- •Основные данные о работе
- •Содержание
- •Введение
- •Основная часть
- •1 Психофизика как предмет исследования.
- •1.1 История развития взглядов на психофизические явления.
- •1.2 Психофизические методы.
- •1.3 Психофизический закон.
- •2 Анализ современных исследований в психофизике.
- •2.1 Изучение зрительных иллюзий в психофизике.
- •2.2 Психофизические исследования методом мягких вычислений.
- •2.3 Анализ психофизических исследований различными методами.
- •Заключение
- •Глоссарий
- •Список использованных источников
- •Приложения
2 Анализ современных исследований в психофизике.
2.1 Изучение зрительных иллюзий в психофизике.
В последнее время при исследовании механизмов, лежащих в основе зрения наряду с классическими методами в качестве предмета исследования и стимуляции выбирают разнообразные зрительные иллюзии. Действительно, например, при нейрофизиологических исследованиях мультистабильные (куб Неккера, инверсия рельефа и т. п.) стимулы являются неоценимым средством для изучения нейронной основы зрительного осознания. Они позволяют отделить нейронные отклики, коррелирующие с основными сенсорными свойствами, от тех, которые коррелируют с восприятием. При психофизических исследованиях использование таких иллюзорных стимулов также иногда позволяет выявить локализацию вдоль зрительного тракта механизмов отвечающих за обработку некоторых физических (и коррелирующих с ними субъективных) параметров. Во время таких исследований оцениваются величины параметров (яркость, цвет, белизна поверхностей). Затем они сравниваются при нормальных условиях и при их иллюзорном наблюдении. Однако, при исследованиях некоторых новых типов иллюзий (иллюзия Канижи, неоновые цвета) для идентификации механизмов их порождающих стали применять и пороговые методы. В качестве цели данных исследований выступило определение взаимодействия яркости реального стимула и субъективной яркости иллюзорной фигуры (Приложение А). На данный момент существуют экспериментальные результаты, которые как подтверждают такое взаимодействие (и даже возможность подпороговой суммации, так и опровергают функциональную эквивалентность иллюзорных и реальных стимулов. Такие противоречивые результаты могут быть получены в случае несовпадения формы реального и иллюзорного стимула. Это приводит к тому, что в некоторых случаях происходит не сложение интенсивности этих стимулов, а детекция одного из них на фоне другого. Гусевым была разработана методика, с помощью которой возможно исследовать методом подпороговой суммации большой класс иллюзий традиционно относимых к различным уровням зрительной системы. Необходимость таких исследований состоит в том, что некоторые иллюзии, традиционно относимые к одним уровням обработки в зрительном тракте, как показывают последующие исследования, определяются другими механизмами. Например, было показано, что иллюзия одновременного цветового контраста определяется внутри цвето-оппонентного канала, и не специфически колбочковым механизмом.
Эксперименты были проведены с помощью процедуры QUEST. Стимулы формировались в среде MATLAB и показывались испытуемым на мониторе IIYAMA Vision Master Pro 454.Полученные эмпирические результаты были представлены в виде пороговых кривых для трех основных цветов и для различных типов иллюзий. Сравнивая степени взаимодействия реальных и иллюзорных цветов для иллюзий последовательного и одновременного цветового контраста, можно сделать вывод о том, что для одновременного контраста он меньше, чем для последовательного. Последний в свою очередь определяется нижним уровнем зрительной системы.
Гарусев А. В. продемонстрировал возможность использования метода подпороговой суммации для исследования иллюзорных цветов в иллюзия, которые определяются различными уровнями зрительной системы человека. Автор разработал процедуру вычисления функции рассеяния цветового канала методом подпороговой суммации при произвольном спектральном составе стимула. Результаты, полученные в ходе экперимента подтвердили возможность использования подпороговой суммации для некоторых видов иллюзий. Для одновременного и последовательного цветового контраста результаты косвенно подтвердили результаты, которые ранее были полученны другими авторами с помощью непороговых методов.
В работе Головиной Г. М. был использован метод построения субъективного пространства стимулов, который базировался на мягких вычислениях. Процедура вычислений заключается в разработке лингвистической шкалы для оценки различий между стимулами и в использовании метода многомерного шкалирования нечетких оценок.
Во время проведения описанных ниже экспериментов учитывались индивидуальные особенности при оценивании различий между стимулами.
Проведя анализ разработанных ранее методов прямых оценок различия можно сделать вывод о том, что шкалы, применяемые испытуемым, не вполне соответствуют природе психологического механизма, который лежит в основе оценивания.
Способность оценивать информацию играет существенную роль в описании сложных явлений необходимо учитывать роль способности оценивать информацию. Данная способность наиболее выражено проявляет себя в использовании естественных языков. Каждое слово естественного языка представляет собой краткое описание нечеткого подмножества полного множества области рассуждений. Опираясь на это, весь язык можно обозначить как систему. В соответствии с ней нечетким подмножествам множества приписываются элементарные или составные символы (т.е. слова, группы слов и предложения). Так цвет объекта как некоторую переменную, значения этой переменной: красный, синий, желтый, зеленый и т.д. можно интерпретировать как символы нечетких подмножеств полного множества всех объектов. В этом случае цвет представляет собой нечеткую переменную. Другими словами, переменной, значениями которой являются символы нечетких множеств. Такие переменные называются лингвистическими.
Для того чтобы в психологическом эксперименте дать испытуемому возможность естественного способа описания различий, предлагается подход, который представляет собой развитие подхода, предложенного Л.А.Заде. Основное в этом подходе - применение лингвистических переменных вместо числовых переменных или в дополнение к ним; отношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний; сложные отношения описываются нечеткими алгоритмами.
