Организующие переменные: Бауэр

#img_163.jpeg

Гордон Бауэр. Сделал важные открытия в области памяти, мнемоники, математической психологии и обработки языка

На изучение организующих факторов памяти повлияли публикации Гордона Бауэра и его коллег (Bower, 1970а, b; Lesgold & Bower, 1970; Bower et al., 1969). Работая в контексте современной когнитивной теории, Бауэр использует организующие факторы одновременно в современном и традиционном стиле. Как и в прошлых исследованиях, он стремился показать влияние структурной организации на свободное воспроизведение. Бауэр полагает, что организация семантических единиц оказывает гораздо более мощное влияние на память и воспроизведение, чем это демонстрировалось ранее. В одном из экспериментов (Bower et al., 1969) группа Бауэра подошла к выяснению влияния организующих переменных на воспроизведение с точки зрения составления различных понятийных иерархий. (Пример иерархии понятий для слова «минералы» приведен на рис. 9.1.)

Рис. 9.1. Иерархия понятий для слова «минералы». Адаптировано из: Bower et al., 1969

Этими и многими другими экспериментами был проложен мост между строгим подходом к интеллектуальным функциям человека и гипотезой, предусматривающей существование ассоциативной сети, в которой одни ассоциации соединяются с другими ассоциациями и т. д.

Действительно ли ваша префронтальная кора не повреждена? Назовите товары, которые вы можете купить в универсаме

Метапознание: управление мыслями и их организация

В своей лаборатории я изучал область префронтальной коры, ответственную за контроль над мыслями и воспоминаниями. Эту область называют дорсолатеральной префронтальной корой. Используя психологические термины, я интересуюсь метапознанием, то есть способностью контролировать и организовывать умственную деятельность (то есть познание). Во многих случаях наше познание требует минимального сознательного контроля или вмешательства. Например, вы наверняка способны без особого усилия сказать мне, что съели сегодня за обедом. Однако, если я попрошу вас сказать мне, что вы ели на завтрак три дня назад, эта задача потребовала бы мысленного отслеживания ваших действий в течение прошлых нескольких дней и попытки организовать эту информацию. Возможно, вы вспомните, что в тот день вы завтракали с коллегой, который посоветовал вам, что заказать на завтрак. Очевидно, что для такого припоминания требуются значительный умственный контроль и организация. Также вероятно, что ваша префронтальная кора пытается извлечь из памяти данную информацию.

У пациентов с поражением дорсолатеральной префронтальной коры нарушена способность контролировать мысли и воспоминания. Пациенты, которых я изучал, имели поражения этой области мозга в правом или левом полушарии в результате черепно-мозговой травмы. Они плохо контролировали свои действия, но не до такой степени, чтобы быть абсолютно неспособными действовать в повседневной жизни. Фактически эти пациенты обнаруживают нормальные интеллектуальные и социальные навыки, но нарушения этих навыков проявляются в тестах, требующих высокого уровня метакогнитивного контроля. Например, в приведенной выше задаче, когда вас попросили определить, что вы ели на завтрак три дня назад, было необходимо организовать мысли вокруг некоторых прошлых событий и эпизодов в вашей жизни. Создание вашей автобиографической линии времени требует организации воспоминаний в хронологию со ссылкой на места и отрезки времени. Эта способность серьезно нарушена у пациентов с поражением дорсолатеральной префронтальной области. В результате они часто испытывают трудности при определении временной последовательности прошлых событий. В дополнение к проблемам с размещением мыслей во временном контексте эти пациенты также испытывают трудности с размещением мыслей в семантическом, или основанном на знаниях, контексте. Например, для этих пациентов особенно трудным оказалось перечислить примеры определенной категории (например, назвать товары, которые можно купить в универсаме, или назвать как можно больше профессий). Рассмотрим метакогнитивные требования этой задачи. После воспроизведения некоторых очевидных примеров необходимо удерживать в памяти уже приведенные примеры, контролировать или тормозить эти примеры, чтобы не назвать их снова, и организовывать свои мысли, чтобы вспомнить другие примеры. Пациенты выполняли этот тест так, как будто у них была нарушена функция контроля, то есть они часто воспроизводили несколько самых очевидных примеров, но затем останавливались в нерешительности и многократно повторяли те же самые примеры. Таким образом, для того чтобы оценивать (отслеживать) мысли и выполнять требования задачи, был необходим метакогнитивный контроль.

#img_165.jpeg

Артур П. Шимамура. Его новаторские исследования объединили в себе когнитивную психологию и нейронауку

 

Во взглядах на семантическую организацию, описанных в предыдущем разделе, доминировал ассоцианистский подход, согласно которому все психологические явления функционально связаны. За последние несколько лет в подходе к семантической памяти произошел сдвиг от организационных позиций к когнитивным. В последних делается акцент на детальном описании когнитивных структур, которое отражало бы способ организации семантической информации в памяти. В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из таких моделей.

 

Теоретико-множественные модели

Теоретико-множественная модель предполагает, что семантические понятия представлены в виде групп элементов или скоплений информации. В этой модели в отличие от кластерных концепций слово, обозначающее некоторое понятие, может быть представлено в ДВП не только образцами этого понятия, но также его атрибутами. Так, понятие «птицы» может включать названия видов птиц — канарейки, малиновки, ястреба, стервятника и т. д., а также атрибуты этого понятия — поет, летает, имеет перья. Согласно этой модели, память содержит множество групп атрибутов или, точнее сказать, каждая лексическая единица представлена в виде «созвездия» событий, атрибутов и ассоциаций, а воспроизведение заключается в «проверке», то есть поиске сходных по характеристикам образцов в двух или более множествах информации.

В своем простейшем виде проверка высказывания (например: «Малиновка есть птица») осуществляется только путем сравнения атрибутов одного множества (птица) с атрибутами другого множества (малиновка). В зависимости от степени пересечения атрибутов (рис. 9.2) образуется основа для принятия решения о достоверности данного высказывания. По мере того как «дистанция» между этими множествами увеличивается, время реакции на принятие решения будет возрастать — это соответствует исследовательским предположениям, сделанным в отношении некоторых сетевых моделей.

Рис. 9.2. Атрибуты двух множеств («птица» и «малиновка») с высокой степенью пересечения

В этой модели учитываются два типа логических отношений между семантическими категориями: общее утверждение (ОУ) и частное утверждение (ЧУ). ОУ — это случай, когда все члены одной категории принадлежат другой категории — или: все S есть Р (например: «Все канарейки суть птицы»); ЧУ — это случай, когда только некоторые члены одной категории являются также членами другой категории — или: некоторые S есть Р (например: «Некоторые животные суть птицы»). Достоверность таких утверждений определяется множественными связями между этими семантическими категориями. Мерой множественных связей, или общности, является количество элементов, общих для обоих высказываний. Например, высказывание: «Некоторые женщины суть писатели» можно представить в виде некоторые S есть Р, где S — «женщины» и Р — «писатели». На диаграмме это можно представить как две группы атрибутов, одна из которых относится к «женщинам», а другая — к «писателям»:

В этих фигурах вы, вероятно, узнали диаграммы Венна, используемые для иллюстрации пропозициональных утверждений. Степень достоверности логических утверждений все S есть Р (ОУ) и некоторые S есть Р (ЧУ) зависит от площади пересечения (закрашенный участок) или от количества общих элементов

Чтобы лучше понять эту модель, рассмотрим типичную экспериментальную процедуру. Испытуемый сидит перед экраном, на котором появляются высказывания типа: «Все монеты суть пятаки» или: «Некоторые монеты суть пятаки». Испытуемый должен указать, истинно высказывание или ложно. Высказывания типа: «Некоторые монеты суть пятаки» (ЧУ) обычно требуют меньшего времени реакции, чем высказывания типа: «Все монеты суть пятаки» (ОУ). (Отсюда можно заключить, что для проверки фразы: «Некоторые пятаки суть монеты» потребовался бы поиск в памяти до тех пор, пока не был бы найден хотя бы один пример, когда пятак был бы монетой, — то есть нам не надо проверять все пятаки.)

 

Модель сравнительных семантических признаков

Модель сравнительных семантических признаков предложили Смит, Шобен и Рипс (Smith, Shoben & Rips, 1974; Rips, Shoben & Smith, 1973); они разработали ее, пытаясь разрешить противоречия в предсказаниях других моделей. Эта модель имеет общие черты со структурами в теоретико-множественной модели, но отличается от нее несколькими важными допущениями. Первое состоит в том, что «значение слова не является неразложимой единицей, скорее оно представляет собой набор семантических признаков» (Smith, Shoben & Rips, 1974). Широкий набор признаков, связанных с каждым словом, меняется в непрерывном диапазоне от исключительно важного до тривиального. Малиновку, например, можно описать такими признаками: имеет крылья, двуногая, имеет красную грудку, гнездится на деревьях, любит червей, дикая, предвещает весну. Некоторые из этих признаков являются определяющими (крылья, ноги, красная грудка), тогда как другие -только характерные черты малиновки (гнездится на деревьях, питается червями, дикая и предвещает весну). Смит с коллегами предполагают, что значение лексической единицы можно представить в виде набора существенных, или определяющих, аспектов слова (определяющих признаков), а также других признаков, являющихся только случайными, или характерными, аспектами (характерных признаков).

Рассмотрим пример: «Летучая мышь есть птица». Хотя наличие крыльев — это определяющий признак птиц, строго говоря, летучая мышь — это не птица. Но вместе с тем летучая мышь летает, имеет крылья и выглядит в чем-то похожей на птицу; так что, грубо говоря, летучая мышь есть птица. Такие термины, как «грубо говоря» или «в принципе» или «видимо, является» — примеры лингвистических ограждений, которые мы обычно используем для расширения объема понятий. Как показано в табл. 9.2, «истинное утверждение» будет идентифицировано на основе как определяющих, так и характерных признаков; утверждение, сделанное «в принципе», — на основе определяющих, но не характерных признаков; и утверждение «грубо говоря» — на основе характерных, но не определяющих признаков (Smith et al., 1974). Оценка высказывания (например, «малиновка есть птица») в контексте двух типов признаков чаще основана на более важных (определяющих) признаках, чем на второстепенных (характерных).

Таблица 9.2. Примеры лингвистических ограждений

Первая стадия оценки высказывания включает сравнение как определяющих, так и характерных признаков двух лексических категорий («малиновка» и «птица»). Если имеет место значительное пересечение, то оценивается достоверность утверждения; если же пересечения нет (или оно очень незначительное), то утверждение признается недостоверным. Если есть некоторое пересечение, активизируется поиск второго уровня, при котором проводится конкретное сравнение двух лексических единиц на основе их общих определяющих признаков.

Рош провела исследование, основываясь на этой же логике: одни представители категории могут более типичными, чем другие. Нож и винтовка, например, — это более типичные образцы оружия, чем пушка и дубина, а кулак и цепь подходят еще меньше. Рош полагала, что, поскольку степень типичности объектов для своей категории различна, может возникать тенденция к формированию прототипа той или иной категории. Рассмотрим категорию птиц. Большинство людей согласятся, что малиновка — более подходящий экземпляр птицы, чем страус и курица. Когда мы употребляем слово «птица», мы вообще имеем в виду что-то близкое прототипу птицы, например, как в нашем случае, что-то вроде малиновки. С целью проверить эту идею Рош (Rosch, 1977) предъявляла испытуемым предложения, содержащие названия категорий (например, птицы, фрукты). Вот примеры таких предложений:

Я видел, как птицы летят на юг.

Птицы едят червей.

Птица сидела на дереве.

Я слышал, как птицы щебечут на моем подоконнике.

Затем Рош заменяла название категории словом, обозначающим экземпляр этой категории (например, «птица» заменялась на малиновку, орла, страуса или курицу), и просила испытуемых оценить осмысленность получившегося предложения. Все предложения с малиновкой оценивались как имеющие смысл, а предложения с орлом, страусом и курицей казались уже не столь осмысленными. Похоже, что типичный член категории действительно близок прототипу этой категории.

Репрезентация знаний

В итоге можно выделить следующие пять моделей репрезентативного знания.

Кластерная модель

Понятия организованы в кластеры. Результаты исследований с применением метода свободного воспроизведения «несвязанных» слов (особенно работы Бусфилда и Бауэра) указывают на то, что слова, относящиеся к одной категории (например, верблюд, осел, лошадь; Джон, Боб, Том; капуста, салат, шпинат ) , вспоминаются вместе.

Теоретико-множественная модель

Понятия представлены в памяти как наборы, или скопления, информации. Набор может включать примеры категории (например, категория птица может включать малиновок, крапивников, орлов и т. д.), а также атрибуты, или свойства, категории (например, птица характеризуется наличием крыльев, перьев, умением летать и т. д.). Эта модель прежде всего разрабатывалась Мейером.

Модель сравнительных семантических признаков

Понятия представлены в памяти как набор семантических признаков. Два типа отличительных признаков связаны со значением единицы памяти: (1 ) определяющие признаки, которые являются существенными компонентами; (2) характерные признаки. Эта модель прежде всего разрабатывалась Е. Смитом и Рош.

Сетевая модель

Знание существует в памяти как набор независимых единиц, соединенных в сети. Хранение слов связано со сложной сетью отношений; например, слова птица и малиновка хранятся в терминах отношений между ними, то есть малиновка есть птица. Конкретные модели включают: 1) TLC ( teachable language comprehender — обучаемый распознаватель языка) Коллинза и Квиллиана; 2) НАМ ( human associative memory — ассоциативная память человека) Андерсона и Бауэра и ACT * ( adaptive control of thought — адаптивное управление мыслью) Андерсона.

Нейрокогнитивная модель

Знание представлено в форме организации нейронных сетей. Были проведены исследования патологических типов, таких как пациенты с амнезией (Сквайр). Знание заключается в связях между единицами (Румельхарт и Мак-Клелланд).

Модель сравнительных признаков объясняет некоторые из нерешенных вопросов, возникших в связи с теоретико-множественной моделью, но в то же время имеет свои собственные недочеты. Коллинз и Лофтус (Collins & Loftus, 1975) критиковали ее за то, что определяющие признаки используются в ней так, как если бы они были абсолютными свойствами. Никакой отдельный признак не может быть абсолютно необходимым для определения чего-либо (попробуйте, например, определить на юридическом языке «непристойные» фильмы, используя один-единственный «решающий» признак). Канарейка все-таки птица, даже если бы она была синего цвета, или не имела крыльев, или не могла летать, то есть нет такого единственного признака, который определял бы канарейку. Очевидно, что испытуемым было трудно решить, каким является признак, определяющим или характерным.

Несмотря на неразрешенный конфликт между теоретико-множественной моделью и моделью сравнительных признаков, они расширили наше представление о семантической памяти в нескольких важных отношениях. Во-первых, эти модели содержат конкретную информацию о множестве параметров семантической памяти. Во-вторых, они используют классификацию семантической информации как отправной пункт для общей теории семантической памяти, способной охватить широкий круг функций памяти. В-третьих, предполагая наличие в памяти сложных операций, они тем самым затрагивают более широкую проблему строения человеческой памяти, наиболее важной частью которой является вопрос о хранении семантических символов и о законах, управляющих их воспроизведением.

 

Сетевые модели

Коллинз и Квиллиан. Из первых сетевых моделей наиболее известна модель, разработанная Алленом Коллинзом и Россом Квиллианом на основе принципов организации памяти в компьютерах (Quillian, 1968, 1969). В этой модели каждое слово помещалось в конфигурацию других слов, хранящихся в памяти, и значение каждого слова представлялось по отношению к другим словам (рис. 9.3).

Рис. 9.3. Гипотетическая структура памяти с трехуровневой иерархией. Адаптировано из: Collins & Quillian, 1969

В приведенном примере хранится информация о «канарейке»: это «желтая птица, которая может петь». «Канарейка» входит в категорию или сверхмножество «птица» (что показано стрелкой от «канарейки» к «птице») и обладает свойствами «может петь» и «желтая» (стрелки от канарейки к этим свойствам). В вышестоящем узле общие свойства о птицах собраны вместе («имеют крылья», «могут летать» и «имеют перья»), и такую информацию не надо хранить отдельно для каждой птицы, тогда как информация о рыбе (например, «может плавать») должна хранится в другом крыле этой структуры. Высказывание: «Канарейка может летать» оценивается путем воспроизведения информации о том, что: (1) канарейка — член сверхмножества птиц; (2) у птицы есть свойство «может летать». В этой системе «пространство», необходимое для хранения информации в семантической памяти, минимизировано за счет того, что каждый элемент — это одно включение, а не несколько. Модель такого типа считается экономичной при конструировании компьютерной памяти.

Модель Коллинза и Квиллиана привлекательна тем, что из нее ясно видно, каким способом воспроизводится информация из семантической памяти. Чтобы провести поиск в памяти с целью оценки конкретного высказывания — например, «Акула может поворачиваться», — мы должны сначала определить, что акула — это рыба, рыба есть животное, а у животного есть свойство «может поворачиваться»; это довольно извилистый путь. Эта модель предполагает также, что для прохода по каждому из путей внутри данной структуры требуется время. Соответственно Коллинз и Квиллиан испытали эту модель, предложив испытуемым оценивать ложность или истинность высказывания и измеряя при этом время, требуемое для такой оценки (зависимая переменная); независимой переменной была семантическая близость элементов в памяти.

Модель Коллинза и Квиллиана предлагает, что семантическая память состоит из обширной сети понятий, которые составлены из единиц и свойств и соединены рядом ассоциативных связей. Несмотря на то что отдельные стороны модели подверглись критике, например то, что сила ассоциативных связей в пределах сети варьирует (так, зависимую категорию «борьба» труднее идентифицировать как вид спорта, чем «бейсбол») или что отдельная ассоциация нарушает когнитивную экономику системы, но это является доводом в пользу модификации системы, а не отказа от нее. Кроме того, модификации этой модели стали хорошей основой для создания последующих моделей.

Как мы увидели, организация знаний в памяти рассматривалась с нескольких точек зрения. Один из таких подходов использовался для объяснения скорости, с которой мы отвечаем на вопросы, подобные приведенным в следующем списке.

Где находится Мус Джо?

Имеет ли рыба глаза?

Каков корень квадратный из 50?

Какой премьер-министр был известен тем, что часто носил в петлице розу?

Каков номер телефона Бетховена?

Как зовут дочь Мика Джаггера?

Почему некоторые женщины носят туфли на высоких каблуках?

Действительно ли яблоко и дикобраз — одно и то же?

На сколько из них вы смогли ответить, как быстро вы давали ответы и какие факторы влияли на ваши ответы? Если вы получаете доступ к знаниям так же, как другие люди, вероятно, что некоторые из ответов были найдены быстро, другие потребовали больше времени, в то время как на третьи вы не смогли ответить или они показались вам смешными. (Удивительно, что большинство из нас могут ответить на многие из этих и других вопросов так быстро.) Какая модель репрезентации знаний могла бы объяснить эти различия?

Теория распространения активации: Коллинз и Лофтус. Система семантической обработки, которая становится все более влиятельной (особенно среди сторонников коннекционизма) и называется теорией распространения активации, была создана Алланом Коллинзом и Элизабет Лофтус (Collins & Loftus, 1975; см. также Anderson, 1983b). Эта модель, показанная на рис. 9.4, построена на основе сложной сети ассоциаций, в которой определенные воспоминания распределены в пространстве понятий, связаных между собой ассоциациями. На рис. 9.4 показано понятие «красный». Сила связи между понятиями обозначена длиной соединяющих их линий. Длинные линии, такие как между понятиями «красный» и «восходы», указывают на несколько слабую связь; более короткие линии, такие как между понятиями «красный» и «огонь», указывают на более прочную связь. В основе многих моделей репрезентации знаний заложена идея о том, что понятия связаны так же, как в модели Лофтус и Коллинза. Кроме того, имея хоть немного воображения, мы можем представить себе систему нейронных сетей, которые являются воплощением некоторых из особенностей данной модели.

Рис. 9.4. Семантическая обработка сточки зрения теории распространения активации. Эллипсы обозначают понятия, а линии — связи между ними. Сила связей между понятиями представлена длиной линии. Предположение, что знание может быть представлено как чрезвычайно сложная сеть ассоциаций, лежит в основе большинства моделей познания, основанных на нейронных сетях. Источник. Collins & Loftus, 1975

Согласно модели Коллинза и Лофтус, между понятиями распространяется активизация, что может объяснить результаты экспериментов с использованием предварительной подготовки (эффект, в результате которого слово или понятие становится более доступным после предъявления связанного с ним слова, или подготавливающего стимула). Например, если я показываю вам зеленый цвет, вероятно, вы сможете опознать слово «зеленый» быстрее, чем при отсутствии подготавливающего стимула. Кроме того (см. Solso & Short, 1979), если вы видите зеленый цвет, опознание связанных с ним стимулов, например слова «трава», также улучшается. Возможно, будут активизированы даже более отдаленные ассоциации; например, активация может распространяться от одних ассоциаций к другим. В вышеупомянутом примере зеленый цвет подготавливает опознание слова «трава»; однако слово «трава» подготавливает опознание слова «лужайка», даже если единственная связь между зеленым цветом и словом «лужайка» проходит через слово «трава».

В такой расширенной сети распространения активации оценка способности зеленого цвета служить подготавливающим стимулом для слова «трава» (через слово «лужайка) выражается как функция алгебраического суммирования всех конкурирующих ассоциаций. Чтобы прийти к такому выводу, учеными были предприняты определенные усилия (Као, 1990; Као & Solso, 1988).

Методы сканирования мозга и пути распространения активизации. В дополнение к традиционным поведенческим способам изучения путей распространения активации в последних исследованиях ученые использовали преимущества современных методов сканирования мозга, позволивших продемонстрировать, что физические, фонологические и семантические коды слов активизируют совершенно разные нервные области (Posner et al., 1988; Posner & Rothbart, 1989). Познер и его коллеги провели различие между предварительной подготовкой с помощью повторения, которая происходит в результате предъявления того же самого стимула дважды (например, показать испытуемому зеленый цвет в качестве подготавливающего стимула перед опознанием того же самого цвета), и семантической предварительной подготовкой, которая происходит в результате предъявления семантически связанного подготавливающего стимула и целевого стимула (например, сначала показать зеленый цвет, а затем — слово «трава»). Поведенческие исследования продемонстрировали, что оба эффекта предварительной подготовки дают устойчивый результат и, по-видимому, происходят автоматически, то есть без сознательного контроля или понимания. Управляются ли эти процессы различными частями мозга?

Используя позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ) (для подробной информации см. главу 2), Петерсен и его коллеги (Petersen et al., 1988) оценивали интенсивность локального мозгового кровотока в коре как меру нервной активности, связанной с решением различных семантических задач. Они обнаружили, что слова, предъявленные в визуальной форме, активизируют вентральную область затылочной доли, в то время как в решении семантических задач участвует левая половина мозга. Области, ответственные за восприятие слов, по-видимому, активизируются даже в случае пассивности испытуемого, например когда его просят просто смотреть на слово. Семантическая область активизируется, только когда испытуемого просят обработать слово активно, например назвать его или молча классифицировать. Результаты этих исследований указывают на то, что восприятие визуально предъявленных слов происходит автоматически и практически независимо от внимания, тогда как семантическая предварительная подготовка (которая помогает составить общее представление о свойствах репрезентации знаний), очевидно, тесно связана с факторами внимания, имеющими поведенческую и, как мы теперь знаем благодаря недавним исследованиям мозгового кровотока, корковую природу. В дополнение к подтверждению нейрофизиологических основ когнитивных процессов эти исследования позволяют нам больше узнать о возможных отношениях между аттенционными факторами и репрезентацией знаний.

 

Пропозициональные сети

Представление семантической информации в пропозициональном виде — это древняя и в то же время новейшая забава. Идея о том, что сложные понятия можно выразить при помощи простых отношений, была центральной в древнегреческой философии; она послужила фундаментальной посылкой для развития ассоцианистского подхода в XIX веке и пользуется необычайной популярностью среди современных когнитивных психологов. Андерсон (Anderson, 1985) определил пропозиции как «наименьшие единицы знания, которые могут быть выделены в отдельное высказывание». Пропозиции — наименьшие из значимых единиц. Многие теоретики признают концепцию пропозициональной репрезентации знаний (см. Anderson & Bower, 1973; Anderson, 1976; Kintsch, 1974; Norman & Rumelhart, 1975), но каждый понимает ее по-своему.

#img_172.jpeg

Джон Р. Андерсон. Сформулировал влиятельную теорию ассоциативной памяти ( НАМ, ACT *)

НАМ и репрезентация знаний. Андерсон и Бауэр (Anderson & Bower, 1973) полагали, что представление знаний в виде сети семантических ассоциаций (network of semantic associations), которую они называли НАМ, — это основной вопрос когнитивной психологии:

Самая фундаментальная проблема из тех, с которыми сталкивается сегодня когнитивная психология, звучит следующим образом: как теоретически представить знания, которыми обладает человек; что представляют собой элементарные символы или понятия и как они связаны, состыкованы между собой, как из них строятся более крупные структуры знаний и как осуществляется доступ к столь обширной «картотеке», как ведется в ней поиск и как она используется при решении рядовых вопросов повседневной жизни.

Чтобы найти связь между повседневными проблемами и репрезентацией знаний, Андерсон и Бауэр использовали пропозиции — утверждения или высказывания о сущности этого мира. Пропозиция — это абстракция, похожая на фразу, нечто вроде отдельной структуры, связывающей идеи и понятия. Пропозиции чаще всего иллюстрируются семантическими примерами, но другие виды информации, например зрительная, также могут быть представлены в памяти в виде пропозиций.

Назначение ДВП — записывать информацию о мире и обеспечивать доступ к хранимым данным. В пропозициональных репрезентациях основная форма записи информации — это конструкция «субъект-предикат». Это можно проиллюстрировать на примере простого изъявительного предложения:

Предложение «Цезарь мертв» представлено в виде двух компонентов: субъекта (S, subject) и предиката (Р, predicate), отходящих от «узла события», которые передают суть утверждения.

Более распространенные предложения, такие как «Диана вышла замуж за Чарльза», содержащие подлежащее, глагол, объект (О, object) и отношение (R, relation), можно представить в ассоциативной памяти человека следующим образом:

Многие предложения содержат тот или иной контекст (пример из Андерсона и Бауэра): «Этой ночью хиппи общался в парке со светской девицей».

Здесь к утверждению, содержащему идею-факт (F, fact-idea), добавлены: время (Т, time), место (L, location) и контекст (С, context). Ветви этого дерева соединяются в концептуальных узлах, предположительно существующих в памяти до кодирования предложения. Узлы изображают идеи и прямые ассоциации между ними; таким образом, понимание конкретного факта зависит от его связей с другими понятийными фактами.

Базовое содержание ДВП образует ассоциативный пучок все более и более сложных структур; но любую из них можно разделить на группы из двух элементов или менее, исходящих из одного узла.

ACT *. НАМ была основной организационной моделью, созданной Андерсоном и Бауэром (Anderson & Bower, 1973). Андерсон также разработал всеобъемлющую модель под названием ACT. Co временем она уступила место модели ACT * (act star- «ACT со звездочкой»), которая расшифровывается как адаптивное управление мыслью (adaptive control of thought) и стоит последней в ряду моделей АСТ. Мы начинаем наше обсуждение этой влиятельной теории с описания ее общей структуры (см. рис. 9.5). Стимулы кодируются в рабочую память из внешнего мира и вращаются в системе; информация на выходе в форме «поступков» проявляется в определенных действиях. Интерес представляет то, что происходит, когда информация «вращается в системе».

В этой структуре есть три типа памяти: рабочая, декларативная и продуктивная. Они определены ниже.

Рабочая память, своего рода активная кратковременная память, содержит информацию, к которой система может получить доступ в настоящее время, включая информацию, извлеченную из долговременной декларативной памяти. По существу, рабочая память — это активная память, как показано на рис. 9.5. Она играет главную роль в большинстве процессов, в которых участвует.

Рис. 9.5. Общая структура модели ACT*, показывающая главные компоненты и связи между ними. Источник. Anderson, 1983a

Декларативная память — наши знания о мире (например, о том, что хорошее вино производят в Калифорнии и Франции, или способность вспомнить часть содержания вашего последнего занятия по когнитивной психологии). По-видимому, с точки зрения Андерсона, эпизодическая и семантическая информация включены в декларативную память. Декларативная репрезентация знаний попадает в систему в виде отдельных блоков, или когнитивных единиц, включая суждения (например, «Бет любит Бориса»), последовательности (например, «один, два, три») или даже пространственные образы («круг находится над квадратом»). Новая информация, извлеченная из основных элементов, сохраняется в декларативной памяти посредством рабочей памяти. Извлечение информации из декларативной памяти в рабочую память напоминает вызов информации из постоянной памяти компьютера — данные, хранящиеся на жестком диске компьютера, временно удерживаются для обработки в рабочей памяти.

Продуктивная память — заключительный главный компонент системы. Продуктивная память очень близка к процедурному знанию, которое обозначает просто знание, требующееся для выполнения действий, таких как завязывание шнурков на ботинках, решение математических задач или заказ блюд в ресторане. Различие между процедурным и декларативным знанием — это различие между знанием «как» и знанием «что». (Понятия декларативных и процедурных репрезентаций обычно используются при обсуждении знаний, и мы подробно остановимся на них позже в этой главе.)

ACT* основана на понятии систем продукции, или представлении о том, что в основе человеческого познания лежит набор пар «условие-действие», называемых правилами продукциями. На самом простом уровне, правило продукции — это пара клауз ЕСЛИ-ТО, где часть ЕСЛИ определяет Некоторое условие, которое должно быть выполнено для реализации второй части, — части ТО. Когда применяется правило продукции, его действие помещается в рабочую память. Ниже приведен пример одного из типов правил продукции:

ЕСЛИ а — отец b и b — отец с ,

ТО а — дедушка с.

Это правило продукции действовало бы, если бы мы заменили буквы именами. Так, если в рабочей памяти активны следующие пропозиции: «ЕСЛИ Эндрю — отец Фердинанда и Фердинанд — отец Роберта», то был бы возможен вывод: «ТАКИМ ОБРАЗОМ, Эндрю — дедушка Роберта».

Другие, немного более сложные формы правил продукции, можно показать в следующем примере на сложение:

67

39

72

-----------

В этом примере можно использовать следующие подцели:

ЕСЛИ цель состоит в том, чтобы решить задачу на сложение,

ТО подцель состоит в том, чтобы произвести итерацию (повторно применить математическую операцию) при сложении по колонкам.

ЕСЛИ цель состоит в том, чтобы произвести итерацию при сложении по колонкам, и самая правая колонка не обработана,

ТО подцель Состоит в том, чтобы произвести итерацию по рядам самой . правой колонки.

И так далее. В подобном примере Андерсон насчитывает 12 шагов, включенных в систему продукции. Сложность шагов увеличивается по мере усложнения задачи, например в задаче на деление 56:4 =__.

Репрезентация знаний в ACT *. Репрезентация знаний в ACT* занимает центральное место в этой теории. Андерсон предлагает трехкодовую теорию репрезентации знаний. Эти три кода включают:

* временную последовательность, которая кодирует порядок набора единиц, например «один, два, три и т. д.»;

* пространственный образ, который кодирует пространственные репрезентации, например кодирование квадрата или треугольника;

* абстрактную пропозицию, которое кодирует значение или семантическую информацию, например «Билл, Джон, удар»,

Свойства этих трех репрезентаций и соответствующих процессов приведены в табл. 9.3.

Таблица 9.3. Свойства трех репрезентаций Источник: Anderson, 1983a.

Декларативное знание и процедурное знание

До сих пор мы рассматривали понятие «знания» так, как если бы оно относилось только к информации о мире и его свойствах. Философы называют его декларативным знанием в том смысле, что у нас есть знание о достоверности декларативных высказываний. Если я спрошу вас о значении следующего предложения: «Я положил свою куртку в ванну, поскольку она была мокрой», то вы будете знать, то есть у вас есть знание, что «она» в этом предложении относится к куртке, а не к ванне. Вы знаете, к чему это относится, потому, что у вас есть обширные знания о мокрых куртках, ваннах, человеческом поведении и, возможно, о некоторых людях, не желающих, чтобы мокрые куртки оказывались на их драгоценной мебели. С другой стороны, если бы вы находились в горящем здании и готовились сделать сумасшедший рывок сквозь бушующее пламя к спасению, тогда слово она, вполне естественно, могло бы относиться к ванне. Однако традиционная эпистемология, область философии, изучающая природу, происхождение и пределы человеческого знания, проводит различие между знанием «ч то» (декларативным) и знанием «к ак» (процедурным). Похоже, что некоторые виды юмора основаны на том, чтобы «поймать» человека, заставив его сначала поверить в одно, а затем удивить истинным намерением. Один из наиболее известных примеров взят из Гручо Маркса, который сказал как-то: «Я подстрелил слона в своей пижаме... Что он там делал — я уже никогда не узнаю!» В примере с ванной мы знаем, что она используется для купания и иногда для сушки наших курток, но мы также знаем, как принимать ванну. Такое знание (процедурное) совершенно отлично от знания декларативного. Поэтому в любую всеобъемлющую теорию репрезентации знаний важно включать обе формы знания.

Первый из этих кодов, временная последовательность, записывает последовательную структуру событий. С его помощью мы можем вспомнить события нашей повседневной жизни. Например, последовательность событий в фильме, который мы недавно видели, или в футбольном матче. Мы обладаем меньшей способностью устанавливать абсолютное время этих событий.

Пространственные репрезентации, по-видимому, являлись для Андерсона проблемой. Однако в модели ЛСТ* пространственные репрезентации рассматриваются как один из основных способов кодировки информации. Считается, что информация кодируется в памяти в виде структуры, выраженной в фигуре, форме или даже букве, но размер этой структуры не так важен. Так, мы можем кодировать букву Z в правильной ориентации, но мы не можем закодировать ее размер. Мы можем опознать вдвое меньшую или большую по размеру букву Z, но если повернуть ее на 90°, она может напоминать букву N.

Кодирование пропозициональных репрезентаций более абстрактно, чем другие типы кодирования, так как оно независимо от порядка следования информации. Пропозиция «Билл, Джон, удар» не определяет, кто — нападающий, а кто — объект нападения. Кодируется, что Джон и Билл участвуют в нанесении удара.

Репрезентация пропозиционального знания подобна уже обсуждавшейся нами модели НАМ. Рассмотрим, как следующее предложение было бы представлено в ACT*: «Высокий адвокат полагал, что эти люди прибыли с Марса» (рис. 9.6). На этом рисунке пропозициональные репрезентации включают структуру, категорию и информацию об атрибутах. Центральный узел обозначает пропозициональную структуру, а линии, которые проведены от него, указывают на различные элементы, например отношения («полагал»), объект («человек с Марса») и агенс («высокий адвокат»).

Рис. 9.6. Кодирование в модели ACT* пропозиции «Высокий адвокат полагал, что эти люди прибыли с Марса». Источник: Anderson, 1983

В дополнение к общим особенностям ACT*, описанным в этом разделе, Андерсон применил эту систему к широкому диапазону других условий и когнитивных задач, включая управление познанием, память на факты, овладение языком и распространение активации. Мы не можем обсудить эти темы, все из которых важны, из-за ограниченного объема данной книги. (Однако никто не запрещает вам обратиться к первоисточникам.)

 

Очевидно, что люди учатся на опыте. Менее очевидно, что опыт изменяет нервную систему и что способ, которым она изменяется, формирует основу для репрезентации знаний. Один из подходов к изучению нервных основ памяти состоит в исследовании молекулярной и клеточной биологии отдельных нейронов и их синапсов (Squire, 1986). Хотя исследования в этом направлении позволили нам многое узнать о физиологии нейронов, они не дали ответа на более важный вопрос о том, как эти микроскопические объекты связаны с репрезентацией знаний. В недавних исследованиях в области нейрокогнитологии была предпринята попытка объединить открытия в нейрофизиологии с теориями когнитивной психологии. Одно из направлений, по которым проводились эти исследования, — поиск локализации памяти.

 

Поиск неуловимой энграммы

О спорах вокруг локализации памяти в мозге мы говорили в главе 2. Традиционно важная проблема — распределены ли память и знания по всей коре или локализованы в определенной ее области. Центральный компонент этой дискуссии — поиск неуловимой энграммы (буквально «след» или, в данном контексте, собрание нервных зарядов, представляющих память). Некоторые области мозга связаны с определенными функциями (например, зрением), однако за такие функции, как память, по-видимому, отвечают различные области коры, каждая из которых может функционировать одновременно, или параллельно, с другими областями. Ларри Сквайр (Squire, 1986) предположил, что хранение информации может быть более локализовано, чем считалось ранее, и что воспоминания могут храниться как изменения в тех же самых нервных системах, которые участвуют в восприятии. Может показаться, что эта гипотеза противоречит данным Лешли (см. главу 2), который пришел к выводу, что память распределена по всему мозгу. Однако Сквайр утверждает, что взгляды Лешли совместимы с его собственными, если рассматривать сложное научение (например, научение крысы проходить лабиринт) как обработку многих типов информации (например, зрительной, пространственной и обонятельной), в которой каждый тип обрабатывается отдельно и локально. «Таким образом, память локализована в том смысле, что специфические системы мозга представляют определенные аспекты каждого события, и информация распределена в том смысле, что многие нервные системы участвуют в репрезентации целого события» (Squire, 1986).

 

О чем говорят нам больные амнезией, когда они забывают

Один из способов исследования теорий репрезентации знаний нейрокогнитными методами — изучение патологических типов. Некоторые исследования, проведенные на амнестических пациентах (например: Baddeley & Warrington, 1970; Milner, 1972; Squire, 1986), позволили получить важные данные о кратковременной и долговременной памяти.

Были выявлены два типа амнезии: ретроградная амнезия, или неспособность вспомнить информацию, приобретенную до возникновения расстройства, и антероградная амнезии, или потеря информации, предъявленной после возникновения расстройства памяти. Ретроградная амнезия — это нарушение воспроизведения информации, в то время как антероградная амнезия — это нарушение кодирования информации. Оба типа амнезии могут быть временными или постоянными.

Временная ретроградная амнезия может развиться, когда человек, например футболист (см. главу 8, обсуждение футболиста, упомянутого в исследовании Линча и Ярнелла), получает черепно-мозговую травму. Иногда эта травма вызывает ретроградную амнезию, при которой несколько секунд или минут жизни человека теряются из памяти. Другая форма временной ретроградной амнезии имеет место, когда пациент подвергается электросудорожной терапии (ЭСТ) или переносит тяжелую черепно-мозговую травму, которая может быть получена в серьезной автомобильной катастрофе. В этих случаях воспоминания, приобретенные за предыдущие недели или даже месяцы, могут стать недоступными.

Амнезия также может быть постоянной. Причинами постоянной амнезии могут стать длительное использование ЭСТ, серьезные травмы, инсульт или другие разрывы сосудов мозга в результате энцефалита и других болезней. Кроме того, постоянная амнезия может быть вызвана чрезмерным потреблением алкоголя. Одно нарушение, обычно вызываемое тяжелой формой алкоголизма, называют синдромом Корсакова. Оно приводит к двустороннему повреждению промежуточного мозга, расположенного в задней части мозга. Пациенты с синдромом Корсакова могут быть дезориентированы и испытывать трудности с движением и зрительным восприятием. Во многих случаях он вызван ударной дозой, в результате которой пациенты «напиваются до слепоты». Если попойка не заканчивается смертью, здоровье можно восстановить, за исключением случаев постоянной формы амнезии, при которой пациенты уже не способны узнавать что-нибудь новое. Постоянные и временные формы амнезии изучались для лучшего понимания нервных основ познания.

Когнитивные задачи и амнезия. Пациенты с временной ретроградной амнезией (например, пациенты, память которых временно повреждена в результате ЭСТ), могут при условии повторения в течение нескольких минут удерживать в памяти короткий список чисел, но не способны вспомнить информацию после промежуточного периода отвлечения. По-видимому, временная информация хранится в области мозга, незатронутой этой формой амнезии, но долговременная память может требовать участия других областей, пораженных расстройством.

Кроме того, исследователи привлекали к участию в экспериментах пациентов с амнезией для установления нервных основ кратковременной и долговременной памяти. В ходе некоторых ранних исследований (например, Milner, Corkin & Teuber, 1968) была продемонстрирована способность пациента с глубокой амнезией, известного в литературе как H. M., к научению и сохранению перцептивно-моторных навыков. Таким образом, некоторые сложные когнитивные способности оставалась у H. M. неповрежденными, в то время как решение задач, требовавших воспроизведения эпизодических событий, было серьезно нарушено (см. главу 7).

Эти плодотворные исследования заставили других ученых рассматривать новые когнитивные задачи (например, операции памяти) для изучения пациентов с амнезией. В одном исследовании Коуэн и Сквайр (Cohen & Squire, 1980) обнаружили, что амнестические пациенты способны приобретать навык, необходимый для чтения зеркального отражения слов на дисплее, но позже, когда их спрашивали о ходе выполнения этой задачи, они ни не могли вспомнить ни слова, ни приобретенный навык (см. также случай К. С., приведенный в главе 8).

Точно так же пациенты с амнезией способны находить наилучшее решение головоломки типа известной «Ханойской башни» (Cohen & Corkin, 1981). Чтобы решить эту задачу, важные части когнитивной системы должны быть неповрежденными и дееспособными. Решение этой задачи возможно при условии сохранения способностей овладения навыками и изучения новых процедур; они представляют один тип умственной репрезентации. Пациенты с амнезией, с другой стороны, испытывают дефицит памяти на факты и эпизоды — другой тип умственной репрезентации. Так как первопричиной амнезии являются неврологические нарушения, мы можем заключить, что основные неврологические структуры поддерживают два типа когнитивных задач, включающие овладение навыками и эпизодическую память.

Возможно ли, что знание представлено в мозге в терминах знания «как» (как при овладении навыками) и знания «что» (как в случае эпизодической памяти)? (Более подробно об этом говорится в следующем разделе, посвященном процедурным и декларативным знаниям.)

Наконец, в некоторых исследованиях рассматривалось влияние эффекта предварительной подготовки (влияние стимула на последующие действия) на пациентов, страдающих амнезией. В одном исследовании Джакоби и Уидерспуна (Jacoby & Witherspoon 1982) нескольким пациентам с синдромом Корсакова были заданы вопросы типа: What is an example of a reedinstrument? («Какие вы знаете язычковые музыкальные инструменты?»). Затем испытуемых просили написать слова read («читать») и reed («язычок»). Обычно мы ожидаем, что человек напишет read, намного чаще встречающееся слово, но в этом эксперименте и амнестические испытуемые, и испытуемые из контрольной группы писали слово reed, так как воспроизведение этого слова было подготовлено вопросом. Однако, когда пациентам с синдромом Корсакова предлагали тест на опознание ранее услышанных слов, они не могли опознать слова, которые они слышали. Напротив, испытуемые из контрольной группы были способны опознать эти слова. Результаты исследования свидетельствуют о том, что процесс активации, проявляющийся в эффекте предварительной подготовки, не затронут амнезией, в то время как способность опознавать ранее слышанное слово нарушена. Последняя способность может требовать дополнительной обработки информации и участия дополнительных мозговых функций. Кроме того, эти результаты подтверждают, что важное различие в способе репрезентации знаний может быть выражено в терминах активации нервных путей и доступа к эпизодической памяти.

 

Знание «что» и знание «как»

Наши поиски нейрокогнитивных основ репрезентации знаний продолжаются в исследованиях декларативного и процедурного (или недекларативного) знания. Как мы уже упоминали ранее, декларативное знание эксплицитно и включает факты и эпизоды, тогда как процедурное знание имплицитно и доступно через деятельность. Я могу знать, что велосипед имеет два колеса, руль и раму (декларативное знание), но я могу показать, что мне известно, как на нем ездить (процедурное знание), просто сделав это. Один из способов тестирования декларативного и процедурного знания — эксперименты на предварительную подготовку и опознание.

Предварительная подготовка (priming), как вы помните, — это тест, в ходе которого испытуемому предъявляют стимул, чаще всего слово, которое определенным способом связано со стимулом-мишенью, обычно ассоциирующимся словом. Подготавливающий стимул (prime) облегчает опознание стимула-мишени. Например, если я предъявляю вам слово СТОЛ (подготавливающий стимул), опознание слова СТУЛ (стимул-мишень) облегчается. Считается, что предварительная подготовка выявляет процедурное знание, потому что реакция имплицитна и отмечается более или менее автоматическая активация существующих нервных путей. Поэтому, если пациенты с амнезией хорошо выполняют задание на предварительную подготовку, мы можем сделать вывод о том, что их процедурное знание осталось неповрежденным; если же они плохо выполняют задание на воспроизведение слова, мы можем считать, что их декларативное знание нарушено. Несколько экспериментов подтвердили эту гипотезу (например, Shimamura & Squire, 1984).

 

Таксономия структуры памяти

Результаты исследований указывают на то, что декларативное и недекларативное знание можно выделить, исследуя патологические типы. Однако остается вопрос о том, являются ли эти типы знания только частью большей системы репрезентации знаний в памяти. Если это так, то что же является большей системой? Один из подходов к этой проблеме состоит в том, чтобы попробовать создать таксономию, или организованную схему, информации о репрезентации знаний. Интересная таксономия была предложена Сквайром и его коллегами (Squire, 1986; Squire et al., 1990); в ней декларативная и недекларативная память рассматриваются как два основных типа памяти (рис. 9.7).

Рис. 9.7. Предварительная таксономия для репрезентации типов памяти. Декларативная память включает эпизодическую и семантическую память, тогда как недекларативная память включает навыки, предварительную подготовку, склонности и другие типы воспоминаний. Источник. Squire et al., 1990

По мнению Сквайра, экспериментальные данные подтверждают идею о том; что мозг организован вокруг изначально различных информационных систем хранения, как показано на рис. 9.7. Декларативное знание включает эпизодическую и семантическую память, а недекларативное знание — навыки, предварительную подготовку, склонности и другие неассоциативные типы репрезентаций.

#img_180.jpeg

Ларри Сквайр. Нейрокогнитивные исследования помогли устанавливать важные связи между когнитивной психологией и неврологией

Одна особенность этой системы состоит в том, что в качестве важных тем исследования в ней рассматриваются как осознаваемые, так и неосознаваемые воспоминания. Кроме того, информация может активизировать оба типа знания. Например, возьмем восприятие слова СТУЛ после того, как вы видели слово СТОЛ. Из предыдущих исследований предварительной подготовки мы знаем, что восприятие слова СТУЛ улучшается, если перед этим испытуемому предъявляли слово СТОЛ, и что этот эффект является в значительной степени неосознаваемым и процедурным. Вероятно, у нормальных испытуемых предварительная подготовка также задействует декларативное знание. Участие декларативного знания может быть необходимо для сохранения слова СТОЛ в эпизодической памяти и превращения его в часть сознательного опыта. Подтверждающие эту модель данные получены во многих исследованиях, включая изучение животных, исследование гистологических срезов, когнитивные эксперименты на человеке и исследование поведения амнестических пациентов.

Вышеупомянутые эксперименты и теории, по-видимому, имеют значение для двух областей исследования. Во-первых, они затрагивают проблему структуры знаний. По существу, они объединяют различные типы воспоминаний в организованную схему, объясняющую как декларативное и недекларативное знание, так и осознанные и неосознанные процессы. Во-вторых, они предоставляют нам некоторые из самых красноречивых примеров объединения науки о мозге и когнитивной психологии, особенно в связи с центральной темой организации знаний.