Исследование условий формирования категорий разного типа с помощью вычислительного моделирования

Данный проект посвящен исследованию процессов категоризации. На сегодняшний день существует несколько ведущих подходов, описывающих механизмы формирования новых категорий: теория логических правил, теория прототипов и теория экземпляров. В научной среде не утихают споры о том, какая из предложенных моделей наиболее успешно объясняет экспериментальные данные. Мы считаем, что предлагаемые подходы не являются взаимоисключающими объяснениями, а описывают механизмы формирования категорий в разных условиях. На изучение этих условий направлен данный проект. Мы полагаем, что механизмы категоризации будут зависеть от следующих параметров задачи: типа обратной связи, количества усваиваемых категорий, уровня сознательного контроля. На основе выдвинутых предположений и существующих эмпирических данных будет построена вычислительная модель. Её предсказания относительно типа категорий, сформированных в разных условиях, будут проверены в новых экспериментах.

Проект посвящён исследованию факторов формирования разных типов репрезентаций категорий в процессе перцептивной категоризации: прототипических, экземплярных, основанных на правилах, или усвоении частот. Основной метод исследования - вычислительное моделирование процессов категоризации. Первая часть проекта включала в себя анализ литературы и выделение факторов, влияющих на формирование разных типов репрезентаций категорий. Были выделены следующие устойчивые факторы: 1) тип задания (предсказание категории по признакам или признаков по категориям), 2) степень различимости стимулов; 3) характер обратной связи, 4) уровень сознательного контроля, 5) сложность правил, определяющих категорию, 6) количество стимулов, на которых происходило формирование репрезентации. Вторая часть работы включала в себя анализ существующих вычислительных и математических моделей категоризации. По результатам этой работы подготовлена обзорная статья с анализом существующих моделей разного типа. Третья часть работы включала в себя самостоятельную разработку вычислительной модели, позволяющей объяснить влияние выделенных факторов на тип формируемой в научении репрезентации категорий. Была создана и описана двусистемная вычислительная модель категоризации, способная выполнять два типа задач: перцептивная категоризация и усвоение искусственной грамматики. Ключевой элемент модели - блок, регулирующий взаимодействие двух систем, который ответственен за преимущественное участие одной или другой системы в научении. С помощью симуляции представленных в литературе данных было объяснено влияние выделенных факторов. На основе созданной модели было сделано два новых экспериментальных предсказания: для задачи усвоения искусственной грамматики и перцептивной категоризации. Эти предсказания были проверены в экспериментах (подтвердилось одно из них). Результаты работы описаны в четырёх подготовленных публикациях.