НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o265.pdf (825.59Кб)

УДК 159.9, 303.09

Россия, Санкт-Петербургский государственный университет

Предметом работы является моделированию когнитивных процессов человека. Представлена вычислительная модель усвоения искусственной грамматики — задачи, позволяющей изучать процесс автоматического усвоения человеком статистических закономерностей в окружающей среде. В литературе описано большое количество экспериментов, демонстрирующих, что в обработке информации человеком участвует несколько когнитивных систем. Цель работы: описать модель, согласующуюся накопленными эмпирическими данными.
Представленная модель реализует идею двусистемности в виде формализованных алгоритмов. Она содержит два независимых блока, которые самостоятельно обрабатывают поступающую информацию. Описываются принципы взаимодействия этих блоков, позволяющие моделировать поведение человека в разных условиях выполнения задачи. Результаты моделирования сравниваются с результатами экспериментов с людьми, представленными в литературе и полученными авторами работы.
Модель достаточно хорошо согласуется с данными экспериментов. Описаны успешные и неуспешные аспекты работы модели, обсуждаются их причины. В отличие от большинства современных двусистемных моделей, представленная модель с теоретической точки зрения является символьной, т.е. не содержит нейросетевых компонентов. Описываются достоинства двусистемных когнитивных моделей, а также обсуждаются символьные и коннекционистские (нейросетевые) подходы. Двусистемные модели позволяют описать множество феноменов рассогласования между имплицитными и эксплицитными компонентами в опыте человека. Коннекционистские модели критикуются за их сложность. Высказывается идея о том, что при одинаковой объяснительной способности символьные модели должны предпочитаться коннекционистским. Они позволяют лучше понимать, какие  процессы обработки информации протекают в психике.
Результаты работы могут быть применены для построения и проверки теоретических моделей в психологии, а также для разработки когнитивных архитектур, основанных на принципах обработки информации человеком.

1. Tunney R.J., Fernie G. Episodic and prototype models of category learning // Cognitive Processing. 2012. Vol. 13, iss. 1. P. 41–54. DOI: 10.1007/s10339-011-0403-2
2. Scott R.B., Dienes Z. Knowledge applied to new domains: the unconscious succeeds where the conscious fails // Consciousness and Cognition. 2010. Vol. 19, no. 1. P. 391-398. DOI: 10.1016/j.concog.2009.11.009
3. Reber A.S. Implicit learning of artificial grammars // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1967. Vol. 6, no. 6. P. 855-863. DOI: 10.1016/S0022-5371(67)80149-X
4. Ivanchei I. Theories of Implicit Learning: Contradictory Approaches to the Same Phenomenon or Consistent Descriptions of Different Types of Learning? // The Russian Journal of Cognitive Science. 2014. Vol. 1, no. 4. P. 4–30.
5. Foerde K., Shohamy D. The role of the basal ganglia in learning and memory: Insight from Parkinson’s disease // Neurobiology of Learning and Memory. 2011. Vol . 96 , no. 4. P . 624–636. DOI: 10.1016/j.nlm.2011.08.006
6. Белова С.С. Субъективная оценка интеллекта другого человека: эффект вербализаций // Социальный интеллект: теория, измерение, исследования / под ред. Д.В. Люсина, Д.В. Ушакова. М.: ИП РАН, 2004. С. 39-62.
7. Иванчей И.И., Морошкина Н.В. Стратегии принятия решения в имплицитном научении // Шестая международная конференция по когнитивной науке: тез. докл. Калининград : Standartu Spaustuve, 2014. С . 709–710.
8. Reber A.S. Implicit learning of synthetic languages: The role of instructional set // Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory. 1976. Vol. 2, no. 1. p. 88–94. DOI: 10.1037/0278-7393.2.1.88
9. Ashby F.G., Paul E.J., Maddox W.T. COVIS // In: Formal Approaches in Categorization / ed. by E.M. Pothos, A.J. Wills. New York : Cambridge University Press , 2011. С. 65–87.
10. Иванчей И.И., Морошкина Н.В. Взаимодействие имплицитных и эксплицитных знаний при научении искусственным грамматикам // Психологические исследования. 2013. Т. 6, № 32. С. 2. Режим доступа: http://psystudy.ru/index.php/num/2013v6n32/904-ivanchei32.html (дата обращения 01.04.2015).
11. Mealor A.D., Dienes Z. Explicit feedback maintains implicit knowledge // Consciousness and Cognition. 2013. Vol. 22, no. 3. P. 822–832.
12. Opitz B., Hofmann J. Concurrence of rule- and similarity-based mechanisms in artificial grammar learning // Cognitive Psychology. 2015. Vol. 77. P. 77–99.
13. Allakhverdov V.M., Gershkovich V.A. Does consciousness exist? In what sense? // Integrative Psychological & Behavioral Science. 2010. Vol. 44, no. 4. P. 340–7.
14. Formal Approaches in Categorization / ed. by E.M. Pothos, A.J. Wills. Cambridge University Press, 2011.
15. Hélie S., Sun R. An integrative account of memory and reasoning phenomena // New Ideas in Psychology. 2014. Vol. 35, no. 1. P. 36– 52.