Зрительные механизмы формирования категориальных структур тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 19.00.02, кандидат психологических наук Шехтер, Леонид Маркович

• Шехтер, Леонид Маркович
• кандидат психологических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат психологических наук Шехтер, Леонид Маркович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

ВВЕДЕНИЕ.

ЧАСТЬ 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР.

1.1 Природа категоризации.

12 Модели категоризации.

U Этапы и стадии категоризации.

ЧАСТЬ 2. ЭТАПЫ КАТЕГОРИЗАЦИИ ИСКУССТВЕННЫХ

ЦВЕТОВЫХ НАЗВАНИЙ.

2.1 Многомерное шкалирование как метод исследования категоризации.

22 Методика исследования.

23 Результаты и их обсуждение.

ЧАСТЬ 3. КАТЕГОРИАЛЬНОЕ ОТНЕСЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ

ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФИГУР.

3.1 Методика исследования.

32 Результаты.

33 Обсуждение.

3.4 Контрольное исследование: пространство, полученное методом оценки попарных межстимульных различий.

3.4.1 Методика исследования.

3.4.2 Результаты и их обсуждение.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Зрительные механизмы формирования категориальных структур»

Одной из центральных проблем когнитивной психологии является проблема формирования категориальных структур в процессе перереботки как образной, так и вербальной информации. Категоризация образов является важнейшей информационной характеристикой зрительного восприятия. Она позволяет человеку (и животным) организовать наиболее эффективно (то есть, с необходимой полнотой и минимальными затратами) работу в зрительном поле. Кроме того, зрительная категоризация - это частный случай категоризации [И.Хофман, 1986; Дж.Брунер,1977; У.Найссер,1981; R.Nosofsky,1988; J.Anderson, 1991; F.Ashby,1989], поскольку и память, и мышление, и речь являются категориальными процессами. Следовательно, изучение механизмов зрительной категоризации позволяет получить данные, применимые и в других областях психологии.

Одним из основных воспросов, связанных с формированием категорий, является вопрос о их трансформации в процессе развития. На основании классических исследований констатируется, что одним из фундаментальных принципов умственного развития в целом и перцептивного, в частности, является путь формирования структуры «от общего к частному», состоящий в постепенной, все более точной и дифференцированной идентификации объектов окружающего мира [Л.С.Выготский, 1956; Ж.Пиаже,1969; В.В. Давыдов, 1972]. Утверждается [Дж.Брунер,1977; У.Найсер,1981], что первичная категоризация, заключается в выделении объекта из окружающего мира и приписывании ему наиболее общих характеристик, типа: «предмет», «звук» и т.д. Последующие этапы категоризации могут быть связаны с постепенным сужением, последовательным ограничением категорий, к которым относится объект, т.е. с более точной его идентификацией. Таким образом, постулируется, что категориальные когнитивные структуры формируются от «общего» к «частному», по пути конкретизации и сужения. Эта точка зрения подтверждена обильным фактическим материалом психологии развития [Е.А.Сергиенко, 1998,2002; ].

Не ставя под сомнение принцип дифференциации в когнитивном развитии, некоторые исследователи [E.Rosch ,1977] утверждают, что такой путь не единственен: возможен и обратный - «от частного к общему», т.е. интеграция - переход от отдельного и дифференцированного к целостному и нерасчлененному. «Процессы дифференциации, где бы они не происходили, неотрывны от процессов интеграции» [Н.И.Чуприкова,1997, с. 10].

Как соотносятся прямо противоположные когнитивные тенденции в процессе обучения? Идея цикличности стадий дифференциации и интеграции в процессе развития [Б.Ф.Ломов,1966; Л.М.Веккер,1976] является основной теоретической базой настоящей работы.

Закономерность стадий формирования зрительных семантических категорий предполагает наличие базовых механизмов, «задающих» правила, по которым разворачивается категориальный процесс. Традиционной является точка зрения, соотносящая этот процесс с особенностями высших психических функций, а именно с мышлением и речью. Другое предположение состоит в том, что особенности семантической категоризации задаются свойствами нейронных сетей, обеспечивающих зрительное восприятие.

Цели исследования:

1. Изучение формирования образных и семантических зрительных категорий на разных стадиях обученности.

2. Определение принципиальных особенностей процессов категоризации, независимых от типа усваиваемого материала.

3. Выявление роли узловых нейронных механизмов зрительного восприятия в детерминации принципов зрительной категоризации.

Рабочая гипотеза

Мы предполагаем, что развитие категориальных структур индивидуального сознания представляет собой цикличный процесс. На этапе первичной классификации обнаруживаются наиболее явные и очевидные различия между стимулами, на основании чего формируются изолированные классы. Стимулы из одного и того же класса либо совсем не различаются, либо различия между ними не упорядочены (слабая топология). По мере обнаружения новых признаков происходит дифференциация стимулов по принципу упорядочения конкретных, частных различий между ними, что приводит к «растягиванию» и расширению границ первоначальных классов, т.е. формированию более сильных топологических свойств категориального пространства. Затем, как следствие более глубокого анализа и последующего обобщения обнаруженных новых признаков, стимулы вновь структурируются в классы, но уже в новом, более сильном топологическом пространстве. В дальнейшем, по мере углубления знания и освоения стимульного материала цикл «первичное обобщение- дифференциация- вторичное обобщение» повторяется на новом этапе и т.д.

Мы предполагаем также, что особенности процессов категоризации не случайны, а задаются свойствами нейронных сетей, опосредующих эти процессы.

Методология исследования

В исследовании применялись экспериментальные методы, разработанные в рамках нового психофизиологического подхода, обозначенного в работах Е.Н. Соколова, как «человек-нейрон-модель». Суть этого подхода состоит в том, что исследование начинается на поведенческом уровне психофизическими методами. Далее на основе полученных результатов строится математическая модель, которая в интегральном виде воспроизводит поведение испытуемого, а частные характеристики этой модели соответствуют нейронным механизмам мозга, реализующим это поведение. В данном исследовании в качестве поведенческого процесса использовались субъективные оценки больших межстимульных различий. Для построения субъективных психологических пространств использовались методы многомерного шкалирования. В психофизиологии методы многомерного шкалирования могут быть использованы на всех этапах исследования, строящегося по схеме «человек-нейрон-модель» - и на этапе психофизического анализа психических процессов, и на этапе изучения их нейронных механизмов [ Р.Шепард,1981; А.Ю.Терехина,1973; Ч. А.Измайлов, 1980]. Многомерное шкалирование основывается на положении, что различение стимулов определяется их расхождением по ограниченному числу субъективных признаков, которые явно, или неявно учитывают люди при суждениях о различии или сходстве стимулов. Исходя из этого, ставится главная задача многомерного шкалирования - нахождение минимального числа субъективных признаков, определяющих различение стимулов человеком, и вычисление значения этих признаков. Решение задачи многомерного шкалирования основано на использовании понятия психологического пространства, точки которого представляют исходные стимулы. Аналогично геометрическим представлениям вводится система координат, число которых определяется числом базовых субъективных признаков. Это число и задает размерность психологического пространства. Физическая размерность стимула и субъективная размерность образа в общем случае не совпадают. Это несовпадение определяется тем, что на пути от внешнего воздействия к субъективному феномену лежит сложная нейронная сеть, которая и задает размерность феноменального пространства. Вследствие этого метод многомерного шкалирования позволяет интерпретировать одно и то же явление и в психологических, и в нейрофизиологических терминах, поскольку размерность феноменального пространства зависит от нейронной сети, связывающей внешнее воздействие и субъективный феномен, и одновременно отражает субъективные характеристики стимулов. При этом угловые координаты этого пространства совпадают с субъективными характеристиками, а Декартовы координаты определяются вкладом возбуждений нейронных каналов, участвующих в механизмах восприятия сигналов. Таким образом в единой модели объединяются физиологические механизмы и феноменология восприятия.

Задачи исследования:

1. Получить экспериментальные данные по различению искусственных цветовых названий при обучении испытуемых искусственному языку.

2. Построить субъективные пространства, в обобщенном виде отражающие особенности категоризации на разных стадиях обучения искусственному языку.

3. Получить экспериментальные данные по различению геометрических форм испытуемыми с разной степенью геометрических знаний.

4. Построить субъективные пространства, отражающие категоризацию геометрических форм, в зависимости от степени владения геометрией.

5. Сравнить субъективные пространства искусственных цветовых названий и геометрических форм.

6. Проанализировать стадии зрительной категоризации при сравнении их с механизмами зрительного восприятия.

Положения, выносимые на защиту:

1. Формирование категориальных когнитивных структур является протяженном во времени циклическим процессом, сочетающим стадии дифференциации и интеграции. Конечный результат каждого цикла является отправной точкой для последующего.

2. Единичный цикл включает три основные стадии: первичное обобщение -дифференциация - вторичное обобщение.

3. Принципиальный механизм формирования категориальных структур является единым для двух различных уровней психической деятельности - для перцептивного уровня и уровня семантики языка.

4. Особенности формирования зрительной категоризации задаются свойствами нейронных механизмов, обеспечивающих зрительное восприятие.

Научная новизна и теоретическая значимость

Новизна работы определяется самим подходом к исследованию, проведенному в единой экспериментальной парадигме при использовании методов многомерного шкалирования и построении геометрических моделей, в интегральном виде воспроизводящих поведение испытуемых. Впервые не только теоретически, а в рамках единого экспериментального исследования продемонстрировано, что формирование зрительных категорий в процессе обучения проходит три стадии: первичное обобщение - дифференциация -вторичное обобщение. Процесс формирования зрительных категорий универсален, поскольку однотипные данные получены при формировании зрительных категорий разных уровней - перцептивного уровня и уровня семантики языка. Впервые на материале формирования искусственных цветовых названий показана прямая связь циклических стадий дифференциации и интеграции в развитии категориальных структур с нейрофизиологическими механизмами построения цветового образа. На основании этого предложен новый подход к исследованию механизмов категоризации, рассматривающий в качестве основного фактора, задающего этапы зрительной категоризации, специфическое устройство нейронной сети, обеспечивающей зрительное восприятие.

Практическая значимость работы

Практическая значимость исследования определяется тем, что выявленные принципы формирования зрительных категорий могут быть использованы при проектировании искусственных биокибернетических обучающихся систем. Значение результатов, полученных в данной работе, определяется также практическими запросами со стороны педагогической и инженерной психологии. Принципы зрительной категоризации, выявленные в процессе овладения знаниями, могут быть использованы для создания эффективных технологий диагностики степени усвоения знаний. Кроме того, они важны для аналитической работы и преподавания и используются при чтении курса «Психофизиология» для студентов факультета психологии МГУ.

Достоверность полученных результатов

Достоверность результатов обеспечена применением теоретически обоснованных методов многомерного шкалирования исходных экспериментальных данных, вычислением коэффициентов корреляции, вариативности и стандартных отклонений. Статистическая достоверность обеспечена достаточным объемом выборки, достигнутым большим числом предъявлений каждого отдельного сигнала каждому данному испытуемому.

ВВЕДЕНИЕ

Проблема изучения механизмов категоризации является одной из наиболее широких психологических проблем. Категоризация, как отнесение объектов или ситуаций к определенной категории или классу [Р.М.Фрумкина, 2001; И.Хофман,1986; Дж.Брунер,1977; У.Найссер,1981; R.M.Nosofsky,1988; J.R.Anderson, 1991; F.G.Ashby,1989; E.Rosch,1975; E.E.Smith R, 2001] составляет решающий момент их восприятия, анализа и понимания.

Поскольку события в мире повторяются редко, организм нуждается в установлении связи новой информации с уже изученной в прошлом. Один из главных путей в решении этой проблемы заключается в преобразовании множества воспринимаемых объектов в сравнительно малое количество эквивалентных классов и точной классификации новых объектов в тот или иной уже существующий класс. По мнению A.G.Knapp и J.R.Anderson [1984]: "Категоризация, как способность организовывать информацию в эквивалентные классы, имеет исключительно важное значение для любого организма, способного к обучению в борьбе за выживание".

Категориальное расчленение окружающего мира позволяет, прежде всего, резко уменьшить количество воспринимаемой и перерабатываемой информации. В регуляции поведения участвуют теперь не все стимульные свойства индивидуального объекта, а только те из них, которые позволяют отнести его к соответствующему классу, в зависимости от целей текущей деятельности. Специфические детали объекта при этом могут игнорируются. Например, при одних условиях для построения адекватной последовательности поведенческих актов достаточно идентифицировать розу как растение, при других как цветок, при третьих - еще более конкретно, как розу [И.Хоффман,1986]. Если бы человек не обладал такими когнитивными средствами, то каждый новый объект, например несколько видоизмененный трамвайный вагон в новом городе, часы с непривычным циферблатом и т.п., требовал бы от него исследования этого "неизвестного предмета", прежде чем он смог бы на него адекватно реагировать. Использование же классов делают возможным перенос прошлого опыта на ранее не встречавшиеся ситуации.

Процесс категоризации относится к ведущим механизмам формирования любых умственных действий. Так, В.К.Шабельников [1982] полагает, что "любая мыслительная задача может рассматриваться как задача на категоризацию".

Необходимость исследований категоризации для изучения перцептивных процессов подчеркивается многими известными психологами. Существует мнение, что всякий перцептивный акт связан с категоризацией. Выдающийся американский ученый Дж.Брунер [1977] пишет: "Восприятие предполагает акт категоризации. Фактически в эксперименте происходит следующее: мы предъявляем субъекту соответствующий объект, а он отвечает путем отнесения воспринятого раздражителя к тому или иному классу вещей или событий. На этом только и могут строится любые наши рассуждения."

Важно, однако, отметить, что восприятие предполагает категоризацию, именно как неотъемлемую свою часть, и не исчерпывается ей ( как оно не исчерпывается узнаванием). Это следует из того, что, если речь идет о новом объекте, то его познание не может ограничиваться отнесением в старую, уже известную категорию - это фактически означало бы только узнавание в объекте уже известных признаков и игнорирование новых. Подчеркивая несводимость восприятия к распределению объектов по категориям, У.Найссер [1981] пишет : "Поскольку оно (восприятие - Л.Ш. ) зависит от потока стимуляции, отличающегося уникальной картиной изменений во времени, схема в каждом конкретном случае так же уникальна. У нас нет схемы улыбки для каждой улыбки, или схемы стула для каждого стула" [У.Найсер, 1981].

Безусловно, познание нового невозможно без опоры на прошлое знание и опыт, которые не могут быть доступны без определенной систематизации. Именно таким систематизированным знанием и является, в данном случае, какая-либо категориальная структура. Причем эта связь новой информации со старой имеет не односторонний, а постоянно взаимодействующий характер: исходная внутренняя категория не только создает почву для восприятия нового внешнего объекта, но и сама модифицируется в результате получения нового знания. Модифицированная категория создает основу для принятия последующей информации и т.д. По мере такого циклического процесса взаимодействия и происходит, как нам представляется, развитие категориальных структур и, вероятно, сознания в целом.

В нашем исследовании ставилась цель проследить этапы формирования категориальных структур индивидуального сознания при помощи анализа динамики структуры субъективного психологического пространства. Мы исходили из предположения о том, что развитие категориальных структур индивидуального сознания- цикличный процесс. На этапе первичной классификации обнаруживаются наиболее явные и очевидные различия между стимулами, на основании чего формируются изолированные классы. Стимулы из одного и того же класса либо совсем не различаются, либо различия между ними не упорядочены (слабая топология). По мере обнаружения новых признаков происходит дифференциация стимулов по принципу упорядочения конкретных, частных различий между ними, что приводит к "растягиванию" и расширению границ первоначальных классов, т.е. формированию более сильных топологических свойств категориального пространства. Затем, как следствие более глубокого анализа и последующего обобщения обнаруженных новых признаков, стимулы вновь структурируются в классы, но уже в новом, более сильном топологическом пространстве, т.е происходит интеграция стимулов. В дальнейшем, по мере углубления познания и освоения стимульного материала цикл "обобщение - дифференциация - обобщение" повторяется на новом этапе и т.д.

Исследование категориальных структур проводилось на примере формирования зрительных категорий двух типов - геометрических форм и искусственных цветовых названий. Выбор в качестве объекта исследования зрительных категорий не случаен. Он позволяет соотнести зрительные семантические категориальные пространства со сферической моделью цветоразличения [Ч.А.Измайлов, 1980]. Одним из основных достоинств этой модели является то, что, имея декартовы и сферические координаты, она может интерпретироваться в поведенческих и нейрофизиологических терминах. Таким образом в единой модели объединены феноменальные данные и определяющие их нейронные механизмы. Исследование же геометрических категорий, в свою очередь, позволяет соотнести их динамику с известными нейрофизиологическими механизмами восприятия формы. Таким образом, исследование формирования зрительных категорий позволяет выявить роль узловых нейронных механизмов зрительного восприятия в детерминации принципов зрительной категоризации.

Заключение диссертации по теме «Психофизиология», Шехтер, Леонид Маркович

ВЫВОДЫ

1. При формировании семантических цветовых категорий выявлены две последовательные стадии процесса категоризации: первичное обобщение - дифференциация.

2. Эти стадии обнаруживаются в изменении структуры психологического пространства искусственных цветовых названий, которое сначала имеет классификационный характер, а по завершении обучения становится метрическим.

3. Вид категоризации геометрических объектов зависит от уровня знаний в области геометрии и по мере обучения проходит следующие стадии: первичное обобщение - дифференциация - вторичное обобщение.

4. Развитие геометрических категорий отражают преобразования психологического пространства геометрических форм, состоящие в его переходе от грубого классификационного - к метрическому и затем - к новому классификационному на основе предыдущей метризации.

5. Процесс формирования зрительных категорий универсален, поскольку этапы дифференциации - интеграции выявлены при формировании зрительных категорий разных уровней - перцептивного уровня и уровня семантики языка.

6. Основным механизмом, задающим этапы зрительной категоризации, является специфическое устройство нейронной сети, обеспечивающей зрительное восприятие.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сравнивая данные, полученные в экспериментах с обучением искусственному цветовому языку с результатами экспериментов по категоризации геометрических фигур можно видеть общие для обоих случаев закономерности.

И в том, и в другом случае сначала стимулы жестко делились на изолированные классы по наиболее общим, явным и очевидным признакам, на основании сходства с эталонами этих признаков. Образованные классы являлись однородными, внутри них отсутствовало упорядоченное различение стимулов, поскольку испытуемые практически не различали степеней выраженности классификационных признаков, а также других отличительных признаков. В экспериментах с искусственными цветовыми названиями это выражалось разделением всех точек на четыре отдаленных друг от друга локуса, в соответствии с четырьмя основными разделами спектра и четырьмя геринговскими первичными цветами (синий, зеленый, желтый, красный), выступающими в качестве эталонов для классификации. Внутри каждого локуса отсутствовали упорядоченные отношения между точками, поскольку испытуемые путали оттенки и полутона, а различали только глобальные цветовые характеристики искусственных названий. В экспериментах с категоризацией геометрических фигур школьниками из общей массы выделялись в самостоятельные классы и четко идентифицировались только сами объекты-эталоны, классификация остальных стимулов, у которых признаки классов выражены не максимально, была хаотичной—все они объединились в один, неупорядоченный класс. Пространство, в обоих случаях, имело "классификационный" характер: можно было говорить только о различии между классами стимулов, различие между стимулами внутри них не имело значения и каждый отдельный класс фактически мог быть представлен в пространстве какой-либо одной точкой.

После этой, начальной стадии классификации, которую мы можем определить как первичное обобщение, наступает следующий этап -внутриклассовая упорядоченная дифференциация стимулов в результате селективного анализа их классификационных и других отличительных признаков. Как следствие такой дифференциации, первоначальные классы утрачивают свою однородность, возможно их сближение и распад. Точки-стимулы перераспределяются в пространстве в зависимости от степени выраженности у этих стимулов признаков класса и других отличительных признаков: происходит "метризация" пространства. "Метризация" семантического пространства выражается в перераспределении точек каждой из четырех групп по периметру цветового круга, в его приближении к сферической структуре, что связано с соответствующем устройством цветового анализатора. Метрическая структура пространства геометрических конфигураций выглядит по-иному: она представляет из себя три отдельных, для каждого класса стимулов, шкалы, направленных в разные стороны, как лепестки у цветка. Каждая шкала выражает признак соответствующего класса —чем дальше находится точка из этого класса от начала координат, тем больше у нее выражен этот признак, и наоборот.

Таким образом, первые две стадии категоризации, обозначаемые как первичное обобщение и дифференциация, четко прослеживаются в обоих экспериментах. На основании этого можно предположить, что принципиальный механизм формирования категориальных структур является единым для различных видов и уровней психической деятельности - в данном случае для перцептивного уровня и уровня семантики языка.

Однако, в экспериментах с конфигурациями мы наблюдаем и третью стадию - стимулы вновь объединяются в классы, происходит вторичное обобщение, но уже на качественно более высоком основании, с учетом их специфических особенностей, выявленных в процессе анализа на предыдущей стадии. Пространство вновь принимает "классификационный" характер.

На этом примере мы можем говорить о завершенном трехстадийном цикле развития категорий, который можно обозначить как "первичное обобщение -дифференциация - вторичное обобщение".

Отсутствие заключительной стадии цикла в развитии структуры семантического пространства цветовых названий, его остановка на стадии "метризации" может объясняться, с одной стороны, недостаточностью обучения, а с другой, специфической особенностью формирования этой структуры. Она состоит в приближении данного пространства, по мере развития, к перцептивному цветовому пространству, представляющему из себя уже законченную, сложившуюся на данный момент в процессе эволюции и в онтогенезе структуру, и отличающуюся "метрическим", а не "классификационным" характером, что обусловлено устройством цветового анализатора. Прежде, чем достигнуть такого вида, перцептивное пространство, в процессе развития могло проходить весь цикл, и неоднократно - каждый раз начиная его с нового качественного уровня. Видоизменяясь в соответствии с каждой стадией и отражая соответствующую структуру анализатора в каждый момент, цветовое пространство остановилось на данном виде как на относительно совершенном. Семантическое пространство, будучи обусловленным перцептивным, в своем формировании может форсировать процесс, и, минуя часть промежуточных стадий, сразу переходить к заключительной.

На основании полученных данных предлагается новый подход к исследованию механизмов категоризации, который можно обозначить как психофизиологический подход, поскольку в качестве основного механизма категоризации рассматривается специфическое устройство нервной сети, которое конструирует из множества внешних воздействий единичный и константный образ таким способом, чтобы неизбежная вариабельность этих внешних воздействий, пока она не выходит за границы, угрожающие сохранению этого образа, не отвлекала информационные и энергетические ресурсы организма и не мешала решать поведенческие задачи.

В настоящее время хорошо известно, что сенсорные системы, через посредство которых живой организм получает информацию о состоянии внешней среды, функционируют как измерительные приборы (анализаторы), регистрирующие только изменения энергии и плотности вещества в окружающей среде. Функциональное однообразие сенсорных анализаторов по отношению к воздействиям среды резко контрастирует с качественным многообразием сенсорных образов, которые конструируются в этих анализаторах. Достаточно привести пример зрительной системы, рецепторы которой осуществляют одну единственную операцию по отношению к воздействиям среды - суммируют энергию квантов электромагнитного излучения по своему диапазону длин волн, и на основании этой информации зрительные анализаторы конструируют такие качественно различные образы как цвета, формы, движения. Эта качественная специфика сенсорных образов определяется только устройством анализаторов, нейронными механизмами, которые из одного и того же распределения энергии по рецепторам сетчатки формируют очень разные по качеству образы. Можно сказать, что типология сенсорных систем, основанная на специфическом устройстве анализаторов, представляет собой первый этап категоризации, этап обобщения.

Так, бесчисленное множество комбинаций волн электромагнитного излучения в диапазоне от 400 до 700 нанометров преобразуются для человека в один и тот же зрительный световой образ за счет устройства фоторецепторов, а такое же множество комбинаций волн электромагнитного излучения в диапазоне 1000-2000 нанометров преобразуется в один и тот же тактильный образ тепла за счет устройства тактильных рецепторов. Аналогичным образом за счет устройства нейронной сети цветового анализатора, световой образ разделяется на цветовые образы, то есть зрительная категория света дифференцируется на зрительные цветовые категории. Каждый цветовой образ также является обобщением множества комбинаций волн электромагнитного излучения, так что по цветовому образу нельзя восстановить конкретную комбинацию электромагнитных волн, которую этот цвет обозначил. Идентичность цветовых образов, вызванных стимулами разного спектрального состава, называется в цветовой науке метамеризмом [Д.Джадд, Г.Вышецкий, 1978]. Но зато обратная операция всегда однозначно определена. Данной комбинации электромагнитных волн цветовой анализатор приписывает только один цветовой образ. Такое одностороннее соотношение между двумя множествами «А» и «В», когда для любого Ai есть только один элемент из множества В, но для каждого Bi существует множество равноправных элементов в А, называется отношением гомоморфизма. Механизм обобщения в нейронной сети анализатора обладает такой же односторонней направленностью, таким же гомоморфизмом, который мы видим в обобщении речевых категорий - слов. Так, например, когда мы оперируем словом «стол», мы не можем сказать на основе какого именно зрительного образа или образа памяти, или представления сформировано данное речевое понятие, в нем содержатся все эти зрительные и мнемические образы. В то же время любой конкретный зрительный или мнемический образ стола однозначно представлен в речи словом «стол».

Категоризация на сенсорном уровне, в механизме сенсорных анализаторов обладает определенными особенностями. Поэтому ее лучше сравнивать не со словесными категориями, а с числовыми. Как и числа, сенсорные образы наряду с категориальной характеристикой обобщения обладают свойствами шкалы, когда на множестве элементов, составляющих шкалу, устанавливается не только отношение эквивалентности, но и некоторые другие отношения (например, порядка, или эквивалентности попарных разностей и т. д.) [С.С.Стивенс, 1961, Ч.А.Измайлов, М.Б.Михалевская, 1983]. Метрические свойства сенсорных образов также проистекают из специфического устройства нейронной сети анализатора, как метрические свойства температурной шкалы проистекают из устройства термометра.

Подводя итоги, необходимо сказать, что малая выборка испытуемых в обоих экспериментах, обусловленная необходимостью проведения глубокого и качественного анализа каждого испытуемого, усложненного трудоемкой процедурой, не позволяет нам с полной определенностью говорить об универсальности проявленных закономерностей. Тем не менее, результаты этих экспериментов могут, по нашему мнению, расцениваться как факты, которые, наряду с другими, подкрепляют рассмотренный теоретический подход.

Список литературы диссертационного исследования кандидат психологических наук Шехтер, Леонид Маркович, 2004 год

1. Брунер Дж. Психология познания. М., 1977.

2. ВеккерЛ.М. Психологические процессы, т. 1. Л., 1974.

3. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. М., МГУ, 1982.

4. ВыготскийJI.C. Мышление и речь. Избранные психологические исследования. М., Изд-во АПН РСФСР, 1956,39-386

5. Давыдов В.В. Виды обобщения в обучении. М., 1972.

6. ДжаддД, Вышецкий Г. Цвет в науке и технике. М., 1978

7. Измайлов Ч.А. Сферическая модель цветоразличения. М., МГУ, 1980.

8. Измайлов Ч.А., Михалевская М.Б. Общий практикум по психологии. Психологические измерения. М., 1983.

9. Измайлов Ч.А., Соколов Е.Н., Сукретная Л.П., Шехтер JI.M. Семантическое пространство искусственных цветовых названий. Вестн. Моск. Ун-та, сер. 14, психология, 1992,1.

10. Пиаже Ж. Избранные психологические труды. М., Просвящение, 1969.

11. Сергиенко Е. А. Когнитивная психология. М. Наука., 2002.

12. Сергиенко Е. А. Ментальные репрезентации. М. Наука., 2003.

13. Сеченов ИМ. Избранные произведения, т.1. М.,1952.

14. Соколов Е.Н., Вартанов А.В. К исследованию семантического цветового пространства. Психологический журнал, 1987, 2, 58.

15. Стивене С.С. Математика, измерения и психофизика. В кн.: «Экспериментальная психология», т.1, под ред. С.С. Стивенса. М., 1960

16. ТерехинаА.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.,1986.

17. Терехина А. Ю. Методы многомерного шкалирования и визуализация данных. Автоматика и телемеханика., 1973, 7, 80-94.

18. Фрумкина P.M. Психолигвистика. М. Академия, 2001, 320с.

19. Хофман И. Активная память. М.,1986.26 .Чуприкова Н.И. Психология умственного развития: принцип дифференциации. М., Столетие, 1997.

20. Шабельников В.К. Формирование быстрой мысли. Алма-ата, 1995

21. ШехтерМ.С. Некоторые теоретические проблемы психологии узнавания. Вопросы психологии, 1970,5,35.

22. Шехтер М.С. Психологические проблемы узнавания. М.,1967.

23. ШехтерМ.С. Зрительное опознание: закономерности и механизмы. М., 1981.

24. Anderson J.R. The adaptive nature of human categorization.Psychological Review, 1991,98, 3,409- 429.

25. Ashby F.G. Estimating the parameters of multidimensionalsignal detection theory from simultaneous ratings on separate stimulus components. Perception & Psychophysics, 1988, 44,195-204.

26. Ashby F.G. Stochastic general recognition theory. In D.Vickers & P.L.Smith (Eds.), Human information processing: Measures, mechanisms, and models (pp 435-457). Amsterdam:Elsevier, 1989.

27. Ashby F.G. & Gott R.E. Decision rules in perception andcategorization of multidimensional stimuli. J. of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 1988, 33-53.

28. Ashby F.G., Waldron E.M., Lee W.W., Berkman A.J. Suboptimality in human categorization and identification. J Exp Psychol Gen 2001 Mar 130:77-96.

29. Ashcraft M.H. Property norms for typical and atypical itemsfrom 17 categories: A description and discussion. Memory & Cognition, 1978, 6, 227-232.

30. Ъ1 .Barsalou LW. Ad hoc categories. Journal of Experimental Psychology:1.arning, Memory & Cognition, 1983,211-227.

31. Barsalou L.W. Ideals, central tendency, and frequency ofinstantiation as determinants of graded structure in categories. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 1985,11, 629-654.

32. Berlin В., Kay P. Basic Color Terms: their Universality andEvolution.: Berkeley Univ. of Calif. Press, 1969,178 p.

33. Falkowski A., Feret B. Prototipe and exemplar models in categorization: A similatory comparative analysis. Pol .Psychol. Bull., 1990,21,199-221.

34. Garner W.R. The Processing of information and structure. New York, Wiley, 1974.

35. Geissler H. G. Adaptive Invarianzleistungen bei der Ercennung visueller Muster. In: Klix F. (Hrsg.) Organismishe Informationsverarbeitung. Berlin, 1974.

36. Geissler H. G. Bezugssysteme und visuelle Informationsverarbeitung. In: Klix F. (Hrsg.) Psychologishe Beitrage zur Analyse kognitiver Prozesse. Berlin, 1976.

37. Gluck M.A. & Bower G.H. From conditioning to category learning: An adaptive network model. .Journal of Experimental Psychology: General, 1988, 117, 227247.

38. Hampton J.A. Similarity-based categorization: the development of protoype theory. Psychologica Belgica, 1995, 35-2/3,103-125.

39. Hampton J.A. & Gardiner M.M. Measures of internal category structure: A correlational analysis of normative data. British Journal of Psychology, 1983, 74, 491-516.

40. Нота D. & Cultice J. Role of feedback, category size, and stimulus distortion in the acquistion and utilization off ill-defined categories. . Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 1984,10, 83-94.

41. Нота D., Sterling S. & Trepel L. Limitations of exemplar-basedgeneralization and the abstraction of categorical information. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 7,418-439.

42. Hayes-Roth B. & Hayes-Roth F. Concept learning and therecognition and classification of exemplars. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior,1977,16,119-136.

43. Kruskal J.B. Nonmetric multidimensional scaling. A numericalmethod. Psychometrica 1964, 29, 2.

44. ЬЪ.МаМох W.T. Separating perceptual processes from decisional processes in identification and categorization. Percept Psychophys 2001 Oct 63:1183-200.

45. Malt B.C., & Smith E.E. The role of familiarity in determining typicality. Memory & Cognition, 1982,10, 69-75.

46. Marcel A.L., Forrin B. Naning latency and repetition. Journal of Experimental Psychology, 1974, v.103,3,121-130.

47. McCloskey M. & Glucksberg S. Decision processes in verifying category membership statements: Implications for models of semantic memory. Cognitive Psychology, 1979,11,1-37.

48. Med.in D.L. & Shaffer MM. Context theory of classification learning. Psychological Review, 1978, 85, 207-238.

49. Medin D.L. & Schwanenflugel P. J. Linear separability in classification learning. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 1981, 7, 355368.

50. Mervis C.B. & Rosch E. Categorization of natural objects. Annual Review of Psychology, 1981, 32, 89-115.

51. Neumann P.G. An attribute frequency model for the abstraction of prototypes. Memory & Cognition, 1974,2,241-248.

52. Nosofsky R.M. Similarity, frequensy, and category representations. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory,and Cognition, 1988,14,54-75.

53. Palmeri T.J., Nosofsky R.M. Central tendencies, extreme points, and prototype enhancement effects in ill-defined perceptual categorization. Q J Exp Psychol A 2001 Feb 54:197-235.

54. Posner M.I. & Keele S.V. On the genesis of abstract ideas. Journal of Experimental Psychology, 1968, 77,353-363.

55. Posner M.I. & Keele S.V. Retention of abstract ideas. Journal of Experimental Psychology, 1970, 83, 304-308.

56. Reber A.S. Implicit learning of synthetic languages: The role of instructional set. Journal of Experimental Psychology: Human Memory and Learning, 1976, 2, 8894.

57. Reber A.S. & Allen R. Analogical and abstraction strategies in synthetic grammar learning: A functionalist interpretation. Cognition, 1978, 6,189-221.

58. Reed S.K. Pattern recognition and categorization. Cognitive Psychology, 1972, 3, 382-407.

59. Rips L.J.,Shoben E.J.& Smith E.E. Semantic distance and the verification of semantic relations. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 1973, 12, 120.

60. A.Rolls E.T. The brain and emotions. Oxford. Oxford University press. 1998, 342p.

61. Rosch E. Natural categories. Cognitive Psychology, 1973,328-350.

62. Rosch E., Simpson C. & Miller R.S. Structural bases of typicality effects. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1976, 2, 491502.

63. Shepard R.N. Attention and the metric structure of the stimulus space. J. of Mathematical Psychology, 1964,1,54-87.

64. Shepard R.N. Towards a universal law of generalization for psychological space. Science, 1987,237, 1317-1323.

65. Smith E.E. & Medin D.L. Categories and concepts.- Cambridge, MA: Harvard University Press, 1981.

66. Torgerson W.S. Theory and Methods of Scaling. N.Y., 1958.

67. UchikavaK., BoyntonRM. Categorial color perception of Japanize observers: compare with that of Americans. Visual Research, 1987, 27,10,1825-1833.

68. Walker J.N. Real-word variability, reasonableness judgments, and memory representations for concepts. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 1975,14, 241-252.

69. Zollinger H. Categorial color perception. Influence of cultural factors on the differentiation of primary devived basic color terms in color naming of Japanize children. Vision Research, 1988,28,12,1379-1382.