Признаковые модели

В признаковых моделях структурными единицами ментальной репрезен-
тации являются признаки. В самой ранней признаковой модели Коллин-
за и Квиллиана (1969) объект однозначно задавался набором признаков,
объединенных в таксономию. Таксономия состоит из узлов и связываю-
щих их дуг. В каждом узле, который репрезентирует концепт, хранятся
только признаки, присущие данному концепту. Концепты организованы
иерархически посредством связи включения, т.е. «быть чем-то вроде...».
Что касается признаков, которые являются общими для нескольких кон-
цептов, они хранятся в концептах, занимающих суперординатное положе-
ние в иерархии. Таким образом, чтобы получить полный набор признаков
какого-либо концепта, достаточно подняться по иерархическому дереву
концептов. Авторы ввели меру общности концептов, используя понятие
дистанции, которое измеряется количеством шагов, отделяющих сравни-
ваемые концепты друг от друга. Так, авторы показали, что латентное вре-
мя оценки утверждения «канарейка— птица» меньше, чем латентное вре-
мя оценки утверждения «канарейка — животное», так как для первого не-
обходимо подняться на один уровень, а для второго — на два.

Таким образом, каждый объект задается совокупностью признаков по
всему дереву класса. Из этого логически следует, что все объекты, принад-

Глава 6. Ментальная репрезентация

лежащие к одному классу, являются эквивалентными. Однако были полу-
чены экспериментальные данные) например, неравное время оценки «рав-
ных» с таксономической точки зрения объектов), которые потребовали
внести уточнение в модель ментальной репрезентации.

Смит, Шобен и Рипс [Smith, Shoben, Rips, 1974] ввели в модель семан-
тической репрезентации помимо таксономически организованных при-
знаков еще и «случайные». Первые признаки, получившие название обя-
зательных, или дефинитивных, задают границы определенной категории.
Вторые признаки называются характеристическими, и с их помощью уда-
ется смоделировать вариативность объекта в пределах неизменной кате-
гории. Характеристические признаки не обязательно присущи всем
объектам данного класса (например, страус входит в класс птиц, но не об-
ладает признаком «умеет летать»). Тот факт, что подкласс (страусов) мо-
жет не обладать дефинитивными признаками класса (птицы), потребо-
вал разработки нового типа моделей, где семантическая репрезентация
понимается не только как подчиняющаяся операции «включения» (ког-
да каждый класс непосредственно и единственным образом связывается
с суперординатным, или надстоящим, классом и когда все объекты класса
являются эквивалентными).

Одним из вариантов решения была модель А.Тверски [Tversky, Gati,
1982], в которой отнесение объекта к классу (категории) основывалось не
только на пересечении «общих» признаков (таксономической иерархии),
но и на признаках, отличающих данный класс от других классов. Призна-
ковая идеология в новом варианте позволила описать каждый объект в се-
мантическом пространстве посредством совокупной оценки расстояния
между объектами.

Постулируется, что каждый из стимулов (а,Ь) характеризуется набором
признаков, а близость между стимулами S(a,b) является функцией от трех
аргументов:

где — признаки, общие для стимулов а и Ь; — признаки, при-

надлежащие стимулу а, но отсутствующие в стимуле Ь\ — признаки,

принадлежащие стимулу Ь, но отсутствующие в стимуле a; Q— коэффи-
циенты относительных весов общих и различных признаков.

Эта модель была названа контрастной. В ней сходство между стимула-
ми описывается линейной функцией от количества признаков, по которым
стимулы не только «схожи», но и «различны».

В работе Тверски и Хеменвея [Tversky, Hemenway, 1982] было показа-
но, что при переработке знакомых и незнакомых объектов изменяются ко-
эффициенты при аргументах, описывающих сходство и различие. В слу-
чае аналитического способа переработки возрастает удельный вес общих
признаков, тогда как холистическая переработка оказывается чувствитель-
ной к признакам различия.

Широкое распространение получили модели семантической памяти и
ментальной репрезентации, в которых каждый объект задается в виде точки

Репрезентация как формат психического отражения

^многомерном пространстве. Так, Шепард [Shepard, 1980], используя про-
цедуру многомерного шкалирования, разработал «геометрическую мо-
дель», в которой стимулы репрезентируются как точки в координатном
пространстве, имеющем разную метрику. Близость между стимулами d(a,b)
задается расстоянием между точками.

-|1/г

В сити-блок метрике (r= 1) предполагается, что каждое измерение сти-
мула перерабатывается независимо, и различие стимулов равно сумме раз^
личий по каждому измерению. В евклидовой метрике переработка стиму-
ла по различным изменениям не является независимой, и различие между
стимулами описывается теоремой Пифагора.

Сетевые модели

В сетевых моделях ментальная репрезентация описывается посредством
сетей. Сеть состоит из узлов и связей между ними. В зависимости от ха-
рактера связей распространение активации по сети может описываться
различными функциями. Данные модели с полным правом могут быть от-
несены к «признаковым», хотя «признаком» в них является собственно не
«узел», а связь между узлами. Знаменательна в этом отношении эволюция
модели Андерсона: в ранней модели [Anderson, 1976] активация подчиня-
ется принципу «все — или — ничего». В последующей [Anderson, 1983] вер-
сии сетевой модели тот же автор изменяет правило распространения ак-
тивации в зависимости от числа связей, конвергирующих на данный узел,
вследствие чего узлы имеют континуально изменяющуюся силу активации.
А в окончательной версии, получившей название ACT*, постулируется, что
уже «не сила узла, а сила связи детерминирует поток активации.» (подроб-
нее см. [Ребеко, 1998, с. 39]).

В других сетевых моделях воспроизводится «идеология» построения се-
тей, заданная Андерсоном и состоящая в постулировании принципиаль-
но однотипного (хотя может быть и очень сложного) характера соедине-
ния между узлами.

Коннекционистские модели

В коннекционистских моделях ментальная репрезентация какого-либо
объекта или события описывается как распределение активации по сети,
однако, в отличие от сетевых моделей, в основу функционирования сети
положен принцип параллельности. Элементы связаны между собой нели-
нейно и влияют друг на друга. Каждый элемент имеет некое состояние ак-
тивации, которое непрерывно или дискретно изменяется. Полагается, что
система стремится к равновесному распределению активации, а активация
может циркулировать пока не будет достигнут стабильный паттерн акти-

Глава 6. Ментальная репрезентация

вации. В большинстве коннекционистских моделей полагается, что ин-
станция, следящая за распределением активации, находится в самой сис-
теме (см. подробнее в |Ребеко, 1998, с. 39—40)).

В модели, разработанной Д. Румельхартом и Дж. МакКлелландом (цит
по [Величковский, 1982]), активация идет по сетям трех уровней. Все свя-
зи между уровнями имеют веса, которые изменяются таким образом, что-
бы оптимизировать соответствие между предсказанным и антиципируе-
мым выходом.