Проблема автоматической и контролируемой переработки информации считается одной из важнейших в психологии внимания. Понятие «автоматизация» — пограничное для психологии внимания и психологии научения. С одной стороны, для автоматизации требуется многократное повторение действия, автоматического (автоматизированного) выполнения которого мы стремимся добиться.
С другой стороны, результат автоматизации — меньшие требования к ресурсам внимания со стороны решаемой задачи, снижение сознательного контроля, а следовательно, возможность удерживать в фокусе внимания что-то еще.
В экспериментах Андервуда испытуемые, повторяя буквы, предъявляемые по релевантному каналу, должны были независимо от канала отмечать появление любых цифр. Среди испытуемых был Н. Морей – автор и участник десятков исследований дихотического слушания. По сравнению с обычными испытуемыми Н. Морей лучше замечал цифры по релевантному каналу — 88 против 77% обнаружений, в нерелевантном канале Н. Морей замечал 67% всех цифр, остальные — только 8%.
В экспериментах Спелке, Хёрста и Найссера (1976) двое испытуемых (Диана и Джон) в течение 90 часов тренировались читать текст и одновременно писать слова под диктовку. Спустя 30 часов тренировок их скорость чтения и понимание текст не отличалась от обычной (без дополнительной задачи). Также улучшилась запись слов под диктовку.
Однако степень автоматизации действия – весьма условное понятие. Любое действие можно разделить на автоматические и контролируемые компоненты. Поэтому отдельная научная и практическая задача состоит в выделении в составе любого подобного действия его автоматических и контролируемых компонентов. Не менее важно выявление тех компонентов действия, которые в принципе могут быть автоматизированы, и тех, которые выполняются только контролируемо и для успешного осуществления требуют внимания.
Критерии автоматической переработки:
· происходит без усилия, непроизвольно- могут быть помимо нашего желания, поэтому бывают вредными и полезными;
· не выходят в сферу сознания (в сознании как правило оказывается только из продукт);
· не взаимодействуют с любой другой текущей интеллектуальной деятельностью
· Канеман и Трейсман добавляют еще – автоматическиеие процессы не интерферируют друг с другом и другой текущей деятельностью.
Контролируемые процессы:
· Исходят от познающего субъекта и связаны с его текущими целями и намерениями;
· Контролирует и удерживает информацию в различных подсистемах КП.
В качестве примера автоматического процесса в решении задачи можно привести эффект Струпа. Задача Струпа заключается в назывании цвета букв, составляющих слова, которые обозначают другой цвет. Например, увидев слово ≪синий≫, написанное красными буквами, испытуемый должен ответить: ≪Красный≫. Выполняя подобную задачу, мы всегда переживаем некоторое усилие: значение слова мешает назвать его цвет. Поэтому такие конфликтные стимулы испытуемый обычно называет медленнее, нежели нейтральные, например набор символов х определенного цвета. Наиболее быстро ответы могут быть получены на согласующиеся стимулы, в которых физическая информация (цвет букв) совпадает с семантической (обозначением цвета, заданным в слове)
Замедление ответа в конфликтном условии, названное эффектом Струпа, указывает на то, что переработка значения слова, которое не имеет отношения к поставленной задаче, происходит автоматически и параллельно с переработкой информации о цвете составляющих его букв.
Основные представления о внимании как функции автоматической и контролируемой селекции Р. Шиффрин и У. Шнайдер включили в теорию или модель двух качественно различных способов переработки информации (см. рис. 2.13). В этой модели между сенсорными входами и выходами расположена долговременная память (ДП), внутри которой выделены структуры "Кратковременная память" (КП) и "Продуцирование ответа". Предполагается, что ДП состоит из отдельных узлов и прочных связей между ними. Каждый узел представляет собой группу тесно ассоциированных элементов информации, запрограммированных ответов или указаний на дальнейшую переработку. Узлы могут быть активированы тремя источниками: сенсорными входами, другими узлами и вниманием. Закрепленные в итоге длительной практики связи между отдельными узлами образуют определенные последовательности операций переработки информации. Активированные узлы и последовательности упорядочены по уровням переработки информации, начиная с извлечения простых физических признаков и кончая анализом значения стимулов. Уровни (большие вертикальные прямоугольники) и соответствующие им узлы (маленькие горизонтальные прямоугольники) показаны в верхней части рисунка. Сенсорные входы запускают после-довательности переработки, проходящие от начального (1) до заключительного (N) уровня. Эта переработка происходит автоматически и параллельно для всех сенсорных входов. Активация узлов благодаря сенсорным входам и межузловым связям невелика и кратковременна, но может быть усилена и поддержана вниманием. Последнее может быть привлечено автоматически, путем запроса с узла, расположенного на линии переработки целевого стимула. На рис. 2.13 приведен пример запроса с узла второго уровня к "Регулятору внимания", который автоматически настраивается на этот узел (показано сплошной стрелкой).
В результате, с последнего узла (уровень N) автоматической переработки появляется автоматический ответ обнаружения цели и ее осознание в виде выскакивания. Авторы подчеркивают, что описанный процесс автоматической селекции возможен только после длительной практики в условиях постоянного согласования определенных целей с определенными ответами. Если же такое согласование не обеспечивается, как в вышеописанном эксперименте, где цели и дистракторы по ходу практики менялись местами, разворачивается процесс управляемого поиска. Он включает в себя ряд контролируемых субъектом процессов и в том числе — контролируемый процесс внимания.
Подводя итог можно сказать, что различия между автоматизированными и стратегическими процессами следующие:
| Характеристика | Стратегии | Автоматизмы |
| Центральные ресурсы | Требуются | Не требуются |
| Контроль | Полный | Неполный |
| Неразложимость | Фрагментарные | Целостные |
| Тренировка | Не дает результата | Приводит к улучшению |
| Возможность параллельного выполнения | Нет | Да |
| Эффективность | Низкая | Высокая |
| Уровень осознания | Высокий | Низкий |
| Внимание | Требуется | Не требуется |
| Усилие | Существенное | Незначительное |
36. Семантическое кодирование информации. Категориальные и тематические знания.
Семантическое кодирование — это такое кодирование, когда информации придается смысл. Для кодирования в этом случае необходима связь с уже сохраненными понятиями.
Мы храним знания в отрыве от сенсорных свойств, с которыми они связаны. Семантические меры информации оценивают смысл, содержание информации, ее целесообразность и существенность. Целесообразность, полезность информации для решения какой-то задачи можно оценить по эффекту, который оказывает полученная информация на решение задачи. Если вероятность достижения цели увеличивается, то информацию следует считать полезной.
Категориальные и тематические знания. Существует 2 вида семантических отношений: 1)категориальные (парадигматические, внутрипонятийные) – т.е. отношения внутри понятий. Например, есть понятие «любовь» - это эмоциональное чувство, свойственное человеку, глубокая, самоотверженная и интимная привязанность к другому человеку или объекту. Отношения между этими определениями любви и будет категориальным отношением внутри самого понятия «любовь». 2)Тематические (синтагматические, межпонятийные) – т.е. отношения между понятиями. Возьмем такие понятия, как «любовь» и «привязанность». Значение слова «любовь» обсуждалось выше. «Привязанность» - это менее сильное чувство, чем любовь, положительно окрашенное, связанное с ощущением близости, глубокой симпатии, преданности кому или чему-либо. Так вот отношение между понятиями «любовь» и «привязанность» и будет тематическим, т.е. отношение между разными понятиями
Точность припоминания:
• Испытуемым предъявляли рисунки или названия известных объектов (стул, чашка, собака и т.п.) и просили запомнить это положительное множество.
• После этого им предъявляли набор объектов и просили отнести их к положительному множеству.
• Некоторые из предъявленных объектов представляли собой подмену предъявленных объектов (вместо рисунков показывали слова и наоборот).
• Испытуемые, как правило, не замечали этой подмены.
37. Категориальная организация знаний. Модели семантической памяти. Базовый уровень категоризации.
38. Тематическая организация знаний: запоминание пространственных сцен.
39. Тематическая организация знаний: исследования процессов семантической обработки текстовой информации.
40. Память и деятельность. Экспериментальные исследования непроизвольного запоминания.
41. Теория уровневой переработки информации. Память как побочный продукт переработки информации. Эффект отнесения к себе.
42. Три вида сознания. Процедурная и декларативная память. Семантическая и эпизодическая память.
43. Эпизодическая (автобиографическая) память. Феномены автобиографической памяти.
44. Проблема постоянства памяти. Забывание в долговременной памяти. Искажения в эпизодической памяти.
45. Исследование образов в когнитивной психологии. Мысленный поворот. Сканирование образов. Образы и восприятие.
46. Теория двойного кодирования. Роль ментальных образов в процессах познания.
47. Установка и функциональная фиксация в процессах мышления. Закономерности продуктивного мышления.
48. Механизмы репродуктивного мышления. Проблемное пространство и поиск решения.
49. Дедуктивное рассуждение. Понятие ментальной модели.
Логика – это раздел философии и математики. Ее цель – формально определить правильное доказательство. До начала XX века проблематика логики и психологии мышления практически совпадала. Одна из задач современной психологии мышления – определить, в какой мере люди используют правила логического вывода в процессе мышления.
Существует достаточно много логических форм мышления таких, как понятие, суждение, умозаключение и т.д. Мы рассмотрим именно умозаключение. Существуют несколько видов умозаключений: дедуктивное, индуктивное и др.
Дедуктивное умозаключение – умозаключение, одна из посылок которого должна быть общей (например, все птицы - животные), а вывод – всегда частным (например, некоторые животные – птицы).
Самым распространённым видом дедуктивного умозаключения является силлогизм. А самым простым примером силлогизма является простой категорический силлогизм.
Каждый силлогизм состоит из двух посылок (суждений) и вывода из них. Категорический (безусловный) силлогизм – специфическая форма логического вывода, при котором из двух посылок получают заключение, не содержащиеся в посылках. Посылки строятся на основе одноместных предикатов и могут иметь следующую форму: Все A суть B, Некоторые B суть A, Ни одно B не есть C, Некоторые C не суть B. Посылки имеют средний элемент (B), который называется средним термином. В процессе вывода оба крайних термина (A и C) переходят в заключение, которое строится по типу посылок.
Существуют 4 фигуры силлогизма в соответствии с тем, как распределён средний термин в умозаключении. Испытуемые имеют тенденцию выводить из силлогизмов той или иной фигуры заключения определенной структуры независимо от их правильности. Этот эффект получил название эффекта фигуры.
Помимо категорических силлогизмов бывают также условные силлогизмы, как минимум одна из посылок которых является условным суждением. Условное суждение состоит из основания (антецедент) и следствия из него (консеквент).
Правильность вывода из этого умозаключения определяется соответствием двум модусам: modus ponens и modus tollens. modus ponens выводит следствие из основания, например:
Если сегодня пойдёт дождь, то я останусь дома.
Дождь идёт.
Вывод: я останусь дома.
modus tollens выводит из отрицания следствия отрицание основания, например:
Если сегодня пойдёт дождь, то я останусь дома.
Я не остался дома.
Вывод: Дождь не идёт.
Большинство людей склонны совершать ошибки «подтверждения консеквента» и «отрицания антецедента». Когда испытуемые оценивали истинность суждений по modus ponens, они, как правило, не совершают ошибок. При оценке суждений по modus tollens, число ошибок превышает 30%.
Прекрасным примером, показывающим это, является задача на выбор Уэйзона. Перед испытуемым клали четыре карточки с буквами и цифрами: Е,К,4,7. И давалась инструкция проверить утверждение: «Если на карте с одной стороны изображена гласная буква, то на другой ее стороне – четное число».
Испытуемые должны были перевернуть только те карточки, от которых зависит справедливость этого вывода. В результате:
89% испытуемых выбрали E, что является логически правильным выбором
62% испытуемых переворачивали 4, что не является логически информативным
Только 25% испытуемых решили перевернуть 7, что является логически информативным.
16% переворачивали К, что не является логически информативным выбором.
Ментальная модель.
Люди способны понимать смысл утверждений, представлять соответствующие ситуации и проверять, согласуется ли с ними вывод. Согласно теории ментальных моделей, дедуктивное мышление основано не на осуществлении формального вывода по правилам логики, а на работе с ментальными моделями, отображающими ситуации.
Модели могут представлять мир, имитировать какой-либо процесс и вести к индуктивным и дедуктивным выводам. Если дедуктивное мышление определяется моделями, тогда этот процесс по определению будет смысловым, поскольку построение моделей на основе речевых инструкций зависит от значений и знаний
Каждая ментальная модель отображает возможность, а структура и содержание модели схватывают то общее, что содержится в разных вариантах воплощения этой возможности.
Теория дает общее объяснение дедуктивным выводам о возможном, вероятном и необходимом. Если предпосылки истинны, вывод считается возможным, когда он согласуется хотя бы с одной моделью предпосылок; его вероятность зависит от количества моделей, с которыми он согласуется; он признается необходимым, если согласуется со всеми без исключения моделями предпосылок.
На самом же деле, испытуемые дают значительно больше правильных ответов на задачи, для которых достаточно одной модели, чем на задачи, для которых требуется несколько моделей.
Подводя итог, согласно теории ментальных моделей, в процессе дедуктивного мышления люди на основе значений отдельных суждений и своих общих знаний строят ментальные модели возможностей, согласующиеся с предпосылками. Каждая из моделей отражает то, что в рамках данной возможности истинно. Вывод считается верным, если он согласуется со всеми моделями предпосылок. Чем меньше моделей необходимо для осуществления вывода, тем легче он будет сделан. Откуда берутся ошибки? Во-первых, человек не всегда способен учесть все возможные модели. Во-вторых, в моделях обычно не представлено то, что ложно, даже когда человек может привести контрпример, который опроверг бы необоснованный вывод.
50. Индуктивные умозаключения. Субъективная вероятность и эвристика репрезентативности. Эффект рамки.
Индуктивное умозаключение — это термин, обычно использующийся для описания процессов, в результате которых человек приходит скорее к вероятностным, чем к бесспорным заключениям. Это, очевидно, намного полезнее в нашей повседневной жизни, где очень мало определенности и, в лучшем случае, события лишь весьма вероятны. Оказывается, что математики и философы построили предписывающую модель того, как люди должны рассуждать в ситуациях, требующих применения индукции. Она основана на математической теореме Байеса.
Теорема Байеса предоставляет способ оценки того, насколько вероятно некоторое утверждение, предположение, гипотеза. Она объединяет то, что называется априорной вероятностью и условными вероятностями, чтобы произвести то, что называется апостериорной вероятностью, служащей мерой силы заключения.
- Априорная вероятность – вероятность того, что гипотеза является истинной перед рассмотрением доказательства, P(H). Чем менее вероятна гипотеза до доказательства, тем менее вероятна она должна быть после доказательства.
- Условная вероятность – это вероятность того, что доказательство определенного типа является истинным, если истинна определенная гипотеза, P(E/H).
- Апостериорная вероятность – вероятность того, что гипотеза является истинной после рассмотрения доказательства, P(H/E).
Теорема Байеса опирается на математический анализ характера вероятность. Может быть доказано, что формула правильно оценивает гипотезу; таким образом, она позволяет нам точно определить апостериорную вероятность гипотезы при наличии априорной и условной вероятностей. Теорема служит предписывающей моделью, или нормативной моделью, определяя средства оценки вероятности гипотезы. Такая модель отличается от дескриптивной модели, которая определяет, что люди фактически делают. Люди обычно не производят вычислений, подобных приведенным выше, которые выходят за рамки предписанных формальной логикой. Тем не менее, они в различной степени принимают суждения, подобные тому, что их дом был ограблен. Кроме того, сила их убежденности изменяется зависимости от доказательств типа того, была ли дверь обнаружена открытой Интересен вопрос, изменяется ли сила их убежденности в соответствии с теоремой Байеса.
Теорема Байеса определяет, как объединить априорную вероятность гипотезы с условными вероятностями доказательства, чтобы получить апостериорную вероятность гипотезы.
Субъективная вероятность
В оценке субъективной вероятности люди выбирают между двумя возможностями (например, «болен» или «не болен») на основе того, какая возможность в наибольшей степени соответствует наблюдаемым фактам (в данном случае, жалоба на здоровье). При этом в расчет не принимается базовая информация, т.е. вероятность наступления данного события в принципе (в данном случае, вероятности заболеть этой болезнью).
Люди иногда игнорируют априорные вероятности (эксперимент с адвокатом и инженером). Испытуемые позволяли, чтобы совершенно не информативное событие изменило их оценки вероятности (то есть проигнорировали информацию от исследователя о соотношении адвокатов и инженеров, а приняли только наличную информацию) И снова испытуемые показали, что они совершенно не могут использовать априорную вероятность при оценке апостериорной вероятности гипотезы.
Неспособность принять во внимание априорную вероятность может привести человека к совершенно необоснованным выводам, например, о своей болезни. Принимаются в расчет только симптомы и своя субъективная предрасположенность, а факт, что этим болеет только незначительный процент людей, забывается.
Эвристика репрезентативности. Люди часто не принимают в расчет априорную вероятность, делая вывод о вероятности события.
Принятие решений
Исследования вероятностных умозаключений включают в себя изучение принятия решений. Задача при этом состоит в том, чтобы определить, как люди делают выбор. Иногда мы делаем выбор довольно легко, трудности возникают, когда появляются вероятности получения или неполучения чего-либо из 2-х условий. Как в других областях умозаключения, принятие решения имеет собственную стандартную теорию, предписывающую, как должны вести себя люди в таких ситуациях. Согласно этой теории, они должны выбрать альтернативу с самой высокой ожидаемой ценностью. Ожидаемая ценность альтернативы должна быть рассчитана путем умножения вероятности на ценность.
Поведение испытуемых в подобных ситуациях можно объяснить, допуская, что ценность денег для испытуемых не связана линейной зависимостью с номинальной стоимостью денег. Ценность, которую человек приписывает чему-либо, называется субъективной полезностью. Канеман и Тверски также утверждают, что объективная и субъективная вероятности не совпадают. Они предположили, что субъективная и объективная вероятности связаны между собой функцией, согласно которой очень низкие вероятности имеют больший вес, чем высокие вероятности, что вызывает изгиб функции. Канеман и Тверски показывают, что значительную часть решений людей можно объяснить, допуская, что они действуют исходя из своих субъективных вероятностей и выгод.
Эффект рамки.
Эквивалентные описания ведут к принятию разных решений за счет привлечения внимания к различным аспектам проблемы (Тверский, Канеман, 1981)
Есть данные о том, что они могут побуждать людей совершать довольно странные вещи. Эти данные касаются так называемого влияния фрейма. Это влияние основано на том факте, что решения людей в значительной мере зависят от того, в какую точку на кривой выгодности они себя помещают.
Эксперимент с азиатской болезнью.
Ситуации, в которых влияние фрейма наиболее распространено, имеют одну общую черту — в них нет ясного основания для выбора. Это понятно из трех примеров, которые мы рассмотрели. В случае, когда покупатель имел возможность сэкономить, неясно, стоят ли $5 того, чтобы идти в другой магазин. В примере с азартной игрой отсутствует ясное основание для принятия решения. В третьем случае ставки очень высоки, но это, к сожалению, один из случаев принятия стратегического социального решения, которое противоречит ясному анализу. Таким образом, это случаи, в которых трудно принимать решения лишь на основе харак-теристик этих случаев.
Шафир (Shafir, 1993) предположил, что в таких ситуациях мы можем принять решение не на основе того, что фактически является лучшим решением, а на основе того, какое решение будет легче всего объяснить (себе или другим). Различные фреймы делают более легким или более сложным оправдание действия. В приведенном выше случае болезни первый фрейм обращает наше внимание на спасение жизней, а второй — на возможность избежать смертельных случаев. В нервом случае можно оправдать действие, указав на людей, чьи жизни были спасены (поэтому крайне важно, чтобы были люди, на которых можно было указать). Во втором случае оправдание сосредоточилось бы на людях, которые умерли (и было бы лучше, чтобы таких людей не было).
Эта потребность оправдывать действие может привести человека к тому, что он будет выбирать ту же самую альтернативу и в случае, когда его просят что-то принять, и в случае, когда его просят что-то отклонить.