
- •1.Психология и математика.
- •2. Генеральная совокупность и выборка.
- •3. Измерение. Шкалы измерения.
- •4. Таблицы и графики.
- •Статистические ряды
- •5. Первичные описательные статистики.
- •6. Нормальный закон распределения и его применение.
- •7. Статистические гипотезы и критерии.
- •8. Статистическое решение и вероятность ошибки.
- •Билет 10 Классификация задач и методов их решения
- •Билет 11 Параметрический критерий различий и сдвигов: т - Критерий Стьюдента
- •Билет 12 Непараметрические методы. Поиск критерия, адекватного задаче исследования.
- •Билет 14 оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Билет 15 Выявление различий в распределении признака.
- •Билет 16 Многофункциональные статистические критерии
- •18Вопрос: Регрессионный анализ.
- •19Вопрос:Дисперсионный анализ.
- •20. Назначеные и классификация многомерных методов.
- •22.Дискриминантный анализ.
- •24. Кластерный анализ.
- •25. Моделирование психических процессов и поведения.
- •Детерминированные модели. Модели рефлексии.
- •«Формула человека» в.Лефевра.
- •Модели теории графов и геометрическое моделирование.
- •Кластерный анализ (ка).
- •Многомерное шкалирование (мш).
- •Стохастические модели. Вероятностные модели. Модели с латентными переменными.
- •Модели факторного анализа (фа).
- •Метод главных компонент.
- •Конфирматорный факторный анализ.
- •Модель латентных классов.
- •Модели научения.
- •Модели принятия решения.
- •Теория принятия решений.
- •Теория полезности.
- •Теория игр.
- •Динамическое программирование. Модели целенаправленного поведения.
- •Модели научения.
- •Модели интеллекта.
- •Перцептронные модели.
- •Моделирование естественного языка.
- •Нетрадиционные методы моделирования. Моделирование на «размытых» множествах.
- •Синергетика в психологии.
- •26. Теории искусственного интеллекта
Синергетика в психологии.
Ещё одна альтернатива традиционному математическому аппарату – синергетический подход, в котором математическая идеализация проявляется чувствительностью к начальным условиям и непредсказуемостью исхода для системы. Поведение можно описать с помощью апериодических и поэтому непредсказуемых временных рядов, не ограничиваясь при моделировании стохастическими процессами. Беспорядок в обществе может предшествовать появлению новой структуры, в то время как стохастические системы имеют низкую вероятность порождения интересных структур. Именно апериодические решения детерминированных уравнений, описывающих самоорганизующиеся структуры, помогут прийти к пониманию психологических механизмов самоорганизации (Фриман, 1992). В этих работах разум рассматривается как«странный аттрактор», управляемый уравнением сознания. Математически «странный аттрактор»это множество точек, к которому приближается траектория после затухания переходных процессов.
В основе большинства традиционных моделей психотерапии лежит концепция равновесия. Согласно синергетическому подходу, разум является нелинейной системой, которая при далёких от равновесия условиях превращается в части сложных аттракторов, а равновесие – лишь предельный случай. Этот тезис развивают теоретики психотерапии, выбирая тот или иной аспект теории хаоса. Так, например, выделяется феномен хаотического в психофизиологической саморегуляции (Stephen, Franes, 1992) и обнаруживаются аттракторы в паттернах семейного взаимодействия (L.Chamber, 1991).
26. Теории искусственного интеллекта
В области исследования интеллекта сегодня выделяются две конкурирующие гипотезы – К. Спирмена и Л. Терстоуна. По К. Спирмену интеллект представляет собой «…некоторую (единую, авт.) характеристику (черту, свойство), которая представлена на всех уровнях его функционирования». По Л. Терстоуну «нет общего начала интеллектуальной деятельности, а есть лишь множество независимых интеллектуальных способностей».
Определение и измерение интеллекта
1. Интеллект – это очень общая умственная способность, которая, в частности, включает умение рассуждать, планировать, решать задач, абстрактному мышлению, пониманию сложных идей, быстрому обучению, и обучению из собственного и чужого опыта. Интеллект – это не просто способность к «книжному обучению», не узкий академический навык, и не умение решать тесты и сдавать экзамены. Интеллект обозначает гораздо более широкую и глубокую способность к познанию окружающего мира – к «улавливанию», к «пониманию сути вещей», к способности принимать оптимальные решения.
2. Определенный таким образом интеллект может быть измерен, и тесты интеллекта (IQ тесты) делают это очень хорошо. Эти тесты являются одними из самых аккуратных (технически надежными и достоверными) из всех психологических тестов и методов. Они не измеряют и не создаются для измерения творческого потенциала, характера, личностных качеств и других важных различий между людьми.
3. Несмотря на то что существует много видов IQ тестов, все они измеряют тот же самый интеллект. Одни тесты используют слова или числа, и требуют специфических культурных знаний (таких как знание языка и словарный запас). Другие же являются «культурно нейтральными», и используют разного рода формы или геометрические паттерны, и требуют знания лишь простых и универсальных концепций (много-мало, верх-вниз, пустой-заполненный).
4. Распределение людей по IQ континууму, от меньшего к большему, хорошо описывается колоколообразной кривой (в терминах статистики, «кривой нормального распределения»). Большинство людей скапливается вокруг среднего (IQ 100). Меньшее число очень умны или очень глупы: около 3% американцев имеют IQ выше 130 (это число часто считается порогом «одаренности»), и примерно столько же имеют оценки ниже IQ 70 (IQ 70-75 часто считается порогом умственной отсталости.
5. Тесты интеллекта не являются культурно предвзятыми против черных американцев или какой-либо иной группы урожденных англоязычных американцев. IQ оценки обладают одинаковой предсказательной силой для всех американцев, независимо от расы и социального статуса. Лицам, не понимающим английский язык, может быть назначен невербальный тест или же тест на родном языке.
6. Лежащие в основе интеллекта нейрофизиологические процессы еще малоизученны. Современные исследования занимаются изучением, к примеру, скорости передачи нейронных сигналов, потребления глюкозы (энергии), и электрической активности мозга.
Интегральная теория искусственного интеллекта— это относящаяся к фундаментальной науке принципиально новая разработка, показывающая в чем ошибки существующих методик и как нужно делать правильно. Главный вывод: искусственный интеллект невозможно запрограммировать, он осуществим лишь в физической реальности.
Содержание интегральной теории /ИТ/ искусственного интеллекта /ИИ/ (174 стр., иллюстрации), последнюю редакцию которой можно скачать на этом сайте:
научные открытия:
предельно общий математический фундамент теории сознания (т.н. теория объектов);
строгое определение и принцип работы интеллекта;
взаимосвязь материя-информация;
конструктивная критика современных подходов создания ИИ;
принципиальные схемы устройства интеллектуальных машин различных классов (в т.ч. «сильный ИИ»или«сверх-ИИ») с полным объяснением наблюдаемых фактов;
научно-технические ноу-хау (алгоритм рефлексов, направление эволюционного процесса, метод распада/синтеза логических доменов и др.);
примеры их применения в задачах распознавания, автоматического составления алгоритмов, понимания естественного языка;
освещение многочисленных нетривиальных вопросов философии и инженерии знаний;
междисциплинарные разделы относительно теории множеств и теоретической физики. Последнее особенно интересно;
биологические приложения, в частности методы антистарения;
элементы космической Ноосферы — научно-обоснованный смысл предлагаемого проекта;
социальные моменты;
технология создания, включая бизнес-программу внедрения проекта: относительно дешевую и легко преобразуемую в четкий бизнес-план под конкретно ваши возможности;
генезис наука-религия.
1
Формула, которую я попытался здесь развернуть, в книге имеет вид:rsij = 1 – 6(SUM {(xik – xjk}2) / n (n – 1).
2Ю.Гермейер, 1972.
i