Strukturinformationstheorie (SIT) ist eine Theorie über die menschliche Wahrnehmung und insbesondere über die perceptual Organisation: Auf die Weise organisiert das menschliche Sehsystem einen rohen Sehstimulus in Gegenstände und Gegenstand-Teile. SITZEN SIE wurde in den 1960er Jahren von Emanuel Leeuwenberg begonnen und ist weiter von Hans Buffart, Peter van der Helm und Rob van Lier entwickelt worden. Es ist auf eine breite Reihe von Forschungsthemen, größtenteils in Sehform-Wahrnehmung sondern auch in, zum Beispiel, Sehergonomie, Datenvergegenwärtigung und Musik-Wahrnehmung angewandt worden.

SITZEN SIE hat als ein quantitatives Modell der Sehmuster-Klassifikation begonnen. Heutzutage schließt es auch quantitative Modelle der Symmetrie-Wahrnehmung und amodal Vollziehung ein, und es wird in Formalisierungen der Sehregelmäßigkeit und Gesichtspunkt-Abhängigkeit theoretisch gegründet. SITZEN SIE ist diskutiert worden, um die beste definierte und erfolgreichste Erweiterung von Ideen von Gestalt zu sein. Es ist die einzige Annäherung von Gestalt, die eine formelle Rechnung zur Verfügung stellt, die plausible perceptual Interpretationen erzeugt.

Der Einfachheitsgrundsatz

Obwohl Sehstimuli im Wesentlichen multi-interpretable sind, hat das menschliche Sehsystem gewöhnlich eine klare Vorliebe für nur eine Interpretation. Um diese Vorliebe zu erklären, SITZEN SIE hat ein formelles Codiermodell eingeführt, das von der Annahme anfängt, dass der perceptually bevorzugt hat, dass die Interpretation eines Stimulus diejenige mit dem einfachsten Code ist. Ein einfachster Code ist ein Code mit der minimalen Informationslast, d. h. ein Code, der eine Rekonstruktion des Stimulus mit einer minimalen Zahl von beschreibenden Rahmen ermöglicht. Solch ein Code wird durch das Gefangennehmen eines maximalen Betrags der Sehregelmäßigkeit erhalten und gibt eine hierarchische Organisation des Stimulus in Bezug auf wholes und Teile nach.

Die Annahme, dass das Sehsystem einfachste Interpretationen bevorzugt, wird den Einfachheitsgrundsatz genannt. Historisch ist der Einfachheitsgrundsatz eine mit der Information theoretische Übersetzung des Gesetzes von Gestalt von Prägnanz, der auf der natürlichen Tendenz von physischen Systemen basiert hat, sich in stabile Staaten der minimalen Energie niederzulassen. Außerdem, ebenso der später vorgeschlagene minimale Beschreibungslänge-Grundsatz in der algorithmischen Informationstheorie (AIT), a.k.a. die Theorie der Kompliziertheit von Kolmogorov, kann es als eine Formalisierung des Rasiermessers von Occam gesehen werden, in dem die beste Hypothese für einen gegebenen Satz von Daten diejenige ist, die zur größten Kompression der Daten führt.

Strukturell gegen die algorithmische Informationstheorie

Seit den 1960er Jahren, SITZEN SIE (in der Psychologie) und AIT (in der Informatik) entwickelt unabhängig als lebensfähige Alternativen für die klassische Informationstheorie von Shannon, die in der Nachrichtentheorie entwickelt worden war. In der Annäherung von Shannon werden Dinge Codes mit Längen zugeteilt, die auf ihrer Wahrscheinlichkeit in Bezug auf Frequenzen des Ereignisses (als, z.B, im Morsezeichen-Code) gestützt sind. In vielen Gebieten, einschließlich der Wahrnehmung, sind solche Wahrscheinlichkeiten wenn überhaupt jedoch kaum quantitativ bestimmbar. Beide SITZEN, und AIT überlisten dieses Problem, indem sie beschreibenden Kompliziertheiten von individuellen Dingen zugewandt wird.

Obwohl SITZEN SIE und AIT viele Startpunkte und Ziele teilen, gibt es auch mehrere relevante Unterschiede:

• SITZEN SIE erstens macht die perceptually relevante Unterscheidung zwischen der strukturellen und metrischen Information, wohingegen AIT nicht tut;
• SITZEN SIE zweitens verschlüsselt für einen eingeschränkten Satz von perceptually relevanten Arten der Regelmäßigkeit, wohingegen AIT für jede vorstellbare Regelmäßigkeit verschlüsselt;
• Drittens darin SITZEN, das relevante Ergebnis einer Verschlüsselung ist eine hierarchische Organisation, wohingegen in AIT es nur ein Kompliziertheitswert ist.

Einfachheit gegen die Wahrscheinlichkeit

In der Sehwahrnehmungsforschung hebt sich der Einfachheitsgrundsatz vom Wahrscheinlichkeitsgrundsatz von Helmholtzian ab, der annimmt, dass die bevorzugte Interpretation eines Stimulus ein wahrscheinlichster ist, um in dieser Welt wahr zu sein. Wie gezeigt, innerhalb eines Fachwerks von Bayesian und AIT Ergebnisse verwendend, würde der Einfachheitsgrundsatz andeuten, dass perceptual Interpretationen ziemlich wahrheitsgetreu (d. h., ehrlich) in vielen Welten aber nicht, wie angenommen, durch den Wahrscheinlichkeitsgrundsatz, in nur einer Welt hoch wahrheitsgetreu sind. Mit anderen Worten, wohingegen der Wahrscheinlichkeitsgrundsatz darauf hinweist, dass das Sehsystem ein System des speziellen Zwecks ist (d. h., angepasst an eine spezifische Welt), weist der Einfachheitsgrundsatz darauf hin, dass es ein Mehrzwecksystem (d. h., adapative zu vielen verschiedenen Welten) ist.

Entscheidend für die letzte Entdeckung ist die Unterscheidung zwischen, und Integration, mit dem Gesichtspunkt unabhängige und vom Gesichtspunkt abhängige Faktoren in der Vision, wie vorgeschlagen, im empirisch erfolgreichen Modell von SIT der amodal Vollziehung. Im Fachwerk von Bayesian entsprechen diese Faktoren vorherigen Wahrscheinlichkeiten und bedingten Wahrscheinlichkeiten beziehungsweise. Im Modell von SIT, jedoch, werden beide Faktoren in Bezug auf Kompliziertheiten, d. h. Kompliziertheiten von Gegenständen und Raumbeziehungen beziehungsweise gemessen. Diese Annäherung ist mit neuroscientific Ideen über die Unterscheidung und Wechselwirkung zwischen dem ventralen ("was") und dorsal ("wo") Ströme im Gehirn im Einklang stehend.

SITZEN SIE gegen connectionism und dynamische Systemtheorie

Einerseits, eine Vertretungstheorie mögen SITZEN scheint gegenüber der dynamischen Systemtheorie (DST). Andererseits kann connectionism als etwas zwischen gesehen werden, d. h. er flirtet mit der Sommerzeit, wenn er zum Gebrauch von Differenzialgleichungen kommt und er mit Theorien flirtet, mögen SITZEN, wenn er zur Darstellung der Information kommt. Tatsächlich SITZEN die Analysen, die dadurch zur Verfügung gestellt sind, connectionism, und Sommerzeit, entsprechen, was Marr das rechenbetonte, das algorithmische, und die implementational Niveaus der Beschreibung beziehungsweise genannt hat. Gemäß Marr sind solche Analysen ergänzend aber nicht entgegengesetzt.

Was, connectionism SITZT, und Sommerzeit hat, gemeinsam ist, dass sie nichtlineares Systemverhalten beschreiben, d. h. kann eine geringe Änderung im Eingang eine Hauptänderung in der Produktion nachgeben. Ihr complementarity äußert sich darin sie konzentrieren sich auf verschiedene Aspekte:

• Erstens konzentriert sich Sommerzeit in erster Linie darauf, wie sich der Staat eines physischen Systems als Ganzes (in diesem Fall, das Gehirn) mit der Zeit entwickelt, wohingegen sowohl ZU SITZEN als auch Connectionism-Fokus in erster Linie worauf ein System in Bezug auf die Informationsverarbeitung tut (der, in diesem Fall, wie man sagen kann, Erkennen einsetzt).
• Zweitens, sowohl gemäß SITZEN als auch gemäß connectionism, verlässt sich diese Informationsverarbeitung auf Wechselwirkungen zwischen der Information in verteilten Darstellungen, d. h. in Netzen der verbundenen Information. In dieser Beziehung, jedoch, konzentriert sich connectionism auf konkrete Wechselwirkungsmechanismen (i.c. das Aktivierungsverbreiten) in einem vorfesten Netz, das, wie man annimmt, für jeden Eingang angepasst wird, wohingegen SITZEN, konzentriert sich auf die Natur des Ergebnisses der Wechselwirkungen, die, wie man annimmt, im vergänglichen, dem eingangsabhängigen, den Netzen stattfinden.

Das Modellieren von Grundsätzen

Darin SITZEN, Kandidat-Interpretationen eines Stimulus werden durch Symbol-Schnuren vertreten, in denen sich identische Symbole auf identische perceptual Primitive (z.B, Tropfen oder Ränder) beziehen. Jede Teilkette solch einer Schnur vertritt einen räumlich aneinander grenzenden Teil einer Interpretation, so dass die komplette Schnur als ein Rekonstruktionsrezept für die Interpretation und dadurch für den Stimulus gelesen werden kann. Diese Schnuren werden dann verschlüsselt (d. h. sie werden nach der Sehregelmäßigkeit gesucht), die Interpretation mit dem einfachsten Code zu finden.

Im formellen Codiermodell von SIT wird diese Verschlüsselung über die Symbol-Manipulation modelliert. In der Psychologie hat das zu kritischen Behauptungen der Sorte geführt "SITZEN nimmt an, dass das Gehirn Symbol-Manipulation durchführt". Solche Behauptungen, jedoch, Fall in derselben Kategorie wie Behauptungen wie "Physik nehmen an, dass Natur Formeln wie der E=mc von Einstein anwendet oder der F=ma des Newtons" und "Sommerzeit-Modelle annehmen, dass dynamische Systeme Differenzialgleichungen anwenden". D. h. diese Behauptungen ignorieren das das wirkliche Konzept der Formalisierung bedeutet, dass potenziell relevante Dinge durch Symbole - nicht als eine Absicht an sich, aber als ein Mittel vertreten werden, potenziell relevante Beziehungen zwischen diesen Dingen zu gewinnen.

Sehregelmäßigkeit

Um einfachste Codes zu erhalten, SITZEN SIE gilt das Codieren entscheidet, dass die Arten der Regelmäßigkeit genannt Wiederholung, Symmetrie und Wechsel gewinnen. Wie man gezeigt hat, ist das die einzige Regelmäßigkeit gewesen, die die formellen Zugänglichkeitskriterien von befriedigt

• (a) so genannte holografische Regelmäßigkeit das zu sein
• (b) berücksichtigen Sie so genannte hierarchisch durchsichtige Codes.

Ein entscheidender Unterschied in Bezug auf das traditionelle, Transformations-so genannte, die Formalisierung der Sehregelmäßigkeit besteht darin, dass, holografisch, Spiegelsymmetrie aus vielen Beziehungen zwischen Symmetrie-Paaren aber nicht einer Beziehung zwischen der Symmetrie halfs zusammengesetzt wird. Wohingegen der Transformationscharakterisierung für die Gegenstand-Anerkennung besser angepasst werden kann, scheint die holografische Charakterisierung mehr im Einklang stehend mit dem Aufbauen von geistigen Darstellungen in der Gegenstand-Wahrnehmung.

Die perceptual Relevanz der Kriterien der Holographie und Durchsichtigkeit ist in der so genannten holografischen Annäherung an die Sehregelmäßigkeit nachgeprüft worden. Diese Annäherung stellt ein empirisch erfolgreiches Modell des detectability von einzelnen zur Verfügung und hat Sehregelmäßigkeit, ungeachtet dessen ob gestört durch das Geräusch verbunden.

Kognitive Architektur

Wie man

gezeigt hat, hat die durchsichtige holografische Regelmäßigkeit sich für die Transparallel-Verarbeitung geliehen. Das bedeutet, dass, im Prozess, einen einfachsten Code aus der Zahl von allen möglichen Codes, O (2) auszuwählen, Codes in Betracht gezogen werden können, als ob nur ein Code der Länge N betroffen wurde. Das unterstützt die rechenbetonte Lenkbarkeit von einfachsten Codes und, dadurch, die Durchführbarkeit des Einfachheitsgrundsatzes in der perceptual Organisation.

Um Transparallel-Verarbeitung zu ermöglichen, sammelt das formelle Modell von SIT Kandidat-Codes (von nur dem Eingang in der Nähe) in speziellen verteilten Darstellungen genannt Hyperschnuren (eine Form der Eigenschaft-Schwergängigkeit). Diese Hyperschnuren können als formelle Kopien von vergänglichen Nervenbauteilen gesehen werden, die ihrer Anwesenheit durch die Zündung der Synchronisation der beteiligten Neurone Zeichen geben. Das verursacht ein konkretes Bild der flexiblen kognitiven in der relativ starren Nervenarchitektur des Gehirns durchgeführten Architektur. D. h. diese provisorisch synchronisierten Bauteile können "gnosons" genannt werden (d. h., grundsätzliche Partikeln des Erkennens), wessen Synchronisation eine Manifestation der Transparallel-Eigenschaft-Verarbeitung gut sein könnte.

Siehe auch

• Nervenverarbeitung für individuelle Kategorien von Gegenständen
• Grundsätze, zu gruppieren
• Theorie von unentbehrlichen Attributen
• Einfachheitstheorie