останется такое состояние. как диабет? » Пациенты выбирают вариант, наиболее соответствующий их убеждениям.
- Атрибут «Последствия» можно оценить с помощью следующего вопроса: «Как вы думаете, ваш симптом / состояние является незначительным, серьезным или опасным для жизни?» Пациентов просят выбрать вариант, который лучше всего соответствует их убеждениям.
- Причинно-следственные атрибуты были оценены с учетом конкретных причин угрозы, часто получаемых из интервью с пациентами или фокус-групп. Например: «Пожалуйста, укажите, насколько вы согласны или не согласны со следующими причинами в качестве причин вашего симптома / состояния». (Формат, например, 1 = полностью не согласен; 5 = полностью согласен).
- Атрибут «контроль / лечение» можно оценить с помощью такого вопроса, как: «Можно что-то сделать, чтобы вылечить симптом / состояние (1 = полностью не согласен — 5 = полностью согласен).
Опросник восприятия болезней (IPQ)
Популярность подхода саморегуляции среди исследователей подтолкнула к разработке меры для систематической оценки пяти атрибутов представления болезни с помощью 38 пунктов (Опросник восприятия болезни, IPQ; Weinman et al, 1996). Идентичность болезни оценивается с помощью списка основных симптомов из 12 пунктов, ответ на который дается по четырехбалльной шкале Лайкерта (1 = никогда; 2 = иногда; 3 = часто; 4 = постоянно).Основные симптомы сосредоточены на общей симптоматике, такой как боль, тошнота, одышка, потеря веса, усталость, жесткость суставов, боли в глазах, головные боли, расстройство желудка, проблемы со сном, головокружение и потеря силы. Остальные четыре атрибута представления болезни, причина, временная шкала, последствия и контроль / лечение оцениваются по 5-балльной шкале Лайкерта (1 = категорически не согласен; 3 = ни согласен, ни не согласен, 5 = полностью согласен). Атрибут причины оценивается с помощью 10 пунктов, представляющих общие причинные убеждения.Атрибут временной шкалы оценивается с помощью трех пунктов. Атрибут последствий оценивается с помощью семи утверждений. Наконец, атрибут «контроль / лечение» оценивается с помощью шести утверждений.
IPQ использовался для различных групп пациентов, страдающих такими заболеваниями, как сердечные заболевания (Cooper et. Al., 1999), рак (Buick, 1997), артрит (Murphy et. Al., 1999), диабет (Griva et. . al., 2000) и синдром хронической усталости (Heijmans, 1998). Эти исследования обнаружили сильную поддержку существования шести атрибутов представления болезни.IPQ можно адаптировать для использования при многих различных заболеваниях, изменив основу вопроса и изменив инструкции, чтобы сосредоточиться на конкретном исследуемом заболевании.
Пересмотренная анкета по восприятию болезней (IPQ-R)
IPQ-R был разработан для улучшения измерительных свойств двух подшкал (т. Е. Лечения / контроля и временной шкалы) и для расширения области действия исходного IPQ (Moss-Morris, Weinman, Petrie, Horne, Cameron и Buick ; 2002).На подшкале лечения / контроля теперь проводится различие между личным контролем и убеждениями в самоэффективности (шесть пунктов) и ожиданиями относительно контроля лечения и результатов (пять пунктов). Например, в шкалу личного контроля были добавлены новые пункты: «Течение моей болезни зависит от меня»; и «Все, что я делаю, не повлияет на мою болезнь». В подшкалу управления лечением добавлены новые элементы: «Мое лечение может контролировать мою болезнь» и «Нет ничего, что могло бы помочь моему состоянию». Вторая подшкала, которая была улучшена, была подшкалой временной шкалы, которая теперь включает 10 пунктов, включая те, которые оценивают циклические убеждения (например,g., «Мои симптомы появляются и исчезают циклически»; Моя болезнь очень непредсказуема »).
Другой аспект IPQ-R, которым пренебрегли при первоначальной концептуализации, — это оценка эмоциональных репрезентаций. Модель саморегуляции Левенталя указывает на то, что у людей есть эмоциональные представления и реакции на угрозу здоровью, что может привести к поведению, основанному на эмоциях. Следовательно, были включены шесть пунктов, оценивающих эмоциональные репрезентации, например: «Я впадаю в депрессию, когда думаю о своей болезни»; «Эта болезнь заставляет меня беспокоиться.«Последним добавлением была подшкала, измеряющая общее последовательное понимание человеком болезни. Это связанное с болезнью« мета-познание »измеряется с помощью пяти пунктов, таких как« Моя болезнь — загадка для меня »и« У меня есть четкое представление о болезни ». картина или понимание моего состояния ». Всего IPQ-R состоит из 71 пункта, разделенных на двенадцать подшкал. Психометрический анализ был проведен на нескольких выборках пациентов, что в совокупности составило N = 711 пациентов.
Moss-Morris, Weinman, Petrie, Horne, Cameron и Buick (2002) использовали восемь различных групп заболеваний для проверки IPQ-R, включая пациентов с ВИЧ, рассеянным склерозом, астмой и диабетом II типа.Психометрический анализ показал, что все субшкалы IPR-R демонстрируют хорошую внутреннюю надежность. Диапазон альфа Кронбаха от 0,79 до 0,89 для циклического измерения временной шкалы и временной шкалы острого / хронического измерения соответственно. (Moss-Morris et al., 2002). Надежность теста-ретеста исследовалась в двух временных точках за трехнедельный период. Корреляция Пирсона варьировалась от 0,46 для убеждений о личном контроле до среднего 0,85 для различных факторов риска, демонстрируя адекватную стабильность в течение короткого периода времени.
Чтобы определить дискриминантную достоверность и гарантировать, что измерения IPQ-R не просто отражают аффективные диспозиции, корреляции Пирсона были вычислены между субшкалами шкалы положительных и отрицательных воздействий (PANAS). Корреляции между двумя подшкалами PANAS и всеми подшкалами IPQ обычно были небольшими или умеренными по размеру, с наиболее значимой взаимосвязью между эмоциональными репрезентациями и негативным аффектом (NA) (r =. 54). Эта корреляция предполагает, что примерно 29 процентов вариативности эмоциональной реакции на болезнь объясняется отрицательным аффектом черты характера.
Стабильность прогноза IPQ оценивалась в отношении адаптации к заболеванию среди пациентов с РС. Представления о болезнях предсказывали 15 процентов дисперсии приспособления к заболеванию, контролирующего его тяжесть. Среди шести репрезентаций болезни репрезентация идентичности была самым сильным предиктором.
Большое количество пунктов IPQ-R и связанное с ними время, необходимое для выполнения меры, могут быть восприняты как препятствие для его широкого использования.По этой причине Кэмерон и его коллеги использовали сокращенную версию IPQ-R (Cameron, Booth, Schlatter, Ziginskas, Harman, & Benson; 2005), состоящую из сокращенной версии подшкал личного контроля и эмоционального представления. В шкале личного контроля используются три из шести пунктов, а в подшкале эмоционального представления — четыре из шести пунктов. Авторы сообщают, что анализ данных исходного валидационного исследования продемонстрировал, что две подшкалы продемонстрировали сопоставимую дискриминационную и конвергентную валидность с анкетами по другим убеждениям о болезнях и негативной аффективности.
4. Список литературы
Buick, DL. (1997). Представления о болезни и рак груди: как справиться с лучевой и химиотерапией. В: Petrie, KJ and Weinman, J (Eds.), Восприятие здоровья и болезни. Текущие исследования и приложения с. 379-409. Амстердам; Harwood Academic Publishers.
Кэмерон, Л.Д., Бут Р.Д., Шлаттер, М., Зигинскас Д., Харман, Дж. Э., Бенсон, С.Р.К. (2005). Когнитивные и эмоциональные детерминанты решения о посещении групповой программы психосоциальной поддержки для женщин с раком груди. Психосоматическая медицина , 67, 584-589.
Купер А., Ллойд Г.С., Вайнман Дж. И Джексон Г. (1999). Почему пациенты не посещают кардиологическую реабилитацию: роль намерений и убеждений о болезни. Сердце , 82234-236.
Дифенбах, М.А., и Левенталь, Х. (1996). Модель представления болезни, основанная на здравом смысле: теоретические и практические соображения. Журнал социальных бедствий и бездомных , 5, 11-38.
Грива, К., Майерс, Л. Б., и Ньюман, С. (2000).Восприятие болезни и убеждения в самоэффективности у подростков и молодых людей с инсулинозависимым сахарным диабетом. Психология и здоровье 15, 733-750.
Хейманс, М. (1998). Копирование и адаптивный исход при синдроме хронической усталости: важность познания болезни. Журнал психосоматических исследований , 45, 39-51.
Лау, Р.Р., и Хартман, К.А. (1983). Представления здравого смысла об общих болезнях. Психология здоровья , 2, 185-197.
Левенталь, Х. (1970). Выводы и теория в изучении коммуникаций страха. Успехи экспериментальной социальной психологии , 5, 119-186.
Левенталь, Х., Мейер, Д., и Неренц, Д. (1980). Представление об опасности болезни с помощью здравого смысла. В С. Рахмане (ред.), Медицинская психология (Том II, стр. 7-30), Нью-Йорк: Pergamon Press.
Левенталь, Х., Дифенбах, М.А., Левенталь, Э.А. (1992). Болезнь Познание: использование здравого смысла для понимания приверженности лечению и влияния на когнитивные взаимодействия. Когнитивная терапия и исследования , 16, 143-163.
Миллер, С. И Дифенбах, М.А. (1998). C-SHIP: когнитивно-социальный подход к обработке информации о здоровье рака. В Д. Кранц (ред.), Перспективы поведенческой медицины (219-244). Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.
Миллер С.М., Шода Й., Херли К. (1996). Применение когнитивно-социальной теории к поведению, защищающему здоровье: самообследование груди при скрининге рака. Психологический бюллетень ; 119: 70-94.
Мосс-Моррис, Р., Вайнман, Дж., Петри, К.Дж., Хорн, Р., Кэмерон, Л.Д., и Бьюик Д. (2002). Пересмотренный опросник восприятия болезни (IPQ-R). Психология и здоровье , 17, 1-16.
Мерфи, Х., Диккенс, К., Крид, Ф. и Бернштейн, Р. (1999). Депрессия, восприятие болезни и преодоление ревматоидного артрита. Журнал психосоматических исследований , 46, 155-164.
Вайнман, Дж., Петри, К., Мосс-Моррис, Р., и Хорн, Р. (1996). Опросник восприятия болезни: новый метод оценки когнитивной репрезентации болезни. Психология и здоровье , 11 431-445.
.