Дмитрий Ушаков - Психология интеллекта и одаренности

Такой способ вычисления базового уровня активации был получен путем рационального анализа глобальной проблемы извлечения информации, которая формулируется следующим образом: как, имея определенный запрос, обеспечить оптимальное извлечение информации, подразумевающее извлечение максимального количества релевантных элементов и минимальное – нерелевантных (Anderson, 1989). Эта проблема, частный случай которой – функционирование человеческой памяти, является проблемой извлечения информации вообще и оптимального поведения системы, сталкивающейся c подобного рода задачей. В уравнении базовой активации чанка отражается результат анализа того, как предшествующие запросы к элементу должны предсказывать потребность в нем в настоящий момент.

Активация чанка определяет: 1) вероятность извлечения этого чанка из памяти и 2) скорость извлечения чанка (т. е. время реакции).

Элемент будет извлечен из памяти только в том случае, если его активация достигнет определенного порога. Обычно несколько элементов «соревнуются» за то, чтобы быть извлеченными, и лишь один из них, обладающий большей активацией, уровень которой превышает пороговое значение, извлекается из памяти. Если ни один из элементов не активирован достаточно сильно, то по прошествии определенного времени система извлечения сообщает об ошибке, либо, если, например, стоит задача опознания стимула, срабатывает продукция, согласно которой нужно дать ответ «нет». Эта модель получила название «модели ожидания» (waiting model) и позволяет объяснить, к примеру, тот факт, что в экспериментах на время реакции ответы «да» обычно быстрее ответов «нет».

Время, необходимое для извлечения чанка из памяти описывается уравнением:

T i = Fe -Aj ,

где T i – время извлечения (время реакции), а F – шкалирующий параметр, приводящий полученные значения к единицам времени реакции.

Из данного уравнения следует, что чем меньше активация элемента, тем больше время его извлечения из памяти.

Эффект веера (fan-effect) – классический пример, с помощью которого можно проиллюстрировать приложение модели ACT-R к объяснению и предсказанию психологических феноменов. Его обнаружил Андерсон, проводя эксперименты под руководством Г. Бауэра (Anderson, 1974). Эффект веера – это увеличение времени реакции на стимул за счет увеличения количества элементов, связанных с ним.

В одном из экспериментов испытуемым предлагали заучивать предложения о персонажах и их местонахождении. Предложения были подобраны так, чтобы персонажи и места имели разное количество фактов с ними связанных. Например:

1) доктор в банке (1–1)

2) пожарник в парке (1–2)

3) адвокат в церкви (2–1)

4) адвокат в парке (2–2)

Из приведенного примера видно, что персонаж «доктор» встречается только в одном из предложений, а персонаж «адвокат» – двух. Подобным образом можно определить количество ассоциированных фактов для всех персонажей и местонахождений.

После того как испытуемые заучивали эти факты, им предъявлялась другая серия предложений, среди которых были как те, которые они заучивали (например, «адвокат в церкви»), так и те, которых в первоначальном списке не было (например, «адвокат в банке»). Испытуемым нужно было узнать, какие из предложений они заучивали, а какие – нет. Оказалось, что время реакции при опознании предложения зависит от количества фактов, ассоциированных с элементами этого предложения: при увеличении числа фактов, скорость опознания снижается. Например, предложение «доктор в банке», опознается существенно быстрее, чем «адвокат в парке».

С точки зрения уравнения , основной параметр, который варьировался в эксперименте – это S ji. При увеличении «веера» элемента (т. е. количества связей с другими элементами) его сила связи с другими элементами ослабляется (согласно формуле S ji= S – ln(fan j)), следовательно, уменьшается активация, поступающая от него чанку, требующему извлечения, и в итоге увеличивается время извлечения.

Покажем, каким образом гибридная модель Андерсона может сочетаться с двухполюсной концепцией творчества. Фактически работа системы продукций осуществляет то, что Пономарев относил к логическому полюсу. Продукции работают строго детерминистически, осуществляя трансформацию исходной модели события в новый вариант. Модель событий при этом образована совокупностью декларативных знаний, активированных в данный момент времени в рабочей памяти.

В то же время процесс распространения активации может быть кандидатом на объяснение ряда процессов, связанных с тем, что Пономарев называл интуицией. В самом деле, согласно теории Пономарева, роль интуиции заключается в том, чтобы снабжать наш логический аппарат, т. е. создаваемые модели действительности, информацией о свойствах объектов. Именно это и делает семантическая сеть, движение активации по которой приводит к вхождению в рабочую память (= умственную модель) элементов знания, хранящихся в долговременной памяти. Другими словами, механизм интуиции можно представить как систему связей между элементами информации в нашей долговременной памяти, которая формируется независимо от наших сознательных усилий и позволяет в нужный момент актуализировать нужное содержание.

В модели Андерсона отсутствует представление о различии интуитивного и логического режимов функционирования когнитивной системы. Однако такое представление совместимо с моделью, если предположить возможность различных состояний сети. В логическом состоянии активация сети включает немногочисленные элементы, которые в соответствии с веерным эффектом при этом могут быть активированы в большей степени. Высокая степень активации элементов позволяет осуществлять с ними логические операции, однако при этом невысоким оказывается количество элементов, включенных в решение.

В отличие от гибридных, коннекционистские модели используют сети для описания не только активационных процессов, но и процессов переработки информации. Описание сетей тоже получается несколько иным – понятие может быть связанным не с одним каким-либо узлом, а с целым их набором. Соответственно, и отношения между узлами не оказываются более отношением между понятиями. В коннекционистских моделях в основу функционирования сети положен принцип параллельности.

На сегодняшний день в когнитивизме наиболее распространенным является моделирование с помощью параллельных распределенных сетей. На рисунке 2.13 приведен фрагмент сети, примененной Д. Румелхартом и Дж. Мак-Клелландом для их модели овладения ребенком прошедшим временем английских глаголов, выполненной в рамках подхода параллельной распределенной переработки информации (Rumelhart, McClelland, 1986).