АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
|
Признаковые модели
В признаковых моделях структурными единицами ментальной репрезен- тации являются признаки. В самой ранней признаковой модели Коллин- за и Квиллиана (1969) объект однозначно задавался набором признаков, объединенных в таксономию. Таксономия состоит из узлов и связываю- щих их дуг. В каждом узле, который репрезентирует концепт, хранятся только признаки, присущие данному концепту. Концепты организованы иерархически посредством связи включения, т.е. «быть чем-то вроде...». Что касается признаков, которые являются общими для нескольких кон- цептов, они хранятся в концептах, занимающих суперординатное положе- ние в иерархии. Таким образом, чтобы получить полный набор признаков какого-либо концепта, достаточно подняться по иерархическому дереву концептов. Авторы ввели меру общности концептов, используя понятие дистанции, которое измеряется количеством шагов, отделяющих сравни- ваемые концепты друг от друга. Так, авторы показали, что латентное вре- мя оценки утверждения «канарейка— птица» меньше, чем латентное вре- мя оценки утверждения «канарейка — животное», так как для первого не- обходимо подняться на один уровень, а для второго — на два.
Таким образом, каждый объект задается совокупностью признаков по всему дереву класса. Из этого логически следует, что все объекты, принад-
Глава 6. Ментальная репрезентация
лежащие к одному классу, являются эквивалентными. Однако были полу- чены экспериментальные данные) например, неравное время оценки «рав- ных» с таксономической точки зрения объектов), которые потребовали внести уточнение в модель ментальной репрезентации.
Смит, Шобен и Рипс [Smith, Shoben, Rips, 1974] ввели в модель семан- тической репрезентации помимо таксономически организованных при- знаков еще и «случайные». Первые признаки, получившие название обя- зательных, или дефинитивных, задают границы определенной категории. Вторые признаки называются характеристическими, и с их помощью уда- ется смоделировать вариативность объекта в пределах неизменной кате- гории. Характеристические признаки не обязательно присущи всем объектам данного класса (например, страус входит в класс птиц, но не об- ладает признаком «умеет летать»). Тот факт, что подкласс (страусов) мо- жет не обладать дефинитивными признаками класса (птицы), потребо- вал разработки нового типа моделей, где семантическая репрезентация понимается не только как подчиняющаяся операции «включения» (ког- да каждый класс непосредственно и единственным образом связывается с суперординатным, или надстоящим, классом и когда все объекты класса являются эквивалентными).
Одним из вариантов решения была модель А.Тверски [Tversky, Gati, 1982], в которой отнесение объекта к классу (категории) основывалось не только на пересечении «общих» признаков (таксономической иерархии), но и на признаках, отличающих данный класс от других классов. Призна- ковая идеология в новом варианте позволила описать каждый объект в се- мантическом пространстве посредством совокупной оценки расстояния между объектами.
Постулируется, что каждый из стимулов (а,Ь) характеризуется набором признаков, а близость между стимулами S(a,b) является функцией от трех аргументов:
где — признаки, общие для стимулов а и Ь; — признаки, при-
надлежащие стимулу а, но отсутствующие в стимуле Ь\ — признаки,
принадлежащие стимулу Ь, но отсутствующие в стимуле a; Q— коэффи- циенты относительных весов общих и различных признаков.
Эта модель была названа контрастной. В ней сходство между стимула- ми описывается линейной функцией от количества признаков, по которым стимулы не только «схожи», но и «различны».
В работе Тверски и Хеменвея [Tversky, Hemenway, 1982] было показа- но, что при переработке знакомых и незнакомых объектов изменяются ко- эффициенты при аргументах, описывающих сходство и различие. В слу- чае аналитического способа переработки возрастает удельный вес общих признаков, тогда как холистическая переработка оказывается чувствитель- ной к признакам различия.
Широкое распространение получили модели семантической памяти и ментальной репрезентации, в которых каждый объект задается в виде точки
Репрезентация как формат психического отражения
^многомерном пространстве. Так, Шепард [Shepard, 1980], используя про- цедуру многомерного шкалирования, разработал «геометрическую мо- дель», в которой стимулы репрезентируются как точки в координатном пространстве, имеющем разную метрику. Близость между стимулами d(a,b) задается расстоянием между точками.
-|1/г
В сити-блок метрике (r= 1) предполагается, что каждое измерение сти- мула перерабатывается независимо, и различие стимулов равно сумме раз^ личий по каждому измерению. В евклидовой метрике переработка стиму- ла по различным изменениям не является независимой, и различие между стимулами описывается теоремой Пифагора.
Сетевые модели
В сетевых моделях ментальная репрезентация описывается посредством сетей. Сеть состоит из узлов и связей между ними. В зависимости от ха- рактера связей распространение активации по сети может описываться различными функциями. Данные модели с полным правом могут быть от- несены к «признаковым», хотя «признаком» в них является собственно не «узел», а связь между узлами. Знаменательна в этом отношении эволюция модели Андерсона: в ранней модели [Anderson, 1976] активация подчиня- ется принципу «все — или — ничего». В последующей [Anderson, 1983] вер- сии сетевой модели тот же автор изменяет правило распространения ак- тивации в зависимости от числа связей, конвергирующих на данный узел, вследствие чего узлы имеют континуально изменяющуюся силу активации. А в окончательной версии, получившей название ACT*, постулируется, что уже «не сила узла, а сила связи детерминирует поток активации.» (подроб- нее см. [Ребеко, 1998, с. 39]).
В других сетевых моделях воспроизводится «идеология» построения се- тей, заданная Андерсоном и состоящая в постулировании принципиаль- но однотипного (хотя может быть и очень сложного) характера соедине- ния между узлами.
Коннекционистские модели
В коннекционистских моделях ментальная репрезентация какого-либо объекта или события описывается как распределение активации по сети, однако, в отличие от сетевых моделей, в основу функционирования сети положен принцип параллельности. Элементы связаны между собой нели- нейно и влияют друг на друга. Каждый элемент имеет некое состояние ак- тивации, которое непрерывно или дискретно изменяется. Полагается, что система стремится к равновесному распределению активации, а активация может циркулировать пока не будет достигнут стабильный паттерн акти-
Глава 6. Ментальная репрезентация
вации. В большинстве коннекционистских моделей полагается, что ин- станция, следящая за распределением активации, находится в самой сис- теме (см. подробнее в |Ребеко, 1998, с. 39—40)).
В модели, разработанной Д. Румельхартом и Дж. МакКлелландом (цит по [Величковский, 1982]), активация идет по сетям трех уровней. Все свя- зи между уровнями имеют веса, которые изменяются таким образом, что- бы оптимизировать соответствие между предсказанным и антиципируе- мым выходом. 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 168 | 169 | 170 | 171 | 172 | 173 | 174 | 175 | 176 | 177 | 178 | 179 | 180 | 181 | 182 | 183 | 184 | 185 | 186 | 187 | 188 | 189 | 190 | Поиск по сайту:
|