相信看到:托兰赢家知觉和概念上的学习

人类概念学习显然取决于知觉。我们的“沙鼠”的概念是建立起来的感知特性,比如“毛茸茸的,”“小”和“四条腿的。“然而,最近的研究发现,依赖是双向的。知觉不仅影响,但影响我们学习的概念。我们实验室一直在探索概念和观念相互影响的心理机制,并构建计算模型表明,影响是良性的,而不是恶性的循环。

初步建议概念学习的影响感知来自一个考虑新手和专家之间的区别。专家在许多领域,包括放射学家,葡萄酒品酒师,和奥运会法官,开发特定的知觉工具在他们的专业领域为分析对象。为了研究新手/专家在实验室控制条件下的差异,我们发现学习新概念的过程改变知觉判断。在一组实验中(戈德斯通,1994),参与者首先被训练分类简单的正方形分成两组,根据它们的大小或亮度。这次培训之后,他们相同/不同的判断(“这两个广场的身体是一样的吗?”)涉及维度分类过程中有关或无关的培训。分类,实验的参与者在第一阶段学习影响了他们在第二阶段做出严格的物理判断的能力。首先,参与者大大增加他们的感知灵敏度在分类相关的维度,和稍微减少敏感性无关维度。第二,敏感性的增加尤为明显在学习类别之间的边界。

两种对立的感知变化的机制
在后续的工作中,我们探索了两个额外的感知变化的机制在概念学习,乍一看,矛盾。第一个机制,联合经营,创建感知单元,结合对象组件经常共现。组件,曾经被认为分别成为心理融合在一起。例如,我们(戈德斯通,2000)给参与者扩展实践学习的地方的复杂连接涂鸦到一级,而所有的“近距离脱靶”这种模式属于第二类。所有的部分类别1模式必须参加准确分类,因为每一块也出现在几个类别2模式。20小时的练习这些刺激之后,参与者最终可以很准确地分类类别1涂鸦,更快地将预测如果他们明确结合的信息一起涂鸦。与其他工作在感性单元化一致(Gauthier et al ., 1998;Shiffrin &快脚,1997),我们认为,创建新的知觉构建块的一种方式是创建一个摄影精神形象非常熟悉,复杂的配置。下面的这个比喻,就像相机店里不收取更多的钱为发展中人群的照片不是一个人的照片,一次复杂的精神形象已经形成,它不需要任何更多的努力来处理单元比它的组件。

图1 -任意尺寸可以由两个面之间的变形。每个面临在4 * 4组成的数组值沿着维度从脸1到2,和价值维度从脸3 - 4 B。

第二个机制,维度分化,包括学习孤立知觉维度最初心理融合在一起。例如,颜色的饱和度和亮度是融合方面对大多数人来说,在相同的方式,“热”和“温度”融合在一起,大多数人的思维在物理课程。然而,如果只有一个融合维度的相关分类,人们会选择性地敏感,一维(戈德斯通,1994)。此外,戈德斯通和Steyvers(2001)认为,真正的任意维度可以成为相互隔绝。他们第一个学会组16面临分类图1所示,将横向或纵向分为两组有八个脸。面临不同的沿任意维度创建的变形之间的随机配对面孔。尺寸是由逐渐从脸1到2混合,而维B是由逐渐混合脸3 - 4所示。定义每个剩余的脸一半的价值维度和一半的价值维度b。结果表明:1)人们可以很容易地学习水平或垂直分类规则;2)一次分类学习,参与者可以有效地和自动忽略变化无关紧要的维度;3)category-relevant维度变得特别敏感当参与者被给定一个传输相同/不同的知觉判断任务; and 4) there was positive transfer between categorization rules that presumed the same organization of faces into perceptual dimensions and negative transfer between rules that required cross-cutting, incompatible organizations. Together, these results strongly suggest that there is more to category learning than learning to selectively attend to existing dimensions. Perceptual learning also involves creating new dimensions that can then be selectively attended once created.

计算和解
统一化涉及到建设一个功能单位的组成部分。维分化将整体分为单独的组件尺寸。之间有一个明显的矛盾通过联合经营经验创造了更大的“块”,将一个对象划分为更清楚地描述组件通过分化。这个不可以转化为共性在更抽象的层面上。机制依赖于任务的需求和刺激。对象会被分解成其部分如果部分反映独立来源的变异,或者部分有不同的相关性。部分会组合如果他们经常共现,与所有部分表明类似的反应。因此,单元化和分化都是过程,建立适当的大小表示手头的任务。

我们已经开发出计算模型来展示概念学习导致学习新的知觉组织通过联合经营和差异化(戈德斯通et al ., 2000;戈德斯通,2003)。我们有被吸引到神经网络,输入和输出之间拥有干预的单位,并有能力创建内部表示。为当前的目的,这些干预单元可以被解释为学习功能探测器,并代表有机体获得感性词汇。就像我们感知世界通过我们的知觉系统的滤波器,因此神经网络不能直接访问输入模式,而是只有进入探测器,它的发展。

图2 -一个示例的输出CPLUS模型。接触后输入图片及其分类、神经网络创建探测器可以组装,像积木一样,重新输入。探测器同时得知他们与类别相关联。(实线代表兴奋性连接;虚线代表抑制连接。)

概念和感知学习通过统一化和细分模式,或CPLUS,给出一组图片作为输入,并生成输出每个图片的分类。沿着这个分类的方法,该模型提出了一个描述图片的分割成碎片。分割CPLUS创造往往会涉及部分1)遵守格式塔知觉组织定律通过连接对象的部分也有类似的位置和方向,2)经常发生在组呈现图片,和3)诊断分类。例如,如果5个输入的照片,图2给出了网络和贴上属于A类或B类,然后最初随机探测器通常成为分化如图所示。这种适应探测器显示的三个重要行为倾向。首先,探测器为部分创建发生在五个对象,如较低的广场和矩形天线。因此,第一个输入左边的图片将会由结合广场和矩形天线探测器的响应。其次,单一,整体探测器等对象创建最右边的输入图像与其他输入不共享任何大块。通过这种方式,该模型可以解释相同的学习过程单元化复杂的配置和区别其他投入成碎片。第三,探测器之间充当过滤器,实际的输入和类别。 The learned connections between the acquired detectors and the categories are shown by thick solid lines for positive connections and dashed lines for negative connections. The network learns to decompose the leftmost input picture into a square and rectangular antenna, but also learns that only the rectangular antenna is diagnostic for categorization, predicting that Category A is present and that Category B is not. Interestingly, the network builds detectors at the same time that it builds connections between the detectors and categories. The psychological implication is that our perceptual systems do not have to be set in place before we start to use them. The concepts we need can and should influence the perceptual units we create.

图3 -实例的创建和后续使用感性的构建块。在第一个面板中,一个人了解了一只鸡。在第二小组,解释世界上的其他国家的鸡他已经学会了。 (由罗伯特·戈德斯通。说明了乔·李)

统一的概念和感知
最强大的想法之一在认知科学的观念,灵活的认知是通过组装成小说安排一组固定的构建块。我们的工作证实了生产力和效率使用构建块创建小说的安排,但我们也声称构件本身可能灵活适应性而不是固定的。我们学习可以达到的概念和影响的感知描述地面的概念。这个交互式周期是比喻如图3所示。一个人创造了知觉积木世界上从他们的经验。然后,这个世界的人的后续经验受到这些构建块。

引用
附近,我。威廉姆斯,P。,塔尔·m·J。&田中,j . (1998)。培训”立体像“专家:对象识别过程框架为研究专家视觉研究,38岁,2401 - 2428。

戈德斯通,r . l . (1994)。影响的分类知觉歧视。实验心理学杂志》:一般,123,178 - 200。

戈德斯通,r . l . (2000)。在类别学习统一化。实验心理学杂志》:人类感知和性能,26岁,86 - 112。

戈德斯通,r . l . (2003)。学习感知,感知学习。在r .泡菜,m代表& c·奥尔森(Eds)。知觉组织的愿景:行为和神经的观点。(页233 - 278)。新泽西:劳伦斯Erlbaum Associates。

戈德斯通,r . L。& Stevyers m (2001)。在类别学习维度的敏感和分化。实验心理学杂志》:一般,130,116 - 139。

戈德斯通,r . L。Steyvers, M。Spencer-Smith, J。& Kersten a (2000)。知觉和概念之间的交互学习。大肠Diettrich & a b神枪手(Eds)。认知动力:观念转变在人类和机器。(页191 - 228)。Mahwah新泽西:劳伦斯Erlbaum Associates。

Shiffrin, r . M。,莱特福特n (1997)。知觉学习alphanumeric-like字符。在r·l·戈德斯通p·g . Schyns & d·l·曼迪(Eds)。心理学的学习和动机,卷36。(45 - 82)页。圣地亚哥:学术出版社。

托兰研究奖
托兰奖每年颁发一两个年轻研究人员(40岁或更年轻)认识到不寻常的成就,进一步实证研究心理学关于意识和物质世界的关系。基金受奖者用来支持他或她的研究在实验心理学的广泛,包括,例如,轰动的话题,知觉、动机、情感、学习、记忆、认知、语言和行动。两个奖项,优先考虑实验工作量化或其他正式的方法。有关更多信息,请访问www.nationalacademies.org。

收件人
1984年爱德华·n·普 1985年基思·d·怀特 1986年罗杰·拉特克利夫称 1987年劳伦斯·t·马洛尼&布莱恩a万德尔 1988年埃里克。克努森 1989年约翰·t·Cacioppo 1990年罗伯特·德西蒙 1991年丹尼尔·l·沙克特 1992年玛莎法拉 1993年史蒂文·平克 1994年唐纳德·d·霍夫曼和大卫·g·Lavond	1995年迈克尔s Fanselow和罗伯特·Nosofsky 1996年约瑟夫·e·斯坦梅茨和斯蒂文Yantis 1997年理查德•艾乌利和基思·r . Kluender 1998年弗吉尼亚·m·理查兹和杰弗里·d·绍尔对 1999年南希·g·坎维舍&哈罗德·e·Pashler 2000年伊丽莎白·古尔德和厄尔·k·米勒 2001 (Steven j .运气和凯伦·韦恩 2002年David j . Heeger &约翰·k·指向退后 2003年David c . Plaut &迈克尔·j·塔尔 2004年罗伯特·l·戈德斯通和温迪铃木