КОННЕКЦИОНИСТСКАЯ МОДЕЛЬ

Иформационный подход Марра трактует восприятие как последовательность процессов обработки информации, содержащейся в ретинальном изображении, результатом которых становится постепенное извлечение из последнего описания того, что находится в поле зрения. В этом подразделе мы кратко остановимся на другом подходе к восприятию, тоже ориентированном на обработку информации и называемом коннекционистской моделью. (Этот подход известен также и под другими названиями — сети нейронных связей, или параллельно протекающих процессов — ППП). Его основные идеи почерпнуты преимущественно из ранней работы Розенблатта (Rosenblatt, 1962); среди более поздних публикаций на эту тему можно отметить (Rumelhart & McClelland, 1986; Protopapas, 1999), и центральной из них является мысль о том, что зрительная система имеет большое, но конечное количество функционирующих нейронных структур, паттерн распределения активности которых определяется отличительными признаками объектов. Благодаря существованию большого числа нейронных единиц и их возможных связей друг с другом могут происходить миллиарды нейронных событий. В соответствии с коннекционистской моделью активность подгрупп нейронных единиц — характер (алгоритм) нейронных связей — отражает признаки сложного раздражителя.

Коннекционистская модель в своем подходе к решению проблемы распознавания исходит из такого реального с биологической точки зрения механизма, как непосредственная «привязка» сетчаточного образа к определенному характеру связей между нейронными структурами (Bienenstock & Doursat, 1991). Так, конкретное перцептивное событие, например распознавание какой-либо буквы алфавита, описывается с точки зрения определенного алгоритма активности конкретной подгруппы нейронов. Иными словами, оно может быть представлено как совершенно определенное чередование импульсов в нервных волокнах.

20. Простая сеть нейронных связей [Источник: Johnston & McClelland, 1980)

Рассмотрим очень простую сеть нейронных связей, соответствующую распознаванию букв и представленную на рис. 6.20.

В верхней части рисунка представлены буквы, в нижней — функциональные нейронные структуры, «специализирующиеся» на распознавании характерных для них линейных признаков. Этими линейными признаками являются вертикальные, горизонтальные и диагональные — с наклоном влево или вправо — сегменты. Как показано на рисунке, между буквами и характеристическими признаками может возникнуть как возбуждение, так и торможение. (Для обозначения степени активации или торможения связям также присваиваются и числовые значения.) Возбуждение указывает на то, что признак является частью данной буквы, торможение свидетельствует об обратном. Следовательно, в этом простейшем примере каждая конкретная буква описывается не только теми признаками, которые ей присущи, но и теми, которые у нее отсутствуют.

Чтобы понять, как сеть нейронных связей может быть использована для распознавания похожих букв, посмотрим, какие процессы на нейронном уровне соответствуют букве К. Она будет активировать нейроны, «настроенные» на восприятие вертикальных сегментов (один нейрон) и диагональных (два нейрона), и тормозить нейроны, «настроенные» на восприятие горизонтальных сегментов. Буквы А и X тоже будут активировать по два диагональных «признака», но К отличается от них, поскольку А активирует горизонтальный признак и тормозит вертикальный, а X тормозит и тот и другой. Короче говоря, каждая конкретная буква представлена специфической сетью нейронной активности. Обобщая изложенное выше, можно сказать, что коннекцио- нистская модель исходит из того, что распознавание сложного стимула возможно лишь при сетевой структуре связей, возникающих между простыми (одиночными) нейронами, «специализирующимися» на идентификации определенных отличительных признаков.

Точно так же, как и в случае с информационным (вычислительным)

Точно так же, как и в случае с информационным (вычислительным)

подходом, мы ограничились самым общим описанием коннекционистской модели, ибо ее концептуальные и технические детали тоже доступны лишь специалистам. Однако поскольку коннекционистская модель имеет немало сторонников, мы должны понимать ее общий характер и ее основную идею, заключающуюся в том, что сенсорные события могут быть представлены сетью нейронных связей простых фушс* циональных нейронных структур. Как сказал Гордон: «Один важный вывод, к которому привели нас создатели модели ППП (т. е. коннекционистской модели), заключается в том, что системы, использующие простые компоненты, могут выпол
нять очень сложные функции при условии, что у компонентов есть возможность конкурировать и взаимодействовать друг с другом» (Gordon, 1989, р. 220).

Цель, которую мы ставили перед собой, приступая к написанию этой главы, заключалась в том, чтобы дать читателям представление о фундаментальных процессах и механизмах, на которых основано зрительное восприятие. Некоторые из этих механизмов, например латеральное торможение, являются следствием базовых физиологических процессов, другие, проявляющиеся на более высоком нейронном уровне, включая и восходящие процессы, извлекают информацию из сенсорного сигнала, выделяя такие примитивные его элементы, как текстоны и геоны В следующей главе мы продолжим обсуждение организации восприятия и восприятия формы, для чего рассмотрим такие вопросы, как восприятие сочетания фигура — фон и нисходящие процессы.

Январь 24, 2019 Общая психология, психология личности, история психологии
Еще по теме
КОННЕКЦИОНИСТСКИЕ МОДЕЛИ
14.2. НАУКА И «МОДЕЛИ» РЕАЛЬНОСТИ (МОДЕЛИ ЧЕЛОВЕКА, ОРГАНИЗАЦИИ, ОБЩЕСТВА)
СИСТЕМА МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ВИЛЬСОНА.
МОДЕЛИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РАЗРЕЗА И КОГНИТИВНЫЕ МОДЕЛИ
ОДНОУРОВНЕВЫЕ МОДЕЛИ
Современные монистические и множественные модели
МОДЕЛИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ (NEURAL NETWORK MODELS)
РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ.
ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Добавить комментарий