Теория вероятности действия над событиями: Операции над событиями. Правила сложения и умножения вероятностей

Пример \(\PageIndex{3}\): Пробные места для двух монет

Случайный эксперимент заключается в подбрасывании двух монет.

1. Создайте примерную область для ситуации, когда монеты неразличимы, например, два новых пенни.
2. Постройте пример пространства для ситуации, когда монеты различимы, например, одна копейка, а другая пятак.

Решение :

1. После того, как монеты подброшены, вы видите либо две решки, которые можно обозначить \(2h\), либо две решки, которые можно обозначить \(2t\), либо разные монеты, которые можно обозначить \(d\) Таким образом, выборочное пространство равно \(S=\{2h, 2t, d\}\).
2. Поскольку мы можем отличить монеты друг от друга, теперь монеты могут различаться двумя способами: пенни-орел и пятицентовик решка или пенни-решка и пятицентовик решка.Мы можем обозначить каждый результат как пару букв, первая из которых указывает, как приземлился пенни, а вторая — как приземлился пятицентовик. Образцовое пространство тогда \(S’ = \{hh, ht, th, tt\}\).

Устройство, которое может быть полезно для определения всех возможных результатов случайного эксперимента, особенно того, который можно рассматривать как протекающий поэтапно, называется древовидной диаграммой . Это описано в следующем примере.

Пример \(\PageIndex{4}\): Древовидная диаграмма

Создайте выборочное пространство, описывающее все семьи с тремя детьми в соответствии с полом детей в соответствии с порядком рождения.

Решение :

Два исхода — «два мальчика, затем девочка», которые мы могли бы обозначить \(bbg\), и «девочка, затем два мальчика», которые мы могли бы обозначить \(gbb\).

Очевидно, что исходов много, и когда мы пытаемся перечислить их все, может быть трудно быть уверенным, что мы нашли их все, если мы не будем действовать систематически. Древовидная диаграмма, показанная на рисунке \(\PageIndex{2}\), дает систематический подход.

Диаграмма была построена следующим образом.Есть две возможности для первого ребенка, мальчика или девочки, поэтому мы рисуем два отрезка, выходящие из начальной точки, один заканчивается на \(b\) для «мальчика», а другой заканчивается на \(g\) для «девушки». Для каждой из этих двух возможностей для первого ребенка есть две возможности для второго ребенка, «мальчика» или «девочки», поэтому из каждого из \(b\) и \(g\) мы проводим два отрезка, один отрезок, оканчивающийся на \(b\) и один на \(g\). Для каждой из четырех конечных точек теперь на диаграмме есть две возможности для третьего ребенка, поэтому мы повторяем процесс еще раз.

Отрезки называются ветвями дерева. Правая конечная точка каждой ветви называется узлом . Крайние правые узлы — это конечных узла ; каждому соответствует исход, как показано на рисунке.

Из дерева легко прочитать восемь результатов эксперимента, поэтому пространство выборки, читая сверху вниз конечные узлы дерева,

\[S=\{bbb,\; ббг,\; бгб,\; бгг,\; гбб,\; гбг,\; гб,\; ггг\}\]

Вероятность

Определение: вероятность

Вероятность исхода \(e\) в выборочном пространстве \(S\) — это число \(P\) между \(1\) и \(0\), которое измеряет вероятность того, что \(e\) произойдет в одном испытании соответствующего случайного эксперимента. Значение \(P=0\) соответствует исходу \(e\) невозможности, а значение \(P=1\) соответствует исходу \(e\) определенности.

Определение: вероятность события

Вероятность события \(A\) представляет собой сумму вероятностей отдельных исходов, из которых оно состоит. Обозначается \(P(A)\).

Следующая формула выражает содержание определения вероятности события:

Если событие \(E\) равно \(E=\{e_1,e_2,…,e_k\}\), затем

\[P(E)=P(e_1)+P(e_2)+…+P(e_k)\]

Следующий рисунок выражает содержание определения вероятности события:

Поскольку все выборочное пространство \(S\) является событием, которое обязательно произойдет, сумма вероятностей всех результатов должна быть числом \(1\).

В обычном языке вероятности часто выражаются в процентах. Например, мы бы сказали, что завтра есть \(70\%\) вероятность дождя, что означает, что вероятность дождя равна \(0. 70\). Мы будем использовать эту практику здесь, но во всех последующих расчетных формулах мы будем использовать форму \(0,70\), а не \(70\%\).

Пример \(\PageIndex{5}\)

Монета называется «уравновешенной» или «справедливой», если вероятность выпадения каждой стороны одинакова. Назначьте вероятность каждому результату в пространстве выборки для эксперимента, состоящего из подбрасывания одной честной монеты.

Решение :

С исходами, помеченными \(h\) для орла и \(t\) для решки, выборочное пространство представляет собой множество

\[S=\{ч,т\}\]

Так как исходы имеют одинаковые вероятности, которые в сумме должны составлять \(1\), каждому исходу присваивается вероятность \(1/2\).

Пример \(\PageIndex{6}\)

Кубик называется «сбалансированным» или «справедливым», если каждая грань с одинаковой вероятностью выпадет сверху. Назначьте вероятность каждому результату в пространстве выборки для эксперимента, состоящего в подбрасывании единственного игрального кубика. Найти вероятности событий \(E\): «выпало четное число» и \(T\): «выпало число больше двух».

Решение :

С исходами, помеченными в соответствии с количеством точек на верхней грани кубика, выборочное пространство представляет собой набор

\[S=\{1,2,3,4,5,6\}\]

Поскольку существует шесть равновероятных исходов, сумма которых должна составлять \(1\), каждому присваивается вероятность \(1/6\).

Поскольку \(E = \{2,4,6\}\),

\[P(E) = \dfrac{1}{6} + \dfrac{1}{6} + \dfrac{1}{6} = \dfrac{3}{6} = \dfrac{1}{ 2}\]

Поскольку \(T = \{3,4,5,6\}\),

\[P(T) = \dfrac{4}{6} = \dfrac{2}{3}\]

Пример \(\PageIndex{7}\)

Подбрасываются две честные монеты. Найдите вероятность того, что монеты совпадут, т. е. обе решки или решки.

Решение :

В примере \(\PageIndex{3}\) мы построили выборочное пространство \(S=\{2h,2t,d\}\) для ситуации, в которой монеты идентичны, и выборочное пространство \(S′= \{hh,ht,th,tt\}\) для ситуации, когда две монеты можно отличить друг от друга.

Теория вероятностей не говорит нам, как присваивать вероятности исходам, а говорит только о том, что делать с ними после того, как они назначены. В частности, используя выборочное пространство \(S\), совпадающие монеты — это событие \(M=\{2h, 2t\}\), которое имеет вероятность \(P(2h)+P(2t)\). Используя выборочное пространство \(S’\), сопоставление монет — это событие \(M’=\{hh, tt\}\), которое имеет вероятность \(P(hh)+P(tt)\). В физическом мире не должно иметь значения, идентичны монеты или нет, поэтому мы хотели бы присвоить вероятности исходам так, чтобы числа \(P(M)\) и \(P(M’)\) одинаковы и лучше всего соответствуют тому, что мы наблюдаем, когда реальные физические эксперименты проводятся с монетами, которые кажутся честными.Фактический опыт показывает, что исходы в S’ равновероятны, поэтому мы присваиваем каждой вероятности \(\frac{1}{4}\), а затем…

\[P(M’) = P(hh) + P(tt) = \frac{1}{4} + \frac{1}{4} = \frac{1}{2}\]

Аналогичным образом, исходя из опыта, подходящим выбором для результатов в \(S\) являются:

\[P(2h) = \frac{1}{4}\]

\[P(2t) = \frac{1}{4}\]

\[P(d) = \frac{1}{2}\]

Предыдущие три примера иллюстрируют, как вероятности могут быть вычислены простым подсчетом, когда выборочное пространство состоит из конечного числа равновероятных исходов. В некоторых ситуациях отдельные результаты любого выборочного пространства, представляющего эксперимент, неизбежно неодинаково вероятны, и в этом случае вероятности не могут быть вычислены простым подсчетом, а должна использоваться вычислительная формула, данная в определении вероятности события.

Пример \(\PageIndex{8}\)

Распределение учащихся местной средней школы по расовому и этническому признаку: \(51\%\) белые, \(27\%\) черные, \(11\%\) латиноамериканцы, \(6\% \) для азиатских и \(5\%\) для всех остальных.Учащийся выбирается случайным образом из этой средней школы. (Выбор «случайным образом» означает, что каждый учащийся имеет равные шансы быть выбранным.) Найдите вероятности следующих событий:

1. \(B\): студент черный,
2. \(M\): студент из меньшинства (то есть не белый),
3. \(N\): студент не черный.

Решение :

Эксперимент представляет собой действие по случайному выбору учащегося из числа учащихся старшей школы. Очевидным примерным пространством является \(S=\{w,b,h,a,o\}\). Поскольку \(51\%\) студентов белые и все студенты имеют одинаковые шансы быть выбранными, \(P(w)=0,51\), и аналогично для других результатов. Эта информация сведена в следующую таблицу:

\[\begin{array}{l|cccc}Результат & w & b & h & a & o \\ Вероятность & 0,51 & 0,27 & 0,11 & 0,06 & 0,05\end{массив}\]

1. Поскольку \(B=\{b\},\; \; P(B)=P(b)=0,27\)
2. Поскольку \(M=\{b,h,a,o\},\; \; P(M)=P(b)+P(h)+P(a)+P(o)=0.27+0,11+0,06+0,05=0,49\)
3. Поскольку \(N=\{w,h,a,o\},\; \; P(N)=P(w)+P(h)+P(a)+P(o)=0,51+0,11 +0,06+0,05=0,73\)

Пример \(\PageIndex{9}\)

Учащийся старшей школы, рассмотренный в последнем примере, может быть разбит на десять категорий следующим образом: \(25\%\) белые мужчины, \(26\%\) белые женщины, \(12\%\) черный мужчина, \(15\%\) черная женщина, 6% латиноамериканский мужчина, \(5\%\) латиноамериканская женщина, \(3\%\) азиатский мужчина, \(3\%\) азиатская женщина, \( 1\%\) мужчин других меньшинств вместе взятых и \(4\%\) женщин других меньшинств вместе взятых. Учащийся выбирается случайным образом из этой средней школы. Найдите вероятности следующих событий:

1. \(B\): студент черный
2. \(MF\): ученица не белая женщина
3. \(FN\): студентка не черная

Решение :

Теперь выборочное пространство равно \(S=\{wm, bm, hm, am, om, wf, bf, hf, af, of\}\). Информация, приведенная в примере, может быть сведена в следующую таблицу, называемую двусторонней таблицей непредвиденных обстоятельств:

1. Поскольку \(B=\{bm, bf\},\; \; P(B)=P(bm)+P(bf)=0,12+0,15=0,27\)
2. Поскольку \(MF=\{bf, hf, af, of\},\; \; P(M)=P(bf)+P(hf)+P(af)+P(of)=0. 15+0,05+0,03+0,04=0,27\)
3. Поскольку \(FN=\{wf, hf, af, of\},\; \; P(FN)=P(wf)+P(hf)+P(af)+P(of)=0,26+0,05 +0,03+0,04=0,38​​​​​​\)

Контроль действий по ТИК (теория кодирования событий)

Психол. рез. 2009 июль; 73(4): 512–526.

Bernhard Hommel

Лейденский университет, отделение когнитивной психологии и Лейденский институт мозга и познания, Wassenaarseweg 52, 2333 AK Leiden, Нидерланды

Лейденский университет, отделение когнитивной психологии и когнитивной психологии , Wassenaarseweg 52, 2333 AK Leiden, Нидерланды

Поступила в редакцию 19 сентября 2008 г.; Принято 27 февраля 2009 г.

Abstract

Теория кодирования событий (TEC) представляет собой общую структуру, объясняющую, как воспринятые и произведенные события (стимулы и реакции) представляются когнитивно и как их представления взаимодействуют, создавая восприятие и действие. В этой статье обсуждается значение ТЕС для понимания контроля над произвольными действиями и делается попытка применить, конкретизировать и конкретизировать основные теоретические идеи в свете доступных исследований контроля действий.В частности, утверждается, что основные контрольные операции могут иметь место задолго до появления стимула (принцип подготовленного рефлекса), что трансляция стимул-реакция может быть более автоматической, чем обычно считается, что выбор действия и его выполнение более тесно переплетены, чем большинство подходов допускают, и что получение событий, зависящих от действия (эффектов действия), вероятно, будет способствовать как выбору, так и оценке действий.

Жизнь внутри и за пределами психологических лабораторий во многом различается, что особенно верно в отношении контроля действий.Вне лаборатории люди, кажется, выполняют действия для достижения определенных целей и адаптации окружающей среды в соответствии со своими потребностями. Однако, как только они входят в лабораторию, их обычно уговаривают реагировать на произвольные стимулы бессмысленными движениями. Предполагается, что последнее увеличивает объем экспериментального контроля над переменными, участвующими в выполнении действия, что, конечно, верно и чрезвычайно важно для распутывания всех путаниц, присутствующих в повседневных действиях. И все же большинство моделей контроля действий, по-видимому, воспринимают эту в высшей степени искусственную ситуацию стимул-реакция настолько серьезно, что используют ее в качестве шаблона для произвольного действия в целом.На самом деле, почти все вводные учебники по когнитивной психологии не только игнорируют большинство аспектов контроля действий, но и сводят действие к простому побочному продукту восприятия и рассуждений.

Мы могли это предвидеть. Во второй половине девятнадцатого века существовали две доминирующие силы, формировавшие психологические теории в отношении контроля действий. С одной стороны, были авторы, которые полагались в основном на самоанализ, подход, который, что неудивительно, был сильно обусловлен нашим повседневным представлением о действии как средстве достижения желаемых результатов. Такие авторы, как Лотце (1852 г.), Харлесс (1861 г.) и Джеймс (1890 г.), интересовались вопросом, как простая мысль о конкретном действии (или его результатах) может в конечном итоге привести к его выполнению или, в более общем смысле, как мы можем произвольно двигать нашим телом в отсутствие какого-либо сознательного понимания двигательных процессов ( исполнительное невежество ). Таким образом, действие реконструировалось, начиная анализ с цели или эффекта, который должен быть достигнут, а затем спрашивая, как двигательные процессы используются для достижения этого эффекта.Согласно этой логике, действие является средством создания восприятий (результатов), и в той степени, в которой эти представления можно предвидеть, а систематически производимые действия считаются добровольными. С другой стороны, были авторы, которые следовали стратегии Декарта, прослеживая перцептивные ощущения, вызванные внешними раздражителями через тело, с мышечными сокращениями, являющимися конечным результатом. Особенно важным для дальнейшего развития экспериментальной психологии и когнитивных нейронаук был подход Дондерса (1868).Он предложил аналитически разделить поток обработки от сенсорного органа к мышце на отдельные последовательные этапы и измерить продолжительность каждого этапа, систематически манипулируя связанными с ним факторами задачи. Согласно логике, лежащей в основе этого подхода, действие является следствием сенсорной обработки, а не ее предшественником, что делает действие действительно реакцией, а стимул — ее наиболее важным предиктором.

Методологический подход Дондерса оказался гораздо более полезным для зарождающейся дисциплины экспериментальной психологии и смежных областей когнитивной нейронауки, чем интроспективное кабинетное рассуждение девятнадцатого века.После необходимых корректировок и усовершенствований (Штернберг, 1969) метод использования времени реакции для разделения потоков обработки информации на этапы получил широкое распространение и до сих пор доминирует в исследованиях в нескольких областях (таких как выполнение двух задач, см. Пашлер, 1994). Действительно, из доступных в настоящее время учебников легко увидеть, что подход Дондерса больше всего повлиял на наше мышление: действия обычно называют ответными реакциями, и считается, что они в основном контролируются стимулом и способом его обработки.Однако недавний интерес к тому, что обычно называют исполнительными функциями (термин, заменивший устаревшее «воля»), выявил недостатки чисто стимулирующего подхода и привел к возрождению не методов, а аналитической перспективы исследования. интроспективные теоретики. Далее я хотел бы сосредоточиться на, вероятно, наиболее всеобъемлющем подходе, связанном с этим возрождением, — теории кодирования событий (или TEC: Hommel, Müsseler, Aschersleben & Prinz, 2001a, b). Я кратко рассмотрю основные предположения того, что считалось метатеоретической структурой, которая, среди прочего, объединяет идеомоторное теоретизирование с гипотезой общего кодирования Принца (1990) (которая утверждает, что восприятие и действие опираются на общие когнитивные репрезентации) и гипотезой Хоммеля. 1997) модель действия-концепции (в которой утверждается, что человеческое познание основано на интегрированных сенсомоторных единицах), а также разъяснить последствия этих предположений для управления действиями.Затем я перехожу к обсуждению того, как вдохновленный TEC подход меняет способ реконструкции и анализа действий, и как это влияет на наше понимание того, как обрабатываются и когнитивно репрезентируются стимулы и действия, а также как действия выбираются, готовятся, планируются и реализуются. оценивается. Несмотря на то, что, безусловно, необходимы дополнительные исследования, накопленные данные свидетельствуют о том, что подход, основанный на TEC, не только надежен, но, что еще более важно, он плодотворен в постановке новых теоретических вопросов и экспериментальных стратегий.

Идеомоторный принцип

То, что Лотце (1852), Харлесс (1861), Джеймс (1890) и родственные им теоретики намеревались объяснить, заключалось в том, как наличие идеи действия преобразуется в его выполнение, вот почему был придуман их подход. идеомотор (Greenwald, 1970; Prinz, 1987; Stock & Stock, 2004). Однако идеомоторный подход пострадал от заведомо плохой прессы. Торндайк (1913) сравнил его с суеверной верой первобытных людей в способность их мысли магическим образом изменять вещи в мире, а Миллер, Галантер и Прибрам (1960) пришли к выводу, что весь этот подход может предложить для преодоления разрыва между от знания к действию — дефис между ideo и motor .В отличие от заявлений и собственных достижений этих исторически довольно успешных попыток высмеять идеомоторное теоретизирование, идеомоторный подход был довольно специфичен в отношении основного механизма, лежащего в основе управления действием. На рисунке показан нейронный сценарий, предложенный Джеймсом (1890 г.). Рассмотрим двигательный нейрон M, активация которого приводит в движение Мышцу, которая снова обеспечивает кинестетическую обратную связь, активируя нейрон K. Это может представлять собой нейронное оборудование, которым оснащен новорожденный, или нейронное программное обеспечение, которое он приобрел внутриутробно. При исследовании мира новорожденный может в какой-то момент активировать нейрон М, будь то рефлекс или возбуждение, вызванное ощущениями (представленными буквой S), или просто моторным шумом (иногда называемым «моторным бормотанием»). Какой бы ни была ее причина, эта активация приводит к движению, вызывающему кинестетическое восприятие, связанное с активацией К. Если бы это произошло только один раз, за ​​этим последовало бы немногое. Однако, если активация М регулярно приводит к активации К, следовое обусловливание создает ассоциацию между М и К, следуя принципу Хебба, согласно которому то, что запускается вместе, связывается вместе (ср.Гринвальд, 1970). Соответственно, К станет для М своего рода поисковым сигналом, так что воссоздание или предвосхищение перцептивного опыта, закодированного К, станет средством активации М уже интенциональным образом: активация М и вызванного им движения, попал под преднамеренный контроль. Очевидно, та же логика применима к любой другой сенсорной модальности, так что коды любого перцептивного следствия или эффекта данного движения могут быть интегрированы с моторными нейронами, производящими это движение, и, таким образом, стать его когнитивным представлением.

Джеймс (1890) нейронная модель приобретения идеомоторного контроля (пояснение см. в тексте). Взято из работы Джеймса (1890, стр. 582)

Представление о том, что двигательные паттерны, лежащие в основе произвольных действий, представлены кодами их перцептивных эффектов, получило достаточное эмпирическое подтверждение. Элснер и Хоммел (2001) продемонстрировали, что введение новых слуховых эффектов действия, таких как тона определенной высоты, которые звучат в зависимости от нажатия определенной клавиши, превращает эти эффекты в ориентиры и подсказки к действиям, которые они сопровождают.Например, если взрослые испытали, что нажатие левой и правой клавиши систематически производит высокие и низкие звуки, представление этих звуков в качестве стимулов позже облегчало выполнение, если сопоставление звук-клавиша учитывало предыдущее сопоставление клавиши-звук. Более того, если испытуемым давали задание на свободный выбор после того, как они испытали определенные непредвиденные обстоятельства ключ-звук, представление звука как простого триггерного сигнала увеличивало частоту выбора действия, которое ранее производило этот звук. Сопоставимые результаты были получены во многих лабораториях и с различными задачами, стимулами, действиями и эффектами, а также с участниками разного возраста (для обзора см. Hommel & Elsner, 2009), что указывает на довольно общий механизм интеграции действия-эффекта. . Исследования с использованием методов нейровизуализации показали, что столкновение с ранее изученным эффектом действия приводит к активации ряда областей мозга, связанных с действием. В частности, слуховые эффекты активируют правый гиппокамп, который предположительно связывает репрезентации сенсорных эффектов с соответствующими планами действий, и дополнительную моторную область, в которой предположительно находятся эти планы (Elsner et al., 2002; Мелчер и др., 2008). Особый интерес представляет тот факт, что даже несмотря на то, что наблюдаемая активация была вызвана предъявлением стимула (эффект действия), реагирующими областями коры были те, которые обычно участвуют в контроле эндогенно запланированных, но не вызванных стимулом действий, что согласуется с представлением о том, что коды эффектов действия используются для управления произвольным действием. Наконец, ряд данных показал, что совместимость признаков собственно действия и особенностей его последствий влияет на время реакции и, следовательно, на выбор реакции.Например, ответы на нажатия клавиш инициируются быстрее, если они вызывают визуальные события в пространственно соответствующих, а не в несоответствующих местах (Кунде, 2001), предполагая, что пространственные коды как нажимаемой клавиши, так и визуального события, которое должно быть произведено, учитываются, когда выбор ответа. Сопоставимые эффекты совместимости действия и эффекта были зарегистрированы для временных (Kunde, 2003), семантических (Koch & Kunde, 2002) и других отношений между действиями и эффектами.

Кодирование и репрезентация стимулов и событий действия

Если действия когнитивно репрезентируются кодами их перцептивных последствий, можно задаться вопросом, различаются ли вообще репрезентации воспринимаемых событий и произведенных действий.TEC решительно заявляет, что это не так. Учитывая типичные лабораторные задачи, это заявление может показаться неожиданным. Субъекты обычно смотрят в монитор компьютера и на короткое время видят произвольные символы, которые они затем в условиях огромного дефицита времени переводят в произвольно назначенные нажатия клавиш. Соответственно, может иметь смысл рассматривать процессы между производимым стимулом светом, попадающим на сетчатку, и некоторым гипотетическим процессом внутренней идентификации восприятием и большей частью того, что следует до нажатия клавиши, как действие (или ответ ).Но наши глаза не созданы для того, чтобы смотреть в определенные места на экране компьютера, и они не особенно хорошо справляются с этой задачей, о чем свидетельствуют трудности и усилия, необходимые для удержания взгляда в указанной точке. Наоборот, за пределами лаборатории наши глаза прыгают примерно четыре раза в секунду и делают это для того, чтобы создать на сетчатке стимулов, а не реагировать на них. Та же логика применима и к другим сенсорным модальностям: слуху часто помогает ориентация тела или головы в сторону источников стимула, а тактильное восприятие было бы практически невозможно без систематического перемещения эффекторов по воспринимаемой поверхности. Это означает, что восприятие является в равной степени следствием действия, а не его причиной, или, как предположил Дьюи (1896), восприятие и действие лучше рассматривать как взаимно скоординированные, а не вызывающие друг друга. Следовательно, восприятие есть не что-то, навязанное нам раздражителем, а переживание, связанное с совершением действия: восприятие , т. е.

Как только человек признает, что восприятие и действие — это одно и то же (выполнение движений для создания определенных эффектов), имеет смысл предположить, что воспринимаемые события и производимые действия представляются одним и тем же образом.TEC утверждает, что идеомоторный подход обеспечивает хорошую основу для этого рассмотрения. Возьмем сценарий, изображенный на рис. , появляющуюся связь между М и К и любой другой перцептивно-производный код (скажем, В, А, О, Т и Р для зрительной, слуховой, обонятельной, тактильной и проприоцептивной обратной связи, обеспечиваемой движением, возникающим в результате активации М), можно рассматривать как репрезентацию как восприятий, которые можно испытать, выполняя индуцированное М движение, так и действия, необходимого для их возникновения. Соответственно, репрезентация может служить как предвосхищению предстоящего перцептивного опыта, так и выбору действий в соответствии с их ожидаемыми результатами — таким образом, это действительно сенсомоторная единица, обслуживающая потребности восприятия и действия.

Еще два предположения TEC важны для теоретической реконструкции управления действием. Во-первых, когнитивные репрезентации представляют собой 90 216 составных частей 90 217 кодов признаков. Мозг приматов представляет события не отдельными нейронами или локальными нейронными популяциями, а, скорее, широко распределенными сетями признаков.Зрительная кора состоит из многочисленных репрезентативных карт, которые кодируют все виды визуальных характеристик, таких как цвет, ориентация, форма или движение (DeYoe & Van Essen, 1988). Сообщалось, что другие сенсорные зоны коры тоже содержат карты характеристик. То же самое касается областей мозга, участвующих в планировании действий, которые состоят из отдельных сетей для кодирования, например, направления (Georgopoulos, 1990), силы (Kalaska & Hyde, 1985) и расстояния (Riehle & Requin, 1989) действия. ручные действия.Предположение о том, что репрезентации когнитивных событий являются составными, имеет еще два следствия. Одним из следствий является то, что операции связывания необходимы для связывания кодов, относящихся к одному и тому же событию. То есть активация или повторная активация кодов признаков не обязательно может быть достаточной для восприятия или создания события; вместо этого за активацией этих кодов может потребоваться их интеграция. Еще одним следствием представления событий на основе признаков является то, что разные события могут быть связаны, сравниваться или путаться друг с другом в зависимости от количества общих признаков.Следовательно, если рассматривать количество признаков, общих для событий, как их сходство, события могут быть более или менее похожими друг на друга, а с учетом сенсомоторной природы когнитивных представлений могут быть также и восприятия и действия.

Второе важное предположение, лежащее в основе TEC, заключается в том, что когнитивные репрезентации относятся к дистальным , а не к проксимальным аспектам представляемых событий (Prinz, 1992). К сожалению, термины «дистальный» и «проксимальный» используются различными, не всегда четко определенными способами, часто для различения эффекторов, мышц или действий, расположенных далеко от тела, и действий, близких к нему, соответственно.TEC опирается на более конкретную терминологию Heider (1926, 1930) и Brunswik (1944). Эти авторы обращались к достоверности нашего восприятия и к тому, как мы можем воспринимать атрибуты объектов в мире в своем уме. Согласно их анализу, важно учитывать четыре различных уровня обработки восприятия. Первый слой (D, используя терминологию Heider, 1930) относится к объектам, людям и событиям в нашем окружении, имеющим отношение к нашей жизни. Именно этот слой Хайдер называет 90 216 дистальным 90 217, и здесь можно объективно определить то, что мы воспринимаем.Второй, проксимальный слой (V) относится к физической информации об этих вещах, которая достигает наших органов чувств. Одна из проблем, которую рассматривают Хайдер и Брунсвик, заключается в том, что отношение между D и V не является инвариантным, а зависит от среды (например, воздуха, воды, условий окружающей среды), через которую предоставляется информация. Таким образом, V не является достоверной и полной копией D, а только дает подсказки о вещах, определенных в D. Следующий слой (V’) состоит из прямого физиологического коррелята V, такого как нейронные паттерны в воспринимающих органах чувств и близко сопутствующие системы обработки.Предполагается, что при отсутствии драматических изменений или повреждений органов чувств связь между V и V’ в большей или меньшей степени определяется физикой и биологией и, таким образом, является более или менее прямой и неизменной. Четвертый слой относится к центральному опыту внешней вещи (D’), который, как предполагается, соответствует V’ не лучше, чем V соответствует D. Согласно Хайдеру и Брунсвику, теоретическая задача состоит в объяснении того, почему D’ может соответствовать так хорошо для D, несмотря на неполные соответствия на пути процесса восприятия (т.е., между D и V и между V’ и D’). Важно отметить, что для настоящих целей любое возможное событие, которое может быть воспринято, обязательно имеет дистальное и проксимальное представление в мире (D и V соответственно) и внутренние представления, которые относятся к этим внешним представлениям (D′ и V′ соответственно ). Брунсвик (1944) распространил эту логику на действие, где дистальный целевой объект и проксимальные средства его достижения, как предполагается, внутренне представлены центральными представлениями и командами периферических мышц соответственно.Как указывал Принц (1992), проксимальные внутренние репрезентации воспринятых и произведенных событий (ранние сенсорные и моторные паттерны, то есть независимо от модальности и содержания) не тесно связаны с их центральными репрезентациями и друг с другом, так что трудно полагать, что на этих уровнях происходят характерные взаимодействия между восприятием и действием. Более правдоподобно предположение, что такие взаимодействия имеют место между дистальными представлениями о воспринятых и произведенных событиях, т. е. между представлениями о признаках стимула и действия в том виде, в каком они проявляются во внешнем мире.Вот почему TEC фокусируется на дистальных, а не на проксимальных внутренних представительствах.

Учитывая дистальную направленность ПЭК, теория не рассматривает и не может объяснить, как осуществляется переход между проксимальным и дистальным представительствами. Что касается контроля действия, это означает, что теория не учитывает все аспекты, связанные с созданием определенного двигательного паттерна. Это ограничение ни в коем случае не случайно, а призвано отразить способ управления действиями. Согласно ранним идеям Keele (1968), действия генерируются путем извлечения двигательных программ, которые в то время считались состоящими из наборов мышечных инструкций, образующих полную программу прямой связи.Однако идея о том, что все аспекты действия централизованно определены заранее, не особенно реалистична. Теоретические причины сомневаться в том, что сохранение всех возможных комбинаций мышечных параметров связано с огромной проблемой памяти, а также с трудностью обобщения существующих программ на новые, никогда ранее не выполнявшиеся движения (Schmidt, 1975). Эмпирические причины связаны с наблюдениями, что некоторые параметры действия можно гибко регулировать на лету, даже при отсутствии каких-либо сознательных знаний действующего лица о настройке (Prablanc & Pélisson, 1990). Это говорит о том, что компоненты управления действиями с прямой связью не полностью определяют действие, а, скорее, (а) определяют только те параметры, которые необходимы для достижения намеченных эффектов действия; (б) оставить спецификацию несущественных параметров сенсомоторным онлайн-каналам более низкого уровня с характеристиками, которые Милнер и Гудейл (1995) приписали тому, что они назвали дорсальным маршрутом ¹ ; и (c) ограничивать характеристики обработки этих каналов более низкого уровня, «направляя их внимание» на характеристики стимула, относящиеся к задаче — процесс, который я опишу в следующем разделе.

Помимо доступных теоретических и эмпирических причин для такого распределения труда между автономным управлением действиями и онлайновым заданием параметров, есть два следствия TEC, которые также благоприятствуют такой двойной архитектуре. Во-первых, TEC предполагает, что планирование действий основано на дистальных представлениях. Учитывая косвенную связь между внутренними проксимальными и дистальными уровнями репрезентации (Хейдеровские V’ и D’), что подразумевает потерю конкретной информации при переходе от проксимальных к дистальным кодам и потребность в очень специфической информации, необходимой для заполнения оставшихся пробелов. Что касается планов действий с прямой связью, имеет смысл предположить, что заполнение остается на репрезентативном уровне, который наиболее тесно связан с физическим входом, то есть на ближайшем уровне.Следовательно, проксимальные и дистальные коды могут выборочно нацеливаться и служить для информирования онлайн- и оффлайн-контроля соответственно. Во-вторых, предполагается, что планы действий с прямой связью связаны с кодами эффектов действий, которые агент может вообразить и которые он или она может активно намереваться выбрать и контролировать действия, которые могут воспроизвести эти эффекты. То, что люди могут и будут воображать, обычно относится к инвариантным свойствам данного действия, а не к конкретным параметрам, которые часто меняются в зависимости от контекста, используемого эффектора и позы, принятой перед началом движения (Розенбаум, Лукопулос, Меуленбрук, Воган и др.). Энгельбрехт, 1995).Действительно, успех действия (оценка которого требует сравнения предполагаемых и фактических результатов, см. ниже) обычно оценивается на основе общих, неизменных свойств действия (например, была ли чашка кофе поднесена ко рту), но не на конкретных значениях параметров (например, как быстро это было сделано или по какому пути в пространстве прошла рука). Это означает, что сохранение определенных значений параметров будет малопригодным для выбора, планирования или мониторинга действия, тем более, что они часто меняются и их трудно изучить, что говорит о том, что подробные значения обычно не рассматриваются для долгосрочного хранения. (так что даже лучшим спортсменам нужно тренироваться).Но эти параметры должны откуда-то браться, а значит, должен быть задействован другой, сенсомоторный уровень.

Подготовка к восприятию и действию

Дондерсианский экспериментальный анализ стадий обработки, промежуточных между предъявлением стимула и реакцией, предполагает, что все интересные когнитивные процессы происходят между этими двумя событиями. Рассмотрим, например, как Дондерс (1868) оценивал человеческую волю. Сравнивая время реакции между задачами с различными требованиями к обработке стимулов и ответов, ему удалось выделить и измерить продолжительность того, что в наши дни назвали бы выбором ответа, который он назвал «определением воли».Очевидно, идея заключалась в том, что люди дождутся стимула и только потом начнут думать, что делать. Хотя более современные версии анализа стадий Дондерса (например, Pashler & Johnston, 1989; Sternberg, 1969) не отрицают, что связи между стимулом и реакцией каким-то образом подготавливаются до обработки стимула, в них нет методологических средств для рассмотрения этих факторов. процессы подготовки в их аналитических планах. Соответственно, подготовка обычно не является проблемой в теоретико-стадийных подходах.И все же, особенно в отношении контроля действий, есть основания предполагать, что некоторые, если не все, наиболее интересные процессы происходят задолго до появления стимула. Вероятно, первым, кто рассмотрел эту возможность, был Зигмунд Экснер (1879), который обсудил пример ускоренной ручной реакции на появление зрительного раздражителя. Он заметил, что задолго до появления стимула он уже настраивал себя на некое состояние, гарантирующее, что реакция будет проведена эффективно и так, как предполагалось.Он утверждал, что вызов этого состояния является произвольным, требующим внимания действием, но как только состояние создается, реакция на самом деле является непроизвольной или, по крайней мере, автоматической в ​​том смысле, что не требуется никаких дополнительных усилий воли, чтобы перевести стимул в действие. Если это так, то традиционные анализы времени реакции будут подключаться к более или менее автоматической цепочке процессов, ранее запускаемых волей или, если использовать более современный термин, исполнительным контролем. Другими словами, то, что обнаруживается в большинстве психологических экспериментов, можно считать преднамеренно подготовленными рефлексами (Hommel, 2000; Hommel & Elsner, 2009), в дополнение к воздействию автоматически создаваемых экземпляров стимул-реакция (Logan, 1988) или привязок (Hommel, 1988). , 1998а, 2004).

Можно столкнуться с этим довольно скептическим мнением, утверждая, что процессы подготовки к задаче успешно рассматриваются в быстро растущем числе исследований переключения задач (например, Monsell, 2003). В этих исследованиях люди переключаются между несколькими задачами, что обычно приводит к разделимым затратам на производительность в испытаниях, требующих переключения. Однако повторяющийся характер этих исследований повышает вероятность того, что люди готовятся к переключению задач и планируют его, как и любой другой процесс, связанный с конкретной задачей, чтобы автоматизировать процесс переключения.В самом деле, существуют доказательства не только того, что значительные суммы затрат на переключение задач на самом деле отражают упреждающее вмешательство (Allport, Styles & Hsieh, 1994), вызванные стимулами конфликты при поиске поставленных задач (Waszak, Hommel & Allport, 2003) и другие подготовительные действия. — несвязанные процессы (Wylie & Allport, 2000), но даже оставшийся процесс реализации соответствующего набора задач может быть реализован автоматическим поиском, вызванным сигналом переключения задач (см. Logan, Schneider & Bundesen, 2007).Если это так, то даже истинные затраты на переключение могут измерять не что иное, как временные затраты предварительно подготовленных когнитивных рефлексов.

Ряд недавних наблюдений поддерживает идею подготовленного рефлекса. Например, Кунде, Кизель и Хоффманн (2003) обнаружили, что подсознательно предъявляемые нерелевантные стимулы могут запускать действия, если они соответствуют очевидно ранее установленному правилу «стимул-реакция», даже если эти стимулы никогда не служили мишенями и не встречались ранее в эксперименте. Венке, Гашлер и Натткемпер (2005) продемонстрировали, что правила «стимул-реакция», имеющиеся в виду для более поздних испытаний, автоматически применяются к стимулам в другой промежуточной задаче.В том же духе Коэн-Кдошай и Мейран (2007) обнаружили, что в задаче с фланкером несовместимые с реакцией фланкеры мешают реагированию даже в самом первом испытании, то есть до того, как могла быть установлена ​​какая-либо основанная на опыте ассоциация стимул-реакция. учредил.

TEC предоставляет два теоретических инструмента для понимания того, как подготовка обеспечивает контроль действий. Во-первых, предполагается, что коды функций, активация которых перекрывается во времени, автоматически интегрируются в файлы событий (Hommel, 1998a, 2004; Hommel et al., 2001а). Интеграция происходит независимо от временной последовательности основных отдаленных событий, важно только то, вызывают ли эти события активации, которые попадают в одно и то же окно интеграции. Имеются данные о том, что люди могут адаптировать размер интеграционных окон к конкретной ситуации (например, к временной плотности событий: Akyürek, Toffanin & Hommel, 2008) и, как правило, теряют последовательную информацию, если два события попадают в одно и то же окно. Акюрек и др., 2008; Акьюрек, Ридделл, Тоффанин и Хоммель, 2007).Этот механизм интеграции идеально подходит для обучения как по принципу «стимул-реакция», так и для обучения «реакция-эффект» (т. Он также идеально подходит для создания идеомоторных действий. Обратите внимание, что для того, чтобы идеомоторная теория работала, исходная последовательность обработки сначала действия, а затем эффекта (при первом испытании эффекта) должна быть обращена при повторной активации кода действия путем активации кода его эффекта.Другими словами, идеомоторный контроль действий предполагает, что обучение действию-следствию обобщается до извлечения следствия-действия, что опять-таки требует механизма, который не заботится о коротких временных задержках. Действительно, существует достаточно доказательств того, что действия и стимулы автоматически связаны независимо от того, ведет ли стимул за действием или следует за ним (Dutzi & Hommel, 2009; Elsner & Hommel, 2001; Hommel, 2005). Лежащий в основе механизм связывания допускает как эпизодическое обучение при прохождении испытаний эксперимента (сравнимое с обучением на экземплярах, как это предполагалось Логаном в 1988 г.), так и подготовку связанных с задачей привязок стимул-реакция и реакция-эффект перед выполнением задачи. Учитывая, что интеграция опирается на активацию кода, а не на предъявление стимула или выполнение реакции, и учитывая, что идеомоторная теория предполагает, что коды эффектов и действий должны быть доступны и активироваться путем «обдумывания» (т. е. создания идеи) закодированных событий, воображения и игра с правилами задачи и соответствующими последовательностями стимулов, реакций и эффектов, вероятно, создаст перекрытие код-активация, необходимое для интеграции. Если это так, то мысленное воспроизведение задачи должно привести к слабым, но функциональным связям между стимулами и реакциями, а также между реакциями и эффектами.Слабость этих предварительных привязок вполне может привести к ошибкам (которые часто наблюдаются при первых попытках экспериментов), но их можно быстро избежать, добавляя привязки, основанные на опыте, полученные на практике.

Вторым механизмом ТЕС, позволяющим понять влияние подготовительных операций на производительность, является «преднамеренное взвешивание» (Hommel et al. , 2001a). Предполагается, что подготовка к заданию включает в себя предварительную подготовку параметров, имеющих отношение к заданию, таких как цвет, форма или, возможно, перцептивные или семантические признаки более высокого порядка.Подготовка размерности объекта увеличивает влияние закодированных в нем функций на выбор объекта и производительность. Один из примеров того, как работает этот механизм, взят у Мемелинка и Хоммеля (2005, 2006). Они чередовали двухмерную задачу Саймона (которая могла производить как горизонтальные, так и вертикальные эффекты совместимости стимул-реакция) с другой задачей, которая требовала либо горизонтального, либо вертикального кодирования стимула. Эта другая задача сильно повлияла на производительность задачи Саймона, увеличив эффекты совместимости в измерении, которое она сделала заметным, и уменьшив эффекты совместимости в другом измерении.Дополнительные доказательства предоставлены Fagioli, Hommel, and Schubotz (2007) и Wykowska, Schubö, and Hommel (2008). Они показали, что подготовка ручного захвата или действия по дотягиванию облегчает обнаружение и различение целей в несвязанной чередующейся задаче, если эти цели определены по параметрам, связанным с действием (таким как форма или размер, цвет или контраст, соответственно). Это последнее наблюдение особенно интересно в отношении взаимодействия между высокоуровневым программированием действий с прямой связью и низкоуровневой сенсомоторной онлайн-адаптацией.В отличие от Milner и Goodale (1995), которые приписывают полный контроль над действиями таким онлайн-каналам, TEC (Hommel, 1996; Hommel et al., 2001b) и родственные подходы (например, Glover, 2004) поддерживают этот высокий уровень. Процессы заботятся об упреждающем программировании характеристик действия, соответствующих цели, в то время как низкоуровневые процессы отвечают за онлайн-адаптацию действия к текущим обстоятельствам. Это последнее предположение поднимает вопрос о том, как высокоуровневые процессы могут направлять низкоуровневые процессы к информации о стимулах, которая необходима для заполнения параметров, оставшихся открытыми при программировании действий. Преднамеренное взвешивание по линии Fagioli et al. (2007) и Wykowska et al. (2008) дает ответ: низкоуровневые каналы в принципе обрабатывают любую доступную информацию, но нисходящее взвешивание релевантных для задачи измерений стимулов гарантирует, что коды стимулов из этих измерений доминируют в спецификации параметров открытого действия (Hommel, 2009). Например, подготовка к захвату объекта может включать в себя предварительное программирование неизменных характеристик движения приближения, отношения между апертурой руки и размером объекта и т. д., а также нисходящее заполнение характеристик, связанных с размером. карты, чтобы облегчить обработку информации о размерах по онлайн-каналам.

Активация стимулов и кодов действий

После преобразования намерений задачи в соответствующие файлы событий стимулы могут автоматически вызывать активацию репрезентаций событий, на которые они ссылаются. Файлы событий считаются сетями кодов, которые могут относиться к любому аспекту, связанному с событием, например, к условиям активации и контексту, действиям и последствиям действий или мыслям, которые регулярно сопровождают событие. Их активация следует логике завершения шаблона, что означает, что активация одного участника сети автоматически распространяет активацию на всех остальных участников.Однако то, насколько сильная и эффективная активация будет распространяться, зависит от того, насколько сильно измерение, в котором определен данный член сети, ориентировано на релевантность задачи, т. Е. Преднамеренно взвешено. Hommel, Memelink, Zmigrod и Colzato (2008) исследовали, при каких обстоятельствах ранее созданные привязки стимул-действие, включающие коды цвета, формы и (ответа) местоположения, влияют на производительность в следующем испытании. Как было замечено ранее (Hommel, 1998a), производительность была хуже, если нынешние комбинации форма-реакция и цветовая реакция частично не соответствовали комбинациям в предыдущих испытаниях, так что один признак повторялся, а другой чередовался.Это предполагало, что коды стимула и ответа автоматически связывались и извлекались при повторении любой функции. Однако важно отметить, что привязки, которые соответствовали текущему набору внимания, оказывали более сильное влияние на производительность, и это было верно независимо от того, при каком наборе внимания были созданы эти привязки. Это говорит о том, что релевантность задачи и соответствующие искажения внимания влияют не на создание привязок между стимулом и ответной информацией, а на извлечение этих привязок.Более конкретно, набор внимания сильно влияет на то, какие ингредиенты файла событий повторно активируются во время поиска файла событий. Каким бы богатым и всеобъемлющим ни был файл событий, в данной ситуации будут повторно активированы в основном коды, относящиеся к задаче (или иным образом загрунтованные), которые он содержит. ²

Подход TEC к репрезентации стимулов и событий действия и способу управления этими репрезентациями объясняет различные феномены, которые иначе трудно понять, и оказался успешным, приведя к открытию различных новых феноменов.Эффекты совместимости между стимулами и реакциями (такие как эффекты Саймона или Струпа) являются примером. Эффекты совместимости обычно приписывают сходству между стимулами и реакциями и перекрытию репрезентаций стимула и реакции (ср., Kornblum, Hasbroucq & Osman, 1990; Prinz, 1990; Wallace, 1971). Однако, к сожалению, большинство подходов умалчивают о важнейших вопросах: (а) в каком смысле признаки стимула и реакции могут вообще перекрываться и (б) как эти признаки когнитивно репрезентируются таким образом, что перекрытие может производить эффекты совместимости.Например, модель многомерного перекрытия Kornblum et al. (1990) просто предполагает , что стимул, который перекрывается с реакцией, автоматически активирует репрезентацию этой реакции, не объясняя, почему и как. TEC (как и другие идеомоторные подходы: например, Greenwald, 1970) дает интуитивно понятный и механистически прямой ответ: если два данных репрезентации перекрываются, они буквально связаны с одними и теми же нейронными кодами, то есть они физически перекрываются в том смысле, что они имеют общие черты. ингредиенты. ³ Функционируют ли эти репрезентации для представления стимула или реакции в данной задаче, не имеет значения и не влияет на способ представления события.

TEC также объясняет, почему перекрытие функций может создавать эффекты совместимости, даже если одна из перекрывающихся функций на самом деле не имеет отношения к задаче. Например, эффект Саймона относится к наблюдению, что пространственные реакции на непространственные признаки стимула (такие как цвет или форма) быстрее, если местоположение стимула соответствует местоположению ответа (Simon & Rudell, 1967).Многие авторы задавались вопросом, почему местоположение стимула вообще учитывается в задачах, где соответствующие характеристики стимула не определены в пространстве, и они постулировали специальные механизмы, которые функционируют для создания пространственных кодов стимулов даже в таких обстоятельствах. Например, Умильта и Николетти (1992) и Стоффер (1991) утверждали, что на самом деле пространственно кодируется не стимул, а перемещение фокуса внимания в направлении местоположения стимула. Учитывая, что эффекты Саймона могут быть связаны со всеми видами пространственных систем отсчета, такими как эгоцентрическое, аллоцентрическое, объектное или эффекторное расположение стимула (например,г., Хоммель и Липпа, 1995; Lamberts, Tavernier & d’Ydewalle, 1992), и что эффекты типа Саймона были зарегистрированы для непространственных перекрытий признаков (например, Kornblum, 1994), подходы, основанные на внимании, имеют чрезвычайно ограниченную область применения и не могут учитывать все, кроме исходной версии. эффекта Саймона. Напротив, TEC обеспечивает прямое объяснение, применимое ко всем существующим версиям: учитывая, что ответы в задаче Саймона пространственно определены, соответствующие карты пространственных стимулов преднамеренно взвешиваются, чтобы обеспечить надлежащее пространственное кодирование ответов (т.д., различение и идентификация эффектов пространственного действия). Поскольку стимулы и ответы кодируются одинаковым образом и с использованием одних и тех же карт стимулов, система структурно не способна инициировать обработку местоположений реакции без инициирования обработки местоположений любого другого события, например стимулов в задаче Саймона. .

Несколько парадоксально, но этот отчет предсказывает, что пространственный эффект Саймона должен быть уменьшен или даже отсутствовать, если ответы не будут пространственно определены, что, конечно, трудно проверить в задаче, которая опирается на пространственные ответы для измерения эффекта.Но есть основания полагать, что предсказание тем не менее выполняется. Используя ERP, Valle-Inclán and Redondo (1998) повторили более ранние наблюдения, что латеральные стимулы активируют латеральные потенциалы готовности (LRP) в противоположном полушарии коры, предполагая, что стимулы действительно могут активировать пространственно соответствующие эффекторы. Интересно, что релевантное отображение S-R не было фиксированным в этом исследовании, а варьировалось случайным образом от испытания к испытанию, как и временной порядок, в котором предъявлялись отображение и стимул.Если картирование предшествовало стимулу, стимул активировал пространственно соответствующий ответ (т. е. вызывал контралатеральную LRP), независимо от того, какой ответ был на самом деле правильным. Но если стимул предшествовал отображению S-R, то эта активация уже не наблюдалась. Если мы учтем, что набор ответов мог быть подготовлен только в том случае, если было известно отображение, мы можем сделать вывод, что автоматическая обработка местоположения стимула до активации ответов, отличительная черта эффекта Саймона, предполагает, что задание подготовлено должным образом. Как и предсказывает TEC, подготовка к действию включает в себя преднамеренное взвешивание характеристик, связанных с реакцией, и это действительно то, что, по-видимому, требуется для возникновения эффекта Саймона. Похоже, что эффект Струпа работает точно так же. Эффект относится к наблюдению, что называние цвета затрудняется представлением его в форме неконгруэнтного цветного слова (Stroop, 1935). Интересно, что эффект гораздо более выражен при вокале, чем при ответах руками (см., Magen & Cohen, 2007).Согласно TEC, именно этого и следовало ожидать, поскольку подготовка к произнесению названий цветов должна привести к более сильному преднамеренному взвешиванию систем кодирования, которые участвуют в обработке эффектов голосового действия: цветовых слов, которые оказываются главными отвлекающими факторами в этой задаче.

Помимо более амбициозного масштаба, преимущество TEC по сравнению с альтернативными подходами к совместимости стимул-реакция заключается в том, что он не только предсказывает влияние перекрывающихся признаков между стимулами и ответами на производительность, но и объясняет почему это так. .Но TEC также может предсказывать новые эффекты совместимости, с которыми другие учетные записи не могут справиться очевидным образом. Обратите внимание, что то, что экспериментаторы называют стимулами и реакциями, рассматривается ТЕС как события, играющие разные роли в данном эксперименте (одно инициируется извне, а другое генерируется внутри), но которые когнитивно представлены эквивалентным образом и, что наиболее важно, в один и тот же домен кодирования. Перекрытие признаков между стимулом и реакцией, таким образом, означает, что нейронные коды фактически являются общими для различных репрезентаций и что именно это совместное использование обеспечивает совместимость стимул-реакция.Если это так, и если быть стимулом и реакцией — это просто роль, которую играет данное событие, можно было бы ожидать, что ответы могут также накладываться на стимулы и, таким образом, влиять на обработку стимулов. То есть TEC предсказывает эффекты совместимости ответ-стимул. Действительно, к настоящему времени было продемонстрировано несколько типов таких эффектов совместимости. Например, подготовка пространственно определенного ручного ответа систематически влияет на обнаружение (Müsseler & Hommel, 1997a) и идентификацию (Müsseler & Hommel, 1997b) замаскированных стрелок, указывающих в совместимых или несовместимых с ответом направлениях.На обработку замаскированных совместимых или несовместимых слов направления не влияет подготовка действий вручную (Hommel & Müsseler, 2006). Напротив, подготовка к речевой реакции с помощью слова-указания взаимодействует с идентификацией замаскированных слов-указания, но не с обработкой наконечников стрелок (Hommel & Müsseler, 2006). Эти наблюдения исключают возможные взаимодействия на чисто семантическом уровне (что само по себе не противоречит ТЕС), но указывают на взаимодействие между кодами признаков.

Еще одно интересное предсказание с точки зрения TEC заключается в том, что то, что в стадийных моделях обычно называют трансляцией стимул-реакция, процесс, который, как многие утверждают, сильно ограничен по возможностям и является строго последовательным (Pashler, 1994), на самом деле должен происходить автоматически и параллельно. Согласно TEC, функции стимула и ответа интегрируются в файлы событий и до некоторой степени подготавливаются перед выполнением задачи, поэтому регистрации стимула должно быть достаточно для распространения активации на соответствующий ответ.По мере выполнения задачи связи между стимулом и реакцией еще больше усиливаются за счет непрерывной интеграции совместно меняющихся характеристик стимула и реакции (Hommel, 2005), что делает перевод еще более плавным. Автоматический перевод стимул-реакция действительно был продемонстрирован в условиях двух задач, которые, как считалось в предыдущих подходах, делали автоматический перевод невозможным. В исследовании Hommel (1998b) испытуемые выполняли две реакции на два стимула подряд, как и в других исследованиях с двумя задачами. Однако вторая голосовая реакция выбиралась как совместимая или несовместимая либо с первой (ручной) реакцией, либо с первым (визуальным) стимулом.Например, второй ответ мог состоять в том, чтобы сказать «зеленый», в то время как первый стимул был зеленым (то есть совместимым) или красным (несовместимым). Неудивительно, что на вторую реакцию повлияла совместимость с первым стимулом. Однако, что более важно, ответы на первый стимул были быстрее в совместимых, чем в несовместимых условиях. Это не только представляет собой еще одну демонстрацию того, что активация реакции может привести к запуску перекрывающегося признака стимула, но также показывает, что вторая реакция была активирована в момент времени, когда трансляция стимул-реакция, связанная с первой реакцией еще не был завершен.Другими словами, трансляция стимул-реакция для двух задач должна была происходить параллельно, что противоречит описаниям последовательного перевода, но обеспечивает поддержку подхода, вдохновленного TEC.

Выбор и планирование действия

Традиционные подходы к управлению действием проводят четкое различие между выбором и программированием действия, и это различие кажется настолько очевидным и интуитивным, что большинство авторов используют его без особого теоретического обоснования (например, Kornblum et al. ., 1990; Пашлер, 1994; Сандерс, 1983). Это понятно из подхода обработки информации к познанию, который применяет компьютерную метафору к биологическим системам. Согласно этой точке зрения, выбор действия явно или неявно понимается как выбор абстрактного символа, представляющего соответствующее действие, тогда как программирование действий состоит в преобразовании этого символа в программу, которая действительно может работать на доступном оборудовании. В зависимости от обстоятельств этот процесс трансляции может потребовать поиска существующей двигательной программы или создания новой программы с нуля.Обычно предполагается, что выбор действий и программирование представляют собой два последовательных этапа, при этом выбор требует особенно больших усилий (например, Pashler, 1994).

Из предыдущего обсуждения должно быть ясно, что TEC не соответствует этому традиционному ходу мыслей. Считается, что создание идеи действия включает в себя активацию кодов, представляющих воспринимаемые эффекты этого действия. Предполагается, что эти коды эффектов интегрированы в сенсомоторные сети или файлы событий, служащие как для регистрации, так и для создания закодированных эффектов.Другими словами, «обдумывание действия» всегда включает в себя тенденцию генерировать это действие моторно, распространяя активацию от кодов эффектов на связанные моторные коды (см., Jeannerod & Decety, 1995; Keysers & Perrett, 2004). Учитывая, что этот процесс (не обязательно сознательного) «обдумывания действия» считается решающим для выбора действия, это имеет два основных следствия, которые противоречат традиционному различию между выбором и программированием. Во-первых, выбор действия и программирование действия концептуально переплетены: если выбор признака действия состоит в активации кода (кодов), представляющего этот признак, и если эта активация распространяется на двигательные коды, ответственные за его генерирование (т.т. е. формирование выполнения действия таким образом, чтобы производилась данная функция), выбор означает программирование этой функции — или, в терминологии ТЕС, выбор действия включает в себя его планирование. Во-вторых, если выбор действия и программирование настолько тесно переплетены, то нет особого смысла различать эти два процесса и предполагать, что они происходят в строгой временной последовательности.

Ряд наблюдений согласуется с неспособностью ТИК различать выбор и программирование действия.Например, известно, что время, необходимое для инициирования действия, увеличивается с увеличением сложности действия, что, как предполагается, отражает более высокие требования к программированию более сложных действий (Henry & Rogers, 1960). Точно так же время инициации увеличивается с конечной продолжительностью действия (Klapp, 1995) и даже с продолжительностью эффектов действия (Kunde, 2003). Интересно, что время реакции на одно и то же действие увеличивается с увеличением сложности альтернативных действий (например, Rosenbaum, Salzman & Kingman, 1984; Semjen, Garcia-Colera & Requin, 1984).Это может быть связано с подготовительными эффектами, но также может быть и так, что на выбор действия влияет объем задействованных планов действий или файлов событий. Аргументация TEC предполагает, что выбор действия представляет собой растянутый во времени процесс увеличения активации кодов функций до порогового значения или до тех пор, пока действие не будет инициировано (см. ниже). В начале процесса принятия решения могут быть активированы несколько планов действий, что позволит их кодам участвовать в облегчающих или запрещающих взаимодействиях.Очевидно, что количество взаимодействий будет тем больше, чем больше действий задействовано (что соответствует закону Хикса) и чем сложнее будут планы. Доказательства того, что сложность планов учитывается при выборе ответа, предоставлены Meegan и Tipper (1999), которые показали, что нерелевантные стимулы, сигнализирующие о более сложных действиях, меньше отвлекают, чем стимулы, сигнализирующие о менее сложных действиях. Предполагается, что нерелевантные стимулы, связанные с альтернативными действиями, влияют на выбор реакции (т.г., Эриксен и Шульц, 1979; Lu & Proctor, 1995), который предполагает, что открытие Мигана и Типпера демонстрирует, что выбор ответа отражает требования планирования действий. Трудно понять, как демонстрации такого рода могут быть приспособлены к подходам, проводящим четкую грань между выбором ответа и программированием ответа.

Возьмем другой пример. Феномен совместимости стимул-реакция, такой как эффект Саймона, обычно связывают с тем, что традиционные модели называют стадией выбора реакции (т.г., Корнблюм и др., 1990). Идея состоит в том, что стимулы имеют тенденцию активировать перекрывающиеся функции ответов, что приводит к конфликту ответов и, таким образом, к задержке выбора ответа, если активация нацелена на неправильный ответ. Прямое предсказание из этого предположения состоит в том, что эффекты совместимости должны исчезнуть, если ответ можно выбрать до появления активирующего стимула. Это предсказание явно не оправдалось: Hommel (1995, 1996) достоверно предсказал правильную реакцию в каждом испытании задачи Саймона, так что нажатие левой или правой клавиши можно было выбрать и даже запрограммировать задолго до появления латерализованного стимула. Тем не менее, были получены существенные эффекты Саймона без уменьшения размера. С точки зрения TEC это наблюдение неудивительно: предполагается, что выбор и программирование соответствующего действия состоит из активации кодов, представляющих особенности этого действия, включая коды, представляющие местоположение действия. Пока этот план действий (т. е. сеть активированных кодов) не выполняется, он должен поддерживаться, и пока он поддерживается, он, конечно, уязвим для изменений в состояниях активации кодов, из которых он состоит.Обработка стимула, который имеет один или несколько общих для этих кодов, вероятно, изменит эти состояния активации (увеличив их активацию в совместимых испытаниях или активировав конфликтующие коды в несовместимых испытаниях), так что нет никаких причин, по которым эффекты совместимости не должны возникать. Напротив, традиционные поэтапные подходы сталкиваются с трудностями при объяснении того, как стимулы могут влиять на процессы, которые, как предполагается, уже завершены.

Дополнительные проблемы для традиционных подходов связаны с исследованиями, в которых использовались методы крайних сроков, которые требуют, чтобы субъект выполнял действие при представлении сигнала «начать» независимо от хода процесса планирования.Было обнаружено, что при использовании в задаче достижения цели вручную преждевременные сигналы запуска вызывают действия, которые, по-видимому, зависят от параметров по умолчанию, таких как пространственное среднее альтернативных местоположений целей (Ghez, Hening & Favilla, 1990; van Sonderen & Denier van der). Гон, 1991). Ступенчатое увеличение задержки стартового сигнала приводило к непрерывному переходу от этого параметра по умолчанию к параметру фактической цели. TEC дает естественное объяснение этому наблюдению: в начале процесса накопления данных для одного из пространственных ответов будут активированы коды, представляющие все возможные конечные местоположения (предположение, которое согласуется с наблюдениями по одноклеточным записям у обезьян: Cisek & Kalaska, 2005), так что выполнение ответа в этот момент будет отражать совместное воздействие этих активаций. Со временем код правильного ответа будет все больше доминировать и вытеснять коды альтернативных ответов, так что фактическое конечное местоположение будет приближаться к фактическому целевому местоположению, чем позже появится сигнал начала. Однако традиционные сценические подходы сталкиваются с рядом проблем. Одна из проблем заключается в том, что далеко не очевидно, как следует различать отбор и программирование в прицельных задачах такого рода. Другая проблема заключается в том, что выбор должен происходить между символами, обозначающими четко определенные конечные местоположения, так что ошибки, вызванные крайним сроком в процессе выбора, должны приводить к выполнению альтернативных ответов, а не к пространственному усреднению.

Другим интересным следствием TEC является то, что он дает прямое объяснение того, почему выбор ответа представляет собой узкое место обработки, требовательное к пропускной способности, во многих задачах. Уже давно подозревали, что выбор ответа часто действует как узкое место. Welford (1952) был одним из первых, кто предположил, что большинство когнитивных процессов могут выполняться параллельно при выполнении нескольких задач, но выбор действия может быть исключением. Действительно, систематические исследования накопили доказательства того, что способности человека к многозадачности в основном ограничены очевидной последовательностью выбора ответа (Pashler, 1994).Хотя многие авторы придерживаются этой точки зрения, почти нет никаких доказательств и очень мало теоретических соображений о том, почему это может быть так. Более того, авторы часто не различают перевод стимул-реакция и выбор ответа, предполагая, что последний достигается за счет первого (т. е. ответы выбираются путем перевода стимулов в соответствии с определенными правилами; например, Pashler, 1998). Однако ввиду только что обсуждавшихся свидетельств того, что трансляция стимул-реакция происходит скорее автоматически (Hommel, 1998b), действительное узкое место остается еще большей загадкой.Несколько доступных идей рассматривают собственно выбор реакции как глобальную операцию, учитывающую множественные источники информации и множественные области мозга (см. Hommel, 1998b; Pashler, 1993). Чтобы убедиться, что заданный ответ является правильным, агент должен объединить несколько частей информации, таких как заданный стимул, наиболее активный (но еще не выбранный) ответ и цель задачи. Согласно TEC, вся эта информация широко распределяется по всему мозгу, что неизбежно превращает процесс, ответственный за ее интеграцию, в глобальную операцию.Как показывают исследования изображений мозга, глобальные операции монополизируют связь между областями мозга и, таким образом, создают узкое место, временно подавляя связь, связанную с другими событиями (Gross et al., 2004). Что касается интеграции признаков для восприятия, это привело к предположению, что признаки могут быть интегрированы только для одного события за раз (Treisman, 1988), и, учитывая, что TEC не делает различий между воспринимаемыми и произведенными событиями, это имеет смысл. распространить это рассмотрение на интеграцию функций действия.В соответствии с этим, если и насколько выбор ответа представляет собой узкое место обработки, это происходит потому, что требуемый процесс интеграции является глобальным и, таким образом, монополизирует коммуникацию в когнитивной системе.

На данный момент неясно, требует ли интеграции каждое отдельное действие (и, таким образом, создает узкое место), но наличие интеграции, связанной с действием, было задокументировано несколькими способами. Как вкратце упоминалось ранее, Мюсселер и Хоммель (1997a, b) исследовали влияние планирования действий на процессы восприятия.Они просили испытуемых подготовить действие нажатия левой или правой клавиши и ненадолго представили замаскированную стрелку, указывающую влево или вправо, до или во время выполнения нажатия клавиши. Место нажатия клавиши взаимодействовало с направлением стрелки, что подтверждает, что планирование действий может влиять на восприятие. Интересно, однако, что картина эффекта была противоположна тому, что можно было ожидать на первый взгляд: сообщение о направлении стрелки было 90 216 хуже 90 217, если оно соответствовало нажатию клавиши.Положительный эффект соответствия может показаться более очевидным: планирование действия должно включать в себя активацию кода местоположения, который представляет относительное местоположение ключа и/или эффектора, управляющего им, и эта активация должна подталкивать к идентификации перекрывающегося признака события — совместимого стрела то есть. Однако обратите внимание, что в задании участвовали два разных события, кодирование которых было перекрыто во времени. Если бы коды, относящиеся к этим двум событиям, просто активировались, но не интегрировались дальше, у системы не было бы возможности определить, какой код будет принадлежать какому событию — печально известная проблема связывания.Процесс интеграции должен убедиться, что данный код является частью одного конкретного события, но не является частью какого-либо другого, что затруднит использование этого самого кода для представления другого события (Hommel et al., 2001a, b; Müsseler & Hommel, 1997b; Stoet & Hommel, 1999). Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим возможность того, что привязка признаков работает посредством синхронизации нейронных кодов, представляющих эти признаки (Fries, 2005: von der Malsburg, 1999), что означает, что все нейроны, которые относятся к признакам одного и того же события, будут активироваться в одном и том же событии. тот же ритм.Представление другой привязки одновременно с членами, работающими на той же частоте, в принципе возможно, но только если частоты различаются по фазе (Raffone & Wolters, 2001). Для кода, связанного с несколькими событиями, возникает проблема, к какой фазе он должен присоединиться (учитывая, что объединение обеих фаз путем увеличения частоты до наименьшего общего знаменателя потребует нереально высоких частот колебаний, см. Kopell, Ermentrout, Whittington & Traub, 2000). ). Если мы предположим, что он с большей вероятностью присоединится и останется с первой привязкой, которой он был увлечен, наблюдения Мюсселера и Хоммеля будут легко понятны: планирование действия включало интеграцию соответствующих кодов объектов, включая коды местоположения, поэтому что интегрированные коды не были или не были так легко доступны для кодирования направления стрелки (Hommel, 2004). ⁴

В соответствии с этой учетной записью о занятии кода любая интегрированная привязка должна нарушать интеграцию любого другого события, перекрывающего функции. Следовательно, подготовка действия и поддержание плана в присутствии других, перекрывающихся во времени событий должны нарушать не только процессы восприятия, но и другие операции планирования. Stoet и Hommel (1999) исследовали этот вопрос, предлагая испытуемым подготовить действие нажатия левой или правой клавиши (A1), выполнить ускоренное нажатие левой или правой клавиши на центральный раздражитель (A2) и только затем выполнить запланированное действие (A2). А1).На производительность A2 явно повлиял план A1, показывая худшую производительность , если A1 и A2 перекрывались в расположении. Это имело место, даже если А2 выполнялся руками, а А1 — ногами, что исключает учет наблюдения с точки зрения периферических взаимодействий или ингибирования связанного с А1 эффектора, чтобы предотвратить немедленное выполнение. Более того, напоминание испытуемым об А1 до того, как оно должно было быть выполнено (так что предварительное планирование не было строго необходимым), приводило к положительному эффекту, предполагая, что коды были подготовлены, но еще не интегрированы.Это подтверждает, что использование кода требует интеграции кодов объектов. Более поздние исследования предоставили доказательства того, что эффект занятия кодом более вероятен при неотработанных действиях и/или эффекторах: Видигер и Фурнье (2008) получили эффект для левой, но не для правой руки правшей. Если мы предположим, что планирование действия, в отличие от извлечения сохраненного плана действий, и объединение задействованных функций необходимо только для неотработанных действий (Melcher et al., 2008), этот вывод хорошо согласуется с идеей о том, что планирование и интеграция связаны между собой. .Однако, безусловно, необходимы дополнительные исследования в отношении вопроса о том, когда и при каких обстоятельствах интеграция необходима и имеет место. Особенно интересен вопрос, предполагает ли интеграция смешение признаков и, таким образом, происходит ли это только в том случае, если множественные представления событий перекрываются во времени.

Наблюдение за действием

В соответствии с идеомоторными подходами, включая ТЕС, контроль действия по своей природе строго упреждающий. Во-первых, это очевидно из того, как эти подходы понимают выбор действия, который, как предполагается, управляется ранее испытанными и ожидаемыми в настоящее время эффектами рассматриваемых действий. С другой стороны, объединение шаблонов действий с кодами ожидаемых эффектов обеспечивает идеальные средства для оценки успеха действия после его выполнения. Кибернетические модели управления действием предполагают, что эта оценка достигается путем сравнения ожидаемых эффектов действия с фактически созданными эффектами действия, причем действие тем успешнее, чем меньше расхождение между ними (например, Adams, 1971; Schmidt, 1975; Wolpert & Ghahramani, 2000). . Существенные несоответствия, таким образом, сигнализируют о сбое контроля действий, который необходимо исправить при следующих попытках.Недавние наблюдения электрофизиологических исследований подтверждают идею о том, что приобретенные эффекты действия участвуют в сигнализации об ошибках, связанных с действием.

Waszak and Herwig (2007) предложили испытуемым усвоить ассоциации между нажатием левой и правой клавиши и тонами разной высоты, как в исследовании Elsner and Hommel (2001), до того, как им была предложена слуховая задача со странностями, в которой использовались многочисленные стандартные тона и звуки. появились нечастые девианты (тоны, отличающиеся от эталонов по частоте).Слуховые девианты продуцировали компонент P3 в ERP (Pritchard, 1981), который был более выражен, когда ему предшествовала реакция, связанная со стандартом. Это демонстрирует, что приобретение ассоциаций «действие-тон» влияло на обработку тона таким образом, что генерировался корковый сигнал, если текущий генерируемый тон не соответствовал ожидаемому тону.

В том же духе Band, van Steenbergen, Ridderinkhof, Falkenstein и Hommel (2008) давали испытуемым задачу вероятностного обучения, в которой нажатие некоторых клавиш сопровождалось тоном определенной высоты в 80% испытаний и тоном другой высоты тона в 20% проб.Другими словами, эти нажатия клавиш производили на один ожидаемый эффект слухового действия больше и на один меньше ожидаемого. Интересно, что менее ожидаемые эффекты породили компонент ERP, который обычно наблюдается при представлении отрицательной обратной связи по результатам работы, так называемой отрицательности, связанной с обратной связью (FRN: Miltner, Braun & Coles, 1997). Это согласуется с предположением, что выученные эффекты действий используются для предсказания предстоящих событий и сопоставляются с фактически достигнутыми эффектами. Были даже некоторые доказательства того, что несоответствия приводят к адаптации в контроле действий: время реакции в испытаниях после предъявления менее ожидаемых эффектов было увеличено по сравнению с испытаниями после более ожидаемых эффектов.

Помимо этой оценочной функции сравнение ожидаемых и достигнутых эффектов может играть и другую роль. Холройд и Коулз (2002) утверждали, что FRN, как и негативность, связанная с ошибкой (Falkenstein, Hohnsbein, Hoorman, & Blanke, 1990; Gehring, Goss, Coles, Meyer & Donchin, 1993), отражает отрицательный сигнал подкрепления от мезэнцефальная дофаминовая система для модуляции обучения с подкреплением. Согласно этой точке зрения, комбинации стимул-реакция, приводящие к неожиданному отсутствию вознаграждения, теряют ассоциативную силу, тогда как комбинации, приводящие к неожиданному наличию вознаграждения, приобретают ассоциативную силу (см. Schultz, 2002).Если мы примем во внимание, что интеграция стимулов и действий в какой-то степени слепа к фактической последовательности событий, которые должны быть интегрированы (Hommel, 2005), мы можем распространить эту логику на приобретение действия-эффекта: новые эффекты действия совершенно неожиданны. , что вызовет дофаминергический импульс, который приведет к интеграции действия и эффекта. С увеличением опыта эффекты станут более предсказуемыми, что уменьшит дофаминергический сигнал и уменьшит обучение, что приведет к хорошо известной асимптотической кривой обучения.Для интеграции стимул-реакция у людей действительно есть доказательства дофаминергической основы. Было обнаружено, что связывание стимул-действие усиливается при наличии изображений с положительной валентностью (Colzato, van Wouwe & Hommel, 2007a), которые, как предполагается, повышают дофаминергическую активность до более эффективного уровня, и снижается при стрессе (Colzato, Kool & Hommel, 2008), что, как предполагается, приводит к повышению дофаминергической активности за пределы эффективного уровня. В том же духе связывание стимула и действия сильнее в популяциях, которые, вероятно, имеют в своем распоряжении более эффективное дофаминергическое обеспечение, таких как люди с высокой частотой спонтанного моргания (Colzato, van Wouwe & Hommel, 2007b) и рекреационная марихуана. пользователей (Colzato & Hommel, 2008).

Выводы

Одна из целей этой статьи состоит в том, чтобы предостеречь от широко распространенной тенденции слишком серьезно относиться к установкам экспериментальных задач, которые мы используем в наших лабораториях, и слишком тесно подгонять к ним наши теории. Представление тщательно отобранных стимулов и измерение произвольной реакции на них дает много преимуществ, но реальные действия обычно не управляются стимулами, не осуществляются для достижения бессмысленных целей и не направлены на выполнение движений ради самих себя.Немногие теории объясняют это, но многие по-прежнему считают стимул предвестником и главным предиктором действия. Одной из целей формулировки ТЕС было предоставить альтернативную точку зрения, которая позволяет (лучше) принимать во внимание намерения и целенаправленный характер действия и делать это нейробиологически правдоподобным способом. TEC делает попытку объяснить это и то, как человеческое действие носит предвосхищающий характер, как предвосхищение возникает благодаря опыту и как предвосхищение последствий действия регулирует человеческое поведение.В частности, мы видели, что предвосхищения служат как минимум двум целям: выбору подходящих действий и оценке результатов действий в контексте конкретной цели.

Другая цель этой статьи состояла в том, чтобы показать, что TEC еще не дает полноценного отчета о действиях, но дает полезные рекомендации для постановки новых вопросов, получения новых данных и их интерпретации в контексте последовательной теоретической основы. Однако необходимо проделать дополнительную работу.Среди прочего, необходимо лучшее понимание того, как приобретаются и контролируются более сложные, многоэтапные действия, как мотивационные процессы влияют на подготовку и выполнение действий, и как индивидуальное обучение и опыт, а также внешние ограничения взаимодействуют для создания целей действий. С точки зрения TEC это требует подключения базовой архитектуры к самостоятельным долгосрочным структурам и понимания нейромодуляторов, которые управляют активацией и интеграцией кодов функций.

Благодарности

Мы выражаем признательность за поддержку этого исследования Европейской комиссией (PACO+, IST-FP6-IP-027657). Я хочу поблагодарить Тома Беккерса, Вилфрида Кунде и Джованни Пеццуло за конструктивные комментарии и предложения.

Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями некоммерческой лицензии Creative Commons Attribution, которая разрешает любое некоммерческое использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора(ов) и источника.

Сноски

¹ Из этих соображений должно быть ясно, что TEC считает планы действий менее полными, чем другие подходы. TEC соглашается с моделями управления с прямой связью (см. Jordan & Wolpert, 1999) в том, что действия планируются или, по крайней мере, могут быть запланированы заранее, но не соглашается с частым предположением, что такого рода планирование достаточно, чтобы указать все необходимые параметры и указать их. настолько точно, насколько это необходимо, за возможным исключением очень простых, полностью баллистических движений.

² Несмотря на то, что признаки из измерений, относящихся к задаче, последовательно наблюдались как производящие значительно более сильные и надежные эффекты, свойства измерений, не относящихся к задаче, не кажутся полностью неэффективными (например, Hommel, 1998a; Hommel & Colzato, 2004), даже несмотря на то, что их влияние иногда носит временный характер и исчезает по мере увеличения практики (Colzato, Raffone & Hommel, 2006). Вполне возможно, что номинально нерелевантные функции настраиваются сверху вниз с помощью стратегий обработки (например,g., взвешивать и обрабатывать все особенности стимула в равной степени в начале задачи и сосредоточивать внимание на соответствующей информации с ростом опыта) и постоянное внимание к конкретным измерениям, и что особенно важные особенности привлекают внимание восходящим образом. . Таким образом, преднамеренное взвешивание, по-видимому, смещает обработку в сторону релевантной информации, но не исключает полностью нерелевантную информацию.

³ Недавно эта логика была расширена на аффективные характеристики стимулов и реакций (Eder & Rothermund, 2008; Lavender & Hommel, 2007), что позволяет учитывать аффективные взаимодействия стимул-реакция (например,г., Beckers, De Houwer & Eelen, 2002; De Houwer & Eelen, 1998) с точки зрения TEC.

⁴ Интеграция и, таким образом, временное использование кодов функций также может предотвратить запуск действий по порочному кругу. Выполнение действия производит эффекты действия, и предполагается, что восприятие эффектов действия запускает соответствующее действие, а это означает, что каждое действие может запускать себя снова и снова (MacKay, 1986) — явление, которое действительно наблюдается у младенцев и известно как круговой рефлекс .Чем больше агент научится предсказывать последствия своих действий, тем больше коды этих последствий станут частью соответствующих планов действий. Интеграция этих кодов предотвратит их реакцию на опыт в конечном итоге произведенных эффектов, что эффективно предотвратит активацию плана ими во второй раз. Тот же механизм может также отвечать за то, почему мы не можем пощекотать себя (Blakemore, Wolpert & Frith, 1998).

Ссылки

• 
  Адамс, Дж.А. (1971). Замкнутая теория моторного обучения. Журнал моторного поведения, 3, 111–150. [PubMed]
• 
  Акьюрек, Э. Г., Ридделл, П. М., Тоффанин, П., и Хоммель, Б. (2007). Адаптивное управление интеграцией событий: данные о возможностях, связанных с событиями. Психофизиология, 44, 383–391. [PubMed]
• 
  Акьюрек, Э. Г., Тоффанин, П., и Хоммель, Б. (2008). Адаптивное управление интеграцией событий. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 34, 569–577.[PubMed]
• 
  Олпорт, Д. А., Стайлз, Э. А., и Хси, С. (1994). Изменение преднамеренного набора: изучение динамического контроля над задачами. В C. Umilta & M. Moscovitch (Eds.), Внимание и производительность (Том XV, стр. 421–452). Кембридж: MIT Press.
• Band, GPH, van Steenbergen, H., Ridderinkhof, K. R., Falkenstein, M., & Hommel, B. (2008). Отрицательность действия-эффекта: свидетельство автоматического обнаружения неожиданных эффектов действия (представлено).
• 
  Беккерс, Т., Де Хаувер, Дж., И Элен, П. (2002). Автоматическая интеграция признаков эффекта неперцептивного действия: случай ассоциативного аффективного эффекта Саймона. Психологические исследования, 66, 166–173. [PubMed]
• 
  Блейкмор, С.Дж., Вулперт, Д.М., и Фрит, К.Д. (1998). Центральная отмена ощущения собственного щекотания. Nature Neuroscience, 7, 635–640. [PubMed]
• Брунсвик, Э. (1944). Дистальная фокусировка восприятия. Постоянство размера в репрезентативной выборке ситуаций. Психологические монографии 56 ( 254 ), 1–49.
• 
  Сисек, П., и Каласка, Дж. Ф. (2005). Нейронные корреляты принятия решений в дорсальной премоторной коре: спецификация множественного выбора направления и окончательный выбор действия. Нейрон, 45, 801–814. [PubMed]
• 
  Коэн-Кдошай, О. , и Мейран, Н. (2007). Представление инструкций в рабочей памяти приводит к активации автономной реакции: данные первых испытаний во фланкерной парадигме.Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии, 60, 1140–1154. [PubMed]
• 
  Колзато, Л. С., и Хоммель, Б. (2008). Каннабис, кокаин и зрительно-моторная интеграция: доказательства роли дофаминовых рецепторов D1 в связывающем восприятии и действии. Нейропсихология, 46, 1570–1575. [PubMed]
• 
  Колзато, Л.С., Кул, В., и Хоммель, Б. (2008). Стрессовая модуляция зрительно-моторного связывания. Нейропсихология, 46, 1542–1548. [PubMed]
• 
  Колзато, Л. С., Раффоне, А.и Хоммель, Б. (2006). Что мы узнаем из особенностей привязки? Доказательства многоуровневой интеграции функций. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 32, 705–716. [PubMed]
• 
  Колзато, Л.С., ван Воуве, Н.К., и Хоммель, Б. (2007a). Связывание признаков и аффект: эмоциональная модуляция зрительно-моторной интеграции. Нейропсихология, 45, 440–446. [PubMed]
• 
  Колзато, Л.С., ван Воуве, Н.К., и Хоммель, Б. (2007b). Частота спонтанного моргания предсказывает силу зрительно-моторного связывания.Нейропсихология, 45, 2387–2392. [PubMed]
• 
  Де Хауэр, Дж., и Илен, П. (1998). Аффективный вариант парадигмы Саймона. Познание и эмоции, 12, 45–61.
• 
  Дьюи, Дж. (1896 г.). Понятие рефлекторной дуги в психологии. Психологический обзор, 3, 357–370.
• 
  ДеЙо, Э.А., и Ван Эссен, округ Колумбия (1988). Параллельные потоки обработки в зрительной коре обезьяны. Тенденции в неврологии, 11, 219–226. [PubMed]
• Дондерс, ФК (1868 г.). Over de snelheid van psychische processen .Onderzoekingen, gedan in het physiologisch Laboratorium der Utrechtsche hoogeschool, 2. reeks, 2 , 92–120.
• 
  Дутци, И. Б., и Хоммель, Б. (2009). Микрогенез связывания действие-эффект. Психологические исследования, 73, 425–435. [PubMed]
• 
  Эдер, А. Б., и Ротермунд, К. (2008). Когда моторное поведение (не) соответствует аффективным стимулам? Оценочное кодирование реакций приближения и избегания. Журнал экспериментальной психологии: Общие, 137, 262-281.[PubMed]
• 
  Эльснер, Б., и Хоммель, Б. (2001). Ожидание эффекта и контроль действия. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 27, 229–240. [PubMed]
• 
  Эльснер Б., Хоммель Б., Ментшель К., Джезга А., Принц В., Конрад Б. и соавт. (2002). Связывание действий и их ощутимых последствий в человеческом мозгу. Нейроизображение, 17, 364–372. [PubMed]
• 
  Эриксен, К.В., и Шульц, Д.В. (1979). Обработка информации при визуальном поиске: концепция непрерывного потока и экспериментальные результаты.Восприятие и психофизика, 25, 249–263. [PubMed]
• 
  Экснер, С. (1879 г.). Physiologie der Grosshirnrinde. В L. Hermann (Ed.), Handbuch der Physiologie, 2. Band, 2. Theil (стр. 189–350). Лейпциг: Фогель.
• 
  Фаджоли, С. , Хоммель, Б., и Шуботц, Р.И. (2007). Преднамеренный контроль внимания: планирование действий задает параметры стимула, связанного с действием. Психологические исследования, 71, 22–29. [PubMed]
• 
  Фалькенштейн, М., Хонсбайн, Дж., Хорман, Дж., и Бланке, Л.(1990). Влияние ошибок в заданиях на реакцию выбора на ERP при сфокусированном и разделенном внимании. В C. Brunia, A. Gaillard & A. Kok (Eds.), Психофизиологическое исследование мозга (стр. 192–195). Тилбург: Издательство Тилбургского университета.
• 
  Фрайс, П. (2005). Механизм когнитивной динамики: нейронная связь через нейронную когерентность. Тенденции в когнитивных науках, 9, 474–480. [PubMed]
• 
  Геринг В.Дж., Госс Б., Коулз М.Г.Х., Мейер Д.Е. и Дончин Э.(1993). Нейронная система обнаружения и компенсации ошибок. Психологическая наука, 4, 385–390.
• 
  Георгопулос, А. П. (1990). Нейрофизиология достижения. В книге М. Жаннерод (ред.), «Внимание и производительность XIII: моторное представление и контроль» (стр. 227–263). Хиллсдейл: Эрлбаум.
• 
  Гез, К., Хенинг, В., и Фавилла, М. (1990). Параллельно взаимодействующие каналы в инициации и спецификации особенностей двигательной реакции. В книге М. Жаннерод (ред.), «Внимание и производительность XIII: двигательная репрезентация и контроль» (стр.265–293). Хиллсдейл: Эрлбаум.
• 
  Гловер, С. (2004). Отдельные визуальные представления при планировании и контроле действий. Науки о поведении и мозге, 27, 3–24. [PubMed]
• 
  Гринвальд, А. (1970). Механизмы сенсорной обратной связи в контроле производительности: со специальной ссылкой на идеомоторный механизм. Психологический обзор, 77, 73–99. [PubMed]
• 
  Гросс Дж., Шмитц Ф., Шницлер И., Кесслер К., Шапиро К., Хоммель Б. и др. (2004). Дальняя нейронная синхрония предсказывает временные ограничения зрительного внимания у людей.Труды Национальной академии наук США, 101, 13050–13055. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• 
  Harless, E. (1861). Der Apparat des Willens. Zeitschrift fuer Philosophie und Philosophische Kritik, 38, 50–73.
• Хайдер, Ф. (1926/1959). Вещь и среда. Psychological Issues, 1959 , Монография 3 (оригинальная работа опубликована в 1926 г.)
• Heider, F. (1930/1959). Функция системы восприятия. Психологические проблемы, 1959, монография, 371–394.(оригинальная работа опубликована в 1930 г.)
• 
  Генри, Ф. М., и Роджерс, Д. Э. (1960). Повышенная латентность ответа на сложные движения и теория нейромоторных реакций «барабан памяти». Research Quarterly, 31, 448–458.
• 
  Холройд, С.Б., и Коулз, М.Г.Х. (2002). Нейронная основа обработки человеческих ошибок: обучение с подкреплением, дофамин и негативность, связанная с ошибками. Психологический обзор, 109, 679–709. [PubMed]
• 
  Хоммель, Б. (1995). Совместимость стимул-реакция и эффект Саймона: к эмпирическому прояснению.Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 21, 764–775.
• 
  Хоммель, Б. (1996). Эффекты совместимости S–R без неопределенности ответа. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии, 49A, 546–571.
• 
  Хоммель, Б. (1997). К модели действия-концепции совместимости стимул-реакция. В Б. Хоммель и В. Принц (ред.), Теоретические вопросы совместимости стимул-реакция (стр. 281–320). Амстердам: Северная Голландия.
• 
  Хоммель, Б.(1998а). Файлы событий: данные об автоматической интеграции эпизодов «стимул-реакция». Зрительное познание, 5, 183–216.
• 
  Хоммель, Б. (1998b). Автоматический перевод стимул-реакция при выполнении двух задач. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 24, 1368–1384. [PubMed]
• 
  Хоммель, Б. (2000). Подготовленный рефлекс: автоматизм и контроль в переводе стимул-реакция. В С. Монселл и Дж. Драйвер (ред.), Контроль когнитивных процессов: внимание и производительность (т.XVIII, стр. 247–273). Кембридж: MIT Press.
• 
  Хоммель, Б. (2004). Файлы событий: связывание функций в восприятии и действии. Тенденции в когнитивных науках, 8, 494–500. [PubMed]
• 
  Хоммель, Б. (2005). Сколько внимания требует файл событий? Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 31, 1067–1082. [PubMed]
• Хоммель, Б. (2009). Заземление внимания в контроле действия: преднамеренный контроль выбора. В BJ Bruya (Ed.), Внимание без усилий: новый взгляд на когнитивную науку о внимании и действии . Кембридж: MIT Press (в печати)
• 
  Хоммель, Б., и Элснер, Б. (2009). Приобретение, представление и контроль действий. В Э. Морселла, Дж. А. Барг и П. М. Голлвитцер (ред.), Оксфордский справочник по действиям человека (стр. 371–398). Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
• 
  Хоммель, Б., и Липпа, Ю. (1995). Эффекты совместимости SR из-за контекстно-зависимого кодирования пространственного стимула.Psychonomic Bulletin & Review, 2, 370–374. [PubMed]
• Hommel, B. , Memelink, J., Zmigrod, S., и Colzato, LS (2008). Как информация о соответствующем измерении управляет созданием и извлечением привязки характеристик-ответов (отправлено).
• 
  Хоммель, Б., и Мюсселер, Дж. (2006). Интеграция действия и функции скрывает перекрывающиеся функции восприятия событий: свидетельство ручных и голосовых действий. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии, 59, 509–523. [PubMed]
• 
  Хоммель, Б., Мюсселер, Дж., Ашерслебен, Г., и Принц, В. (2001a). Теория кодирования событий (TEC): основа для восприятия и планирования действий. Науки о поведении и мозге, 24, 849–937. [PubMed]
• 
  Хоммель, Б., Мюсселер, Дж., Ашерслебен, Г., и Принц, В. (2001b). Коды и их превратности. Науки о поведении и мозге, 24, 910–937.
• 
  Джеймс, В. (1890 г.). Принципы психологии (Том 2). Нью-Йорк: Dover Publications.
• 
  Жаннерод М. и Десити Дж.(1995). Ментальные двигательные образы: окно в репрезентативные этапы действия. Текущее мнение в нейробиологии, 5, 727–732. [PubMed]
• Джордан, М.И., и Вулперт, Д.М. (1999). Вычислительное управление двигателем. В М. Газзанига (ред.), Когнитивные нейронауки (стр. 601–620). Кембридж: MIT Press
• 
  Каласка, Дж. Ф., и Хайд, М. Л. (1985). Зона 4 и зона 5: Различия между вариабельностью разряда клеток в зависимости от направления нагрузки при активной постуральной фиксации.Экспериментальные исследования мозга, 59, 197–202. [PubMed]
• 
  Кил, Ю. В. (1968). Управление движением в квалифицированной двигательной активности. Психологический бюллетень, 70, 387–403.
• 
  Кейзерс, К., и Перретт, Д.И. (2004). Демистификация социального познания: точка зрения Хебба. Тенденции в когнитивных науках, 8, 501–507. [PubMed]
• 
  Клапп, С. Т. (1995). Программирование двигательных реакций во время реакции простого выбора: роль практики. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 21, 1015–1027.
• 
  Кох, И., и Кунде, В. (2002). Совместимость вербальный ответ-эффект. Память и познание, 30, 1297–1303. [PubMed]
• 
  Копелл, Н., Эрментроут, Б., Уиттингтон, М., и Трауб, Р. (2000). Гамма-ритмы и бета-ритмы имеют разные свойства синхронизации. Труды Национальной академии наук США, 97, 1867–1872 гг. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• 
  Kornblum, S. (1994). То, как обрабатываются нерелевантные измерения, зависит от того, с чем они пересекаются: случай стимулов, подобных Струпу и Саймону.Психологические исследования, 56, 130–135. [PubMed]
• 
  Корнблюм С., Хасбрук Т. и Осман А. (1990). Размерное перекрытие: когнитивная основа совместимости стимул-реакция — модель и таксономия. Психологический обзор, 97, 170–253. [PubMed]
• 
  Кунде, В. (2001). Совместимость ответ-эффект в задачах реакции с ручным выбором. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 27, 387–394. [PubMed]
• 
  Кунде, В. (2003). Совместимость временной реакции-эффекта.Психологические исследования, 67, 153–159. [PubMed]
• 
  Кунде, В., Кизель, А., и Хоффманн, Дж. (2003). Сознательный контроль над содержанием бессознательного познания. Познание, 88, 223–242. [PubMed]
• 
  Ламбертс, К., Тавернье, Г., и д’Идеваль, Г. (1992). Влияние нескольких опорных точек на пространственную совместимость стимул-реакция. Acta Psychologica, 79, 115–130. [PubMed]
• 
  Лаванда, Т., и Хоммель, Б. (2007). Влияние и действие: на пути к учетной записи кодирования событий.Эмоции и познание, 21, 1270–1296.
• 
  Логан, Г. Д. (1988). К экземплярной теории автоматизации. Психологический обзор, 95, 492–527.
• 
  Логан, Г.Д., Шнайдер, Д.В., и Бундесен, К. (2007). Все еще умный после всех этих лет: поиск гомункула в явно заданном переключении задач. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 33, 978–994. [PubMed]
• 
  Lotze, RH (1852). Medicinische Psychologie или Physiologie der Seele.Лейпциг: Weidmann’sche Buchhandlung.
• 
  Лу, К.-Х., и Проктор, Р. В. (1995). Влияние нерелевантной информации о местоположении на производительность: обзор эффектов Саймона и пространственного Струпа. Psychonomic Bulletin & Review, 2, 174–207. [PubMed]
• 
  Маккей, Д. Г. (1986). Самоторможение и разрушительные эффекты внутренней и внешней обратной связи в квалифицированном поведении. В H. Heuer & C. Fromm (Eds.), Генерация и модуляция паттернов действия (стр. 174–186).Лондон: Спрингер.
• 
  Маген, Х., и Коэн, А. (2007). Модульность за гранью восприятия: данные парадигм интерференции одной задачи. Когнитивная психология, 55, 1–36. [PubMed]
• 
  Миган, Д. В., и Типпер, С. П. (1999). Визуальный поиск и целенаправленное действие. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 25, 1347–1362.
• 
  Мельчер, Т., Вайдема, М., Эншуистра, Р. М., Хоммель, Б. , и Грубер, О. (2008). Нервный субстрат идеомоторного принципа: анализ фМРТ, связанный с событием.НейроИзображение, 39, 1274–1288. [PubMed]
• 
  Мемелинк, Дж., и Хоммель, Б. (2005). Внимание, инструкция и ответное представление. Европейский журнал когнитивной психологии, 17, 674–685.
• 
  Мемелинк, Дж., и Хоммель, Б. (2006). Адаптация восприятия и действия к поставленной задаче. Европейский журнал когнитивной психологии, 18, 579–592.
• 
  Миллер, Г. А., Галантер, Э., и Прибрам, К. Х. (1960). Планы и структура поведения. Нью-Йорк: Холт, Райнхарт и Уинстон.
• 
  Милнер, А.Д., и Гудейл, Массачусетс (1995). Зрительный мозг в действии. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
• 
  Miltner, WHR, Braun, CH, & Coles, MGH (1997). Потенциалы, связанные с событиями, после неправильной обратной связи в задаче оценки времени: свидетельство «общей» нейронной системы для обнаружения ошибок. Журнал когнитивной неврологии, 9, 788–798. [PubMed]
• 
  Монселл, С. (2003). Переключение задач. Тенденции в когнитивных науках, 7, 134–140.[PubMed]
• 
  Müsseler, J., & Hommel, B. (1997a). Обнаружение и идентификация стимулов, совместимых с реакцией. Psychonomic Bulletin & Review, 4, 125–129.
• 
  Мюсселер, Дж., и Хоммель, Б. (1997b). Слепота на стимулы, совместимые с реакцией. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 23, 861–872. [PubMed]
• 
  Пашлер, Х. (1993). Делать два дела одновременно. Американский ученый, 81, 48–55.
• 
  Пашлер Х.(1994). Двойное вмешательство в простые задачи: данные и теория. Психологический бюллетень, 116, 220–244. [PubMed]
• 
  Пашлер, Х. (1998). Психология внимания. Кембридж: MIT Press.
• 
  Пашлер, Х., и Джонстон, Дж. (1989). Хронометрические доказательства центральной отсрочки во временно перекрывающихся задачах. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии, 41A, 19–45.
• 
  Праблан, К., и Пелиссон, Д. (1990). Ориентирование саккады взглядом и указание рукой привязаны к своей цели быстрыми внутренними петлями.В М. Жаннерод (ред.), Внимание и производительность (Том XIII, стр. 653–676). Хиллсдейл: Эрлбаум.
• 
  Принц, В. (1987). Идеомоторное действие. В H. Heuer & AF Sanders (Eds.), Взгляды на восприятие и действие. Хиллсдейл: Эрлбаум.
• 
  Принц В. (1990). Общий кодовый подход к восприятию и действию. В О. Нойманн и В. Принц (ред.), Отношения между восприятием и действием (стр. 167–201). Берлин: Спрингер.
• 
  Принц В. (1992). Почему мы не воспринимаем состояния нашего мозга? Европейский журнал когнитивной психологии, 4, 1–20.
• 
  Притчард, В. С. (1981). Психофизиология Р300. Психологический бюллетень, 89, 506–540. [PubMed]
• 
  Раффоне, А., и Уолтерс, Г. (2001). Корковый механизм связывания в зрительной рабочей памяти. Журнал когнитивной неврологии, 13, 766–785. [PubMed]
• 
  Риле, А. , и Рекуин, Дж. (1989). Первичная моторная и премоторная кора обезьяны: активность отдельных клеток, связанная с предварительной информацией о направлении и степени предполагаемого движения. Журнал нейрофизиологии, 61, 534–549.[PubMed]
• 
  Розенбаум, Д. А., Лукопулос, Л. Д., Меуленбрук, Р. Г. Дж., Воан, Дж., и Энгельбрехт, С. (1995). Планирование достигается путем оценки сохраненных поз. Психологический обзор, 102, 28–67. [PubMed]
• 
  Розенбаум, Д. А., Зальцман, Э., и Кингман, А. (1984). Выбор между последовательностями движения. В S. Kornblum & J. Requin (Eds.), Подготовительные состояния и процессы (стр. 119–137). Хиллсдейл: Эрлбаум.
• 
  Сандерс, А.Ф. (1983). К модели стресса и человеческой деятельности.Acta Psychologica, 53, 61–97. [PubMed]
• 
  Шмидт, Р. А. (1975). Теория схемы дискретного обучения двигательным навыкам. Психологический обзор, 82, 225–260.
• 
  Шульц, В. (2002). Формально с дофамином и вознаграждением. Нейрон, 36, 241–263. [PubMed]
• 
  Семьен, А., Гарсия-Колера, А., и Рекуин, Дж. (1984). О контроле силы и времени в последовательностях ритмических движений: влияние местоположения напряжения. Анналы Нью-Йоркской академии наук, 423, 168–182.[PubMed]
• 
  Саймон, Дж. Р., и Руделл, А. П. (1967). Слуховая совместимость S-R: влияние нерелевантного сигнала на обработку информации. Журнал прикладной психологии, 51, 300–304. [PubMed]
• 
  Штернберг, С. (1969). Открытие стадий обработки: Расширения метода Дондерса. Acta Psychologica, 30, 276–315.
• 
  Сток, А., и Сток, К. (2004). Краткая история идейно-моторного действия. Психологические исследования, 68, 176–188. [PubMed]
• 
  Стоет, Г.и Хоммель, Б. (1999). Планирование действий и временная привязка кодов ответов. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 25, 1625–1640.
• 
  Стоффер, Т. Х. (1991). Совместимость концентрации внимания и пространственной реакции на стимулы. Психологические исследования, 53, 127–135. [PubMed]
• 
  Stroop, JR (1935). Исследования вмешательства в серийных словесных реакций. Журнал экспериментальной психологии, 28, 643–662.
• 
  Торндайк, Э.Л. (1913). Идеомоторное действие. Психологический обзор, 20, 91–106.
• 
  Трейсман, А. (1988). Особенности и объекты: Четырнадцатая лекция памяти Бартлетта. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии, 40A, 201–237. [PubMed]
• 
  Умильта, К., и Николетти, Р. (1992). Интегральная модель эффекта Саймона. В J. Alegria, D. Holender, J. de Junça Morais и M. Radeau (Eds.), Аналитические подходы к человеческому познанию (стр. 331–350). Амстердам: Северная Голландия.
• 
  Валье-Инклан, Ф.и Редондо, М. (1998). Об автоматизме активации ипсилатерального ответа при эффекте Саймона. Психофизиология, 35, 366–371. [PubMed]
• 
  ван Зондерен, Дж. Ф., и Денир ван дер Гон, Дж. Дж. (1991). Зависящие от времени реакции различия в начальном направлении движения быстрых целенаправленных движений рук. Наука о движении человека, 10, 713–726.
• 
  Фон дер Мальсбург, К. (1999). Что и почему привязки: точка зрения разработчика моделей. Нейрон, 24, 95–104. [PubMed]
• 
  Уоллес Р.А. (1971). Совместимость S-R и идея кода ответа. Журнал экспериментальной психологии, 88, 354–360. [PubMed]
• 
  Васзак, Ф., и Хервиг, А. (2007). Ожидание эффекта модулирует обработку отклонений в мозге. Исследования мозга, 1183, 74–82. [PubMed]
• 
  Васзак Ф., Хоммель Б. и Олпорт А. (2003). Переключение между задачами и долгосрочная подготовка: роль эпизодических привязок стимула к задаче в затратах на смену задач. Когнитивная психология, 46, 361–413. [PubMed]
• 
  Велфорд, А.Т. (1952). «Психологический рефрактерный период» и сроки скоростных показателей — обзор и теория. Британский журнал психологии, 43, 2–19.
• 
  Венке, Д., Гашлер, Р., и Натткемпер, Д. (2005). Привязка функций, индуцированная инструкциями. Психологические исследования, 71, 92–106. [PubMed]
• 
  Видигер, М., и Фурнье, Л. Р. (2008). Последовательность действий, удерживаемая в памяти, может задержать выполнение визуально управляемых действий: Обобщение помех совместимости ответов.Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность, 34, 1136–1149. [PubMed]
• 
  Вольперт, Д. М., и Гахрамани, З. (2000). Вычислительные принципы нейронауки движения. Nature Neuroscience, 3, 1212–1217. [PubMed]
• Выковска, А., Шубо, А., и Хоммель, Б. (2008). То, как вы двигаетесь, — это то, что вы видите: Планирование действий искажает выбор в визуальном поиске (Отправлено). [PubMed]
• 
  Уайли Г. и Олпорт А. (2000). Переключение задач и измерение «издержек переключения».Психологические исследования, 63, 212–233. [PubMed]

Границы | Повсеместные логарифмические шансы: общее представление вероятности и частотного искажения в восприятии, действии и познании

Оценки частоты событий людьми-наблюдателями обычно искажаются. На рис. 1А мы повторно отображаем данные одного из самых ранних отчетов об этом явлении (Attneave, 1953). Attneave попросил участников оценить относительную частоту английских букв в тексте, и рисунок 1A представляет собой график их оценок частоты по сравнению с фактической частотой.Хотя у участников был значительный опыт работы с английским текстом, оценки были заметно искажены: относительная частота редких букв была завышена, а частота встречаемости занижена.

Рис. 1. S-образные искажения оценок частоты . (A) Оценка относительной частоты появления английских букв в тексте в сравнении с фактической относительной частотой по Attneave (1953). (B) Субъективная вероятность выигрыша в азартной игре (вес решения), построенная по сравнению с объективной вероятностью из Tversky and Kahneman (1992). R ² обозначает долю дисперсии, учитываемую подбором.

Подобные S-образные искажения относительной частоты и вероятности обнаруживаются во многих областях исследований, включая принятие решений в условиях риска (см. обзоры Gonzalez and Wu, 1999; Luce, 2000), визуальное восприятие (Pitz, 1966; Brooke and MacRae, 1977; Varey et al., 1990), память (Attneave, 1953; Lichtenstein et al., 1978) и планирование движений в условиях риска (Wu et al., 2009, 2011).

На рис. 1В показан пример принятия решения в условиях риска (Тверски и Канеман, 1992).У разных участников одного и того же эксперимента могут быть разные искажения (Gonzalez and Wu, 1999; Luce, 2000), и один и тот же участник может демонстрировать разные модели искажений в разных задачах (Brooke and MacRae, 1977; Wu et al., 2009) или в разных задачах. условиях одной задачи (Тверски и Канеман, 1992). В настоящее время мы не знаем, что контролирует искажение вероятности или почему она изменяется именно так. Гонсалес и Ву (1999) определили этот вопрос как центральный для исследования принятия решений в условиях риска.

Мы используем семейство преобразований с двумя параметрами, чтобы охарактеризовать искажения частоты/вероятности. Это семейство функций искажения определяется неявным уравнением

, где p обозначает истинную частоту/вероятность, π( p ) обозначает соответствующую искаженную оценку частоты/вероятности и,

— это логарифм шансов (Barnard, 1949) или логит-функция (Berkson, 1944). Преобразование представляет собой S-образную кривую (примеры показаны на обеих панелях рисунка 2).

Рис. 2.Демонстрация эффектов варьирования параметров γ и p ₀ . Параметр p ₀ в функции LLO является «фиксированной точкой» преобразования, значение p отображается само на себя. Параметр γ представляет собой наклон линейного преобразования по логарифмическим шкалам шансов, а по линейным шкалам представляет собой наклон кривой в точке пересечения p ₀ . Слева: p ₀ зафиксировано на уровне 0,4, а γ варьировалось от 0. 2 и 1.8. Обратите внимание, что линия при γ = 1 перекрывается с диагональной линией, т. е. искажения вероятности нет. Справа: γ зафиксировано на уровне 0,6 и p ₀ варьировалось от 0,1 до 0,9.

Два параметра семейства легко интерпретируются. Параметр γ в уравнении 1 — наклон линейного преобразования, а оставшийся параметр p ₀ — «фиксированная точка» линейного преобразования, значение p , которое отображается на себя.Чтобы показать это, нам нужно только установить p = p ₀ и упростить, чтобы получить

Поскольку функция Lo() обратима, π( p ₀ ) = p ₀ . Мы ссылаемся на p ₀ как на точку пересечения .

На рисунке 2 мы в более общем виде показываем, как эти два параметра влияют на форму функции искажения, изображая зависимость π от p в линейных масштабах. Карты преобразования 0–0, 1–1 и p ₀ в p ₀ . В точке ( p ₀ , p ₀ ) наклон кривой равен γ. При γ = 1, π( p ) = p кривая перекрывается с диагональной линией, то есть искажения нет вообще. При γ > 1 и 0 < p ₀ < 1 мы видим S-образную кривую. При 0 < γ < 1 и 0 < p ₀ < 1 мы видим перевернутую S-образную кривую. Когда точка пересечения p ₀ установлена ​​на 0 или 1, кривая перестает быть S-образной, а просто вогнутой или выпуклой.

Это семейство функций с несколько иной параметризацией ранее использовалось для моделирования частотных искажений (Pitz, 1966). При принятии решений в условиях риска или неопределенности он использовался для моделирования искажения вероятности (Goldstein and Einhorn, 1987; Tversky and Fox, 1995; Gonzalez and Wu, 1999). Однопараметрическая форма без члена пересечения была впервые использована Кармаркаром (1979) для объяснения парадокса Алле (Allais, 1953). Следуя Гонсалесу и Ву (1999), мы называем это семейство функций «LLO.

Используемая нами функция LLO — это всего лишь одно семейство функций, которые могут фиксировать S-образные преобразования. Prelec (1998) предложил другое семейство функций, которые в большинстве случаев эмпирически неотличимы от функции LLO (Luce, 2000). Мы вернемся к этому пункту ниже.

Настоящий документ состоит из четырех разделов. В разделе «Повсеместные логарифмические шансы в суждениях и решениях человека» мы демонстрируем хорошее соответствие функции LLO частотно-вероятностным данным в самых разных экспериментальных задачах.Мы получили данные для p и π из таблиц или рисунков опубликованных статей и повторно нанесли их на логарифмическую шкалу шансов. Параметры (γ и p ₀ ) и степень согласия ( R ² ) подгонки LLO показаны на каждом графике. Мы видим существенные различия в γ и p ₀ в зависимости от задач и отдельных лиц. Нас интересуют два вопроса: как объяснить трансформацию LLO? Что определяет наклон γ и точку пересечения p ₀ ? Мы рассмотрим эти два вопроса в следующих разделах.

Мы провели три эксперимента по изучению факторов, влияющих на γ и p ₀ . Мы сообщаем о них в разделе «Что влияет на наклон и точку пересечения?» Задача, которую мы использовали, состояла в том, чтобы оценить относительную частоту категории символов на визуальном дисплее. Мы наблюдали систематические искажения относительной частоты, соответствующие функции LLO, и выявили несколько факторов, влияющих на γ и p ₀ . Мы обсуждаем результаты в свете недавних открытий в отношении принятия решений в условиях риска, особенно тех, которые касаются «решения, основанного на опыте» (Hertwig et al., 2004; Хау и др., 2010).

Хотя не было предпринято никаких попыток объяснить различные S-образные искажения частоты/вероятности в одной теории, существует довольно много объяснений искажения в одной конкретной задаче или области. В разделе «Предыдущие отчеты об искажении вероятности» мы рассматриваем эти теории или модели и сопоставляем их с эмпирическими данными, обобщенными в разделах «Повсеместно распространенные логарифмические шансы в суждениях и решениях человека» и «Что контролирует наклон и точку пересечения?»

В разделе «LLO как человеческое представление неопределенности» мы утверждаем, что логарифм шансов является фундаментальным представлением частоты/вероятности, используемым человеческим мозгом. Трансформация LLO в различных областях не случайна, а отражает общий механизм работы с неопределенностью.

Вездесущие логарифмические шансы в суждениях и решениях человека

Теперь мы покажем, что субъективная частота/вероятность в широком спектре задач может быть описана функцией LLO с двумя параметрами γ и p ₀ . На прилагаемых рисунках мы наносим субъективную частоту/вероятность по сравнению с истинной частотой/вероятностью на логарифмической шкале шансов.В этих масштабах функция LLO представляет собой прямую линию с наклоном γ и точкой пересечения p ₀ . Черные точки обозначают точки данных. Синяя линия обозначает соответствие LLO. Когда вы читаете график, обратите внимание, насколько разными могут быть γ и p ₀ для разных задач или людей. Эти графики представляют собой количественные тесты для любой теории, направленной на учет вероятностных искажений.

Оценка частоты

Ранее мы представили Attneave (1953) как пример переоценки малой относительной частоты и недооценки большой относительной частоты. В его эксперименте участники оценили относительную частоту каждой буквы в письменном английском языке (рис. 1А). В то время как линейная подгонка может составлять только 63% дисперсии, функция LLO, подобранная к тем же данным, преобразованным на рисунке 3A, составляет 77% дисперсии.

Рисунок 3. Линейная логарифмическая подгонка шансов: оценки частоты . Два набора данных на рисунках 1A, B повторно нанесены на логарифмическую шкалу шансов как (A, B) соответственно.Синяя линия лучше всего подходит для LLO. R ² обозначает долю дисперсии, учитываемую подбором. S-образные искажения частоты/вероятности на линейных шкалах на рисунках 1A, B хорошо фиксируются аппроксимацией LLO.

Обратите внимание, что относительная частота даже самой распространенной буквы («е») меньше 0,15. Любопытно, что предполагаемая точка пересечения 0,044 по данным Attneave (1953) недалеко от 1/26 (=0,039), обратной величины числа букв в алфавите. Мы вернемся к этому моменту позже.

Другой впечатляющий пример — Lichtenstein et al. (1978). Участникам был предоставлен список из 41 возможной причины смерти в США, таких как наводнение, убийство и дорожно-транспортное происшествие. Участников попросили оценить частоты причин. Истинная частота одной причины была предоставлена ​​участникам в качестве эталона. Одной группе участников была предоставлена ​​частота поражения электрическим током (1000) в качестве эталона, а второй группе — частота MVA (50000).Мы разделили истинные частоты и оценочные частоты (усредненные по участникам) на население США (2,05 × 10 ⁸ ), чтобы получить относительные частоты, p и π. Мы заметили, что хотя некоторые конкретные причины были необоснованно переоценены по сравнению с другими (например, по оценкам, наводнения уносят больше жизней, чем астма, хотя вероятность последней в девять раз выше), переоценка или недооценка относительной частоты всех причин в целом может быть удовлетворительно учитывается функцией LLO. На рис. 4А показаны соответствия LLO для двух групп.

Рисунок 4. Линейная логарифмическая аппроксимация шансов: оценка частоты по памяти или восприятию . Расчетная относительная частота наносится на график относительно истинной относительной частоты на логарифмической шкале шансов и подгоняется с помощью функции LLO. Черные точки обозначают данные. Синяя линия обозначает соответствие LLO. R ² обозначает долю дисперсии, учитываемую подбором. (A) Расчетная частота летальных исходов по данным Lichtenstein et al.(1978). Участников попросили оценить количество случаев смерти от различных причин в год в США. Фактическая частота одной причины была предоставлена ​​участникам в качестве эталона для оценки частоты других причин. Относительная предполагаемая и фактическая частоты на графике были частотами, разделенными на тогдашнее население США. Слева: когда частота поражения электрическим током (1000) была дана в качестве эталона. Справа: когда частота ДТП (автодорожных происшествий, 50000) была дана в качестве эталона. (B) Расчетная частота зрительных стимулов по Varey et al. (1990). Задача состояла в том, чтобы оценить относительную частоту черных или белых точек среди зрительного массива черных и белых точек. Доля черных точек была больше, чем доля белых точек. Две группы участников соответственно оценили относительную частоту белых точек (маленьких p ) и черных точек (больших p ). Слева: оценивалась группа белых точек ( p ≤ 0,5). Справа: группа черных точек ( p ≥ 0.5) был оценен.

В приведенных выше двух примерах оценка участниками частоты была основана на их воспоминаниях о событиях (например, о прочтении в газете случая летального исхода). Чтобы показать, что преобразование LLO не является уникальным для памяти или последовательного представления событий, наш третий пример — Varey et al. (1990), который демонстрирует преобразование LLO в оценке частоты от одного визуального стимула. Задача состояла в том, чтобы оценить относительную частоту черных или белых точек среди массива черных и белых точек.Белых точек всегда было меньше половины от общего числа точек. Использовались одиннадцать уровней относительной частоты. Участники сообщили об относительной частоте сразу же после того, как увидели визуальный дисплей. Варей и др. (1990) обнаружили значительное искажение относительной частоты. На рис. 4B показаны подгонки LLO отдельно для участников, которые оценивали относительную частоту белых точек, и тех, кто оценивал черные точки.

Рейтинг доверия

Оценка достоверности относится к задаче, в которой участники оценивают вероятность правильности или успеха своих действий.Например, в Gigerenzer et al. (1991) участники отвечали на вопросы с принудительным выбором, такие как «Кто родился первым? (а) Будда или (б) Аристотель», а затем выбирали для каждого вопроса, насколько они были уверены в своей правоте: 50, 51–60, 61–70, 71–80, 81–90, 91–99 или 100% уверенности. . Участники, выбравшие 51–60%, считались уверенными в ответе на 55% и так далее. Преобразованная в пропорцию расчетная достоверность является аналогом расчетной вероятности π. Истинная вероятность, p , в задаче оценки достоверности определяется как относительная частота быть правильным для конкретного выбора уровня достоверности.Мы повторно наносим на график репрезентативное условие набора Gigerenzer et al. (1991) Рисунок 6 на рисунке 5А. Наклон γ подгонки LLO больше единицы. То есть недооценка малой вероятности (вероятность более сложной задачи) и переоценка большой вероятности (вероятность более легкой задачи). Качественное описание этого явления обычно называют эффектом hard-easy. Этот шаблон является обратным шаблону из приведенных выше примеров задач оценки частоты. Мы обсудим эту разницу позже.

Рис. 5. Линейная логарифмическая зависимость шансов: оценка достоверности когнитивных и двигательных реакций . Предполагаемая вероятность быть правильным или успешным наносится на график по сравнению с фактической вероятностью на логарифмических шкалах шансов и подгоняется с помощью функции LLO. Черные точки обозначают данные. Синяя линия обозначает соответствие LLO. R ² обозначает долю дисперсии, учитываемую подбором. (A) Расчетная вероятность ответа на общие вопросы по Gigerenzer et al.(1991). Участники сначала выбрали ответ на два альтернативных вопроса общего знания, а затем указали вероятность того, что ответ был правильным. (B) Расчетная вероятность успеха в баскетбольном броске McGraw et al. (2004). Участники оценивали свою вероятность успеха перед каждым баскетбольным броском.

Рисунок 6. Линейная логарифмическая зависимость шансов: решение в условиях риска или неопределенности . Вес решения наносится на график в зависимости от установленной экспериментатором вероятности (при принятии решения в условиях риска) или вероятности, оцененной им самим (при принятии решения в условиях неопределенности), и аппроксимируется функцией LLO.Черные точки обозначают данные. Синяя линия обозначает соответствие LLO. R ² обозначает долю дисперсии, учитываемую подбором. (A) Веса решений отдельных участников из Gonzalez and Wu (1999). Каждая панель рассчитана на одного участника. Участники выбирали между лотереей с двумя исходами и гарантированным вознаграждением. Вероятность выигрыша большего вознаграждения в лотерее была заявлена ​​как p . Вес решения, эквивалент субъективной вероятности π, был выведен из выбора каждого участника на основе теории кумулятивных перспектив.Перестроено с рисунка 6 Гонсалеса и Ву (1999). (B) Веса решений по Tversky and Fox (1995). Участники выбирали между лотереей, предлагающей вероятность вознаграждения или в противном случае ноль, и гарантированным вознаграждением. Вероятность выигрыша большего вознаграждения в лотерее p была заявлена ​​(левая панель) или оценена самими участниками как вероятность конкретной перспективы Суперкубка (средняя панель) или как вероятность конкретной перспективы Доу-Джонса. (правая панель).Вес решения, аналог субъективной вероятности π, был выведен из выбора участников на основе теории кумулятивных перспектив, перерисованной соответственно с рис. 7–9 Тверски и Фокса (1995).

Гигеренцер и др. (1991) является примером уверенности человека в когнитивной задаче. Подобные преобразования LLO обнаруживаются в оценках уверенности в двигательных задачах. Макгроу и др. (2004) требовали, чтобы участники пытались выполнить баскетбольные броски и давали оценку уверенности перед каждой попыткой.Их результаты повторно представлены на рисунке 5B.

Решение в условиях риска или неопределенности

Классическая задача принятия решения в условиях риска состоит в том, чтобы выбрать между двумя играми или между одной игрой и одним гарантированным выигрышем. Канеман и Тверски (1979) предположили, что субъективная вероятность, используемая при принятии решения, также известная как весовая функция решения, является нелинейной функцией вероятности, указанной в игре.

На основе их выбора между различными азартными играми и различными гарантированными выплатами можно оценить вес решения участников (аналог π) для любой конкретной установленной вероятности ( p ).На рисунках 1B и 3B мы повторно наносим вес решения для прироста Тверски и Канемана (1992) в зависимости от заявленной вероятности на линейных шкалах и шкалах логарифмических шансов. Подгонка LLO объясняет 97% дисперсии с γ = 0,60 и p ₀ = 0,40.

Данные, представленные в большинстве исследований по принятию решений, усреднены по участникам. В виде исключения Gonzalez and Wu (1999) установили веса решений для каждого отдельного участника. Мы повторно наносим их результаты на логарифмическую шкалу шансов на рисунке 6A.Каждая панель рассчитана на одного участника. Большие индивидуальные различия впечатляют. Наклон γ колеблется от 0,17 до 0,82 со средним значением 0,30. Точка пересечения p ₀ колеблется от 0,26 до 0,98 при медиане 0,46. Единственная общая точка для участников, кажется, заключается в том, что все наклоны меньше единицы.

Когда вероятности возможных последствий решения известны, это решение находится под угрозой. Когда вероятности неизвестны, это решение в условиях неопределенности.Тверски и Фокс (1995) сравнили искажения вероятности при принятии решения в условиях риска и неопределенности. Мы повторно наносим их рисунки 7–9 на логарифмическую шкалу шансов на рисунке 6B. На левой панели (решение с риском) явно указана вероятность, связанная с азартной игрой, p . На средней и правой панелях (решение в условиях неопределенности) вероятность p была вероятностью определенного события в Суперкубке или индексе Доу-Джонса и исходила из собственных суждений участников. Аналогичные искажения вероятности выявляются на трех панелях.

Рисунок 7. Линейная логарифмическая подгонка шансов: теория обнаружения сигнала . Расчетная вероятность наличия сигнала наносится на график против истинной вероятности по логарифмической шкале шансов для одного участника. Черные точки обозначают данные. Синяя линия обозначает соответствие LLO. R ² обозначает долю дисперсии, учитываемую подбором. В Таннер и соавт. (1956), ср. Грина и Светса (1966/1974) участников попросили сообщить, присутствует или отсутствует звуковой сигнал.Расчетная вероятность была выведена из критерия принятия решения участником на основе теории обнаружения сигнала. Данные взяты из таблицы 4-1 Грина и Светса (1966/1974).

Теория обнаружения сигналов

Теория обнаружения сигнала (Грин и Светс, 1966/1974) представляет собой приложение статистической теории принятия решений (Блэквелл и Гиршик, 1954) для принятия решения о наличии сигнала. В каждом испытании наблюдатель принимает решение, основываясь на своем восприятии стимула. Возможны четыре исхода: попадание (правильно сказать «да» при наличии сигнала), промах (неправильно сказать «нет» при наличии сигнала), ложная тревога (FA, неправильно сказать «да» при отсутствии сигнала) и правильное отклонение (CR , правильно говорите «нет» при отсутствии сигнала).Если каждый результат связан с определенным выигрышем и известна априорная вероятность сигнала, существует критерий оптимального решения, максимизирующий ожидаемый выигрыш. Этот критерий принятия решения определяется априорной вероятностью сигнала и указанным вознаграждением.

На основе относительных частот попаданий, промахов, FA и CR можно измерить фактический критерий принятия решения, используемый наблюдателем, и эксперимент может сравнить критерий принятия решения испытуемым с оптимальным критерием.Систематические отклонения от критерия оптимального решения были обнаружены во многих исследованиях (Грин и Светс, 1966/1974; Хили и Кубови, 1981). Это как если бы участники переоценивали априорную вероятность, когда она мала, и недооценивали априорную вероятность, когда она велика.

На рисунке 7 мы наносим данные Tanner et al. (Green and Swets, 1966/1974) по задаче обнаружения слухового сигнала для одного участника по логарифмической шкале шансов. Каждая точка данных получается из блока из 600 испытаний с определенной вероятностью присутствия сигнала.Прямая линия соответствует LLO. Наклон γ искажения вероятности равен 0,36.

В задаче обнаружения когнитивных сигналов, где участников просили классифицировать числа по двум категориям с разными средствами (Healy and Kubovy, 1981), был обнаружен аналогичный наклон 0,30.

Резюме

В данный момент вас, вероятно, интересуют те же два вопроса, что и авторов: почему искажение вероятности во многих задачах соответствует преобразованию LLO? Что определяет наклон γ и точку пересечения p ₀ ?

Представленные здесь графики отражают только часть рассмотренных нами эмпирических результатов.Для более полной картины поясним следующие два момента.

Во-первых, наклон γ преобразования LLO не определяется типом задачи. Наклон γ одной и той же задачи может быть меньше единицы при одних условиях и больше единицы при других, не говоря уже о количественных различиях. Например, типичным искажением в оценке относительной частоты является переоценка малой относительной частоты и недооценка большой относительной частоты, что соответствует γ < 1.Но в визуальной задаче, похожей на Varey et al. (1990), Brooke и MacRae (1977) обнаружили обратную картину искажения: недооценка малых относительных частот и переоценка больших относительных частот.

При принятии решений в условиях неопределенности в Wu et al. (2009), где вероятность конкретного исхода определяется дисперсией собственных двигательных ошибок участников. Паттерн обратного искажения также подразумевается в варианте классической задачи принятия решения в условиях риска, который называется «решение на основе опыта» (Hertwig et al., 2004; Ungemach et al., 2009), в котором участники получают вероятность конкретных результатов, самостоятельно изучая окружающую среду. Мы рассмотрим более подробно в следующем разделе.

Во-вторых, точка пересечения преобразования LLO также не определяется типом задачи. См. разницу между Attneave (1953) и Lichtenstein et al. (1978).

Люс (2000, разделы 3.4.1–3.4.2) обсуждает форму функции взвешивания вероятности, отмечая, что она не всегда имеет S-образную форму, но может быть простой выпуклой или вогнутой кривой.Как мы отмечали выше, LLO с точкой пересечения, установленной на 0 или 1, может генерировать такие формы.

В то время как семейство LLO обеспечивает хорошее соответствие всем полученным нами данным, двухпараметрическая форма модели Прелека функции взвешивания вероятности (Prelec, 1998; Luce, 2000, раздел 3.4) также обеспечивает хорошее соответствие (здесь не приводится). ). Мы концентрируемся на LLO в первую очередь из-за легкой интерпретируемости его параметров и его связи с текущей работой над нейронным представлением неопределенности, обсуждаемой ниже.Как отмечает Luce (2000), трудно отличить конкурирующие модели функции взвешивания вероятности при принятии решения в условиях риска по их соответствию данным.

Что контролирует уклон и точку пересечения?

Что управляет наклоном γ и точкой пересечения преобразования LLO в конкретной задаче? В этом разделе мы сообщаем о трех новых экспериментах по искажению частоты/вероятности.

Гонсалес и Ву (Gonzalez and Wu, 1999) определили некоторые из факторов, которые делают решения в условиях риска далеко не идеальной парадигмой для изучения искажений вероятности.Наиболее очевидным является то, что анализ данных требует одновременного рассмотрения искажения вероятности и оценки результатов.

Задача, которую мы здесь рассматриваем, — это оценка относительной частоты точек одного цвета среди множества точек двух или более цветов, задача, использованная Varey et al. (1990) и другими более ранними исследователями (Stevens and Galanter, 1957). Задача проиллюстрирована двумя изображениями на рисунке 8А, которые состоят из 200 (слева) или 600 (справа) точек, расположенных случайным образом. В обоих случаях 20% точек черные.Наблюдатель кратко просматривал представленные массивы, подобные этим, и оценивал относительную частоту черных точек (альтернативно, белых точек). Мы варьировали истинные относительные частоты от испытания к испытанию и сопоставляли предполагаемые относительные частоты с истинными относительными частотами с помощью функции LLO, чтобы получить γ и p ₀ . Мы сравнили γ и p ₀ в разных условиях.

Рисунок 8. Наклон искажения при оценке относительной частоты .Методы и результаты эксперимента 1. (A) Примеры задачи относительной частоты: какая часть точек черная? Левый дисплей содержит всего 200 точек, правый — 600. В обоих дисплеях 20% точек — черные. (Б) Эффект опыта. Средний наклон γ для 11 участников нанесен на график в зависимости от индекса блока, от одного до четырех для первого сеанса, от пяти до восьми для второго сеанса. Предполагается, что более поздние блоки связаны с большим опытом. Больше опыта привело к большему искажению (γ дальше от 1).Столбики погрешностей обозначают SE среднего значения. (C) Влияние количества образцов. Наклон γ для 11 участников построен как функция количества выборок N (общее количество точек, отображаемых в испытании). Большее количество выборок привело к большему искажению (γ дальше от 1). Столбики погрешностей обозначают SE среднего значения. (D) Функция среднего значения γ для численности выборки, N . Точки обозначают данные. Сплошная линия обозначает подгонку γ как пропорциональную обратной величине log N .

Эксперимент 1: Наклон

В более ранних исследованиях оценки частоты некоторые исследователи обнаружили, что малые относительные частоты переоцениваются, а большие относительные частоты занижаются (Stevens and Galanter, 1957; Erlick, 1964; Varey et al., 1990), в то время как другие не обнаруживали искажения или даже обратного искажения. (Шуфорд, 1961; Питц, 1966; Брук и Макрей, 1977). Разные исследователи получали противоречивые результаты, даже когда задача, которую они использовали, была почти одинаковой (например,г., Эрлик, 1964; Питц, 1966). Выражаясь языком LLO, это спор о наклоне γ. В литературе есть намек на то, что количество образцов может играть роль.

В эксперименте 1 участники оценили относительную частоту черных или белых точек среди черных и белых точек. Каждый участник выполнил восемь блоков. Мы исследовали влияние двух факторов на γ и p ₀ : опыт (номер блока) и число выборок , N , общее количество точек в испытании, которое может быть 200, 300, 400, 500 или 600.

Методы

Участники. Участвовали одиннадцать участников, семь женщин и четыре мужчины. Шесть из них оценивали относительную частоту черных точек, остальные пять — белых. Еще один участник был исключен из анализа из-за заметной неточности. Все участники дали информированное согласие и получали 12 долларов в час за свое время. Университетский комитет по деятельности с участием людей (UCAIHS) Нью-Йоркского университета одобрил эксперимент.

Аппаратура и стимуляторы. Стимулы представляли собой черные и белые точки на сером фоне. Они были представлены на 24-дюймовом ЭЛТ-мониторе SONY GDM-FW900 Trinitron, управляемом компьютером Dell Pentium D Optiplex 745 с использованием набора инструментов Psychophysics (Brainard, 1997; Pelli, 1997). Подставка для подбородка использовалась, чтобы поддерживать расстояние просмотра 40 см. Точки были случайным образом равномерно рассеяны в пределах области 17° × 17° в центре экрана. Каждая точка имела номинальный диаметр 0.26°.

Процедура. В каждой пробе отображались черные и белые точки в течение 1,5 с. Участников попросили оценить относительную частоту черных или белых точек. Их оценки представляли собой числа от 1 до 999, интерпретированные как их оценка относительной частоты из 1000. Каждый участник делал оценки только для одного цвета точек (черного или белого), и цвет, назначенный каждому участнику, был рандомизирован. Участников призвали быть максимально точными.Никакой обратной связи не было.

Испытания были организованы в блоки по 100 испытаний. В каждом блоке все относительные частоты 0,01, 0,02, …, 0,99, кроме 0,50, встречались один раз, а 0,50 встречались дважды. Общее количество точек (число , N ) на дисплее может быть 200, 300, 400, 500 или 600, при этом каждое количество точек встречается в 20 испытаниях каждого блока. Их порядок в блоке был случайным. Каждый участник выполнил две сессии из четырех блоков в два разных дня, выполнив в общей сложности две сессии × четыре блока × 100 попыток = 800 попыток.Перед первым блоком каждой сессии было пять проб практики.

Результаты

Эффект опыта. Экспериментальные блоки были пронумерованы от 1 до 8 по порядку. Мы называем блочный индекс опытом . Мы подогнали расчетную относительную частоту к уравнению. 1 отдельно для каждого участника и каждого блока, а затем усредняли коэффициенты γ и p ₀ по 11 участникам.

Начиная с чуть меньше единицы, наклон γ с опытом становился все более пологим (рис. 8B), снизившись на 16% по сравнению с блоком 1 (0.91) до блока 8 (0,76). ANOVA с повторными измерениями показал значительное влияние опыта на γ, F (7,70) = 5,59, p < 0,0001, Апостериорный анализ с использованием критерия честно значимой разницы Тьюки при уровне значимости 0,05 показал, что Блок 1 имел значительно большее значение γ, чем все остальные блоки, кроме блока 2.

Точка пересечения p ₀ колебалась в районе 1/2 (0,5) во всех блоках в диапазоне от 0,42 до 0.55. Согласно дисперсионному анализу с повторными измерениями, p ₀ существенно не различались по блокам, F (7,70) = 0,69, p = 0,68. Мы пришли к выводу, что опыт повлиял на параметр уклона γ, но не точка пересечения p ₀ .

Влияние количества образцов. Мы использовали аналогичную процедуру для анализа влияния многочисленности выборки, как мы использовали выше для влияния опыта.

По мере увеличения количества образцов наклон γ снижался (рис. 8C).Значение γ для дисплеев с разрешением 600 точек (0,73) было на 18% меньше, чем у дисплеев с разрешением 200 точек (0,88). ANOVA с повторными измерениями показал значительное влияние количества выборок на γ, F (4,40) = 17,71, p < 0,0001, Апостериорные анализы с использованием критерия честно значимой разницы Тьюки при уровне значимости 0,05 показали значительное снижение от 200 до всех больших чисел и от 300 до 500 и 600.

Кроме того, связь γ с N лучше всего может быть описана функцией с одним параметром C :

Аппроксимация уравнения наименьших квадратов.4 захватило 99% дисперсии γ (рис. 8D). Оценка параметра C составила 104.

Точка пересечения p ₀ составила 0,50, 0,54, 0,51, 0,68, 0,68 соответственно для количества 200, 300, 400, 500, 600. F (4,40) = 2,17, p = 0,08. Таким образом, мы обнаружили, что численность выборки влияет на γ, но обнаружили незначительное влияние численности выборки на p ₀ .

Эксперимент 2: точка пересечения

Что определяет точку пересечения p ₀ ? В эксперименте 1 p ₀ составляло около 0,5 и мало зависело от опыта или количества образцов. Но вспомним, что оценка относительной частоты 26 английских букв (Attneave, 1953) дает p ₀ = 0,044, что сильно отличается от 0,5 и по совпадению недалеко от 1/26. Фокс и Роттенстрайх, 2003 г.; См. и др., 2006) предположил, что при наличии м категорий точка пересечения должна быть p ₀ = 1/м.

Эксперимент 2 был сосредоточен на проверке предсказания p ₀ = 1/м. Результаты эксперимента 1 соответствовали предсказанию, в котором были две категории точек, черные и белые. В эксперименте 2 мы установили m = 4 (участников просили оценить относительную частоту определенного цвета среди четырех цветов точек).

Методы

Участники. Участвовали десять участников, девять женщин и один мужчина. Никто не участвовал в эксперименте 1. Все сообщили о нормальном цветовом зрении и прошли тест на подсчет цветов. Все испытуемые дали информированное согласие и получали 12 долларов в час за свое время. UCAIHS в Нью-Йоркском университете одобрил эксперимент.

Аппаратура и раздражители. То же, что и в эксперименте 1, за исключением того, что точки могут быть любого из четырех цветов: красного, зеленого, белого или черного.

Процедура. В каждом испытании в течение 3 с предъявлялось изображение черных, белых, красных и зеленых точек. После этого случайным образом выбирался один из четырех цветов, и участников просили оценить относительную частоту появления точек этого конкретного цвета. Как и в эксперименте 1, участники вводили число от 1 до 999 в качестве числителя 1000, и никакой обратной связи не было.

В любом испытании относительные частоты четырех цветов представляли собой полиномиальные случайные распределения с центром в точке (0.1, 0,2, 0,3, 0,4), и каждая относительная частота ограничивалась значением не менее 0,02. Порядок относительных частот для разных цветов был случайным. Общее количество точек на дисплее может быть 400, 500 или 600, причем каждая цифра встречается в 32 попытках блока. Каждый участник прошел одну сессию из пяти блоков. То есть пять блоков × 96 испытаний = всего 480 испытаний.

Результаты

Фокс и Роттенстрайх, 2003 г.; См. и др., 2006) предложил точку пересечения 1/ м , но рассудил, что это происходит потому, что люди используют «угадывание 1/ м », когда они совершенно не знают об относительной частоте.В нашем случае, поскольку оцениваемый цвет был указан после отображения точек, есть большая вероятность того, что участники не смогут закодировать рассматриваемый цвет.

В попытке дальнейшего тестирования эвристики «угадывание 1/ m » мы рассмотрели дополнительную меру. Предпочтительный ответ участника определялся как значение (округленное до второго знака после запятой), которое участник чаще всего использовал в оценке. Фактические относительные частоты во всех испытаниях были близки к равномерно распределенным в диапазоне [0.06, 0,36] и имел гораздо меньшую плотность снаружи. Если бы в какой-то части испытаний наблюдатели по умолчанию не использовали фиксированное априорное значение 0,25, как предполагает эвристика, мы могли бы ожидать найти «всплеск» в оценках наблюдателей относительной частоты при этом значении.

Для каждого участника мы исключили испытания, расчетная относительная частота которых находилась в пределах предпочтительного ответа ± 0,04, и подобрали оставшиеся испытания к уравнению. 1, чтобы получить точку пересечения.

Для 10 участников мы рассчитали среднее значение и 95% доверительный интервал отдельно для точки пересечения и для предпочтительного ответа.Точка пересечения составила 0,22 ± 0,07, неотличима от 1/4 (0,25). Обратите внимание, что он был намного ниже, чем 0,5. Если бы это было результатом эвристики «угадывание 1/4», мы бы ожидали положительной корреляции между точкой пересечения и предпочтительным ответом. Однако значимой корреляции не выявлено, r Пирсона = 0,29, p = 0,42. Более того, предпочтительный ответ был 0,18 ± 0,06, ниже , чем 1/4 (0,25).

Мы пришли к выводу, что предсказание p ₀ = 1/m подтверждается, но маловероятно, что оно является результатом обсуждавшейся выше эвристики.

Эксперимент 3: Наклон и различимость

Тверски и Канеман (1992) и Гонсалес и Ву (1999) предполагают, что форма функции взвешивания вероятности контролируется «различимостью» вероятностей. В эксперименте 3 мы проверили «гипотезу различимости» для суждений об относительной визуальной численности. Мы измерили едва заметную разность (JND) относительной частоты на уровне 0,5 для пяти чисел, использованных в эксперименте 1. Если меньший наклон для большей численности выборки вызван более низкой различимостью (что согласуется с интуитивным предположением, что большее число делает задача оценки сложнее), мы ожидаем, что JND увеличивается с увеличением количества.

Методы

Участники. Участвовали десять участников, семь женщин и трое мужчин. Никто не участвовал в эксперименте 1 или 2. Еще один участник был исключен из-за того, что ему не удалось сходиться в адаптивных лестничных процедурах, которые мы использовали для измерения JND. Все испытуемые дали информированное согласие и получали 12 долларов в час за свое время. UCAIHS в Нью-Йоркском университете одобрил эксперимент.

Аппаратура и раздражители. То же, что и в эксперименте 1.

Процедура. В каждом испытании демонстрировались два изображения черных и белых точек, каждое по 1,5 с, разделенных пустым экраном на 1 с. Половина участников оценивала, на каком дисплее больше черных точек, а другая половина — белых.

Как и в эксперименте 1, общее количество точек (число , N ) на дисплее может быть 200, 300, 400, 500 или 600. Два дисплея в испытании всегда имели одинаковое количество. Чтобы участники не сравнивали количество черных или белых точек на двух дисплеях, а не оценивали пропорцию, мы случайным образом изменили фактическое количество каждого дисплея в диапазоне ±4%.

Доля черных или белых точек одного дисплея была зафиксирована на уровне 0,5. Доля другого была скорректирована с помощью процедур адаптивной лестницы. Для каждого из пяти условий количественности была одна лестница 1 вверх/2 вниз из 100 испытаний, что в сумме дало 500 испытаний Каждая лестница имела мультипликативные размеры шага 0,175, 0,1125, 0,0625, 0,05 логарифмической единицы соответственно для первой , второй, третий и остальные развороты. Пять лестниц чередовались. Формальному эксперименту предшествовали пять практических испытаний.

Результаты

Лестничная процедура 1 вверх/2 вниз сходится к порогу 70,7% JND. Для каждого участника и условия множественности мы усреднили все испытания после первых двух обращений, чтобы вычислить порог. Средний порог для участников составил 0,57, 0,57, 0,56, 0,56, 0,55 соответственно для числа 200, 300, 400, 500, 600. числа, F (4,36) = 2.05, p = 0,11, Различия в различимости не являются причиной различий в искажении вероятности, наблюдаемых в эксперименте 1.

Обсуждение

Как показано в разделе «Повсеместные логарифмические шансы в суждениях и решениях человека», искажения относительной частоты и/или вероятности в различных задачах на суждения и решения близко аппроксимируются линейным преобразованием логарифмических шансов с двумя параметрами, наклоном γ и точка пересечения p ₀ (LLO, уравнение1). Мы исследовали в трех экспериментах, чем определяются эти два параметра искажения относительной зрительной частоты.

В эксперименте 1 мы обнаружили, что наклон γ уменьшался с увеличением опыта или увеличением числа образцов. Интуитивно эти тенденции вызывают удивление, поскольку накопление опыта или увеличение размера выборки должно уменьшить «шум» и, таким образом, привести к более точной оценке. Интересно, что наклон γ был пропорционален обратному значению log N . Мы не можем найти удовлетворительного объяснения этим эффектам в литературе.Тем не менее, существует параллельный эффект многочисленности выборки, возникающий в области принятия решения, подверженной риску. Мы исследуем последствия под подзаголовками ниже.

Как в эксперименте 1, так и в эксперименте 2 мы обнаружили, что точка пересечения p ₀ согласуется с прогнозом p ₀ = 1/m. Наши результаты согласуются с эффектом категории, обнаруженным в Fox and Rottenstreich, 2003; См. и др., 2006), но мы также показали, что это вряд ли связано с предложенной ими эвристикой «угадывания 1/ м ».

Решения, основанные на опыте

В последнее время исследования в области принятия решений стали сосредотачиваться на том, как источник информации о вероятности/частоте влияет на искажение вероятности. Эта новая область исследований противопоставляет «решения, основанные на опыте» (Barron and Erev, 2003; Hertwig et al., 2004; Hadar and Fox, 2009; Ungemach et al., 2009; обзор см. Rakow and Newell, 2010) традиционным «решение по описанию».

Каковы последствия наших результатов для решения на основе опыта? Типичным выводом при принятии решений на основе опыта является недооценка малых вероятностей (т.g., Hertwig et al., 2004), в отличие от переоценки малых вероятностей при принятии решения по описанию (Luce, 2000). Несколько авторов (Hertwig et al., 2004; Hadar and Fox, 2009) предположили, что это изменение происходит из-за оценок вероятности, основанных на небольших выборках. В соответствии со своей гипотезой Hau et al. (2010) обнаружили, что величина недооценки малых вероятностей уменьшалась по мере увеличения размера выборки. При очень большом размере выборки Glaser et al. (в печати) даже получил классическую схему переоценки малых вероятностей.

На языке LLO, чем больше численность (размер выборки), тем меньше наклон искажения вероятности (недооценка малых вероятностей соответствует наклону больше единицы). Обратите внимание, что это влияние размера выборки на искажение вероятности в решении на основе опыта качественно соответствует тому, что обнаружено в эксперименте 1. И согласно уравнению. 4, эмпирическая подгонка, которую мы нашли для γ, когда N = C , не будет искажения вероятности.Мы предполагаем, что для решения на основе опыта существует определенный размер выборки, при котором нет искажения вероятности.

В литературе есть еще один намек на то, что строго упорядоченные изменения в искажении вероятности, которые мы наблюдаем в задачах визуального исчисления, также проявляются в задачах принятия решений, где информация о вероятности представлена ​​в виде визуального исчисления. Денес-Радж и Эпштейн (1994) попросили участников выбрать между двумя мисками, наполненными мармеладками, одной большой (100 мармеладных бобов) и одной маленькой (10 мармеладных бобов).Экспериментаторы прямо указывали участникам долю выигравших мармеладок в обеих мисках, но они по-прежнему отдавали предпочтение большой миске: 60% участников выбрали большую миску с 9/100 выигрышных мармеладок, а не маленькую миску с 1/10 выигрыша. мармеладки. Этот результат предполагает эффект многочисленности, качественно согласующийся с нашими результатами.

Мы также показали, что можем систематически манипулировать точкой пересечения p ₀ в задаче на относительную визуальную численность.Часто предполагается, что точка пересечения не меняется при принятии решений в условиях риска (Тверски и Канеман, 1992; Тверски и Фокс, 1995; Прелек, 1998). Наши результаты приводят к предположению, что в решениях с относительной частотой, сигнализируемой дисплеями с категориями м > 2, точка пересечения будет систематически меняться.

Рейтинги доверия

Гигеренцер (Gigerenzer et al., 1991; Gigerenzer, 1994) проводил различие между человеческими рассуждениями о вероятности единичного события и его частоте.Когда людей просили оценить их уверенность в одном событии, люди по умолчанию реагировали на это событие как на особое событие, которое никогда не происходило раньше и никогда не произойдет после, а не группировали событие в категорию событий, частота которых поддается наблюдению.

Вероятностное искажение в рейтинге достоверности обычно имеет наклон γ > 1 (см. рис. 5), в отличие от типичного паттерна при оценке частоты и принятии решений. Мы предполагаем, что это частный случай эффекта многочисленности выборки.То есть γ > 1, когда число выборок очень мало. Это было так, как если бы люди рассматривали действие, которое должно быть оценено, как единичное событие и отбирали очень мало предыдущих событий, чтобы составить рейтинг достоверности.

Предыдущие отчеты об искажении вероятности

Почему люди так искажают частоту/вероятность? Субъективная вероятность может отклоняться от истинной вероятности по многим причинам, но никакая простая причина не может объяснить наблюдаемые нами S-образные закономерности.

Например, люди могут переоценивать частоту событий, которые привлекают больше внимания средств массовой информации (Lichtenstein et al., 1978) или просто более доступны для восстановления памяти (Tversky and Kahneman, 1974). Но это не вызвало бы шаблонного искажения всех событий. Люди могут избегать риска, чтобы максимизировать биологическую полезность (Real, 1991), или просто иррационально стремиться к риску, но ни склонность к избеганию риска, ни склонность к риску не могут объяснить сосуществование переоценки и недооценки вероятностей.

S-образное искажение привлекло большое внимание во многих областях. Теории и модели были разработаны для учета S-образного искажения в конкретной области, хотя было предпринято мало усилий для построения единой теории для всех областей. В этом разделе мы кратко опишем репрезентативные теории и модели, сгруппировав их по областям. Их прогнозы, количественные или качественные, в отношении наклона и точки пересечения искажения сравниваются с эмпирическими результатами, которые мы суммировали в разделах «Повсеместные логарифмические шансы в суждениях и решениях человека» и «Что контролирует наклон и точку пересечения?»

Оценка частоты

Мощные модели

Модель мощности Спенса (1990) и ее расширение Холландса и Дайра (2000), модель циклической мощности, предназначены для объяснения S-образного паттерна искажения в суждении о пропорциях.Пропорция здесь относится к отношению величины меньшего стимула к величине большего в определенной физической шкале, такой как длина, вес, время и количество. Относительную частоту можно рассматривать как долю численности.

Основным допущением является степенной закон Стивенса: воспринимаемая величина физической величины, например, количество черных точек в визуальном массиве точек разных цветов, является степенной функцией физической величины с определенной экспонентой.Мы применяем предположение о мощности для оценки относительной частоты, как показано ниже. Предположим, среди N точек имеется n ₁ черных точек и n ₂ точек других цветов. Воспринимаемая численность будет и соответственно. Соответственно расчетная относительная частота черных точек составляет:

Разделив числитель и знаменатель правой части на N ^α , мы получим воспринимаемую относительную частоту как функцию истинных относительных частот:

Легко видеть, что это вариант LLO (подставьте уравнение6 в уравнение 1), который предсказывает γ = α и p ₀ = 0,5. Таким образом, S-образное искажение следует степенному закону Стивенса.

Холландс и Дайр (2000) предположили, что наклон искажения пропорции конкретной физической величины зависит от показателя Стивенса физической величины. Например, длина, площадь и объем имеют разные экспоненты Стивенса, но показатель степени каждого из них фиксирован. Это предсказание имеет некоторые трудности в применении к оценке относительной частоты.Эксперимент, о котором мы сообщали в разделе «Что управляет наклоном и точкой пересечения?» означало бы, что показатель степени не является фиксированным и систематически изменяется вместе с общей численностью.

Что касается точки пересечения, Холландс и Дайр (2000) рассматривали ее как произвольную величину, зависящую от контрольной точки, доступной наблюдателю в момент суждения. Это не согласуется с нашим наблюдением, что p ₀ = 1/ m , где m — количество категорий.

Теория поддержки

Теория поддержки Тверски и др. (Tversky and Koehler, 1994; Rottenstreich and Tversky, 1997) касается того, как люди оценивают вероятность конкретных событий. Термин степень поддержки относится к силе доказательства гипотезы. Расчетная вероятность события представляет собой степень поддержки наличия события, деленную на сумму степеней поддержки наличия и отсутствия события.

Чтобы объяснить перевернутое S-образное искажение относительной частоты, Fox and Rottenstreich, 2003; См. и др., 2006) добавил два предположения в поддержку теории. Во-первых, они предположили, что исходная степень поддержки как наличия, так и отсутствия события пропорциональна соответствующим частотам. Во-вторых, перед преобразованием степени поддержки в вероятность логарифмические шансы степени поддержки линейно комбинируются с априорным логарифмическим шансом, и коэффициенты этих двух сумм составляют 1. Следуя этим двум предположениям, результирующая оценочная вероятность имеет одинаковую форму. как функция LLO.

Значение априорной вероятности было точкой пересечения.Фокс и Роттенстрайх, 2003 г.; См. и др., 2006) назвал это априорным невежеством до , повторяя человеческую тенденцию к равному делению при полном незнании вероятностной информации. Отсюда следует, что p ₀ = 1/ m .

Однако взвешенное сложение истинных логарифмических шансов и априорных логарифмических шансов привело бы к тому, что γ никогда не превысит 1, если только априорный логарифм шансов не имеет отрицательного веса. Поэтому он не может объяснить случаи γ > 1 (Shuford, 1961; Pitz, 1966; Brooke and MacRae, 1977).

Наклон искажения равен весу, присвоенному истинным логарифмическим шансам в комбинации. Фокс и Роттенстрайх, 2003 г.; See et al., 2006) предположил, что это положительно коррелирует с уровнем уверенности человека, который делает оценку. Рассмотрим следующую модель искажения рейтингов доверия.

Рейтинги доверия

Калибровочная модель

Модель калибровки Смита и Феррелла (1983) приписывает искажение вероятности в рейтинге уверенности неправильному восприятию способности различать правильные и неправильные ответы или успешные и неуспешные действия.

Модель калибровки заимствует основу теории обнаружения сигналов. Правильность и неправильность ответа или успех и неудача действия рассматриваются как два альтернативных состояния, т. е. наличие и отсутствие сигнала. Предполагается, что уверенность наблюдателя имеет постоянное сопоставление с воспринимаемым отношением правдоподобия двух состояний. Если различие между двумя состояниями воспринимается как большее, чем истинное значение, малые вероятности будут недооценены, а большие вероятности переоценены, что составит γ > 1 (как на рисунке 5).Если бы различимость была недооценена, проявилась бы обратная картина.

Калибровочная модель не обязательно приводит к преобразованию LLO и не содержит каких-либо конкретных прогнозов для выбора наклона и точки пересечения.

Стохастическая модель

Эрев и др., 1994; Wallsten et al., 1997) предполагают, что чрезмерная и недостаточная уверенность, наблюдаемая в оценках достоверности, вызвана стохастической ошибкой ответа. Они предполагают, что в определенное время для определенного события участник испытывает определенную степень уверенности и переводит этот опыт в открытый отчет об уровне уверенности с помощью правила ответа.Опытная степень достоверности представляет собой логарифмическую вероятность истинного суждения плюс случайную ошибку, полученную из распределения Гаусса. Чем больше дисперсия случайной ошибки, тем больше наклон искажения вероятности отклоняется от единицы.

При определенных правилах отклика может возникнуть S-образное искажение. Прогнозы стохастической модели не являются интуитивными и иллюстрируются их вычислительным моделированием. Одно из предсказаний гласит, что недооценка малой вероятности и переоценка большой вероятности (т.т. е., γ > 1 паттерн), широко идентифицируемый в задачах оценки достоверности, кажущийся обратным паттерном регрессии к среднему, на самом деле является своего рода явлением регрессии к среднему, замаскированным тем, как истинная вероятность определено. Истинная вероятность в задаче оценки достоверности обычно определяется как фактическая вероятность успеха определенного уровня достоверности. То есть успешные и неудачные действия группируются по рейтингу уверенности участников. Уолстен и др. (1997) повторно проанализировали предыдущие эмпирические исследования и показали, что если вместо этого вычислить истинную вероятность успеха для каждого действия как среднее значение среди участников, то будет получен шаблон γ > 1.

Однако мы сомневаемся, что этот эффект истинного определения вероятности можно применить к данным оценки достоверности McGraw et al. (2004), в котором паттерн γ > 1 сохраняется, даже когда вероятность успеха баскетбольного броска сгруппирована по расстоянию до корзины, а не по рейтингу уверенности участников (не показано на рисунке 5B).

Решение в условиях риска или неопределенности

Адаптивная теория вероятностей

Martins (2006) предложил модель адаптивной теории вероятностей для объяснения перевернутого S-образного искажения вероятности при принятии решения в условиях риска.Наблюдаемые искажения, с этой точки зрения, отражают неправильное использование байесовской ссылки. В повседневной жизни люди наблюдают частоту определенного события в конечных выборках событий. Наблюдаемая относительная частота события даже при отсутствии ошибок наблюдения может отклоняться от истинной вероятности события из-за случайного характера выборки. Чтобы уменьшить влияние ошибки выборки, Мартин предполагает, что люди вводят предыдущую выборку и комбинируют ее с наблюдаемой выборкой по правилу Байеса.Результирующая оценочная вероятность будет линейной комбинацией наблюдаемой частоты и априорной вероятности, определяемой тремя параметрами: размером воображаемой выборки n , частотой события в априорной выборке a , частотой события. другие события в предыдущей выборке b . Но Мартинс (2006) не охарактеризовал, что контролирует эти параметры или мотивирует выбор априорных. Мартинс (2006) также утверждал, что в экспериментальных условиях перед лотереей, например.г., вероятность выиграть 100 долларов, равная 0,1, участники рассматривают вероятность, заявленную экспериментатором, не как истинную вероятность, а как наблюдаемую частоту из воображаемой выборки. Вес решения был результатом байесовского вывода для истинной вероятности.

Участие априора может объяснить, почему оценочные вероятности сужаются к центру. Однако для любого конкретного n вместо S-образного преобразования предполагаемая вероятность будет линейной функцией наблюдаемой относительной частоты. Чтобы преодолеть эту трудность, Мартинс (2006) предполагает, что размер выборки n наблюдаемая относительная частота, больше для экстремальных вероятностей и меньше для меньших вероятностей.Таким образом, параметр n на самом деле не является однопараметрическим и выбирается произвольно, чтобы теория соответствовала данным.

Еще одна трудность, с которой сталкивается адаптивная теория вероятностей, — недооценка малой вероятности, наблюдаемая в исследованиях решений, основанных на опыте (например, Hertwig et al., 2004). Хотя Мартинс (2006) не предполагал, что эту теорию можно применять к решениям, в которых информация о вероятности поступает из выборки, нет очевидной причины, по которой люди не могли бы сделать байесовский вывод с реальной выборкой.

Будущие направления

В этой статье мы рассмотрели вероятность искажения человеческого суждения и факторы, влияющие на него. Очевидным направлением будущих исследований является разработка основанных на процессах моделей использования человеком информации о вероятности и частоте. Теории и модели, которые мы рассмотрели выше, относятся к числу тех, которые используют специфические когнитивные процессы для объяснения аварийного искажения вероятности в форме S (другие примеры включают Stewart et al., 2006; Gayer, 2010, и это лишь некоторые из них).Хотя их полное рассмотрение выходит за рамки настоящей статьи, было бы интересно посмотреть, можно ли изменить какие-либо существующие модели, основанные на процессах, чтобы учесть изменения наклона и точки пересечения, которые мы суммировали.

LLO как человеческое представление неопределенности

Мы предполагаем, что логарифм шансов является фундаментальным представлением частоты/вероятности, используемым человеческим мозгом. Вот несколько доказательств.

Люди менее предвзяты, отвечая в журнале шансов

Филлипс и Эдвардс (1966) попросили участников оценить вероятность того, что одна гипотеза окажется верной среди двух альтернативных гипотез.Было два типа мешков с фишками для покера, различающиеся соотношением красных и синих фишек. Участники были проинформированы о пропорциях. Им дали случайную выборку из одного мешка и попросили оценить вероятность каждого типа мешка, из которого взят образец. Участники ответили устройствами в формате вероятности, логарифмической вероятности или логарифмического шанса. Филлипс и Эдвардс обнаружили, что при ответах в логарифмическом масштабе у участников было наименьшее отклонение от правильного ответа.

Оценка сходства равна считыванию шансов журнала

Малони и Дал Мартелло (2006) представили доказательства участия логарифмических шансов в восприятии родства.Участники видели пары фотографий детских лиц. Задача одной группы участников состояла в том, чтобы судить по каждой паре, являются ли дети братьями и сестрами или нет. Задача другой группы состояла в том, чтобы оценить сходство между двумя лицами, показанными в каждой паре. Рейтинг схожести пары оказался пропорциональным логарифмическому отношению правдоподобия того, что пара является и не является братом или сестрой (рис. 9А). Это как если бы участники зачитывали логарифмическое отношение правдоподобия, когда требовалось оценить сходство двух лиц.ДеБрюин и др. (2009) воспроизвели этот результат несколько раз, используя лица молодых людей (рис. 9B).

Рисунок 9. Доказательства логарифмических шансов как неотъемлемого представления неопределенности . Участники видели пары фотографий лиц. Одна группа участников оценила сходство между двумя лицами в каждой паре. Вторая группа судила, были ли два человека в каждой паре родственниками или нет. (A) Оценка сходства лиц двух детей представляет собой линейное преобразование логарифмических шансов двух детей, признанных родственными.Воспроизведено из Мэлони и Дал Мартелло (2006). (B) Рейтинг схожести лиц двух взрослых представляет собой линейное преобразование логарифмических шансов того, что два взрослых человека будут признаны родственными. Воспроизведено из DeBruine et al. (2009). R ² обозначает долю дисперсии, учитываемую линейной подгонкой. См. текст для последствий.

Правдоподобное нейронное представление логарифмических шансов

Голд и Шадлен (2001, 2002) предлагают вычислительный механизм для нейронов, чтобы представить отношение правдоподобия одной гипотезы по отношению к другой.Рассмотрим бинарное решение, верна ли гипотеза h ₁ или гипотеза h ₀ . Предположим, что имеется пара сенсорных нейронов: «нейрон» и «антинейрон». Частота срабатывания «нейрона», x , является случайной величиной, распределение которой зависит от того, является ли истинным ч ₁ или ч ₀ . Так же, как и частота возбуждения «антинейрона», х . Случайное распределение y при условии h ₁ такое же, как случайное распределение x при условии h ₀ , и наоборот.Для многих семейств случайных распределений, таких как распределения Гаусса, Пуассона и экспоненциальные распределения, Голд и Шадлен доказывают, что логарифмическое отношение правдоподобия от ч ₁ до ч ₀ является линейной функцией различий скоростей выстрелов. между «нейроном» и «антинейроном», x — y . В то время как Голд и Шадлен были озабочены выбором между двумя альтернативами, предложенная ими нейронная схема потенциально может быть воспринята как представление неопределенности частоты в форме логарифмических шансов.То есть логарифмические шансы могут быть закодированы двумя нейронами как разница между частотами их возбуждения.

Заключительные замечания

Логарифмические шансы были независимо разработаны для сопоставления психофизических данных во многих областях восприятия и познания в течение многих лет. Еще в 1884 году Пирс и Джастроу (1885) предположили, что степень уверенности участников в их суждениях о разнице в ощущениях была пропорциональна логарифмической вероятности того, что их ответы были правильными. Питц (1966) использовал линейную логарифмическую функцию шансов как удобный способ согласования данных предполагаемой частоты с истинной частотой.

В области принятия решений Karmarkar (1978, 1979) использовал однопараметрическую линейную логарифмическую функцию шансов для моделирования весов решений. Гольдштейн и Эйнхорн (1987) модифицировали уравнение Кармаркара, включив в него параметр пересечения, за которым последовали более поздние исследователи (Тверски и Фокс, 1995; Гонсалес и Ву, 1999; Килка и Вебер, 2001).

Для теории обнаружения сигналов общепринятой практикой является построение фактического критерия решения относительно критерия оптимального решения в логарифмической шкале (Грин и Светс, 1966/1974; Хили и Кубови, 1981).Это соответствует нашему графику логарифмических шансов, а наблюдаемое искажение вероятности называется «консерватизмом».

Мы ищем общее объяснение линейного преобразования логарифмических шансов в этих различных областях. Как бы ни выглядели эти задачи по-разному, их объединяет одна и та же эволюционная цель: использование возможно несовершенной вероятностной информации для принятия решений, ведущих к наибольшему шансу на выживание. Поэтому на первый взгляд удивительно, что организмы систематически искажают вероятность.Вдвойне удивительно, что один и тот же паттерн искажения (LLO) обнаруживается в самых разных задачах.

Полное объяснение только что описанных явлений потребует не только учета формы искажения, но и больших различий в значениях двух параметров у разных задач и отдельных лиц, а также факторов, влияющих на настройки параметров. Таким образом, остается ключевой вопрос: что определяет наклон и точку пересечения линейного логарифмического преобразования шансов? Мы обнаружили, что в рамках одной задачи мы могли определить экспериментальные факторы, которые контролировали как наклон, так и точку пересечения LLO-преобразования воспринимаемой относительной численности.Мы предполагаем, что в каждой из рассмотренных нами областей есть факторы, ответственные за конкретный выбор наблюдаемого искажения вероятности. Нам нужно только выяснить, что они из себя представляют.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Это исследование было частично поддержано грантом EY019889 от Национального института здравоохранения и по делу Александра против Великобритании.Фонд Гумбольдта.

Сноски

Каталожные номера

Алле, М. (1953). Le comportement de l’homme rationnel devant le risque: Critique des postulats et axiomes de l’école Américaine (Поведение рационального агента перед лицом риска: критика постулатов и аксиом американской школы). Эконометрика 21, 503–546.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Барнард, Джорджия (1949). Статистические выводы. JR Stat. соц. Серия B Стат. Методол. 11, 115–149.

Бэррон Г. и Эрев И. (2003). Небольшие решения на основе обратной связи и их ограниченное соответствие решениям на основе описаний. Дж. Бехав. Реш. Мак. 16, 215–233.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Берксон, Дж. (1944). Применение логистической функции к биологическому анализу. Дж. Ам. Стат. доц. 39, 357–365.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Блэквелл, Д.и Гиршик, Массачусетс (1954). Теория игр и статистические решения . Нью-Йорк: Уайли.

Брук, Дж. Б., и Макрей, А. В. (1977). Образцы ошибок в суждении и построении числовых пропорций. Восприятие. Психофиз. 21, 336–340.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

DeBruine, L.M., Smith, F.G., Jones, B.C., Roberts, S.C., Petrie, M., and Spector, T.D. (2009). Сигналы узнавания родственников на лицах взрослых. Видение Рез. 49, 38–43.

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

Эрев, И., Валлстен, Т.С., и Будеску, Д.В. (1994). Одновременная чрезмерная и недостаточная уверенность: роль ошибки в процессах суждения. Психология. Ред. 101, 519–527.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Гайер, Г. (2010). Восприятие вероятностей в ситуациях риска: индивидуальный подход. Игры эконом. Поведение 68, 130–143.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Гигеренцер, Г. (1994). «Почему различие между вероятностью и частотой отдельных событий важно для психологии и наоборот», в субъективной вероятности , под редакцией Г. Райта и П. Эйтона (Нью-Йорк: Wiley), 129–161.

Glaser, C., Trommershäuser, J., Maloney, L.T., и Mamassian, P. (в печати). Сравнение искажения вероятностной информации при принятии решения в условиях риска и эквивалентной визуальной задачи. Психология. наука .

Гольдштейн, В. М., и Эйнхорн, Х. Дж. (1987). Теория экспрессии и феномен смены предпочтений. Психология. Ред. 94, 236–254.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Грин, Д.М., и Светс, Дж.А. (1966/1974). Теория обнаружения сигналов и психофизика . Нью-Йорк: Уайли.

Хадар, Л., и Фокс, Ч.Р. (2009). Информационная асимметрия в решении на основе описания по сравнению с решением на основе опыта. Решение суда. Мак. 4, 317–325.

Хау, Р., Плескац, Т.Дж., и Хертвиг, Р. (2010). Решения, основанные на опыте и статистических вероятностях: почему они вызывают другой выбор, чем априорные вероятности. Дж. Бехав. Реш. Мак. 23, 48–68.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Хили, А.Ф., и Кубови, М. (1981). Согласование вероятностей и формирование консервативных решающих правил в численном аналоге обнаружения сигналов. Дж. Экспл. Психол. Гум. Учиться. Мем. 7, 344–354.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Канеман Д. и Тверски А. (1979). Теория перспектив: анализ решения в условиях риска. Эконометрика 47, 263–291.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Кармаркар, США (1978). Субъективно взвешенная полезность: описательное расширение ожидаемой модели полезности. Орган. Поведение Гум. Выполнять. 21, 61–72.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Кармаркар, У.С. (1979). Субъективно взвешенная полезность и парадокс Алле. Орган. Поведение Гум. Выполнять. 24, 67–72.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Килка, М., и Вебер, М. (2001). Что определяет форму весовой функции вероятности в условиях неопределенности? Управление. науч. 47, 1712–1726.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Лихтенштейн С., Словик П., Фишхофф Б., Лейман М. и Комбс Б. (1978). Предполагаемая частота летальных исходов. Дж. Экспл. Психол. Гум. Учиться. Мем. 4, 551–578.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Люс, Р. Д. (2000). Полезность прибылей и убытков: теоретические и экспериментальные подходы к измерению . Лондон: Лоуренс Эрлбаум, 84–108.

Мартинс, ACR (2006). Смещения вероятности как байесовский вывод. Решение суда. Мак. 1, 108–117.

Макгроу, А. П., Меллерс, Б. А., и Ритов, И. (2004).Аффективные издержки самоуверенности. Дж. Бехав. Реш. Мак. 17, 281–295.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Пирс, К.С., и Джастроу, Дж. (1885 г.). О малых различиях ощущений. Мем. Натл. акад. науч. 3, 73–83.

Питц, Г. Ф. (1966). Последовательное суждение о пропорции. Психон. науч. 4, 397–398.

Прелек, Д. (1998). Функция взвешивания вероятности. Эконометрика 66, 497–527.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Раков Т. и Ньюэлл Б. Р. (2010). Степени неопределенности: обзор и рамки для будущих исследований выбора на основе опыта. Дж. Бехав. Реш. Мак. 23, 1–14.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

См. K.E., Fox C.R. и Rottenstreich Y.S. (2006). Между невежеством и истиной: разделите зависимость и обучение на суждениях в условиях неопределенности. Дж. Экспл. Психол. Учиться. Мем.Познан. 32, 1385–1402.

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

Шуфорд, EH (1961). Процентная оценка пропорции в зависимости от типа элемента, времени воздействия и задачи. Дж. Экспл. Психол. 61, 430–436.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Смит М. и Феррелл В. Р. (1983). «Влияние базовой скорости на калибровку субъективной вероятности для вопросов «верно-ложно»: модель и эксперимент», в Analyzing and Aiding Decision Processes , eds P.Хамфрис, О. Свенсон и А. Вари (Амстердам: Северная Голландия), 469–488.

Тверски, А., и Фокс, Ч.Р. (1995). Взвешивание риска и неопределенности. Психология. Ред. 102, 269–283.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Тверски, А., и Канеман, Д. (1992). Достижения в теории перспектив: кумулятивное представление неопределенности. J. Неопределенный риск. 5, 297–323.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Тверской А.и Келер, Д. Дж. (1994). Теория поддержки: неэкстенсиональное представление субъективной вероятности. Психология. Ред. 101, 547–567.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Wallsten, T.S., Budescu, D.V., Erev, I., and Diederich, A. (1997). Оценка и объединение субъективных оценок вероятности. Дж. Бехав. Реш. Мак. 10, 243–268.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Ву, С.-В.