Всем привет.
Мы продолжаем наш курс когнитивного психологии.
Сегодня мы с вами рассмотрим новый подход к рассмотрению психике человека сетевой подход.
Мы с вами уже обсудили две ведущие метафоры в когнитивной психологии, информационную и компьютерную метафоры. Теперь же мы пойдем с вами еще дальше и обсудим такое новое направление в когнитивной психологии как в коннеккционизм или сетевой подход.
Предвосхищение данного подхода можно найти в теории признаков. Основная идея теории признаков состоит том, что образ состоит из определенного набора элементарных частиц из которых он и слагается, эти частицы и называются признаками. Вот все эти признаки словно алфавит и составляет целостную картину для нас.
Одно из самых ранних моделей распознавания сложного паттерна по признакам, является модель под названием «Пандемоний», предложенная Селфриджем в 50-х годах.
Называется она так, потому что основное действующее лицо этой модели это демон, выполняющий ту или иную элементарную операцию. Все демоны организованы в иерархию.
На самом нижнем уровне находится демоны, которые выполняет функцию светочувствительных элементов, а на самом верхнем уровне находится демон который принимает решение об отнесении образа к той или иной категории. Суть работы данной системы состоит в том, что каждый из демонов должен определить соответствие поступающей к нему на вход информации выбранной категории.
Чем выше это соответствие, тем сильнее будет сигнал поступающий к демону решения, который примет это самое решение.
Демон решения принимает сигналы от нижестоящих демонов, а затем выносит свое решение, что для нас оборачивается целостным восприятием картины.
Конкретное нейронное приложение, подобная модель, нашлась в коннеккционизме.
Коннекционизм это одно из направлений когнитивной психологии возникших в 80-х годах.
Этот подход известен также как теория нейронных сетей или параллельная распределенная обработка информации.
Сам подход был вдохновлён работой нервной системы, где элементарной единицей является нейрон, который служит аналогом демона в теории «Пандемония».
Нейроны могут группироваться между собой.
Таким образом, возникает несколько слоев нейрона, один из которых является входным слоем, куда поступает информация, дальше идет в срединный слой, или скрытый
слой нейронов, и наконец выходной слой, который имеет контакт с реальностью.
В качестве нижестоящих нейронов, или по сути нижних демонов, могут быть использованы нейроны детекторы.
Нейрон детектор это высоко специализированный нейрон способный реагировать на конкретный признак во внешней среде, ну например на конкретную форму линии в рисунке.
Из подобных признаков затем сигнал передается вверх, где принимается решение о целостном образе.
Так мы можем описать например процесс распознавания слов.
На нижнем уровне мы распознаем конкретные признаки букв, далее из этих признаков слагаются сами буквы, а затем уже слова и предложения.
Подобные признаки, то есть геометрические фигуры, буквы, слова, можно назвать узлами сети. Между узлами могут возникать возбуждающее и тормозные связи. Возбуждение указывает на то, что данный признак является частью данной буквы, ну а торможение соответственно наоборот. И чем сильнее возбуждение, поступающее от признака, тем больше вероятность что мы его отнесем к данной категории.
Также взаимодействия процессов возбуждения и торможения можно увидеть и на одном уровне. Причем, что интересно, это то, что каждая конкретная буква описывается не только теми признаками которые у нее присутствуют, но и теми, которые отсутствуют.
Таким образом можно описать полное состояние системы. Подобная же обработка происходит на всех уровнях распознавания, то есть при распознавании паттерна разные уровни подключаются к работе одновременно, а не последовательно как например в компьютерном метафоре. В связи с этим Румельхарт и Макклилланд заявляют, что процесс восприятия это процесс взаимодействия восходящих и нисходящих потоков информации,
а образ, который мы получаем, и является результатом этой интеракции.
Подобную теорию можно сравнить со атомистикой в физике, где из элементарных частиц слагаются крупные элементы, и в результате познавая свойства элементарных частей, мы можем познать и свойства психики в целом. Сами же сетевые модели позволяет намного проще пояснить некоторые особенности психической деятельности. Например, наше быстродействие при достаточно низкой скорости работы нервной системы. Так, эксперименты показывают, что от начала предъявления сложного визуального стимула до его идентификации, проходит меньше 1/3 секунды, а при последовательной обработке информации, это было бы невозможно, просто из-за ограничений нашей скорости. Ответ здесь кроется в том ,что вся обработка информации происходит параллельно, в различных участках сети. В таком случае память тоже не разбросана по различным участкам нашего мозга, она распределена по всему мозгу. Если одновременно активизированы два нейрона, то связь между ними усиливается, а если один из них заторможен, то связь ослабевает. Следовательно информация в такой системе концентрируется в конфигурации заторможенных и активизированных их элементов сети.
Подобные же модели также быстрого улаживают конфликт между осознаваемыми и неосознаваемыми процессами, заявляя что они так же функционируют параллельно.
И конечно сетевые модели напоминают функционирование мозга, но только этого недостаточно чтобы принять их как обоснованную теорию. Однако уже сейчас проходят эксперименты и исследуется валидность подобного подхода. Более того, нейронной сети активно применяются в информационных технологиях, например тот же гугл, где вы заливаете картинку чтобы найти похожую, используют именно нейронные сети, чтобы обработать ваш рисунок, ваш образ и найти схожести.
А на этом всё, спасибо за ваше внимание!
Мы продолжаем наш курс когнитивного психологии.
Сегодня мы с вами рассмотрим новый подход к рассмотрению психике человека сетевой подход.
Мы с вами уже обсудили две ведущие метафоры в когнитивной психологии, информационную и компьютерную метафоры. Теперь же мы пойдем с вами еще дальше и обсудим такое новое направление в когнитивной психологии как в коннеккционизм или сетевой подход.
Предвосхищение данного подхода можно найти в теории признаков. Основная идея теории признаков состоит том, что образ состоит из определенного набора элементарных частиц из которых он и слагается, эти частицы и называются признаками. Вот все эти признаки словно алфавит и составляет целостную картину для нас.
Одно из самых ранних моделей распознавания сложного паттерна по признакам, является модель под названием «Пандемоний», предложенная Селфриджем в 50-х годах.
Называется она так, потому что основное действующее лицо этой модели это демон, выполняющий ту или иную элементарную операцию. Все демоны организованы в иерархию.
На самом нижнем уровне находится демоны, которые выполняет функцию светочувствительных элементов, а на самом верхнем уровне находится демон который принимает решение об отнесении образа к той или иной категории. Суть работы данной системы состоит в том, что каждый из демонов должен определить соответствие поступающей к нему на вход информации выбранной категории.
Чем выше это соответствие, тем сильнее будет сигнал поступающий к демону решения, который примет это самое решение.
Демон решения принимает сигналы от нижестоящих демонов, а затем выносит свое решение, что для нас оборачивается целостным восприятием картины.
Конкретное нейронное приложение, подобная модель, нашлась в коннеккционизме.
Коннекционизм это одно из направлений когнитивной психологии возникших в 80-х годах.
Этот подход известен также как теория нейронных сетей или параллельная распределенная обработка информации.
Сам подход был вдохновлён работой нервной системы, где элементарной единицей является нейрон, который служит аналогом демона в теории «Пандемония».
Нейроны могут группироваться между собой.
Таким образом, возникает несколько слоев нейрона, один из которых является входным слоем, куда поступает информация, дальше идет в срединный слой, или скрытый
слой нейронов, и наконец выходной слой, который имеет контакт с реальностью.
В качестве нижестоящих нейронов, или по сути нижних демонов, могут быть использованы нейроны детекторы.
Нейрон детектор это высоко специализированный нейрон способный реагировать на конкретный признак во внешней среде, ну например на конкретную форму линии в рисунке.
Из подобных признаков затем сигнал передается вверх, где принимается решение о целостном образе.
Так мы можем описать например процесс распознавания слов.
На нижнем уровне мы распознаем конкретные признаки букв, далее из этих признаков слагаются сами буквы, а затем уже слова и предложения.
Подобные признаки, то есть геометрические фигуры, буквы, слова, можно назвать узлами сети. Между узлами могут возникать возбуждающее и тормозные связи. Возбуждение указывает на то, что данный признак является частью данной буквы, ну а торможение соответственно наоборот. И чем сильнее возбуждение, поступающее от признака, тем больше вероятность что мы его отнесем к данной категории.
Также взаимодействия процессов возбуждения и торможения можно увидеть и на одном уровне. Причем, что интересно, это то, что каждая конкретная буква описывается не только теми признаками которые у нее присутствуют, но и теми, которые отсутствуют.
Таким образом можно описать полное состояние системы. Подобная же обработка происходит на всех уровнях распознавания, то есть при распознавании паттерна разные уровни подключаются к работе одновременно, а не последовательно как например в компьютерном метафоре. В связи с этим Румельхарт и Макклилланд заявляют, что процесс восприятия это процесс взаимодействия восходящих и нисходящих потоков информации,
а образ, который мы получаем, и является результатом этой интеракции.
Подобную теорию можно сравнить со атомистикой в физике, где из элементарных частиц слагаются крупные элементы, и в результате познавая свойства элементарных частей, мы можем познать и свойства психики в целом. Сами же сетевые модели позволяет намного проще пояснить некоторые особенности психической деятельности. Например, наше быстродействие при достаточно низкой скорости работы нервной системы. Так, эксперименты показывают, что от начала предъявления сложного визуального стимула до его идентификации, проходит меньше 1/3 секунды, а при последовательной обработке информации, это было бы невозможно, просто из-за ограничений нашей скорости. Ответ здесь кроется в том ,что вся обработка информации происходит параллельно, в различных участках сети. В таком случае память тоже не разбросана по различным участкам нашего мозга, она распределена по всему мозгу. Если одновременно активизированы два нейрона, то связь между ними усиливается, а если один из них заторможен, то связь ослабевает. Следовательно информация в такой системе концентрируется в конфигурации заторможенных и активизированных их элементов сети.
Подобные же модели также быстрого улаживают конфликт между осознаваемыми и неосознаваемыми процессами, заявляя что они так же функционируют параллельно.
И конечно сетевые модели напоминают функционирование мозга, но только этого недостаточно чтобы принять их как обоснованную теорию. Однако уже сейчас проходят эксперименты и исследуется валидность подобного подхода. Более того, нейронной сети активно применяются в информационных технологиях, например тот же гугл, где вы заливаете картинку чтобы найти похожую, используют именно нейронные сети, чтобы обработать ваш рисунок, ваш образ и найти схожести.
А на этом всё, спасибо за ваше внимание!
Комментарии
Отправить комментарий