ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Вход абсолютная оценка из "Системы человек-машина Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-оператором " Во всех случаях, когда мы классифицируем наблюдения в соответствии с некоторой заданной абсолютной моделью, причем вместо прямого сравнения двух наблюдений проводим сопоставление с хранящейся в памяти умозрительной моделью, мы производим абсолютную оценку. Множество простых оценок размера, веса, временной продолжительности или скорости, которые делает человек, являются абсолютными оценками. Высота этого дерева — 50 футов или Я думаю, что это винт М 10 — примеры абсолютных оценок. Благодаря практике некоторые люди оказываются точнее других в подобных оценках, но это умение может быть развито лишь до определенной степени. Абсолютные оценки редко претендуют на высокую точность и в тех случаях, когда она необходима, обычно прибегают к относительным оценкам, таким как измерение по некоторой шкале. [c.93] С 1951 г., когда Хейк и Гарнер [38] впервые применили информационные меры к анализу способности распознавания, было проведено множество экспериментов, результаты которых представляли в форме переходных матриц, связывающих классы стимулов и классы реакций, после чего вычислялась взаимная информация. Типичные примеры соотношения между информацией Я (%) в множестве одномерных стимулов и переданной информацией Т х у) приведены на рис. 6.1. Обычно в экспериментах просто увеличивают число классов стимулов и реакций, причем все стимулы предъявляются одинаково часто. [c.94] Когда требуется классифицировать лишь несколько стимулов, ошибки редки, но по мере увеличения числа таких классов растет и количество ошибочных суждений. Передаваемая информация достигает некоторого максимума. Величина максимума больше для сильнее развитых сенсорных модальностей, зрения и слуха, лучше обеспеченных сенсорами и нейронами. Она минимальна для вкуса, который, хотя и служит важным источником гастрономических наслаждений, но обладает низкой разрешающей способностью это осознает любой ребенок, который зажимает нос при приеме лекарств. [c.94] Время наблюдения, диапазон и расположение стимулов, изменяемые в широких пределах, лишь незначительно влияют на максимальное количество информации, передаваемой между стимулами и реакциями при одномерном абсолютном оценивании. Однако возможность сопоставления при формировании оценок и уровень практического опыта или тренированности являются более важными факторами. [c.96] Из логических соображений очевидно, что метки, используемые при восприятии, по крайней мере внешние, должны добавлять что-то к переданной информации. Однако остается неясным, может ли наблюдаемая разница между возможностями абсолютного оценивания для различных сенсорных модальностей полностью отнесена за счет меток, или дело в том, что часть канала, пропускная способность которого ограничивает количество переданной информации, оказывается при абсолютном оценивании стимулов общ,ей для всех модальностей. [c.98] Практика. Влияние практики или обучения на возможность оценивания одномерных стимулов поразительно. Слесари и плотники, которым часто приходится проводить измерения, могут оценивать размеры значительно точнее большинства остальных людей. Некоторые музыканты, обладающие абсолютным слухом, концертмейстеры симфонических оркестров, могут передавать до 5,5 бит, оценивая высоту чистого тона по музыкальной шкале (данные Роджерса, приведенные у Аттнева [4]), однако еще никем не доказано, что такую способность можно развить практическим путем. [c.98] Хартман [40 ] изучал влияние длительных тренировок на оценку высоты звука в зависимости от диапазона частот стимулов. Сначала количество переданной информации для различных групп испытуемых отличалось незначительно. После семи недель тренировок показатели всех групп улучшились, однако это улучшение было значительней для групп с большим диапазоном частот и большим разделением тонов. Таким образом, абсолютное различие тонов является основой для их разделения, тогда как тренированность позволяет увеличить малую исходную зависимость переданной информации от диапазона стимулов и их расположения в этом диапазоне. [c.98] Неравные количества стимулов и реакций. Причин, в силу которых все переходные матрицы должны быть квадратными, не существует. Информационные меры нетрудно вычислить и в случае, когда числа классов входов и выходов различны. Отсутствуют и какие либо априорные соображения, обусловливающие совпадение числа допустимых реакций и числа стимулов в задачах абсолютного оценивания. При прочих равных обстоятельствах следовало бы выбирать соотношение между размерностями множеств стимулов и реакций так, чтобы максимизировать переданную информацию. [c.98] Эриксен и Хейк [25] использовали оценки площадей квадратов при этом влияние неравных множеств стимулов и реакций оказалось более заметным. [c.99] Некоторые исследования, такие как Биб-Сентера и др. [81 и Поллака [891, показали, что скомбинированные вместе измерения оцениваются независимо, но с меньшей точностью, чем при их раздельной оценке. Другими словами, увеличение числа измерений неизбежно сопровождается уменьшением различимости каждого изм-ерения. Такой результат был получен путем вычисления по экспериментальным данным количества информации, переданной от одного измерения стимулов к другому измерению реакций. Эти члены так же, как и количественные оценки взаимодействия, найденные по переходной матрице, оказались статистически незначимыми отсюда следует, что полная переданная информация совпадает с суммой количеств информации, переданных для каждого измерения. [c.101] Избыточность. Для создания избыточности, как и для увеличения множества категорий стимулов, существуют многочисленные способы. Если изменения значений различных параметров некоррелированы и все стимулы равновероятны, множество стимулов несет максимальную информацию. Если, наоборот, изменения значений параметров коррелируют, то дополнительные параметры не содержат новой информации. Однако создаваемая ими избыточность может увеличивать различимость множества входов и, следовательно, приводить к росту переданной информации или к большей достоверности, чем в случае входного множества без избыточности, содержащего ту же самую информацию. Это равносильно передаче одного сообщения несколькими различными способами, чтобы повысить правдоподобность его правильного приема. [c.101] Указанный тип избыточности был изучен Эриксеном и Хейком [25], использовавшими признаки цвета, р(азмера и яркости. Они провели три серии экспериментов, в каждой из которых множество стимулов содержали ровно 20 альтернатив или 4,32 бит информации. В первой серии использовалось 20 различных значений каждого из признаков в отдельности и средняя переданная информация равнялась 2,75 бит. Во второй серии признаки брались парами. В одном из экспериментов этой серии для двадцати категорий стимулов признаки цвета и размера полностью коррелировали. В другом эксперименте в стимулах однозначно сочетались значения цвета и яркости, в третьем — яркости и размера. Средняя переданная информация увеличилась до 3,43 бит с двойной избыточностью. Наконец в третьей серии, где одновременно использовались все три признака, было получено значение 4,11 бит, т. е. стимулы почти всегда идентифицировались правильно. Очевидно, что указанная форма связанности по распределению или избыточности влияет на различимость стимулов именно так, как ожидалось. [c.101] В экспериментах, где испытуемым предъявлялись на очень короткое время бессмысленные наборы букв одинаковой длины, а затем испытуемые должны были их воспроизвести, Миллер, Брюнер и Постман [68] обнаружили, что процент правильно размещенных букв возрастает по мере приближения этих наборов к английским словам. Однако, когда они вычислили переданную информацию (рис. 6.4), то оказалось, что ее количество практически неизменно для всех аппроксимаций с одинаковым временем предъявления меньшее число ошибок для аппроксимаций более высокого порядка только компенсировало уменьшение информации, переданной с каждой буквой. Аналогичным образом в процессе чтения знакомые слова распознаются быстрее, чем незнакомые, и ошибки в их написании часто не замечаются. Это свидетельствует, что читающий воспринимает только ту часть текста, которая позволяет ему с высокой вероятностью угадывать слова, и, возможно, лишь часть слов, которой достаточно для понимания всего текста. [c.103] Вернуться к основной статье