- •Мышление (1).
- •С.Л. Рубинштейн (1946 г.):
- •Репрезентация знаний
- •Основные вопросы:
- •Знание – это организованная информация.
- •Иерархическая (кластерная) модель
- •Теоретико-множественная модель
- •Модель сравнительных семантических признаков.
- •Сетевые модели. (1) Модель Коллинза и Квиллиана.
- •Сетевые модели. (2) Теория распространения активации (Коллинз и Лофтус).
- •Сетевые модели. (3) Пропозициональные сети.
- •Нейрокогнитивные модели. Коннекционизм.
- •Нейросетевые модели хорошо объясняют быстроту ответов о непринадлежности объекта к категории и о
- •Нейрокогнитивные модели. Коннекционизм.
- •Репрезентация знаний
- •Репрезентация знаний – резюме.
- •Репрезентация знаний – резюме.
- •Стимул
- •Умозаключения
- •-Алгоритм:
- •«Все люди смертны. Сократ — человек.
- •Формы силлогизмов
- •Каждый тип силлогизма можно описать на основе составляющих его типов высказываний; например, в
- •Джордж Буль, 1854 г.
- •Условные суждения, корректные и ошибочные
- •Условные суждения, корректные и ошибочные
- •Пример: задача выбора Уэйзона
- •Индукция и дедукция
- •Эвристика
- •Эвристика репрезентативности
- •Принадлежность к категории
- •Ошибки в вероятностных суждениях, основанные на эвристике репрезентативности
- •Вероянтностные суждения
- •«Задача Ивана»
- •«Задача Ивана»
- •Monty Hall Dilemma
- •Monty Hall Dilemma
- •Monty Hall Dilemma
- •Monty Hall Dilemma
- •Мы (люди) плохо умеем работать с ситуациями суммы и произведения вероятностей…
- •Задача маммографии
- •Задача маммографии
- •Ещё одна характерная ошибка при оценке вероятностей – завышение вероятности маловероятных и занижение
- •Эвристика доступности
- •Формы ошибок при использовании эвристики доступности
- •«Якорь»
- •Ошибки завышенной самооценки
- •Оценки «задним умом»
- •Почему эвристические методы всё- таки используются?
- •«Наивная физика»
- •Решения
- •Ограниченные ресурсы
- •Когнитивные модели
- •Когнитивные модели
Мышление (1).
Репрезентация знаний и семантическая организация информации; умозаключения, логика и вероятностные суждения.
С.Л. Рубинштейн (1946 г.):
«Мышление – это опосредованное... и обобщенное познание объективной реальности»
Мышление
Стимул |
|
|
|
|
|
е |
|||
|
|
|||
|
|
и |
||
|
|
т |
||
|
я |
|||
|
и |
|||
|
р |
|||
п |
||||
с |
||||
о |
||||
В |
Репрезентация 1
|
|
|
|
|
|
|
ия |
|
|
|
|
|
|
н |
|
|
|
|
|
|
че |
|
|
|
|
|
|
ю |
|
|
|
|
|
|
кл |
|
|
|
|
|
|
за |
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
м |
|
|
|
|
|
|
|
У |
|
|
|
|
|
|
|
Репрезентация 2
а д н а м о К
Реакция
Репрезентация знаний
Основные вопросы:
-Как теоретически представить знания, которыми обладает человек?
-Что представляют собой элементарные символы или понятия и как они связываются между собой?
-Как из этих символов строятся более крупные структуры знаний и как осуществляется доступ к столь обширной «картотеке»?
-Как ведется поиск информации и как хранящаяся в памяти информация используется при решении рядовых вопросов повседневной жизни?
Знание – это организованная информация.
(Р. Солсо, 2006)
Репрезентация знаний имеет семантическую организацию.
Модели репрезентации знаний:
-Иерархическая
-Теоретико-множественная
Когнитивные
модели
-Сравнительных семантических признаков
-Сетевые
-Нейрокогнитивные (коннекционистские)
Иерархическая (кластерная) модель
репрезентации знаний Г. Бауэра.
Организованный список действительно запоминается лучше…
Но только если он представлен в виде пространственно организованной схемы.
Теоретико-множественная модель
репрезентации знаний.
Согласно этой модели, 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.
Проверка высказывания (например: «Малиновка есть птица») осуществляется только путем сравнения атрибутов одного множества (птица) с атрибутами другого множества (малиновка).
2 типа логических отношений между категориями – общее (ОУ) и частное (ЧУ) утверждения.
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»).
Модель сравнительных семантических признаков.
Во многом сходна с теоретико-множественной моделью, но отличается от нее несколькими важными допущениями:
1. «Значение понятия не является неразложимой единицей, скорее оно представляет собой набор семантических признаков».
Значение понятия можно представить в виде набора существенных, или определяющих, аспектов (определяющих признаков), а также других признаков, являющихся необязательными, хотя и характерными, аспектами (характерных признаков).
2. Возможны градации отношений между понятиями – с использованием дополнительных определений («лингвистических ограждений») типа «грубо говоря», «в принципе», или «видимо, является».
«Истинное утверждение» делается на основе и определяющих и характерных признаков, утверждение «Верно в принципе» - на основе только определяющих, утверждение «Грубо говоря» - на основе только характерных признаков.
Сетевые модели. (1) Модель Коллинза и Квиллиана.
Принцип «экономичной упаковки информации»: общие для всех объектов класса свойства «приписаны» только объединяющему их классу, а не каждому из объектов (например, в данной схеме свойства «имеет плавники» и «может плавать» связаны с узлом «рыба», а не отдельно с акулой и лососем).
Сетевые модели. (2) Теория распространения активации (Коллинз и Лофтус).
Семантическая обработка с точки 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. (Collins & Loftus, 1975)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
а |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
г |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
н |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
м |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
й |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
а |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
р |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
п |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
т |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
к |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
е |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ф |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ф |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
э |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
т |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
е |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
я |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
н |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
с |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
я |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ъ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
б |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ш |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
р |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Х |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|