уверенность в решении когнитивных задач: математическое

УВЕРЕННОСТЬ В РЕШЕНИИ КОГНИТИВНЫХ ЗАДАЧ:
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
И.Г. Скотникова
Институт психологии РАН, Москва
iris@psychol.ras.ru
В.М. Шендяпин
МЭИ-ТУ, Москва
valshend@psychol.ras.ru
Исследуется решение человеком задач базового, исходного уровня его когнитивной сферы
– сенсорно-перцептивного (уровня ощущения и восприятия). Изучается одна из основных
сенсорных задач, имеющая наиболее обобщенный характер – различение близких по величине
признаков объектов (тогда как обе другие задачи: обнаружение и опознание – частные случаи
различения). Анализируется пороговая (предельная для человека) ситуация: когда сравниваемые
признаки едва различимы и потому высока субъективная неопределенность, что вызывает у
человека неуверенность, сомнения в ходе решения задачи.
Такие задачи изучаются психофизикой, а в повседневной жизни типичны для деятельности
операторов информационных панелей; разработчиков видео- и аудиотехники; дегустаторов;
врачей, занимающихся диагностикой и коррекцией зрения и слуха, рентгенологией и т.п.
Рассматривается различение по типу «такой – не такой» («=, »), распространенное не только
среди сенсорных задач, но и при сравнении любых объектов или их качеств, выраженность
которых не обязательно измерима физическими величинами. Однако эта задача слабо изучена в
психофизике различения (в отличие от опознания).
Разрабатывается математическая модель, включающая: 1) исходный функциональный блок
процесса различения: прием и переработку входной информации о сравниваемых признаках и
формирование их субъективных сенсорных репрезентаций (образов); 2) блок принятия решения
(ПР) о том, одинаковы или различны эти признаки, который работает на основе сенсорных
репрезентаций, цели и прошлого опыта наблюдателя. Оба функциональных блока – необходимая
часть решения любой когнитивной задачи и входят практически во все схемы актов поведения и
психической деятельности, разработанные в когнитивной психологии. Исследования ПР как
ключевого звена любой деятельности, непосредственно связанного с когнитивными процессами, одна из центральных проблем психологии. Острота ее связана с резким ростом психологических
нагрузок на человека в силу типичной сегодня необходимости принимать ответственные решения
в ситуациях с неопределенностью, вызванной дефицитом или избытком входной информации. В
последнее время в исследования ПР включено изучение важнейшей его составляющей – степени
уверенности (УВ). Ведь переживание человеком уверенности-сомнительности в процессе ПР в
значительной степени влияет на то, будет ли вынесено правильное или ошибочное решение и
насколько быстро.
В психофизических экспериментах признаки объектов, предъявляемые наблюдателю для
сравнения, обозначаются как стимулы. В нашем случае это пары последовательных световых
сигналов на экране монитора. Стимулы в каждой паре наблюдатель сравнивает по длительности,
т.е. изучается различение зрительно задаваемых временных интервалов.
За рубежом УВ при решении когнитивных задач, в частности – сенсорного различения,
изучается путем анализа реализма (калибровки) УВ. В экспериментах наблюдатель, во-первых,
отвечает на основной вопрос задачи и, во-вторых, оценивает степень своей УВ в правильности
этого ответа. Сравниваются пропорции правильных и уверенных ответов и выясняется, насколько
реалистичны оценки УВ. Эмпирически установлен ряд соотношений между УВ суждений, их
правильностью и латентностью. УВ бывает как ниже правильности (недостаточная УВ - НДУВ),
так и выше нее (сверхуверенность - СВУВ). В когнитивных задачах на общую осведомленность
установлен парадоксальный эффект трудности-легкости: СВУВ в трудных задачах и НДУВ – в
легких (см. обзоры Lichtenstein et al., 1982; Скотникова, 2002). В сенсорном различении шведские
авторы обнаружили НДУВ (Bjorkman et al., 1993; Olsson, Winman, 1996; Juslin et al., 1997), а
канадские - эффект трудности-легкости (Baranski, Petrusic, 1994, 1999), с которым согласуются
данные авторов этой работы о СВУВ в трудном пороговом различении (Скотникова, 1994, 1999,
2003). В ряде работ установлено, что УВ ошибочных ответов ниже, а латентность – выше, чем для
верных, в целом же УВ ответов обратно пропорциональна их латентности. При инструкции на
точность различения УВ формируется в процессе решения, а при инструкции на скорость - после
него (Baranski, Petrusic, 1998). СВУВ в задаче «=, » больше, чем в задаче «>,<» (Skotnikova, 2000,
2001) Однако, далеко не все эти и другие феномены объяснены теоретически ценными
зарубежными концептуально-математическими моделями УВ в решении. Кроме того, модели для
сенсорного различения описывают лишь задачу «>, <» и не затрагивают «=, ». Существуют три
основных класса таких моделей (см. обзоры Baranski, Petrusic, 1998; Шендяпин, Скотникова, 2001,
2002, 2003): 1) основанные на теории обнаружения сигнала, где УВ соответствует расстоянию от
сенсорного впечатления до критерия решения; 2) стохастические модели случайных блужданий и
аккумуляторная, где уровни УВ соответствуют величинам информации, накопленным для
альтернатив решения; 3) нейросетевые, учитывающие функционирование механизмов памяти, где
УВ может определяться числом колебаний альтернатив решения.
В предлагаемой модели (Шендяпин, Скотникова, 2001, 2003) объединяются преимущества
нейросетевого подхода, наиболее адекватного задаче моделирования последовательного
различения, и аккумуляторного, где наиболее проработано описание формирования уверенности.
Сенсорные репрезентации стимулов представлены на основе векторной психофизиологии
(Соколов и др., 1989, 1995). Стимул, воздействующий на ансамбль нейронов, порождает в каждом
из них определённый уровень возбуждения. Комбинация этих возбуждений образует вектор
возбуждения (ВВ), характеризующий входное воздействие. Он далее нормируется на 1, в
результате чего разные стимулы порождают ВВ единичной длины, различающиеся только своими
направлениями.
Модель детектора новизны одного из стимулов по отношению к другому состоит из
одного нейрона, на синапсы которого поступает ВВ (X) от первого стимула. Запоминание первого
стимула состоит в том, что вектор весовых коэффициентов нейрона W устанавливается равным X.
Вектор второго стимула V может принимать два значения: X, если он не отличается от первого, и
Z  X, если они различаются. Реакция нейрона y на второй стимул (равная скалярному
произведению векторов V и W, т.е. y = (V, W)) равна единице, если он совпадает с первым, и
меньше единицы, если они различаются. Таким образом, случайная величина u = 1 - (V, W)
содержит всю необходимую информацию о различии стимулов, а значит, может быть
использована для принятия решения (с оценкой уверенности) о новизне второго стимула. Для
этого достаточно подать отсчеты u на аккумуляторный модуль (Vickers et al., 1988, 1998, 2001).
Схема принятия решения имеет три раздельных канала. Два  для формирования решений:
«различны» или «идентичны» сравниваемые стимулы, третий выдаёт непрерывную оценку УВ в
принятом решении.
Разрабатываемая компьютерная симуляция модели направлена на воспроизведение и
объяснение перечисленных феноменов УВ. Работа имеет междисциплинарный характер,
объединяя психофизическую (для сенсорного различения) и общепсихологическую (для УВ в
решении) методологию с математическим моделированием, использующим векторную
психофизиологию, что направлено на выяснение внутренних механизмов исследуемых процессов
и использование полученного знания для разработки систем искусственного интеллекта.