МЕНТАЛЬНАЯ РЕПРЕЗЕНТАЦИЯ

 Содержание

1. Понятие «ментальной репрезентации»

2. Теоретические подходы к репрезентациям

2.1. Единый формат репрезентаций

2.1.1. Признаковые модели

2.1.2. Сетевые модели

2.1.3. Коннекционистские модели

3. Множественный формат репрезентаций

3.1. Образный код и образные репрезентации

3.2. Вербальный код и пропозициональная репрезентация

4. Архитектоника ментальных репрезентаций

4.1. Одноуровневые модели

4.2. Многоуровневые модели

Литература

1. Понятие «ментальной репрезентации»

Слово репрезентация означает «представленность», «изображение», «отображение одного в другом или на другое», то есть речь идет о внутренних структурах, формирующихся в процессе жизни человека, в которых представлена сложившаяся у него картина мира, социума и самого себя. Когнитивные структуры — это не копии образцов, а обобщенно-абстрактные репрезентации схемы, включающие возможность не только получения знаний, но и способ их получения. Наибольшее соответствие понятия «ментальная репрезентация» может быть обнаружено с понятием «aнтиципирующая схема» У. Найссера.

Принятие решений, вспоминание, мышление и другие когниции — это процессы, оперирующие репрезентациями. Мир репрезентируется внутренне в символической форме.

Модель ментальной репрезентации является в сущности вариантом разработки проблемы психического отражения, включающей проблему субъективного образа, но делает упор на познавательном аспекте или когнитивной функции психического.

2. Теоретические подходы к репрезентациям

В самом общем виде все теории можно подразделить на два класса: те, в которых предполагается один формат ментальной репрезентации, и те, в которых таких форматов два (несколько).

2.1. Единый формат репрезентаций

Работы, выделенные в данную рубрику имеют одно общее основание: их авторы полагают, что существует унитарный формат репрезентации для всех типов знаний. В развитие такой точки зрения разрабатываются всевозможные модели, которые призваны объяснить, каким образом «сущностно» одинаковые единицы «отражения» приводят к построению различных по объему и характеру концептов. Большинство авторов в качестве единицы описания используют семантические признаки, с помощью которых строятся модели ментальной репрезентации объектов. Сами признаки понимаются при этом как отражения некоторых «объективных» свойств объектов. В зависимости от исходного набора признаков и прилагаемых к ним операциям можно условно разделить все унитарные модели на 3 класса: признаковые, сетевые и коннекционистские.

2.1.1. Признаковые модели

В признаковых моделях структурными единицами ментальной репрезентации являются признаки. В самой ранней признаковой модели Коллинза и Квиллиана (1969) объект однозначно задавался набором признаков, объединенных в таксономию. Таксономия состоит из узлов и связывающих 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 концептов, они хранятся в концептах, занимающих суперординатное положение 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 сравниваемые концепты друг от друга. Так, авторы показали, что латентное время оценки утверждения «канарейка — птица» меньше, чем латентное время оценки утверждения «канарейка — животное», так как для первого необходимо 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, принадлежащие к одному классу, являются эквивалентными. Однако были получены экспериментальные данные) например, неравное время оценки «равных» с таксономической точки зрения объектов), которые потребовали внести уточнение в модель ментальной репрезентации.

Смит, Шобен и Рипс [Smith, Shoben, Rips, 1974] ввели в модель семантической репрезентации помимо таксономически организованных признаков еще и «случайные». Первые признаки, получившие название обязательных, или дефинитивных, задают границы определенной категории. Вторые признаки называются характеристическими, и с их помощью удается смоделировать вариативность объекта в пределах неизменной категории. Характеристические признаки не обязательно присущи всем объектам данного класса (например, страус входит в класс птиц, но не обладает признаком «умеет летать»). Тот факт, что подкласс (страусов) может не обладать дефинитивными признаками класса (птицы), потребовал разработки нового типа моделей, где семантическая репрезентация понимается не только как подчиняющаяся операции «включения» (когда 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. Признаковая идеология в новом варианте позволила описать каждый объект в семантическом пространстве посредством совокупной оценки расстояния между объектами.

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

S(a,b) = Q-[f(a + b)-f(a-b)-f(b-a)]

mef(a+b) — признаки, общие для стимулов а и b; f(a-b) — признаки, принадлежащие стимулу а, но отсутствующие в стимуле b;f(b-a) — признаки, принадлежащие стимулу b, но отсутствующие в стимуле a; Q — коэффициенты относительных весов общих и различных признаков.

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

В работе Тверски и Хеменвея [1982] было показано, что при переработке знакомых и незнакомых объектов изменяются коэффициенты при аргументах, описывающих сходство и различие. В случае аналитического способа переработки возрастает удельный вес общих признаков, тогда как холистическая переработка оказывается чувствительной к признакам различия.

Широкое распространение получили модели семантической памяти и ментальной репрезентации, в которых каждый объект задается в виде точки в многомерном пространстве. Так, Шепард [Shepard, 1980], используя процедуру многомерного шкалирования, разработал «геометрическую модель», в которой стимулы репрезентируются как точки в координатном пространстве, имеющем разную метрику. Близость между стимулами d(a,b) задается расстоянием между точками.

D(a,b) = [S(a-b)^r] ^1/r

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

2.1.2. Сетевые модели

В сетевых моделях ментальная репрезентация описывается посредством сетей. Сеть состоит из узлов и связей между ними. В зависимости от характера связей распространение активации по сети может описываться различными функциями. Данные модели с полным правом могут быть отнесены 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 подчиняется принципу «все — или — ничего». В последующей [Anderson, 1983] версии сетевой модели тот же автор изменяет правило распространения активации 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».

В других сетевых моделях воспроизводится «идеология» построения сетей, заданная Андерсоном и состоящая в постулировании принципиально однотипного (хотя может быть и очень сложного) характера соединения между узлами.

2.1.3. 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 нелинейно и влияют друг на друга. Каждый элемент имеет некое состояние активации, которое непрерывно или дискретно изменяется. Полагается, что система стремится к равновесному распределению активации, а активация может циркулировать пока не будет достигнут стабильный паттерн активации. В большинстве коннекционистских моделей полагается, что инстанция, следящая за распределением активации, находится в самой системе (см. подробнее в [Ребеко, 1998, с. 39—40]).

В модели, разработанной Д. Румельхартом и Дж. МакКлелландом, активация идет по сетям трех уровней. Все связи между уровнями имеют веса, которые изменяются таким образом, чтобы оптимизировать соответствие между предсказанным и антиципируемым выходом.

3. Множественный формат репрезентаций

Сторонники множественных моделей репрезентации исходят из того, что имеется несколько принципиально различных форматов хранения информации, объясняющих многообразие наших знаний. Формы репрезентации обладают разными свойствами (специфичный формат входа, хранения и выхода), и следовательно, недопустимо описывать одну форму репрезентаций (например, образную) в терминах, присущих другой форме репрезентации (например, вербальной).

Самой известной моделью двойной репрезентации является модель А. Пайвио [1987]. Автор предположил, что существует две независимых системы репрезентации — образная и вербальная, но эти формы расположены на одном и том же уровне организации когнитивной системы. Каждая форма репрезентации специализируется для переработки информации определенного типа, но между ними нет отношений соподчинения. Автор вводит две независимые системы кодирования — невербальную и вербальную. В модели постулируется, что вербальные и невербальные символические системы функционируют разными способами, и каждая из них специализируется в кодировании, организации, хранении и воспроизведении разных типов информации. Обе системы имеют специфичные входы и единицы репрезентации. Автор вводит в качестве единиц вербальной репрезентации «логогены» — «похожие на слова сущности, включающие визуальные и фонематические признаки» [1987, с. 6], а единицами невербальной репрезентации являются «имагены», которые «кодируют модально-специфическую информацию о невербальном, перцептивном и сенсорно-моторном опыте». В имагенах сохраняются «некоторые перцептивные характеристики, и они изоморфны или аналогичны объектам». Иными словами, в невербальной системе объекты хранятся как интегративные, континуальные, холистические репрезентанты, которые «не могут быть разделены на отдельные элементы».

Между обеими системами существуют связи, так что для каждого имагена имеется один или несколько логогенов и наоборот. Автор показал, что разные задачи адресуются либо одной из систем, либо обеим. В том случае, если работают обе системы, процесс когнитивной переработки осуществляется эффективней.

Согласно теории двойного кодирования, логогены и имагены работают на трех уровнях. На первом, низшем уровне — процессы репрезентации — логогены и имагены активируются соответствующими объектами или словами. Они управляются физическими характеристиками слов и объектов. Психологическим коррелятом этих процессов является знакомость. На втором уровне — референции — логогены и имагены взаимно активируют друг друга. Этому уровню соответствует задача «представить слово» или «назвать картинку». И, наконец, на третьем — ассоциативном — уровне происходит активация одних логогенов посредством других и одних имагенов — посредством других. Это — система репрезентации абстрактных слов и сложных пространственных образов. На этом уровне кодирования нет прямого перехода между логогенами и имагенами.

Теория двойного кодирования нашла широкое экспериментальное подтверждение. Например, она объясняет, почему процесс когнитивной переработки тех явлений, для которых не удается найти образных аналогов, отличается от переработки высокообразных событий. Согласно этой модели, продуктивность запоминания повышается в том случае, если информация имеет двойную форму кодирования. Доказательствами двойного кодирования могут служить факты лучшего запоминания тех слов, которые легче вызывают образные представления, по сравнению со словами, не имеющими образных коррелятов. Образная память имеет большую стойкость по сравнению с вербальной памятью. В особенности преимущества образной памяти проявляются в тестах на узнавание (по сравнению с воспроизведением — непосредственным и отсроченным).

Теория Пайвио постулировала два способа кодирования информации, однако, по мнению Айзенка [1997], «не достаточно определила механизмы переработки выделенных единиц. Этот недостаток был восполнен в экспериментах Косслина». С именем Косслина связывается введение основной дихотомии, описывающей ментальную репрезентацию как образную — пропозициональную или аналоговую — абстрактную. Аналоговая репрезентация является недискретной и конкретной (т.е. тесно связанной с определенной модальностью или модально-специфичной). Пропозициональная репрезентация является дискретной, построенной по определенным правилам синтаксиса, и абстрактной (т.е. модально-неспецифичной). В большинстве исследований аналоговая репрезентация связывалась с образным кодом.

3.1. Образный код и образные репрезентации

Экспериментальное исследование образных репрезентаций началось еще в начале XX века, когда было показано феноменальное сходство и функциональное подобие образов восприятия и образных представлений: образ понимался как точная копия реального объекта в качестве простого продолжения процесса восприятия.

Систематическое изучение природы образного кода было предпринято в ранних работах Косслина [Kosslyn, 1973]. Испытуемым предлагали для ознакомления карту острова и просили «по памяти» представить один из пунктов а затем какой-нибудь другой (на который указывает экспериментатор). Была получена жесткая зависимость между временем «припоминания» того, где находится один пункт относительно второго и реальным расстоянием между этими пунктами. Результаты интерпретировались как доказательство сходства между пространственной структурой внутреннего образа (представлением) и пространственной структурой соответствующего ей внешнего референта.

В последующих экспериментах было показано, что имеется структурное и функциональное подобие между перцептивными и ментальными образами. Как в перцептивном образе, так и в ментальном сохраняются прежде всего пространственные (топологические) характеристики объекта. Этот вывод был сделан Бруксом (1968). Он просил своих испытуемых визуально или мысленно обвести по контуру букву F. Одновременно с этим испытуемые должны были выполнять вторую задачу, включающую пространственные компоненты. Было показано, что наибольшая интерференция происходит в том случае, когда требуется одновременно выполнять две задачи, адресованные образному коду, по сравнению с ситуацией, когда интерферирующая задача является вербальной.

Важные свойства ментальных образов, в частности то, что при ментальном манипулировании сохраняются пространственные характеристики объектов, иллюстрируют следующие эксперименты.

Ментальная ротация. Купер и Шепард (1973) предъявляли испытуемым букву R либо в нормальном положении, либо в зеркальном отображении под разным углом. Испытуемых просили оценить, является ли это изображение нормальной буквой или ее зеркальным отображением. Была получена зависимость времени оценки буквы от угла ее поворота. В последующем данный эксперимент был повторен на цифрах, геометрических фигурах, сложных объектах. На основании этих экспериментов был сделан вывод, что ментальные образы сохраняют пространственные характеристики, присущие реальным физическим объектам, а скорость ротации зависит от природы объектов: для поворота простых объектов на 180 градусов требуется примерно 0,5 с, а для сложных - около 3,5 с (см. подробнее [Солсо, 1996].

Ментальное сравнение. Функциональное сходство восприятия и представления было продемонстрировано в работе Мойера (1973). Мойер просил испытуемых сравнить двух животных, различающихся по параметру размера. Оказалось, что оценка выносилась быстрее в том случае если животные значительно различались по оцениваемому физическому параметру («Кто больше, кролик или лев?» или «Кто больше, волк или лев?») Сходные результаты были получены при оценке объектов по абстрактным параметрам [Ришар, 1998].

Ментальное сканирование. Эксперименты по ментальному сканированию позволяют выявить еще один параметр, по которому ментальные и перцептивные образы оказываются сходными, — по соотносительному размеру частей этих объектов (вне зависимости от того, воспринимаются ли они или представляются).

Косслин (1974) просил представить пару известных объектов (кролик и слон, кролик и муха) и оценить их размеры. Оказалось, что кролик в паре со слоном кажется меньше, чем в паре с мухой, и для рассмотрения некоторых деталей кролика (например, ушей) в первом случае требуется больше времени, чем во втором. Отсюда был сделан вывод, что в ментальном пространстве сохраняются соотносительные размеры, присущие реальным объектам.

В другом эксперименте Косслина (1978) испытуемым предлагалась для заучивания карта воображаемого острова, на котором располагались некоторые пункты — пляж, дом, озеро и пр. Затем карту убирали. Испытуемых просили представить ее «во внутреннем взоре» и «посмотреть» на какой-либо из пунктов; после этого им назывался какой-то другой пункт, требовалось ответить, имеется ли он на карте (ответ «да» или «нет») и провести прямую линию от первого пункта ко второму. Регистрация времени ответа позволила оценить скорость перемещения «в ментальном пространстве».

Было показано, что динамика времени ментального сканирования подобна динамике рассмотрения этих объектов на карте, т.е. образный код напоминает в существенных характеристиках динамику процесса восприятия. Оказалось, что в обоих случаях время сканирования является линейной функцией расстояния между двумя пунктами. Более того, представляется, будто испытуемый просматривает карту «внутренним взором» с постоянной скоростью.

В многочисленных экспериментах, выполненных в парадигме Стернберга, было выявлено, что время поиска стимула среди дистракторов имеет сходную динамику в ситуациях восприятия и припоминания («сканирования лучом внимания»).

Ментальная сериация. Испытуемым дается вербальная информация о попарном расположении объектов, а затем их просят оценить те объекты, о соотносительном расположении которых не давалось никакой информации. Результаты оценок (время ответа, необходимое для сравнения близких объектов, превышает время ответа, необходимое для сравнения удаленных объектов) позволяют предположить, что испытуемые выстраивают объекты по какой-то оси, а затем просто «считывают» ответ, т.е. «информация, данная в начале эксперимента, не сохранилась в памяти в изначальной форме, но была пространственно закодирована» [Ришар, 1998, с. 44].

Шепард [Shepard, 1980] в экспериментах попарного оценивания пришел к тому же выводу: имеется сходство в оценках реальных и воображаемых стимулов. Следовательно можно говорить об изоморфизме образного (перцептивного) и ментального пространства оценок

Убедительные аргументы в пользу структурного и функционального сходства образов и представления оставили нерешенным вопрос о природе образных репрезентаций: действительно ли ментальный образ и образ восприятия по сути являются одним и тем же.

Ментальный образ и образ восприятия. Результаты, приведенные выше, свидетельствуют о близости образного кода и перцептивного образа, но между ними имеются некоторые различия [Ришар, 1998, с. 47].

• Образный код сохраняет (помимо форм объектов) их соотносительное расположение — топологические свойства.
• Образный код не связан с определенной перцептивной модальностью. Это означает, что образный код является более абстрактным, чем визуальное кодирование.
• Образный код не разложим на части. Холистический характер ментального образа был доказан в экспериментах, посвященных изучению ментальной репрезентации цвета.
• Образный код благодаря пространственным свойствам может организовывать информацию, не обладающую пространственными характеристиками.

Действительно ли образные репрезентации являются формой знаний или эпифеноменом, в котором выражается интерпретация знаний, хранящихся в другом формате? Наиболее радикальным в сомнениях по поводу существования образного формата является З. Пылишин [1981]. Автор так же, как и приверженцы «образной репрезентации», постулирует единый формат ментальной репрезентации, имеющей, однако, амодальный характер. Этот формат является внутренним языком как для образной, так и для вербальной информации. В качестве аргумента в пользу амодальности «образного» знания Пылишин указывает на то, что в случае забывания какого-то образа мы забываем существенные, а не случайные его части, что имело бы место, будь образ чем-то вроде картинки. Кроме того, он полагает, что существует некий пропозициональный код, опосредующий связь между вербальным и невербальным кодами.

Далее Пылишин вводит понятие когнитивной проницаемости: если образы работают в определенной среде, то, являясь частью функциональной архитектуры, они не могут видоизменяться под воздействием процессов более высокого уровня, к которым относятся верования, цели, надежды (так, программное обеспечение не может модифицировать архитектуру жесткого диска). В том случае, если наши верования (цели, надежны) не могут проникнуть в функциональную архитектуру мысли, наши образы являются когнитивно непроницаемыми; если же они могут быть изменены, то они, по сути, являются такими же, как и пропозициональные репрезентации.

3.2. Вербальный код и пропозициональная репрезентация

Андерсон полагал, что знания хранятся в памяти в форме пропозиции. Пропозиции — это «наименьшие единицы знания, которые могут выделены в отдельное высказывание». Пропозиция имеет форму напоминающую форму суждения, в которую входят аргумент и предикат(ы). Объектные сущности являются аргументами, а связи между ними описываются предикатами. По определению, предикатом является нечто, что имеет один или несколько аргументов. (Примерами предикатов могут служить предлоги, а аргументами «концептуальные сущности».) Пропозициональные репрезентации напоминают языковые репрезентации, которые отражают содержание независимо от модальности получения информации. Эти репрезентации являются дискретными, эксплицитными, абстрактными и строятся в соответствии с определенными правилами.

Препозиционный анализ используется при интерпретации текстов. Несомненными авторитетами в этой области являются Кинч и Ван Дайк. Кроме того, исчисление предикатов используется при построении моделей искусственного интеллекта.

4. Архитектоника ментальных репрезентаций

Когда мы ввели понятие формата с целью описания ментальных репрезентаций, мы тем самым определили «алфавит», в котором кодируются признаки. Однако признаки, закодированные в одном или в нескольких форматах, могут располагаться либо на одном уровне, либо на нескольких соподчиненных уровнях. Тогда можно говорить о моделях, различающихся по количеству уровней.

4.1. Одноуровневые модели

К одноуровневым моделям, в которых постулируется единый формат ментальной репрезентации, можно отнести модели сети и коннекционистские модели. Действительно, состояние сети, характеризующееся распределением активации, моделирует ментальную репрезентацию.

К одноуровневым же моделям следует причислять модель двойного кодирования Пайвио, в которой формат кодирования определяется не уровнем переработки, а особенностями сенсорного входа.

4.2. Многоуровневые модели

Среди многоуровневых модели также имеются как одноформатные, так и многоформатные. Если репрезентации расположены на разных уровнях, то требуется указать либо алгоритм, либо правило переходов с одного уровня на другие.

4.2.1. Одноформатные модели

Примером модели, обслуживаемой единым форматом, к которому прикладываются разные алгоритмы функционирования, может служить модель Фодора. Автор аксиоматически вводит единый — внутренний, пропозициональный формат репрезентации [Фодор, Пылишин, 1996]. Однако единый формат порождает две формы познания — так называемые управляемые и модульные процессы.

Согласно Фодору, модули суть системы автоматической переработки, которые характеризуются следующими свойствами (по [Ришар, 1998]):

• специфичностью (модули предназначены для специфичной переработки, например, для перевода графем в фонемы);
• инкапсулированностью информации (ограниченный доступ к информации);
• непроницаемость в отношении влияния центральных процессов, т.е. репрезентации более высокого уровня не модифицируют работу модулей;
• скоростью;
• принудительным характером протекания, т.е. модульные процессы нельзя затормозить.

К модульным процессам Фодор причисляет восприятие и понимание языка, а к центральным — рассуждение, построение знаний и верований.

Многоуровневая структура, составленная из унитарных единиц формата, может задаваться с помощью операций, например, операций распространения активации по сети или операции «включения».

Так, в коннекционизме постулируется единый формат репрезентации, но с помощью правил распространения активации удается достаточно хорошо смоделировать разные «уровни» переработки и репрезентации информации.

В класс таксономических моделей входит множество теорий, отличающихся прежде всего пониманием того, что есть признак и каковы правила организации признаков в таксономии (включение в класс, часть—целое и т.д.). В подавляющем большинстве таксономических моделей удается при помощи специально заданных операций описать структуру знаний в виде уровневой организации.

В модели А. Трисман [1980] отдельные признаки кодируются параллельно посредством сепаратных модулей, образуя так называемые «карты признаков». Независимо происходит кодирование локаций этих же признаков. Различные карты признаков связаны друг с другом через мастер-карту. В новой версии теории [1990] постулируется существование второго уровня кодирования — включение признаков в эпизодические (временные) репрезентации. Последние, получившие название объект-файла, служат интеграции признаков.

Итак, классические одноформатные модели достаточно хорошо симулировали стабильную структуру знаний посредством унитарных единиц, однако их объяснительные возможности заметно уменьшились при необходимости моделирования всевозможных эффектов «контекста» и переработки амбивалентной информации. Действительно, если концепт определяется только дистанцией между двумя узлами в субъективном пространстве, то как объяснить одновременную структурную стабильность и функциональную лабильность знаний?

4.2.2. Мультиформатные модели

Ответом на поставленную выше проблему может служить появление современных моделей, включающих наряду с форматом, позволяющим моделировать репрезентацию «стимула», второй формат, отвечающий за «субъекта» (его избирательность, пристрастность, опыт и пр.).

С именем Э. Рош [1975] связывают появление двух важных понятий, определивший экспериментальное изучение структуры знаний в течение последних 25 лет: понятия базового уровня и понятия типичности. Базовый уровень, согласно Рош, — промежуточный уровень абстракции, спонтанно актуализируемый испытуемыми при выполнении широкого класса когнитивных задач. Под типичностью Рош понимала самый репрезентативный пример на базовом уровне абстракции. Было получено много экспериментальных подтверждений негомогенности таксономической структуры категорий и наличия в этой структуре предпочтительного уровня абстракции. На этом уровне абстракции находятся самые репрезентативные (типичные) примеры категории, названные прототипами. Переработка на этом уровне происходит эффективней: прототипы легче называются, визуализируются, запоминаются. Таким образом, было показано, что в ментальном пространстве нарушается евклидова метрика: при сравнении двух объектов существенным для результата оценивания является то, что испытуемый выбирает в качестве точки референции.

Носовски [1992] в дополнение к параметру близости объектов вводит параметр «пристрастности ответа», понимая под этим силу, с которой пример хранится в памяти. Разработанная им «генерализованая контекстная модель» позволяет предсказать, почему сходство между двумя неизменными стимулами субъективно не оценивается как неизменное. Согласно автору, «высокочастотные примеры действуют как «магниты» в психологическом пространстве, притягивая к себе близлежащие примеры».

Итак, если в качестве точки референции используется прототип, то объекты «притягиваются» к нему. Таким образом, можно сказать, что прототипы оказывают максимальное интерферирующее воздействие на объекты, принадлежащие к той же категории. К аналогичным выводам пришла Кордье [1993]. В ее экспериментах испытуемые выполняли задачу сопоставления различных примеров, принадлежащих к одной и той же категории. Оказалось, что расстояние от типичного примера к нетипичному меньше, чем от нетипичного к типичному. Другими словами процедура, обратимая с логической точки зрения, оказывается необратимой с психологической.

В экспериментах Дюбуа и Дени [1988] показано, что эффективность называния рисунков (животных) — отнесения их к какой-либо категории — зависит от степени типичности изображенных на них животных и прежде всего от перцептивных черт, несущественных с точки зрения категоризации перцептивных черт.

Примером модели, имеющей как разные форматы, так и несколько уровней, может служить модель Косслина [1980], в которой долговременная память образована двумя формами структур: образных файлов и пропозициональных файлов. Образные файлы содержат информацию о пространственных характеристиках объекта и имеют аналоговый формат. Пропозициональные файлы содержат информацию о частях объектов и имеют пропозициональный формат. Оба вида файлов могут взаимодействовать друг с другом и порождать визуальные образы, обладающие как пространственными, так и пропозициональными характеристиками.

Литература

1. Гибсон Дж. Экологический подход к зрительному восприятию. М.: Прогресс, 1988.

2. Гостев АЛ. Образная сфера человека. М.: ИП РАН, 1992.

3. Ломов Б.Ф. Когнитивные процессы как процессы психического отражения// Когнитивная психология / Под ред. Б.Ф.Ломова. М.: Наука, 1986. С. 7—20.

4. Петренко В.Ф. Введение в экспериментальную психосемантику: Исследование форм репрезентации в обыденном сознании. М.: МГУ, 1983.

5. Ребеко Т.А. Изменение иерархии перцептивных признаков в задаче опознания гео­метрических фигур // Психологический журнал. 1997. Т.15, № 5. С. 78—91.

6. Ребеко Т.А. Ментальная репрезентация как формат хранения информации // Мен­тальная репрезентация: динамика и структура. М.: ИП РАН, 1998. С. 25—54.

7. Ришар Ж.-Ф. Ментальная активность: понимание, рассуждение, нахождение решений. М.: ИП РАН, 1998.

8. Сергиенко Е.А. Когнитивная репрезентация в раннем онтогенезе человека // Ментальная репрезентация: Динамика и структура. М.: ИП РАН, 1998. С. 135-162.

9. Солсо Р. Когнитивная психология. М.: Тривола, 1996.

10. Фодор Дж., Пылишин З.Коннекционизм и когнитивная структура: критичес­кий обзор // Язык и интеллект / Под ред. В.И.Герасимова, В.П.Нерознака. М.: Прогресс, 1996. С. 230-313.