Современная психогенетика, например, широко использует такой раздел высшей математики, как структурное моделирование и т. д. Но главной отличительной чертой взаимодействия психологии и математики этого периода явилось обращение математики к психологии. Лишь через восемь лет, в 1850 г. в Лейпциге вышла в свет вторая основополагающая книга М.-В. Дробиша—«Первоосновы математической психологии». Таким образом, у этой психологической дисциплины тоже есть точная дата появления в науке. В статье рассмотрены основные особенности использования математических методов в психологии. Приведены принципы использования, структура и основные стратегии, преимущества и недостатки применения методов математической обработки. 18 • Часть I. Введение в общую психологию. Необходимо подчеркнуть, что в развитии учения об антропогенезе сыграли важную роль частные дисциплины. К их числу прежде всего надо отнести физиологию высшей нервной деятельности.
Математика и психология
Широкое распространение в различных областях получило математическое моделирование. Построение модели предполагает принятие некоторых исходных положений, на основе которых выделяются базовые элементы и связи между ними. Начало формализации и математизации в психологии можно отнести к шестидесятым годам, когда появились журнал математической психологии и книги по математизации социальных наук и математической психологии [24,25]. Помимо этого, в математических моделях в психологии, как правило, берется лишь какой-то один определенный аспект рассмотрения тех явлений, процессов и т.д., которые изучаются психологией. Основные задачи решаемые математическими методами в психологии 1. Подтверждение экспериментальных данных 2. Проверка валидности и надежности создаваемых методик 3. Предсказывание результатов 4. Создание психологических моделей.
Лекция - Математическое моделирование в психологии
Данные описательной статистики говорят сами за себя и их не нужно подвергать дополнительным арифметическим операциям в отличие от данных теории статистического выбора. Теория статистического вывода - это система методов получения выводов о больших группах фактически, генеральных совокупностях на основе наблюдений, проведенных в маленьких группах, называемых выборками. В психологии статистический вывод используется для двух целей 1 оценить параметры генеральной совокупности по выборочным статистикам; 2 оценить шансы получения определенного паттерны результатов исследования при заданных характеристиках выборочных данных. Основная задача психометрии это создание и валидизация измерительных инструментов, таких как тесты, опросники и методики описания оценки личности. Она включает в себя две основные исследовательские задачи, а именно: 1 создание инструментов и построение процедур измерения создание тестов, опросников, или иных инструментов измерения качеств личности ; 2 развитие и усовершенствование теоретических подходов к измерению. Первыми опытами в психометрии были попытки измерить интеллект. Фрэнсис Гальтон, английский исследователь, географ, антрополог и психолог первым заключил ментальные измерения в антропометрические данные, за что был прозван «отцом психометрики». Также зарождение психометрии часто связывают с развитием психофизики. Двое других начинателей психометрии Джеймс Маккин Кеттел и Чарльз Спирмен получили докторские звания в Лейпцигской лаборатории психофизики Вильгельма Вундта. В феврале 1935 года было открыто первое Психометрическое сообщество.
Основные тенденции сообщества — отношение к психологии как к экспериментальной, количественной науке. Где все данные о качествах личности можно представить с помощью математических моделей. Основатель и первый президент Психометрического сообщества Луис Тёрстоун сформулировал психофизиологический «Закон сравнительных суждений», который во многом определил пути развития, как и психометрии, так и психофизики в целом. Психометрия включает в себя два раздела — теоретическая и прикладная. Теоретическая психометрия обеспечивает исследователей и психологов математическими моделями, которые используются при анализе ответов на задания тестов, отдельные пункты, 8 стр. Психометрический анализ делится на 4 области, Нормирование и приравнивание. Нормирование тестов — проведение обследования репрезентативной выборки лиц, перевод математических, сухих данных результатов теста в общую систему показателей. Приравнивание тестов — это когда результаты нескольких форм одного и того же теста приравниваются друг к другу. Нормирование и приравнивание в наше время имеет большое значение из-за недавних разработок в психометрии, благодаря которым появилась практика принятия решений на основе результата прохождения теста.
Такие тесты называются критериально-ориенти ованными. Они используются во многих странах мира для проверки знании выпускников школ, абитуриентов в ВУЗы, для проверки компетентности кандидатов на ту или иную должность. Оценка надежности теста — психологический тест должен быть правильно составлен. При повторном тестировании давать одинаковый результат или быть внутренне согласованным, однородным. Оценка валидности теста — валидность — качество теста говорящее о том, что вопросы теста построены так чтобы выяснять строго определенную информацию. Этот тест измеряет то, что должен измерять. Тест на знание историй страны не проверяет на знание химий, и. Существуют разные виды валидности: и т.
Все эти способы обработки данных в математической психологии играют ключевую роль в проверке гипотез и формировании более точного понимания психологических процессов.
Они помогают ученым выявлять закономерности, делать прогнозы и создавать более эффективные модели поведения и восприятия человека. Книга Сидоренко Е. Автор, Екатерина Васильевна Сидоренко, предлагает читателям глубокий взгляд на способы, с помощью которых математика может быть применена для анализа данных в психологических исследованиях. Фотограф: Campaign Creators В своей книге Сидоренко обобщает и систематизирует разнообразные методы математической обработки, которые используются в психологических науках. Она предлагает читателям ознакомиться с основными инструментами статистики, вероятности, и другими математическими методами, которые могут быть применены для анализа психологических данных. Книга рассматривает различные аспекты, включая методы многомерного статистического анализа, факторный анализ, методы кластерного анализа, теорию принятия решений, математические моделирования в психологии и многое другое. Автор представляет эти методы не только в теоретическом плане, но и дает примеры их практического использования в психологических исследованиях. Книга ориентирована на специалистов в области психологии, студентов и исследователей, которые заинтересованы в применении математических методов для анализа психологических данных. Она предоставляет понятный и доступный обзор основных математических инструментов, необходимых для работы с данными в психологических исследованиях.
Для чего используется математический подход в психологии? Математический подход в психологии представляет собой мощный инструмент для изучения поведения, мыслительных процессов и различных аспектов человеческого психики. Этот подход использует методы и инструменты математики, чтобы понять и описать разнообразные психологические явления, выявлять закономерности и строить модели для объяснения человеческого поведения. Одним из основных преимуществ математического подхода в психологии является возможность количественного анализа психологических данных. Это позволяет создавать статистические модели, проводить точные измерения и анализировать информацию, что в свою очередь способствует более объективному пониманию психологических процессов.
Сама природа психики такова, что в процессе ее исследования мы сталкиваемся с необходимостью рассмотрения разнопорядковых отношений.
Все эти отношения реализуются в едином процессе психическое рассматривается как процесс , динамика которого зависит от конкретных условий его протекания. Психическое не представляет собой замкнутой системы, существующей изолированно от других систем материального мира физической, биологической, социальной. Все это создает большие трудности на пути применения методов математического моделирования. Когда речь идет о математических моделях в психологии, нужно иметь в виду, что в таких моделях берется лишь какой-то один определенный аспект рассмотрения тех явлений, процессов и т. Моделей, которые охватывают всю систему психологических явлений, пока нет, да и вряд ли они появятся в ближайшем будущем. Впрочем, любая модель берет лишь какой-то аспект моделируемых явлений, не претендуя на их исчерпывающее отображение.
Оперируя математическими моделями и статистическими данными, психологи могут более глубоко понять особенности человеческой психики и разработать более эффективные методы лечения и коррекции психических расстройств. Важность математики для психологического исследования Одним из основных применений математики в психологическом исследовании является статистический анализ данных. Математические методы позволяют ученым обрабатывать огромные объемы данных, выявлять статистически значимые различия и связи между переменными, а также проводить прогнозы и моделирование. Кроме того, математика помогает психологам разрабатывать и тестировать новые методы измерения психических процессов. Точные и надежные методы измерения позволяют получить объективные данные и делают исследования более надежными и воспроизводимыми. Еще одной важной областью, где математика необходима в психологическом исследовании, является моделирование психологических процессов.
Математические модели позволяют ученым формализовать сложные психологические понятия, предсказывать поведение людей и оптимизировать психотерапевтические интервенции. Таким образом, математика играет важную роль в развитии психологии, обеспечивая ее научную основу, улучшая качество и достоверность исследований, а также позволяя понять и объяснить сложные психологические процессы. Оцените статью.
Лекция - Математическое моделирование в психологии
Винер и А. Розенблютт определяли моделирование как « изображение, представление в определенном свете». Новиков и А. Уемов дали следуещее определение моделированию: Моделирование — это «опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система модель : а находящаяся в некотором объективном соответствии с познаваемым объектом; б способная замещать его на определенных этапах познания и в дающая при исследовании в конечном счете информацию о самом моделируемом объекте». Подобно моделированию, это понятие имеет не одно значение. Наиболее существенные и распространенные варианты трактовки модели: 1 модель как тип конструкции например, автомобиль такой-то модели, модельная обувь или одежда. Отсюда создатель такой одежды — модельер, а ее демонстратор — модель, в частности топ-модель ; 2 модель как эталон для копий, образец для подражания например, госстандарт для какой-либо продукции, оригинал скульптуры из глины, в дальнейшем воплощаемый в металле, камне или дереве. Отсюда натурщика, т. В познавательном процессе вообще и в психологическом исследовании в частности модель рассматривается преимущественно в третьем значении. Моделируемыми объектами в психологии в самом общем плане выступают психика с ее психофизиологическими механизмами , личность, деятельность, общение, поведение. Основные направления моделирования в психологии В самом общем плане моделирование в психологии представлено двумя принципиальными направлениями.
Моделирование психики — это путь искусственного конструирования психики и ее различных проявлений. Психологическое моделирование — это путь искусственного создания специальных условий для проявления психики естественных объектов людей, животных, социальных групп.
Для их разработки использовался математический аппарат вероятностных процессов, теории игр, теории полезности и др. Было завершено создание математической теории обучения.
Наиболее известны модели Р. Буша, Ф. Мостеллера, Г. Бауэра, В.
Эс-теса, Р. В последующие годы наблюдается снижение количества работ по данной проблематике. Появляется множество математических моделей по психофизике, например С. Стивенса, Д.
Экмана, Ю. Забродина, Дж. Светса, Д. Грина, М.
Михайлевской, Р. Льюса см. В работах по моделированию группового и индивидуального поведения, в том числе в ситуации неопределенности, использовались теории полезности, игр, риска и стохастические процессы. Это модели Дж.
Неймана, М. Цетлина, В. Крылова, А. Тверского, Р.
В рассматриваемый период создавались глобальные математические модели основных психических процессов. В период до 80-х гг. Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас.
Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы. В 80-е гг. В психофизике это: современная теория обнаружения сигналов Д.
Свете, Д. Грин , структуры сенсорных пространств Ю. Забродин, Ч. Измайлов , случайных блужданий Р.
Льюс, 1986 , различения Линка и др. В области моделирования группового и индивидуального поведения: модель решения и действия в психомоторных актах Г. Коренев, 1980 , модель целенаправленной системы Г. Коренев , «деревья» предпочтения А.
Это позволяет выявить зависимости между определенными факторами и реакцией человека на них. Еще одним примером работы с большими данными в психологии является исследование когнитивных процессов. С помощью специальных программ и алгоритмов психологи анализируют большие объемы данных, полученных при тестировании и изучении мыслительных процессов. Это позволяет выявить закономерности в работе мозга, определить особенности когнитивных функций у различных групп людей.
Работа с большими данными позволяет психологам получить более полную и объективную картину различных психологических процессов. Анализ данных предоставляет возможность получить новые знания о человеческой психике, выявить связи и закономерности, которые могут быть незаметны при работе с малыми выборками. Более тщательный и глубокий анализ данных позволяет психологам принимать более обоснованные и точные решения при разработке методов и техник работы с пациентами. Усовершенствование когнитивных тестов и методик психодиагностики В современной психологии профильная математика играет важную роль в усовершенствовании когнитивных тестов и методик психодиагностики.
Когнитивные тесты используются для оценки уровня познавательных процессов у испытуемых и имеют широкое применение в различных областях психологии, включая образование, рекрутинг и клиническую практику. Профильная математика позволяет улучшить качество когнитивных тестов путем разработки новых математических моделей и алгоритмов. Высокая точность и надежность результатов становится возможной благодаря применению математических методов статистики и теории вероятности. Важным направлением развития когнитивных тестов является их адаптация для различных групп испытуемых.
Использование профильной математики позволяет учесть особенности конкретной популяции при разработке теста: возрастные особенности, уровень образования, культурные различия и другие факторы, которые могут влиять на психологические процессы. С помощью профильной математики также разрабатываются новые методики психодиагностики, позволяющие более точно измерять и анализировать психологические показатели. Это открывает новые возможности для более глубокого понимания психических процессов, развития теорий и моделей, а также совершенствования практического применения психологических знаний. Прикладная математика в психологии: от прогнозирования до терапии Математика, как наука, находит свое применение во многих областях жизни, в том числе и в психологии.
Она играет важную роль в понимании и объяснении различных психологических явлений, а также в разрабатывании стратегий и методов терапии.
Определение математического метода обработки данных. На этом этапе следует составить математическую модель изучаемых явлений и процессов.
Это может быть сумма отдельных частиц или целая комбинация действий. Важно определить, из чего состоит результативный показатель и как это отразить на языке математики с учетом имеющихся данных. Наиболее распространенными математическими методами, применяемыми в психологии, являются факторный анализ, дискриминантный анализ, множественная регрессия, анализ путей, дисперсионный анализ, ковариационный анализ и др.
Проведение анализа.
Математические модели в социальной психологи
Моделирование когнитивного развития Для анализа возрастной динамики интеллектуального развития создаются модели становления различных когнитивных функций у детей - внимания, памяти, речи, пространственного мышления. Такие модели позволяют выявить факторы, влияющие на темпы умственного развития ребенка, а также оптимизировать системы обучения и воспитания. Математические модели мотивации Для формализации представлений о мотивационной сфере человека применяются математические модели, описывающие иерархию потребностей, структуру мотивов, влияние внешних стимулов на активность. Такие модели базируются на теории полезности, используют аппарат теории принятия решений, теории графов.
Они позволяют количественно оценивать силу мотивов и прогнозировать выбор человеком тех или иных действий. Мультиагентные модели социума Перспективным является подход, при котором сложные социальные системы общество, организации моделируются как взаимодействие множества автономных агентов с определенными свойствами и правилами поведения. Такие мультиагентные модели позволяют анализировать групповую динамику, конкуренцию, лидерство, распространение идей, социальные изменения.
Они широко используются в социологии, политологии, экономике. Модели самоактуализации личности В гуманистической психологии разработан ряд моделей, описывающих процесс самоактуализации и личностного роста. Эти модели включают последовательные стадии движения к наиболее полному раскрытию потенциала человека.
На основе таких моделей создаются тренинговые и психотерапевтические программы, направленные на раскрытие ресурсов личности и достижение более высокого уровня развития. Преимущества и ограничения Таким образом, моделирование открывает широкие перспективы для исследования различных аспектов психики человека. В то же время этот метод имеет определенные ограничения, связанные со сложностью и многоаспектностью моделируемых психологических явлений.
Интегративные модели психики Перспективным направлением является создание комплексных междисциплинарных моделей психики, интегрирующих знания из различных областей психологии, а также смежных дисциплин - когнитивных наук, нейробиологии, социологии. Подобные интегративные модели будут отражать не только когнитивную и эмоциональную сферы, но также мотивационные и поведенческие аспекты психической деятельности, ее социальную природу и биологические механизмы. Модели искусственного интеллекта Важным направлением является моделирование различных аспектов психики в рамках создания систем искусственного интеллекта.
Здесь разрабатываются нейросетевые архитектуры, имитирующие работу когнитивных функций мозга, а также модели социального поведения интеллектуальных агентов при взаимодействии между собой и человеком. Психология больших данных Накопление больших массивов психологических данных открывает потенциал для применения методов машинного обучения и передовых алгоритмов Data Mining для выявления новых внутренних закономерностей и зависимостей в области психологии. Моделирование психических отклонений Важное прикладное значение имеет создание компьютерных моделей различных психологических и психических расстройств, таких как депрессия, психозы, аутизм и др.
Такие модели необходимы для более глубокого понимания патологических процессов, совершенствования клинико-диагностических критериев, а также поиска и тестирования новых методов терапии. В статье были рассмотрены два подхода к моделированию в психологии: 1 моделирование психических объектов путем разработки моделей процессов, свойств и состояний; 2 психологическое моделирование как поэтапная организация исследования с концептуально-теоретическим, содержательно-логическим, инструментально-методическим, формально-математическим и интерпретационно-прогностическим этапами.
Подобно тому, как применение того или иного орудия диктует строй трудовой операции, подобно этому характер употребляемого знака является тем основным моментом, в зависимости от которого конструируется весь основной процесс»[20] Выготский Л. Знание правил функционирования знаков, их интерпретации важны для психологической науки, что позволяет говорить о тесной связи филологической и психологической наук. Поскольку психологическая наука востребована различными научными дисциплинами, постольку она должна обладать широкой структурой. По содержанию деятельности: труда, спортивная, педагогическая, космическая, возрастная, медицинская и т. По субъекту выполняемой деятельности: патопсихология, зоопсихология, детская, этнопсихология, психология личности и т. По соединению научных и практических проблем: психофизиология, инженерная, нейропсихология, лингвопсихология и т.
Остановим свое внимание на тех отраслях психологии, которые значимы для медицины. По основание «содержание деятельности» выделяется Медицинская психология, или отрасль психологической науки, изучающая психологические аспекты гигиены профилактики, диагностики, лечения, экспертизы и реабилитации больных. В область исследований медицинской психологии входит широкий комплекс психологических закономерностей, связанных с возникновением и течением болезней, влияние тех или иных заболеваний на психику человека, обеспечением оптимальной системы оздоровительных воздействий, характером отношений больного человека с микросоциальным окружением. Структура медицинской психологии включает ряд разделов, ориентированных на исследования в конкретных областях медицинской науки и практического здравоохранения. По основанию «субъект выполняемой деятельности» для медицины важна такая отрасль как Патопсихология, под которой понимается раздел медицинской психологии, изучающей закономерности функционирования и распада психической деятельности и свойств личности при душевных заболеваниях. Патопсихология вскрывает характер протекания и особенности структуры психических процессов, приводящих к наблюдаемым в клинике симптомам. Прикладное значение Патопсихологии в практике медицины выражается в использовании полученных в эксперименте данных для дифференциальной диагностики расстройств психики, установлении степени выраженности психического дефекта, оценке эффективности проводимого лечения. По основанию «связь с практикой» значимой для медицинской науки и практики является Нейропсихология, то есть отрасль психологической науки, сложившаяся на стыке психологии, медицины и физиологии, изучающая мозговые механизмы высших психических функций на материале локальных поражений головного мозга.
Нейропсихология имеет большое значение для развития общих методологических и теоретических основ психологии, для диагностики локальных поражений головного мозга и восстановления его нарушенных функции. Ученые-психологи Следующее условие признания той или иной области человеческой жизнедеятельности наукой - наличие людей, обладающих определенными знаниями, умениями и, конечно, особыми личностными характеристиками. Именно такие люди способны создавать новое знание. Как упоминалось выше научное знание личностно. Личность ученого — важнейшее условие создания, функционирования и развития научной школы. Понятно, чтобы быть научным работником, недостаточно получить сведения из той или иной области наукознания, отработать определенные умения. В житейской психологии распространено мнение о талантливости и уме ученых. Научные исследования личности научных работников свидетельствуют скорее об особой мотивации этих людей, чем о слишком высоком уровне их интеллектуальных способностей.
Применительно к занятиям наукой в отношении тех ученых, энергию которых поглощают ими самими выношенные идеи, говорят о внутренней мотивации научного творчества. Лишь эту мотивацию следует рассматривать как истинно научную. Рамон-и-Кахаль утверждал, что именно мотивация является решающим фактором научного творчества: «Не особые интеллектуальные способности отличают исследователя от других людей, а его мотивация, которая объединяет две страсти: любовь к истине и жажду славы; именно они, придают обычному рассудку то высокое напряжение, которое ведет к открытию». Мотивация должна быть внутренней, а не внешней, то есть совокупность побуждений учёного создается объективной, независимой от исследователя логикой развития науки, переведенной на язык его собственной исследовательской программы. Познание никому прежде неведомого оказывается для ученого высшей ценностью и наградой, дающей наибольшее удовлетворение. Как-то в руки молодого А. Ухтомского попала книга о молодом враче, решившем для пользы науки произвести над собой последний опыт — сделать себе харакири и детально описать свои ощущения. В книге рассказывалось, что когда соседи, заподозрив неладное, выломали дверь и ворвались в комнату, врач, указывая на свои записки, попросил передать их в научное учреждение.
Все это ошеломило меня», - вспоминал А. Для ученого значимо, чтобы о достигнутом им результате был оповещен социальный мир, признан его авторитет в сфере интеллекта, духовных ценностей. Одним из мотивов творчества человека науки является признание на личное бессмертие, достигнутое вкладом в мир нетленных идей. Случай с Фалесом ярко подтверждает эту мысль. Фалес попросил: «Для меня было бы достаточной наградой, если бы ты не стал обращение к царю — В. Признание того, что научная истина была открыта его собственным умом и что память об авторстве должна дойти до других, Фалес поставил выше любых материальных благ. В этом эпизоде проявилась одна из ярких особенностей психологии человека науки. Стремление к утверждению собственного имени среди имен, внесших вклад в общечеловеческую культуру, иными словами наличие стремления к самоутверждению — одна из важнейших характеристик учёного.
Указанный фактор может служить объяснением того, почему И. Сеченов почти всю свою энергию отдал не нервным центрам, а химизму дыхания; почему И. Павлов и В. Бехтерев, оба исходившие из принципа рефлекторной регуляции поведения, не признавали достижений друг друга и враждовали между собой; почему нет такой научной теории, которая не вызывала бы противодействия со стороны учёных, обладающих не меньшей приверженностью научным идеалам и не меньшей силой логического мышления, чем автор иной научной идеи. Внутренняя мотивация научных открытий — познание научной истины. Внутренняя мотивация определяется логикой познания. Она зарождается во взаимодействии запросов логики самой науки и готовностью субъекта их реализовать. Познавательные интересы учёного могут не совпадать с интересами иных научных деятелей.
Пока что «современная наука не может дать ответ, как нейрональная активность превращается в мысль». Это обстоятельство свидетельствует о том, что исследователи приходят к логическому тупику, а также о том, что непосредственно из физиологических законов психологические не вывести». И тайна преобразования нервного импульса в образ, т. Перспективы раскрытия этой тайны представляются весьма призрачными в силу того, что это преобразование осуществляется на микроскопическом уровне организации человека, т. Ученым приходится выдвигать различные умозрительные на нашем языке — описательные предположения о природе психического. В последнее время это чаще всего гипотезы об информационно-энергетической природе психических явлений, не сводимых к вещественной природе нейрофизиологических процессов. На вопросы, где расположены и как работают физиологические механизмы, наука дает более или менее определенные ответы. На эти же вопросы, но относительно психологических механизмов — ответов нет.
Психологи считают, что «психический процесс принципиально не может быть сведен к нервному процессу. Применительно к осуществлению высших психических функций нет возможности соотнести их с какой-то анатомо-физиологической целостностью как системой управления, а стало быть с уверенностью говорить о физиологических коррелятах». Но тем не менее работы по моделированию деятельности нервного субстрата психики ведутся. А поскольку в этих работах психологи худо-бедно, но принимают участие, а сами разработки нацелены в конечном итоге на воссоздание психической деятельности и поведения, то их в полной мере можно отнести к сфере моделирования в психологии. Тем более что и классики кибернетики — науки, давшей наибольший импульс подобному моделированию, систематически указывали на эту нацеленность. Так, У. Эшби писал: «…кибернетика с первых шагов формировалась как научная дисциплина, занимающаяся моделированием биологических и психических процессов». Не менее определенно высказывался Дж.
Тем не менее рассмотрение некоторых закономерностей устройства живых организмов может быть весьма полезно при изучении и проектировании автоматов. И, наоборот, многое из опыта нашей работы с искусственными автоматами может быть до некоторой степени перенесено на наше понимание естественных организмов». Однако надо оговориться, что первоначальная эйфория 1950-1960-х годов по поводу легкости моделирования мозга и психики к настоящему времени сменилась осознанием трудностей на этом поприще. Для начального периода подобных исследований характерны такие высказывания: «Сегодня создание системы, подобной мозгу, с определенными интеллектуальными способностями в принципе так же достижимо, как создание паровой машины с заданной мощностью»; «Факт определенной общности работы кибернетической машины и деятельности мозга для XX в. Сейчас тональность уже иная: «Несмотря на свои преимущества, моделирование как средство исследования психики пока используется очень ограниченно… Как показал всплеск работ 1950—1960-х годов по математическому и компьютерному моделированию психики, прямое приложение математических методов в психологии может решить лишь второстепенные вопросы, или же эти методы требуют столь жестких условий для своего применения, что становятся слишком далекими от реализации… Что же касается именно исследовательского моделирования, то после всплеска работ 1950— 1960-х годов здесь не наблюдается значительных или принципиально новых результатов. Как можно предположить, эта остановка вызвана отсутствием эффективного подхода к проблеме, соответствующего поставленной задаче». Как отмечает один из авторитетнейших специалистов по соотношению кибернетики и психологии В. Пушкин, «позади остались сенсационные надежды и претензии объяснить существующим математическим аппаратом все проявления психической деятельности человека.
Крушение попыток представителей эвристического программирования смоделировать творческую мыслительную деятельность человека с особой определенностью показало, что закончился еще один акт той драмы идей, которая вообще характерна для науки XX в. Мы являемся свидетелями того, как не оправдались надежды, возлагавшиеся на такое в прошлом мощное направление в кибернетике, как «бионика». Самые впечатляющие здесь результаты — это кибернетические организмы «киборги» из фантастических романов и фильмов. Нельзя, пожалуй, говорить о значительных достижениях и в столь популярной до сих пор области науки, как «искусственный интеллект». Однако обратимся к конкретным разработкам. Еще раз надо напомнить, что моделирование физиологических основ психики заключается в попытках искусственно воспроизвести «на входе» основные принципы работы нервного субстрата нейрофизиологические механизмы , благодаря чему «на выходе» должны быть получены результаты, соответствующие психической деятельности. Таким образом, моделирование психических явлений а в конечном счете — поведения является целью этих разработок, а конструирование физиологических механизмов — задачей, решение которой позволит достичь цели. Следовательно, отделять процедуру моделирования психических явлений от процедуры имитации физиологических основ психики нельзя.
Это единый процесс. Моделирование работы нейрона Вполне естественно, что первой не по времени, а стадиально задачей было воспроизведение принципов работы основного структурно-функционального элемента нервной системы — нейрона. Уже на этом этапе ученые столкнулись с невозможностью искусственно повторить все многообразие как типов нервных клеток, так и еще большего многообразия их взаимодействия между собой и со средовыми факторами. В конце концов, опираясь на информационный подход, весь сложнейший физиологический процесс возбуждения торможения был редуцирован до принципа работы реле — «да—нет». Нейрон рассматривается как источник, получатель и проводник сигналов, срабатывающий по достижении сигналом определенной величины порога. В самом упрощенном виде нейрон представляется как элемент с входным и выходным информационными каналами. Число входов синапсов может быть различным, вплоть до нескольких тысяч. Выход всегда один.
Считается, что нейрон подчиняется принципу суперпозиции, т. Принципиальная схема искусственного нейрона приведена далее на рисунке 13. Реальные действующие модели нейрона представляют собой разнообразные электрические цепи, принципиально соответствующие приведенной блок-схеме. Электроимпульсы по своим параметрам стремятся приблизиться к электрическим характеристикам нервного импульса энергетические характеристики — в микровольтах, временные — в миллисекундах , хотя это и не обязательно. Блоки, моделирующие синапсы, имеют два входа возбуждающий и тормозной с импульсами одинаковой амплитуды силы , но противоположными по знаку. Импульсы экспоненциально затухают за 4 мсек. Инвертор суммирует положительные и отрицательные сигналы от синапсов по принципу суперпозиции и управляет генератором потенциалов действия. Последний по существу есть пороговое устройство, технически осуществляемое как система из электронной батареи, диода и резистора.
После срабатывания генератора потенциалов действия—импульс поступает на выходной блок, представляющий собой. Применение печатных микросхем позволяет инженерное воплощение нейрона сжать до размеров булавочной головки. Поскольку поведение естественного нейрона характеризуется значительными нелинейностями разрывами, скачками и прочими особенностями импульсации , то оно трудно поддается математическому описанию, зато много легче моделируется технически «схемами на транзисторах и диодах — элементах, которые сами обладают нелинейными характеристиками». В последние годы появляются сведения о моделировании нейронов не в традиционном варианте — с двумя стабильными состояниями при постоянном пороге возбудимости, а с переменным порогом, уровень которого меняется благодаря активности самого искусственного нейрона. Моделирование работы мозга Разумеется, что никакая модель нейрона впрочем, как и сам отдельный нейрон не способна дать «на выходе» психического эффекта, скажем, в виде узнавания, предпочтения и т. Для этого следует создать модель, имитирующую работу совокупности взаимодействующих нейронов. На языке инженерного моделирования эту совокупность чаще всего называют нейронной сетью. На языке физиологии и психологии эту совокупность чаще всего называют мозгом, подразумевая в первую очередь кору головного мозга и, конечно, не забывая, что мозг — только один из отделов целостной нервной системы, что центральная нервная система ЦНС никак не может функционировать без периферической НС.
Нейронные сети уже могут реализовать один из важнейших принципов работы естественных нейронных ансамблей — упорядоченность в случайном, порядок из хаоса. Классической иллюстрацией реализации этого принципа является сокращение мышцы. На ее эффекторы посылаются сигналы от сотен и сотен мотонейронов, каждый аксон которых разветвляется на десятки коллатералей. Каждая коллатеральная ветвь иннервирует отдельное мышечное волокно, вызывая в нем одиночный цикл напряжения-расслабления. Но в результате несин-хронизированного наложения сокращений огромного множества волокон производится плавное сокращение всей мышцы. Получается, что, хотя одиночный нервный импульс подчиняется закону «все или ничего», общий ответ представляет собой «градуальную реакцию». Для компоновки сетей используются как описанные выше модели отдельных нейронов, так и отличающиеся от них в некоторых деталях. Например, С.
Дейч приводит квазилинейную модель нейрона, способную имитировать действие медиаторов на работу нервной клетки, а в совокупности с другими такими же моделями реализующую описанный только что принцип «порядок из хаоса». Практика моделирования нейронных сетей демонстрирует их значительное разнообразие по составу, структуре, функциям. Нейронные сети с обратной связью позволяют моделировать процессы памяти и обучения. Наиболее известное достижение в моделировании нейронных сетей — перцептроны Розенблатта. Это технические устройства, выполняющие функции восприятия и памяти, позволяющие распознавать не очень сложные объекты например, буквы алфавита. При этом перцептроны обладают способностью обучаться. Теоретической основой перцептронов выступает «модель мозга», под которой Ф. Розенблатт понимал «любую теоретическую систему, которая стремится объяснить физиологические функции мозга с помощью известных законов физики и математики, а также известных фактов нейроанатомии и нейрофизиологии».
За этой матрицей датчиков, сопоставимых с рецепторными клетками сетчатки глаза, размещен слой электрических элементов, каждый из которых соединен с каким-либо одним фотоэлементом случайным образом. Сколько и как просуммировалось сигналов на входе электрозлемента — не важно, главное — превышает или нет эта сумма пороговую величину элемента. Электрозлементы далее упорядочение соединены с третьим слоем элементов — усилителей сигнала. Коэффициент усиления может регулироваться по общей для всех усилителей команде. Каждый электроэлемент в совокупности с усилителем является «ячейкой памяти» и носит название «ассоциативный прибор». Сигналы от этих ассоциативных приборов подаются на входное устройство, именуемое «решающим прибором» и суммирующее все сигналы от элементов памяти. Таким образом, перцептрон способен разделить любые комбинации состояний фотоэлементов на своем входе на два класса, а это есть аналог различения двух объектов. Но простым различением дело не ограничивается.
Перцептрон в состоянии различить не просто разные объекты, но и вариации этих объектов, т. Например, он может сгруппировать в два класса множество различных начертаний двух букв. В процессе распознавания он может ошибаться, но тут же самостоятельно исправляется за счет обучающего эффекта. Обучающее воздействие реализуется в виде изменения коэффициента усиления при ошибке, что расценивается как наказание и требует повторного акта распознавания этого объекта. Повторная ошибка влечет еще большее изменение коэффициента усиления. В конце концов задача неизбежно решается правильно. В работе перцептрона особо примечательны два обстоятельства. Первое — это случайное распределение связей между фотоэлементами и элементами «память».
Это значит, что в конструкции реализован упоминавшийся уже всеобщий принцип организации природы — упорядоченное в случайном порядок из хаоса. Естественно, что этот принцип должен быть приложим и к работе мозга и психики. Поэтому возникают большие сомнения в абсолютной правомерности выдвинутого советской психологией принципа детерминизма. По-видимому, с неменьшим основанием можно говорить об индетерминизме психического, о его не меньшем подчинении вероятностным законам, чем причинно-следственным. Известно, что «строгий детерминизм приводит к огромной ошибке в конечных состояниях при ничтожно малых начальных возмущениях, а случайность — к детерминизму результата, осредненного по многим реализациям… Вероятностные законы игры в кости парадоксально дают детерминизм — независимость результата от пути процесса, порядок, возникающий из хаоса». Исходная хаотичность нервных ансамблей в том числе имитируемой перцептроном сетчатки глаза приводит в конечном счете к стабильным психологическим эффектам. Второе замечательное обстоятельство заключается в том, что описанное выше обучение перцептрона осуществляется не по заранее составленной программе, а самостоятельно через поощрение и наказание. Оба отмеченных момента можно отнести к принципам самоорганизации!
Однако перцептрон — это не завершенный продукт инженерно-технической мысли, предназначенный для широкого внедрения, а модель несложного процесса обработки информации. И даже его самые совершенные модели не воплощают пока что всех идей Розенблатта. Тем не менее «по принципу работы перцептрона построены универсальные программы для ЭВМ, обучающиеся медицинскому и техническому диагнозу, интерпретации геофизических данных, прогнозу погоды и т. Хотя теория и практика перцептронов «является первой в мировой литературе попыткой изложения статистических принципов построения мозгоподобных устройств», сам Розенблатт скромен и ссылается на целый ряд предшественников: «…автор отнюдь не претендует на оригинальность. В частности, используемая нейронная модель непосредственно восходит к модели, впервые предложенной Маккалоком и Питтсом; основная философская концепция сформировалась под сильным влиянием теорий Хебба и Хейка и экспериментальных данных Лешли; особое пристрастие, которое автор питает к вероятностному методу, было не чуждым и другим теоретикам, таким, как Эшби, Аттли, Минский, Маккей и фон Нейман». Действительно, эти ученые внесли огромный вклад в развитие моделирования психики, правда, придерживаясь несколько иных, нежели Ф. Розенблатт, принципов. Так, первые идеи по теории автоматов, способных моделировать психические процессы и поведение, были изложены У.
Маккалоком и У. Питтсом еще в 1943 году. Суть их предложений сводилась к тому, что поскольку активность нейрона подчиняется закону «Все или ничего», то нервную деятельность можно изучать методами математической логики. Они доказали принципиальную возможность построения моделей-автоматов, имитирующих работу нейронных сетей. Правда, в дальнейшем пришлось признать, что в рамках математической логики удовлетворительной адекватности с естественными нервно-психическими процессами достичь невозможно. Тем не менее идеи У. Маккалока и У Питтса дали толчок множеству последующих исследований по моделированию психики и теории автоматов. Моделирование психических явлений Наибольшие успехи на пути имитации работы нейрофизиологических механизмов сопутствовали моделированию восприятия, памяти и мышления.
Правда, надо заметить, что жесткая дифференциация этих направлений не совсем правомерна. Так, уже на примере перцептрона видно, что отделить друг от друга процессы восприятия и памяти в моделировании невозможно впрочем, как и у естественных носителей психики. Доказательством такой переплетенности служит и тот факт, что моделирование восприятия началось в связи с моделированием мышления. Поэтому будем пользоваться подобным разделением, памятуя о его условности.
Математика делает обозримыми длинные и подчас туманные словесные описания, проясняет и экономит мысль. В общем, польза от применения математики велика, но и труда на ее освоение требуется много. Однако он окупается сполна. Точной даты начала пути математизации, пожалуй, не знает ни одна наука. Она, на мой взгляд см. По-видимому, И. Ему также принадлежит идея «порога сознания», и он первый употребил выражение «математическая психология». Но в 1842г. На мой взгляд, эта книга М. Дробиша дает замечательный пример первичной формализации знаний в области психологии сознания. Уже в предисловии М. Дробиш написал, что эта книга предваряет другую, уже готовую, — имеется в виду книга по математической психологии. Скорее всего — нет. Но она, несомненно, подействовала, как и работы И.
Математические методы в психологии — презентация
При анализе социальной структуры концерна основное внимание уделяется характеристикам коммуникаций и сетей влияния, социальных групп и социального расслоения, центральной роли и статуса. Модельер, анализируя социальную динамику, пытается учесть изменения во взглядах, дружбе, конформизме, враждебности и других свойствах внутри социальных групп и между ними, или проследить распространение слухов, прихотей и инноваций в обществе. Соображения, касающиеся структуры и процесса, иногда смешиваются, например, когда структуры отличаются друг от друга в зависимости от их различных потенциалов в гипотетических динамических ситуациях, или когда то, что динамически изменяется со временем, оказывается самой социальной структурой. Однако, как правило, эти две области трактуются достаточно четко и сохраняют четкое разделение. Это различие пересекается с вопросом о социальном охвате той или иной модели или числе лиц, входящих в ее состав. В одной крайности существуют модели, которые работают только с отдельными людьми, как, например, при анализе когнитивной структуры установок.
Существуют модели, рассматривающие социальные структуры или взаимодействия в малых группах, и модели, имеющие дело с очень большими социальными агрегатами. Методы подхода в этих двух случаях весьма различны. Когда группа небольшая, структура может быть проанализирована с точки зрения конкретных буквальных деталей, и процесс часто может быть обработан с помощью математической характеристики поведения конкретных вовлеченных лиц. Однако при наличии структуры или процесса в крупном совокупном выражении нельзя детализировать индивидуума по отдельности, и необходимо двигаться в направлении статистических характеристик.
Спустя два года И. Гербарт издал книгу «Психология как наука, заново основанная на опыте, метафизике и математике». Гербарт в связи отсутствия, каких либо данных, как он сам писал, придумывал гипотетические модели борьбы всплывающих и исчезающих в сознании представлений. Облекая эти модели в аналитическую форму. Гербарта в Лейпцигском университете нашелся последователь и ученик — Мориц-Вильгельм Дробиш. Он реализовал идею учителя.
В 1842г. Дробиш издал в Лейпциге на немецком языке монографию: «Эмпирическая психология согласно естественнонаучному методу». А через восемь лет, в 1850 г. Дробиша—«Первоосновы математической психологии». Которые и положили начало использованию математики в психологии. Тогдашней математики и ее основных методов —дифференциальное и интегральное исчисления, уравнения сравнительно несложных зависимостей вполне хватало для изучения, и описания простейших психофизических законов, функции и реакций человека.
Но они не годились для изучения сложных функций, явления и сущностей психики. Поэтому англоязычные ученые стали создавать математические средства для изучения многомерных объектов, в том числе и высших психических функции как способности личности или интеллект. Первыми на практике применили математические модели в психологии Эрнст Генрих Вебер 1795-1878 и Густав Фехнер 1801-1887. Они первыми успешно применяли функциональное уравнение в физике и психологии, их работы положили начало психофизике и экспериментальной психологии. Также в 1816 году выдающийся немецкий астроном Фридрих Бессель заинтересовался случаем, когда астрономы с опозданием фиксировали время прохождения звезды через медиан телескопа. Независимо от этих событий физик Герман фон Гельмгольц измеряет время реакции, чтобы определить скорость нервной проводимости.
Эти две работы были использованы в исследованиях голландского физиолога ФК Дондерса. Но сам термин «математическая психология» стал применяться намного позже. Во время второй мировой войны усилилось развитие машиностроения, математической логики и психологии из-за военной необходимости понимать возможности и ограничения человеческой психики. Военная Германия собирала специалистов по всем отраслям, включая и специалистов в экспериментальной психологии. После поражения Германий большинство этих учёных иммигрировали в США, где и продолжили свои работы. Начиная с 50-ых годов прошлого века, математическая психология становиться более востребованной, количество психологов активно 6 стр.
Стала стремительно развиваться Психометрия — наука, которая изучает теорию и методику психологических измерений, включая измерение знаний, способностей, взглядов и качеств личности. В 1963 в США выпускается «Руководства по математической психологии». В том же году в Америке стал выпускаться журнал «Journal of Mathematical Psychology».
Точность, несомненно, является ключевой особенностью моделей, применяемых в физических ситуациях, как, например, при расчете орбит. В приложениях к социальным ситуациям, однако, точность менее важна, когда возникают трудности в измерении и контроле внешних переменных, что делает неточным эмпирическое тестирование моделей. Но даже если модели используются только для генерации очень приблизительных данных, большая управляемость математическими моделями является очень сильным преимуществом. Иногда это преимущество труднодостижимо, поскольку математические производные сталкиваются со сложностями, но в этом случае часто приходится прибегать к помощи компьютерных численных методов или к технике компьютерного моделирования. Проблема измерения Сложно абстрагировать существенные теоретические переменные для объяснения данных аспектов поведения человека, но проблема измерения этих переменных часто кажется еще более запретной. Существует два широких класса потенциальных показателей, основанных на подсчёте и масштабировании, соответственно, и проблемы, связанные с этими двумя классами показателей, весьма различны.
Подсчет того, были ли получены конкретные качественные ответы, и если да, то когда, не вызывает проблем с философским принципом. На практике, однако, подсчет часто приводит к вероятностным моделям, которые сложно анализировать математически и тестировать эмпирически. Типичными примерами качественных ответов в социальных психологических моделях являются социометрические выборы, проявления коммуникативных актов и выбор альтернативных ответов в играх с участием двух человек. Коулман, превосходно трактуя математические модели в социологии, рекомендует более широкое использование и разработку моделей, основанных на подсчете, особенно с учетом растущей доступности данных, полученных из больших выборок обследований. Если разработчик математической модели хочет использовать количественные меры, подходящие для чувствительной математической обработки, например, с помощью дифференциальных уравнений, он должен быть готов к рассмотрению вопроса о природе измерений в социальных науках.
Одно из разработок - теория выборки стимулов, разработанная Уильямсом К. Эстесом , второе - линейные операторные модели Роберта Р. Буша и Фредерик Мостеллер. Теория обработки и обнаружения сигналов широко используется в восприятии. Книга фон Неймана доказывает важность теории игр и принятия решений.
Дункан Люс и Ховард Райффа внесли свой вклад в выбор и принятие решений. Область языка и мышления оказалась в центре внимания с развитием информатики и лингвистики, особенно теории информации и теории вычислений. Хомский предложил модель лингвистики и теорию вычислительной иерархии. Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон предложили модель решения проблем человеком. Развитие искусственного интеллекта и интерфейса человек-компьютер - активные области как в компьютерных науках, так и в психологии. До 1950-х годов психометристы подчеркивали структуру ошибки измерения и разработку мощных статистических методов измерения психологических величин, но психометрическая работа мало касалась структуры измеряемых психологических величин или когнитивных факторы, лежащие в основе данных ответа. Скотт и Суппес изучали взаимосвязь между структурой данных и структурой числовых систем, которые представляют данные. Кумбс построил формальные когнитивные модели респондента в ситуации измерения, а не алгоритмы статистической обработки данных, например развернутую модель. Еще одним прорывом стала разработка новой формы функции психофизического масштабирования наряду с новыми методами сбора психофизических данных, такими как степенной закон Стивенса. В 1950-е годы наблюдался всплеск математических теорий психологических процессов, в том числе Теория выбора Люса , введение Таннера и Светса теории обнаружения сигналов для обнаружения человеческих стимулов и подход Миллера к обработке информации.
К концу 1950-х число математических психологов увеличилось с горстки более чем в десять раз, не считая психометристов. Некоторые из них регулярно приглашались Советом по исследованиям в области социальных наук США для проведения летних семинаров по математике для социологов в Стэнфордском университете, способствуя сотрудничеству. Чтобы лучше определить область математической психологии, математические модели 1950-х годов были объединены в серию томов под редакцией Люси, Буша и Галантера: два чтения и три справочника. Эта серия томов оказалась полезной в освоении месторождения. Летом 1963 г. Инициатива во главе с Р.
О математическом моделировании в психологических исследованиях
В статье рассматриваются два подхода к моделированию в психологии: 1) моделирование психических объектов путем разработки моделей процессов, свойств и состояний; 2) психологическое моделирование как поэтапная организация исследования с. Коулман, превосходно трактуя математические модели в социологии, рекомендует более широкое использование и разработку моделей, основанных на подсчете, особенно с учетом растущей доступности данных, полученных из больших выборок обследований. В этом разделе будут рассмотрены сущностные характеристики и функции метода, типология моделей и основные средства моделирования, а также преимущества и ограничения метода моделирования в социальной психологии. Однако, профессиональные психологи все чаще понимают, что математические навыки и аналитическое мышление играют важную роль в их области работы. Психология базируется на сборе и анализе данных, а это является основой математического метода. Это не означает, что случай не играет никакой роли в процессе изобретения1. Логическое моделирование основано на идеях и символике, применяемой в математической логике. Наиболее известными примерами математического моделирования в психологии являются формулы, выражающие собой законы Бугера—Вебера, Вебера—Фехнера и Стивенса.
Использование математических методов в психологическом исследовании
Тесное переплетение психологии и математики связано с тем, что практически все прикладные дисциплины основаны на расчете конкретных показателей. Использование математических методов в научных работах по психологии позволяют решить следующие задачи. Под моделированием психики понимается проектирование и конструирование искусственных аналогов различных психических явлений и лежащих в их основе нейрофизиологических и психологических механизмов. Современная психогенетика, например, широко использует такой раздел высшей математики, как структурное моделирование и т. д. Но главной отличительной чертой взаимодействия психологии и математики этого периода явилось обращение математики к психологии. Помимо этого, в математических моделях в психологии, как правило, берется лишь какой-то один определенный аспект рассмотрения тех явлений, процессов и т.д., которые изучаются психологией.