Теория статистических решений и психофизика - Леонов Ю.П.
Скачать (прямая ссылка):
Представляет интерес раздел, посвященный восприятию сигналов, являющихся функцией времени. Эта проблема мало разработана. Применение метода последовательного анализа позволяет оценить величину латентного периода двигательной реакции.
В современной литературе проблема шкалирования обычно рассматривается вне теории статистических решений. Автор сделал решительный шаг в направлении создания будущей статистической теории шкалирования. Новым и несколько неожиданным результатом применения теории статистических решений к психофизике оказался анализ проблемы критической полосы слухового восприятия. Учет собственных шумов слуховой системы позволил объяснить парадоксально узкую критическую полосу, полученную в эксперименте Флетчером.
В настоящее время рабочие характеристики широко используются не только в психофизике и общей психологии (например, при изучении памяти), но и в нейрофизиологии для представления работы отдельных нейронов, а также в лингвистике и социологии. Кроме того, особенности нейронных систем, выявленные при анализе психофизических проблем методами теории статистических решений, будут интересны также инженеру, в частности, в связи с созданием интегральных роботов.
Таким образом, книга представляет интерес для широкого круга читателей, занимающихся разными аспектами переработки информации в живых организмах и технических системах.
Доктор психологических наук Б. Ф. Ломов Доктор биологических наук Е. Н. Соколов
ВВЕДЕНИЕ
В основу книги положены лекции по теории обнаружения слабых сигналов в нейронных системах, которые читались на факультете психологии МГУ для студентов 4—5-го курсов в 1971—1972 и в 1975—1970 гг.1 В ней сделана попытка эффективно использовать теорию и установить границу ее применимости для изучения восприятия.
Теория обнаружения в ее настоящем виде была создана для анализа и синтеза оптимальных устройств для приема и обнаружения слабых сигналов. Ее применение к нейронным системам значительно интереснее и сложнее по сравнению с техническими системами. Это связано прежде всего с наличием в нейронных системах механизмов, отсутствующих в приемниках для оптимального обнаружения сигнала. К ним относятся механизмы формирования критерия на основании несенсорной информации. Такая информация включает в себя инструкции испытуемому, а также информацию, содержащуюся в памяти.
Таким образом, нейронные системы значительно сложнее приемников для обнаружения и выделения сигналов. Это подтверждают экспериментальные данные о восприятии человеком слабых сигналов (глава 5). Оказывается, только для узкого диапазона условий нейронная система функционирует как оптимальный при-емпик. Для других условий ее действие существенно отличается от оптимального. Отсюда следует, что если даже принять, что нейронная система использует отношение правдоподобия, то функция правдоподобия и порог решения могут существенно отличаться от этих величин в оптимальном приемнике. Это связано с тем, что на выбор функции правдоподобия и порога в нейронной системе оказывает влияние несенсорная информация, поступающая в механизм принятия решения.
Однако действительная польза теории обнаружения заключается в том, что она позволяет по-новому подойти к пониманию некоторых основных проблем психофизики с единой точки зрения.
1 Под нейронной системой человека или животного понимается сенсорная система, включающая в себя рецепторы, механизмы принятия решения, память и «выходные» органы, осуществляющие реакции.
Мы начинаем с понятия порога как критического значения стимула х*, введенного Фехнером [121. Теория обнаружения дает нам возможность прежде всего выделить существенные параметры, характеризующие процесс принятия решения. Ими являются
0* = х*/а и d' = (s — тп)/а,
где а — среднеквадратическое значение собственного шума нейронной системы; тп — математическое ожидание собственного шума; s — величина стимула.
Именно параметры 0* и d' определяют вероятности попадания и ложной тревоги и, следовательно, характеризуют процесс принятия решения. Здесь мы неожиданно подходим к решению одного из самых сложных и запутанных вопросов психофизики — к вопросу о существовании порога х*.
Теория обнаружения указывает простое решение: в каждой задаче обнаружения сигналов необходимо определить существенные параметры, характеризующие процесс принятия решения. Тогда выясняется, что факт существования (или несуществования) порога х* не может что-либо изменить при решении этой задачи. Поэтому этот вопрос является скорее гносеологическим. Попутно выясняется, что порог х*, по-видимому, не принадлежит к числу таких параметров.
Таков ответ, даваемый теорией решений, на вопрос о существовании порога х*.
Если обратиться к более общим характеристикам процесса решения, то таковыми являются рабочие характеристики процесса решения. Можно установить, что существует эквивалентное им семейство кривых, являющихся функциями d', названное М-функциями. Любопытно заметить, что обычные психометрические функции не эквивалентны рабочим характеристикам с точки зрения содержащейся информации о принятии решения.
