Удивление это в психологии определение: Мурашки по коже: что такое восторг с научной точки зрения
Мурашки по коже: что такое восторг с научной точки зрения
Ученые подсчитали, что мы испытываем восторг минимум дважды в неделю. Разбираемся, что такое восторг и почему склонность его испытывать связана с развитыми инновационным и критическим мышлением, здоровьем и общением
⏰ Время на чтение: 8–10 минут
Что такое восторг
Каждый наш день наполнен рутиной зоны комфорта — завтрак, ноутбук, смартфон, семья. Как часто вы сталкиваетесь с чем-то грандиозным? Потрясения заставляют выйти из зоны комфорта и взглянуть на привычный мир «свежими» глазами. Эмоции, которые мы испытываем, можно разделить на несколько типов: счастливые, грустные, страх, отвращение, гнев и удивление. А куда отнести восторг, трепет и так называемые «мурашки по коже»?
Восторг — это эмоция, вызванная переживанием сильных чувств, которые нельзя объединить в одну группу из-за их противоположной природы: трепета, страсти, ужаса, удивления.
По одной из версий, английское слово «трепет» (awe) происходит от древнеанглийского слова Ege, что означает «ужас». Позднее от него произошло два слова: «классно» (англ. awesome) и «ужасно» (англ. awful).
Трепет — эмоция, близкая к восторгу. Исторически трепет считался религиозной и духовной эмоцией. Существует несколько эволюционных теорий, утверждающих, что трепет, как способность к осознанию «маленького я» в масштабе Вселенной, и способность наслаждаться эстетикой и красотой, послужил одним из драйверов выделения человека из животного мира.
Чем отличается трепет от удивления
Удивление и трепет — это ответные эмоции на внешнюю среду. Считается, что разница между трепетом и удивлением состоит в том, что трепет, это не просто «вау», он всегда включает элемент благоговения (осознания бесспорного превосходства или невероятности чего-то/кого-то) и восхищения.
Трепет также описывается как сильное эмоциональное состояние, которое стимулирует потребность приспособиться к новой информации. Поэтому трепет и удивление считаются важными психологическими состояниями исследователей в дополнение к общепринятым скептицизму и критике.
Трепет тесно связан с научными открытиями и побуждает ученых отвечать на вопросы о натуралистической природе мира. Дачер Келтнер, профессор психологии Калифорнийского университета в Беркли, вместе с коллегами обнаружил, что склонность испытывать трепет связана со способностью к научному мышлению. Трепет вызывается неким обширным явлением (буквально или метафорически) и запускает процессы аккомодации, в которых существующие ментальные схемы пересматриваются, чтобы понять внушающие трепет стимулы. Этот механизм приспособления, характерный для научного мышления, приводит к пересмотру шаблонных убеждений.
Аквариум Тюрауми, Япония (Фото: Unsplash)
Восторг влияет на критическое мышление
В Университете штата Аризона, США, провели исследование, в котором участников попросили проанализировать статью с аргументами в пользу изменения существующей политики.
Профессор Мишель Лани Шиота, исследователь из Университета штата Калифорния, объясняет, что эмоции, которые мы называем восторгом — это наша способность испытывать глубокое удовольствие от столкновения с невероятным. Попытки осознать непонятное отражают базовую потребность понять мир, в котором мы живем, для лучшей приспособляемости. Опыт изумления и трепета может быть мотивацией узнавать новое и помочь добиться успеха в инновациях.
Полярное сияние над озером Кильписъярви, Финляндия (Фото: Unsplash)
Восторг снижает уровень провоспалительных цитокинов
Испытывать восторг — важно для здоровья.
Бесперстов Сергей Владимирович, СПб ГБУЗ «Городская больница № 40», поликлиника № 68, участковый психиатр:
«В 2012 году несколько американских ученых выдвинули интересную гипотезу, что чувство трепета не только позволяет нам обрабатывать обширную информацию из окружающего мира, но и фокусирует наше внимание на том, что происходит в настоящий момент.
То есть трепет «растягивает» наше ощущение времени.
Эти ученые (Мелани Радд, Колледж бизнеса Бауэра Университета в Хьюстоне, Дженнифер Аакер, Высшая школа бизнеса Стэнфордского университета, Кэтлин Вохс, Школа менеджмента Карлсона Университета Миннесоты) опубликовали свое исследование в журнале Psychological Science. Проведенный опыт доказал связь между трепетом и когнитивной обработкой высокого уровня, в том числе того, как мы воспринимаем время. Трепет сосредотачивает наше внимание на «здесь и сейчас», смещая наше внимание на внешнее явление».
Шахмирзад, Иран (Фото: Unsplash)
Восторг делает нас дружелюбнее
Дженнифер Стеллар считает, что важное различие между восторгом и другими эмоциями (такими как вдохновение или удивление) заключается в том, что восторг и трепет заставляют нас чувствовать себя крошечными — или испытывать чувство «самоуменьшения» — и видеть себя маленьким кусочком чего-то большего, быть к нему причастным.
Ощущение себя крошечным снижает эгоистические наклонности, такие как высокомерие и нарциссизм. А также заставляет нас чувствовать себя более взаимосвязанным с другими «маленькими» людьми.
Дженнифер Стеллар из факультета психологии Университета Торонто и Эми Гордон, главный научный сотрудник лаборатории эмоций, здоровья и психофизиологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско, выявили, что люди, которые чаще испытывают трепет в своей повседневной жизни, были оценены друзьями как более скромные. По мнению Гордон, трепет заставляет нас с большей вероятностью соглашаться делать то, что нужно для поддержания социальной гармонии, формирования групп и сообщества.
Как испытывать больше восторга
Дачер Келтнер, профессор психологии Калифорнийского университета рекомендует исследовать повседневную жизнь:
1.
Наблюдайте за нравственной красотой и отвагой других людейГлавное чудо жизни — это нравственная красота и отвага людей. Легко восхищаться историями храбрых инноваторов, таких как, например, Михаил Ломоносов или Сергей Королев. Не меньше вдохновляют жертвы, которые становятся драйвером движений за социальные изменения, например, MeToo, Black Lives Matter и др. Такие истории внушают трепет.
Келтнер считает, что 50-60% переживаний трепета вызвано наблюдением за кем-то с невероятными навыками, талантом или уникальными способностями.
2. Синхронизируйтесь с другими
У людей есть естественная склонность к синхронному движению — от церемониальных танцев и пения в хоре до армейских маршей и совместного фитнеса. Несколько исследований показали, что люди становятся более отзывчивыми и щедрыми после того, как движутся в унисон с другими, и что они чувствуют себя более привязанными к своим партнерам по движению. Синхронное движение помогает укрепить социальные связи и, по словам Келтнера, также может вызывать восторг.
3. Гуляйте на природе
Не обязательно посещать Байкал и Эльбрус, чтобы ощутить трепет перед природой. Можно гулять в парке или лесу возле дома, но осознанно — переключая внимание на то, что вас окружает, фокусируясь на тактильных ощущениях и анализируя детали природы, которые вы видите. Келтнер и его коллеги обнаружили, что пожилые люди, которые совершали осознанные еженедельные 15-минутные прогулки, сообщали о большем увеличении положительных эмоций и уменьшении стресса в своей повседневной жизни, чем те, кто просто бесцельно прохаживался.
4. Слушайте музыку
Прослушивание музыки, пение в хоре или игра на музыкальном инструменте может вызвать чувство восторга. Если у вас когда-нибудь возникали мурашки по коже во время прослушивания особенно трогательной песни — вы испытывали трепет. Исключительно красивые или драматические песни с большей вероятностью вызовут эмоции.
5. Уделите время искусству и кино
Личное посещение галерей и музеев, фильмы с потрясающими визуальными эффектами и даже стрит-арт могут вызвать восторг.
Самые обычные явления также могут вызвать трепет, если представлены в необычном виде. Многих, например, завораживают ASMR-видео, где медленно режут цветной кинетический песок или леопард настигает свою добычу.
Видео с набивкой и разрезанием кинетического песка
6. Попробуйте духовный опыт
Духовные и религиозные переживания стимулируют более сильное чувство «маленького я». Медитация также может вызывать трепет. Для каждого человека духовно значимыми будут являться разные стимулы.
7. Подумайте о грандиозной идее
Глобальные идеи могут вызывать трепет — подумайте о свободе, справедливости или о масштабах Вселенной. Процесс осмысления новой концепции — это когнитивная адаптация, ключевой элемент восторга. Попробуйте разобраться в новой, неизвестной вам большой идее. Келтнер говорит, что стихи, которые на первый взгляд могут показаться трудными для понимания, могут вызывать трепет, когда читатель осознает глубину эмоций.
«Все важные фразы должны быть тихими», Оксана Мельникова. Читает Равшана Куркова
Еще один схожий способ добавить больше восторга в свою жизнь — это углубить свое созерцание и любопытство по поводу мира, чтобы превратить повседневный опыт в способ обдумывания больших идей.
Например, Келтнер рекомендует думать об облаках и о том, как они работают — о волнах или радуге. Это способ превратить простое явление в чудо и открытие. Если у вас есть дети или внуки, то чаще исследуйте с ними природные явления и технологии.
8. Наблюдение родов и смерти
Роды, так же как и присутствие при смерти, часто вызывают трепет. Но такое созерцание ассоциировано со страхом и может быть психологически сложным.
Эксперты утверждают, что источники трепета можно найти повсюду в повседневной жизни — от легкого трепета, который вы можете испытать во время созерцания океана, до изменяющего жизнь трепета, который вы испытаете от смерти кого-то знакомого или знаменитого. Просто позвольте себе замедлиться и созерцать.
Чувство УДИВЛЕНИЯ. Психология WOW-эффекта! | 5 СФЕР
Время Чтения: 3 мин.Главное для меня — не переставать удивляться. Перед отходом ко сну я непременно даю себе наказ с утра пораньше обнаружить что-нибудь удивительное.
Рэй Брэдбери
В современном мире человек все больше утрачивает способность удивляться. Удивление становится «дефицитным чувством» на фоне общего информационного изобилия. Мы стремимся все упорядочить в своем уме, приведя предметы и события в режим предсказуемости. Опыт формирует «призму восприятия», через которую воспринимаются все происходящие события. Со временем мы можем утрачивать способность удивляться, а точнее запрещать себе испытывать эту эмоцию.
Исходим из того, что современный человек стремится к избеганию случайностей в жизни. Большинство людей хочет иметь предсказуемую жизнь без резких изменений и перепадов. Все должно соответствовать ожиданиям. Именно поэтому все, что соответствует ожиданиям, не вызывает сильной эмоциональной реакции. Эмоции вызывает ситуации, которые не соответствуют ожиданиям. Либо превосходят их, либо вообще не совпадают.
Удивительный факт: Если все сосуды одного человека, включая вены, артерии, капилляры, вытянуть в одну линию, то этой “веревочкой” можно будет обмотать нашу планету 2-3 раза по экватору.
Удивление — эмоция, возникающая при возникновении неожиданной ситуации. Это реакция на отклонение от нормы. Исследователь психологии эмоций Изорд, утверждает, что основная функция удивления состоит в том, чтобы в момент внезапного изменения в окружающей среде прекратить активность нервной системы, которая перестала быть уместной и может помешать адаптации к ситуации.
Эмоциональные триггеры удивления
Я считаю, что удивление – это очень ценная эмоция в отношениях и бизнесе. Если вы с помощью своего товара или услуги можете удивлять своих Клиентов, они будут очень лояльны к вам и будут по сути бесплатной рекламой. В семейных отношениях это также важно, так как желание приятно удивить своего партнера подпитывает эмоциональность и делает отношения более долговечными.
Чувство удивления – это промежуточное чувство, которое подготавливает нас к переходу к следующей, более энергичной эмоции. Если неожиданная ситуация ОПАСНА, удивление переходит в ИСПУГ.
Если неожиданная ситуация менее ОПАСНА, удивление переходит в ГНЕВ. Если неожиданная ситуация БЕЗОПАСНА, удивление переходит в ИНТЕРЕС. Если неожиданная ситуация ПОЗИТИВНА, удивление переходит в РАДОСТЬ.
Триггерами (спусковыми крючками) для возникновения удивления могут быть разные ситуации. Однако, для всех этих ситуаций есть нечто общее. Каждая ситуация выходит за границу наших ожиданий.
- Неожиданность
- Оригинальная идея
- Необычное действие
- Внезапная ошибка или успех
Удивительный факт: Если наполнить чайную ложку веществом, из которого состоят нейтронные звезды, то ее вес будет равняться примерно 110 миллионам тонн!
Технология развития УДИВЛЕНИЯ
Для развития удивления я предлагаю вам использовать 3-шаговый алгоритм. Только тот человек может удивлять, кто сам умеет удивляться.
Шаг №1. Каждый день выбирайте один факт, который вы будете изучать. С этого момента вы охотник на удивительные факты.
Это может быть что угодно, от биографии известных людей до природных явлений. Заведите отдельный файл на компьютере и записывайте в него все, что вызвало у вас эмоцию удивления.
Шаг №2. Проанализируйте, почему этот факт вызывает у вас удивление. Подумайте, какой триггер сработал. Что в данном событии или факте вызывает у вас эту эмоцию? Напротив каждого факта делайте мини-анализ.
Шаг №3. Каждый день кого-то удивляйте. Заведите себе привычку рассказывать о изученном удивительном факте своим друзьям и близким. Рассказывайте это с чувством удивления и эмоционально усиливайте эффект от информации. Результат будет достигнут, если человек, которому вы рассказали удивительный факт, захочет поделиться этим еще с кем то!
Читайте больше развивающих статей:
Читайте такжеНе пропускай самые интересные публикации для личностного роста.
Подписывайся на нас в той социальной сети, которую любишь больше всего: Instagram, Facebook, Telegram.
Практикующий психолог. Тренер по эмоциональному интеллекту (EQ). Обучаю людей и организации управлять эмоциями.
удивление — это… Что такое удивление?
удивление — Удивление … Словарь синонимов русского языка
удивление — повергать в удивление, приводить в удивление, приходить в удивление, раскрыть глаза от удивления, раскрыть рот от удивления… Словарь русских синонимов и сходных по смыслу выражений. под. ред. Н. Абрамова, М.: Русские словари, 1999. удивление… … Словарь синонимов
Удивление — Удивление ♦ Étonnement В классическом, подчеркнуто глубоком смысле слова – чувство изумления или оцепенения, вызванное неожиданностью. В современном значении – чувство, порожденное не только внезапностью, но и странным или таинственным… … Философский словарь Спонвиля
УДИВЛЕНИЕ — УДИВЛЕНИЕ, я, ср. Впечатление от чего н. неожиданного и странного, непонятного.
Вне себя от удивления. Смотреть с удивлением. К всеобщему удивлению (так, что все удивлены). • На удивление (разг.) о ком чём н. удивительном (во 2 знач.). Яблок в… … Толковый словарь Ожегова
УДИВЛЕНИЕ — УДИВЛЕНИЕ, удивления, мн. нет, ср. Состояние, вызванное сильным впечатлением от чего нибудь, поражающего неожиданностью, необычайностью, странностью или непонятностью. Посмотреть на кого нибудь с удивлением. Вне себя от удивления. Открыл рот от… … Толковый словарь Ушакова
удивление — УДИВЛЕНИЕ, недоумение УДИВИТЕЛЬНЫЙ, восхитительный, невиданный, неправдоподобный, разг. дивный УДИВЛЕННЫЙ, изумленный, ошеломленный, пораженный УДИВЛЯТЬ/УДИВИТЬ, ошеломлять/ошеломить, разг. дивить, разг., сов. подивить… … Словарь-тезаурус синонимов русской речи
Удивление — Имена существительные НЕДОУМЕ/НИЕ, озада/ченность. Состояние лёгкого удивления, растерянности, вызванное непониманием, неясностью чего либо.
СТРА/ННОСТЬ, чуда/чество, разг. бзик, разг. завихре/ние, разг. заско/к, разг. чуди/нка.… … Словарь синонимов русского языка
удивление — • безмерное удивление • большое удивление • великое удивление • глубокое удивление • крайнее удивление • немалое удивление • необычайное удивление • неподдельное удивление • огромное удивление • чрезвычайное удивление … Словарь русской идиоматики
Удивление — Запрос «Сюрприз» перенаправляется сюда; о фильме см. Сюрприз (фильм, 2007). Удивление когнитивная эмоция, возникающая при возникновении неожиданной ситуации. Адекватная реакция на отклонение от нормы. Если неожиданная ситуация окажется опасной,… … Википедия
удивление — вызвать удивление • действие, каузация выразить удивление • демонстрация мелькнуло удивление • действие, субъект, мало представить удивление • начало, знание, понимание … Глагольной сочетаемости непредметных имён
У вас на лице отражаются не ваши истинные чувства.
А что же?- Талия Рейчел Майерс
- BBC Future
Автор фото, Getty Images
Мы всегда считали, что наша мимика отражает наши эмоции и переживания. Но недавние исследования показывают, что, похоже, это далеко не так.
В 2015 году, исследуя эмоции и мимику в племенах Папуа — Новой Гвинеи, психолог Карлос Кривелли обнаружил нечто неожиданное.
Ученый показывал жителям островов Тробриан (архипелаг в Соломоновом море в юго-западной части Тихого океана, принадлежащий Папуа — Новой Гвинее. — Прим. переводчика) фотографии европейцев или американцев и просил определить, какие эмоции переживают люди на снимках.
Классическое (для западного мира) выражение ужаса на лице — широко раскрытые глаза, открытый рот — островитяне восприняли как проявление агрессии и угрозы.
Получается, то, что казалось нам универсальным выражением страха на лице, вовсе не является таковым.
Что же может означать тот факт, что жители островов Тробриан интерпретируют мимику иначе?
Одна довольно распространенная теория гласит, что выражение лица вообще не отражает наших настоящих чувств, оно скорее показывает, какие социальные цели мы преследуем — например, намерение произвести определенное впечатление.
Автор фото, iStock
Подпись к фото,Классическое выражение ужаса на лице западного человека жители Папуа-Новой Гвинеи посчитали проявлением агрессии или угрозы
Наше лицо выполняет функцию своеобразного «дорожного знака, который управляет транспортным движением вокруг нас», объясняет Алан Фридлунд, профессор психологии из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре.
Он — соавтор исследования Кривелли, в котором оба ученых пришли к выводу, что «наше лицо — инструмент социального взаимодействия».
Наша мимика не столько показывает, что происходит внутри нас, сколько свидетельствует о том, что мы ожидаем от дальнейшего общения.
Например, недовольное лицо может означать, что вам не нравится, как идет разговор, и вы хотели бы направить его в другое русло.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Хмурое выражение или улыбка появляются на лице, как правило, инстинктивно, но они свидетельствуют о наших дальнейших намерениях в общении
«Это единственная причина, которая может объяснить мимику с точки зрения эволюции», — объясняет Бриджит Уоллер, профессор эволюционной психологии из Портсмутского университета (Британия).
По ее мнению, лицо всегда «передает какую-то важную и полезную информацию — как для отправителя, так и для получателя».
Хотя эта теория выглядит вполне логичной, ученые пришли к ней далеко не сразу.
Идея, что наши чувства — фундаментальные, инстинктивные и отражаются на наших лицах, глубоко укоренена в западной культуре.
Древние греки противопоставляли страсти уму, а философ Рене Декарт в XVII веке определил шесть основных страстей, которые могут препятствовать рациональному мышлению.
Художник Шарль Лебрен нашел анатомический аналог выражения лица каждой декартовой страсти.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Идея, что наше лицо непосредственно отражает переживаемые нами эмоции, глубоко укоренена в западной культуре
В 1960-70-х гг. ученые в определенной степени подтвердили, что наша мимика отражает некоторые базовые эмоции.
Американский психолог Пол Экман путешествовал по разным странам мира и предлагал их жителям определить, какие эмоции испытывают люди на фотографиях.
Его исследование указывает на то, что некоторые выражения лица и соответствующие им эмоции узнают представители любой культуры. Такими базовыми эмоциями можно считать радость, удивление, отвращение, страх, грусть и гнев.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Из исследования Пола Экмана вроде бы следовало, что некоторые базовые эмоции, например отвращение, узнают люди всех культур, однако этот вывод оказался ложным
Теорию Экмана применяют и сегодня — например, в инструкциях правительства США по выявлению потенциальных террористов.
Впрочем, выводы его исследования неоднократно подвергались критике. Среди ярых оппонентов Экмана была исследовательница Маргарет Мид, которая считала, что мимика — поведение приобретенное, а не присущее человеку от рождения.
Новое исследование подвергает сомнению два основных положения теории эмоций.
Первое — что эмоции являются универсальными и узнаваемыми в любой культуре мира. И второе — что выражение лица точно отражает, что именно чувствует человек.
В новое исследование вошли и наблюдения Кривелли, который много месяцев изучал эмоции коренных народов Папуа — Новой Гвинеи и Мозамбика.
Ученый установил, что люди там не воспринимают выражение лица так же, как представители западного мира.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Лишь небольшое количество папуасов признало улыбку на лице проявлением радости
И это касалось не только эмоции страха. Лишь небольшое количество папуасов, к примеру, признали улыбку на лице проявлением радости.
Около половины опрошенных описали такие лица с помощью слова «смех», таким образом, называя действие, а не чувство, которое улыбка отражает.
Некоторые другие отметили, что лицо обладает «магией привлекательности» — присущей тробрианцам уникальной эмоцией, которую Кривелли толкует как восхитительное, волшебное очарование.
Похожим образом описывали мимику и другие этнические группы, как выяснила психолог Мария Жендрон из Северо-Восточного университета (Бостон, США).
Представители народностей химба в Намибии и хадза в Танзании определяли не эмоции на лице (например, радость или печаль), а действия человека (смех или плач). Или делали это через объяснение возможных причин такой мимики («кто-то умер»).
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Когда другие люди интерпретируют наше выражение лица, они могут приписывать нам эмоции, которых мы на самом деле не чувствуем
Осложняет проблему и тот факт, что другие люди довольно часто неправильно трактуют наше выражение лица, приписывая нам те эмоции, которых мы не ощущаем.
Аналитический обзор более 50 исследований показал, что лицо человека выражает его истинные чувства в очень небольшом количестве ситуаций.
Самое значительное исключение: когда нам весело, это почти всегда сопровождается улыбкой или смехом.
Соавтор исследования Райнер Райзензейн считает, что этот феномен можно объяснить с точки зрения эволюции. Ведь откровенная демонстрация нашего внутреннего состояния, очевидно, не выгодна для нас.
Тот факт, что наше лицо правдиво не отражает наших чувств, может иметь серьезные последствия. Например, для сферы искусственного интеллекта и робототехники.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,С точки зрения эволюции, искренняя демонстрация нашего внутреннего состояния не выгодна для нас
«Разработчики искусственного интеллекта преимущественно опираются на классические выражения лица: нахмуренные брови — недовольство, улыбка — радость», — объясняет Фридлунд.
Но если человек, мрачно взглянув на работа, на самом деле чувствует что-то другое, машина наверняка отреагирует неадекватно.
«Запрограммировать робота точно распознавать эмоции на человеческом лице — очень сложная задача. Ведь для этого он должен понимать человека, иметь опыт общения с ним», — объясняет Фридлунд.
Он консультирует компании, которые разрабатывают искусственный интеллект, и советует им интерпретировать человеческие эмоции, исходя из контекста ситуации, а не выражения лица.
Впрочем, многим из нас это открытие способно помочь улучшить навыки общения.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Глядя на лицо собеседника, надо пытаться понять не его эмоции, а то, чего он ожидает от взаимодействия с вами
Мы бы достигли в этом больших успехов, если бы в лице собеседника пытались рассмотреть не то, что он там на самом деле чувствует, а то, что он хотел бы нам сказать.
Лицо собеседника надо воспринимать как дорожный знак, советует Фридлунд.
«Или как железнодорожную стрелку, которая показывает нам, в каком направлении в разговоре стоит или не стоит двигаться дальше», — объясняет исследователь.
Сердитый взгляд вашей подруги может вовсе не означать, что она сердится, а лишь то, что она хочет, чтобы вы согласились с ее точкой зрения.
Надутые губы вашего ребенка не обязательно отражают обиду, возможно, он просто хочет вашего сочувствия или защиты в неудобной ситуации.
Или, например, смех. «Когда и как вы смеетесь, имеет чрезвычайно важное значение для социального взаимодействия», — отмечает Уоллер.
Неуместный смех, например, не означает радости, а свидетельствует о том, что вы невнимательно следите за разговором, а может быть даже демонстрируете собеседнику враждебность.
Кривелли вообще сравнивает нас с кукловодами, которые дергают за ниточки разных выражений лица с целью манипулировать другими людьми.
Но и наши собеседники тоже манипулируют нами в ответ.
Что тут поделаешь? Мы — существа социальные.
Прочитать оригинал этой статьи на английском языке можно на сайте BBC Future.
Тест для сотрудников финансовых компаний / Хабр
Голландский банк ING на протяжении двух лет занимается реализацией программы, которая направлена на повышение «эмоционального интеллекта» сотрудников. Часто людям трудно сходу распознать эмоции собеседника, что может приводить к ухудшению качества коммуникаций с клиентами и коллегами.
Усилия дают результаты — как пишет Business Insider, несмотря на то, что в ING денежные премии ниже, чем в среднем по отрасли, согласно опросам, сотрудники, в среднем, более удовлетворены своей работой. Кроме того, выручка растет также быстрее, чем в среднем по отрасли, при этом 80% дополнительных доходов приходятся на текущих клиентов.
Программа повышения «эмоционального интеллекта» включает в себя множество различных аспектов. Важнее всего здесь научиться распознавать эмоции другого человека.
Для того, чтобы это сделать, финансовая компания предлагает сотрудникам специальный тест. Он состоит из изображения человека и четырех вариантов ответа. Попробуем пройти его (после картинки идет спойлер с ответом, а затем его описание).
Какие эмоции испытывает человек на картинке?
Ответ:
Презрение
«Люди часто путают презрение с отвращением. Но в последнем случае обычно приподнимается верхняя губа, а на носу появляется морщинка. Отвращение возникает по отношению к чему-то плохому, а не когда человек насмехается над чем-то или что-то подозревает».
Ответ:
Отвращение
«Люди часто путают отвращение с гневром. Но в последнем случае брови человека опускаются а губы сжимаются сильнее а верхнее веко глаза поднимается. В случае отвращения, напротив, рот открывается и появляется язык, как при тошноте».
Ответ:
Кокетство
«Здесь мы видим застенчивую, но кокетливую улыбку. Понять, что человек кокетничает, можно, если его или ее голова отворачивается в сторону, как бы сообщая “ты мне не интересен”, но одновременно сохраняется зрительный контакт.
Это универсальный знак двойственности кокетства — человек одновременно избегает и провоцирует контакт с другим человеком».
«Когда мы чувствуем боль, лицевые мышцы сокращаются. В верхней части лица сокращаются мышцы вокруг глаза, вызывая эффект “зажмуривания”, также опускаются брови. В нижней части лица сжимаются и подаются вперед губы».
Ответ:
Сострадание
«Когда человек испытывает симпатию или сострадание к кому-то,
мышца, сморщивающая бровь, приподнимает их, губы сжимаются, а голова чуть подается вперед — это знак вовлеченности».
Ответ:
Радость
«При искренней улыбке мышцы расслабляются. Человек выглядит открытым и расслабленным — в минуты радости мы хотим взаимодействовать с людьми, а не защищаться от них».
Ответ:
Удивление
«Некоторые эксперты считают, что в моменты удивления у человека широко открываются глаза — неожиданная встреча с другом, которого давно не видел, внезапная награда — мы стараемся “впитать” как можно больше такой новой информации».
Ответ:
Гордость
«Гордость связана со знаками превосходства. Уголки губ немного поднимаются, сигнализируя о том, что человек доволен. Но в отличие от собственно радости, голова отклоняется назад, а подборок задирается. Это классические знаки ощущения власти и превосходства — люди, посылающие их, чувствуют свою силу».
Ответ:
Смущение
«Когда люди смущены, они наклоняют голову вбок и вниз, открывая шею. Смущенная улыбка также отличается от обычной: губы сжимаются вместе, это проявление сдержанности».
«Такие мышечные движения губ и вокруг глаз и бровей говорят о том, что человек агрессивен, реагирует на угрозу или расстроен. Исследователи полагают, что так происходит потом, что такие мышечные движения могут физически защитить лицо в ходе конфликта — к примеру, сведенные брови защищают глаза».
Ответ:
Счастье
«Это классическая искренняя улыбка, которую еще называют
улыбкой Дюшена — она выражает счастье».
«Выражение лица при испуге часто путают с удивлением. Но в последнем случае глаза человека открываются сильнее и губы не “разъезжаются” в стороны, как на этой фотографии. Напротив, рот открывается. Кроме того, момент испуга брови практически не двигаются, а в случае удивления они приподнимаются».
Как пишет Business Insider, финансовая организация, использующая этот тест, не осуществляет с его помощью оценку своих сотрудников. Он создан для того, чтобы заставить людей задуматься о важности эмоций и их распознавания. Это позволяет им лучше понимать других людей, к примеру клиентов — а уже это выливается в рост прибыльности бизнеса.
А сколько правильных ответов дали вы? Делитесь в комментариях и не забывайте подписываться на наш блог!
Эмоции. Удивление — презентация онлайн
Удивление—
когнитивная эмоция, возникающая при
возникновении неожиданной ситуации.
Адекватная реакция на отклонение от
нормы. Удивление не имеет
противоположной себе эмоции.
• Если неожиданная ситуация окажется
опасной, то удивление переходит в
страх.
• Если неожиданная ситуация окажется
безопасной, то удивление переходит в
интерес.
• Если неожиданная ситуация окажется
приятной, то удивление переходит в
радость.
3. Причины удивления
Внешней причиной удивления служитвнезапное, неожиданное событие.
1. Неожиданное осознание чего-то;
2. Растерянность, смущение;
3. Физическая или психическая стимуляция;
4.Чувство, что введен в заблуждение, обида;
5. Мысли о какой-нибудь ошибке,
несообразности;
6. Мысли об определенном человеке или
деятельности;
7.Оригинальная, творческая мысль;
8. Неожиданный успех или неудача;
4. Признаки удивления
Брови подняты и изогнуты.Кожа под бровями натянута.
Поперек лба идут горизонтальные
морщины.
Веки открыты; верхние веки
подняты, нижние опущены; белок
глаз — склеру — можно видеть над
радужной оболочкой, а нередко и
под ней.
Нижняя челюсть опускается, так что
губы и зубы размыкаются, а рот
находится в ненапряженном
состоянии.
Стадии возникновения удивления
И. А. Васильев выделяет три стадии возникновения и развития
удивления.
Первая стадия — недоумение.
Вторая стадия связана с
«анормальным» удивлением.
Она является следствием заострения
противоречия, осознания несовместимости
наблюдаемого явления с прошлым опытом.
Третья стадия — изумление.
Ушинский пишет о трёх видах людей, которые
редко удивляются.
Во-первых, это те, которые настолько
увлечены своим делом, что мало
интересуются всем остальным.
Во-вторых, те, у которых много разнообразных
знаний и которых редко чем можно удивить.
В-третьих, это люди, которые знают
всё поверхностно, но которые, как им кажется,
могут всё объяснить (т. е. дилетанты).
Значение удивления
Ситуация удивления характеризуется высокой степенью
удовольствия.
Это согласуется с общепринятым мнением о том,что большинство людей расценивают чувство удивления как
позитивное переживание. Если попросить человека вспомнить
ситуацию, в которой он испытывал удивление, то он наверняка
расскажет о радостном или приятном событии. В ситуации
удивления люди, как правило, испытывают примерно такое же
удовольствие, как в ситуации, вызывающей сильный интерес.
Удивление является преходящей эмоцией: оно быстро
наступает и столь же быстро проходит. В отличие от других
эмоций удивление не мотивирует поведение в течение долгого
времени. Функция удивления состоит в подготовке субъекта к
успешным действиям, к новым или внезапным событиям.
Удивление самая кратковременная эмоция и длится не больше
1сек., если удивление длится больше 1сек., то удивление скорее
всего фальшивое.
8. Список Литературы
1. Ильин Е.П. Психофизиологиясостояний человека. СПб.: Питер, 2005. —
412 с.
2.
Ильин Е. П. Эмоции и чувства. СПб.:2001 — 752 с. (Серия «Мастера психологии»).
3. Психологическая энциклопедия под
редакцией Р. Корсини, А. Ауэрбаха. 2-е
изд. — СПб.: 2006. — 1096 с.
9. Спасибо за внимание
Базовые эмоции, взгляд гештальт-терапевта | Bodygestalt
ВЗГЛЯД ГЕШТАЛЬТ-ТЕРАПЕВТА НА БАЗОВЫЕ ЭМОЦИИ
Эмоция — накопляемая и накопленная энергия для изменения или сохранения дистанции и процесса контактирования. Эмоция позволяет менять дистанцию до другого и варьировать интенсивность контакта.
Эмоция это структурированное полем, останавливаемое возбуждение организма. Возбуждение порождает и останавливает и организм, и среда, т.е. эмоция принадлежит полю, организму и среде. Дистанция — это полевая характеристика, контакт тоже, энергия эмоции существует и в организме, и в среде. Первоисточник эмоции определить сложно, т.к. есть состояние среды и её влияние на организм, и эмоциональная реакция организма на среду, и есть феномены организма, которые размещаются организмом в среде через эмоции.
Эмоция идентифицируется организмом через функции Эго и Персонелити. Энергия эмоции берется из Ид, а из взаимодействия Эго и Ид идентифицируется, если это эмоция аутичная или контактная, или из взаимодействия Эго и Персонелити, если это эмоция социальная или оценочная.
Базовые эмоции — это элементарные эмоции, которые больше ни на что не расщепляются, и сами являются составляющими остальных сложных эмоций. Это эмоции: страх, злость, отвращение, печаль, стыд, вина, нежность, радость, удовлетворение, интерес, удивление, благодарность.
Аутичные эмоции — это эмоции, переживание которых возможно без субъекта в среде: отвращение, злость, страх, интерес, радость, удовлетворение, удивление. Контактные эмоции это эмоции к субъекту, т.е. это аутичные эмоции, но направленные к субъекту, и ещё нежность, печаль, благодарность. Социальные или оценочные эмоции — это стыд и вина. Сложная эмоция состоит из взаимодействия простых эмоций: например, зависть состоит из злости, интереса и стыда.
Отличительной чертой базовых эмоций является то, что они легко преобразовываются в желание и действие. Сложные эмоции переживаются сложно, потому что они требуют одновременного удовлетворения двух и более потребностей (иногда противоположных).
Каждая эмоция поддерживает свой процесс изменения дистанции и активности. Переживая эмоцию, человек настраивает себя на определенные действия, поэтому нет негативных или позитивных эмоций, все эмоции являются позитивными. Скорее есть способность к переносимости эмоции. И удовольствие, нежность и радость некоторые не переносят долго, а вину, обиду и злость хранят годами. При контакте эмоция является рамками и формой взаимодействия организма и среды.
Приятно/неприятно переживать эмоцию является следствием отношения человека к данной эмоции, исходя из семейного сценария и опыта. Соответственно, деление на полезная/вредная эмоция — это следствие рационализации, подавления или стимулирования переживания.
Чередование напряжения и расслабления организма в среде — это влияние эмоции, т.
к. любая эмоция есть выражение потребности и готовит к действию, соответственно приводит к напряжению, но при этом и среда активирует в организме эмоцию. А после полного проявления эмоции и удовлетворения потребности напряжение поля уменьшается. Таким образом, эмоции поддерживают спонтанную саморегуляцию, участвуя в процессе напряжения-расслабления.
Токсический уровень эмоции — это такой уровень эмоционального возбуждения, при котором эта эмоция доминирует и тормозит появление других эмоций, разрушает контакт организма со средой, сужает восприятие до тоннельного восприятия, организует чрезмерное сосредоточение энергии без разрядки, ведет к потере ориентировки и способности к тестированию реальности, подмене реальности на представления и фантазии о реальности. При этом возникает предельное возбуждение и состояние непереносимости данной эмоции. Деятельность человека и среды направлены на понижение интенсивности токсической эмоции.
Токсической эмоцией может быть любая базовая эмоция.
В фоне любой ситуации одновременно есть все базовые эмоции.
Страх
Страх (испуг, боязнь, ужас, паника) — эмоция возникающая при обнаружении опасности. В страхе есть знание о вредном и разрушительном прошлом и стремление избежать повторения опасного опыта в будущем. Страх предупреждает о возможном нарушении границ.
Страх проективен, часто отрицает настоящее, игнорирует реальные возможности и ресурсы.
Страх содержит в себе энергию для увеличения дистанции. При этом эта дистанция, в зависимости от способностей переживать страх и оценки опасности, могут быть следующими:
А. Максимальная дистанция для удаления от опасности. Это дистанция, при которой опасность перестает быть различимой и сливается с фоном. Это реакция бегства, разрушения контакта.
Б. Переносимая и подвижная дистанция. При этой дистанции опасность хорошо различима, но её влияние ограничено. Этот баланс между приближением и отдалением сохраняет неизменным отношения и контакт между организмом и средой.
Эта дистанция возникает под влиянием двух страхов — страх приближения и страх удаления. Страх приближения останавливает сокращение дистанции и усиления контакта, т.к. контакт несет опасность, а страх удаления останавливается угрозой разрыва контакта, а интенсивность контакта колеблется вокруг зоны одновременного результирующего минимума от этих двух страхов. Фиксируется дистанция на уровне переносимости обоих страхов.
Как правило страх связан с интересом к новизне, изменениям и возможной опасности, с желанием противостоять среде или желанием познавать среду. Через страх удовлетворяются потребность в ориентировании и потребность в изменении ( «чего боюсь, того и хочу» ).
Страх может быть почти непереносимым, но если в ситуации присутствует стыд, то человек не может сильно изменить дистанцию. При увеличении дистанции до опасности страх становится переносимым, но непереносимым становится стыд, и образ Я меняется на неприемлемый, что ведет к сокращению дистанции. Так возникает колебание, при котором любая дистанция неприемлема.
Для устойчивого изменения дистанции должна возникнуть другая эмоция, например, злость, отвращение, интерес.
Действия под влиянием страха:
1. Бегство, избегание, игнорирование, отрицание.
2. Замирание
3. Защита
A. Нападение
B. Контроль
4. Прогнозирование
5. Регрессия и беспомощность
6. Просьба о помощи
7. Рационализация
Страх переживается всем организмом. Можно выделить два типа страхов:
1. Витальные страхи, связанные с Ид:
Страх смерти,
Страх безумия,
Страх боли и болезни,
Страх бессилия, голода
Социальные страхи, связанные с Персонелити:
Страх ситуаций: нищеты, успеха, близости
Страх переживаний: беспомощности, бессилия, унижения, ответственности, отвержения (одиночество — это следствие отвержения. Экзистенциальное одиночество — это данность. Бывает одинокое одиночество, следствие отвержения или утраты, и свободное одиночество.)
Страх похож на отвращение увеличением дистанции, но в страхе есть энергия для контакта с опасностью, для исследования опасности, разоблачения и победы.
Токсичный страх — это ужас и паника.
Контактный страх — страх, боязнь.
Аутичный — ужас, испуг.
Злость
Злость (раздражение, неприязнь, досада, возмущение, сердитость, гнев, ярость ненависть, бешенство) — это эмоция для изменения существующей ситуации, для изменения и дистанции, и объекта или субъекта контактирования.
Если мишенью злости являются изменения отношения, ситуации, то она конструктивна. В случае если невозможно изменить отношения,то злость становится аннигиляционной и направляется или на объект, вызывающий злость, или на себя, на сам организм, или на разрыв отношений, т.к. разрыв отношений это тоже «уничтожение» объекта ( «Он для меня больше не существует» ). Но после внешнего прерывания отношений злость сохраняется в виде желания мести, чувства вины. Внутренние отношения не завершены, и злость является источником энергии для восстановления и трансформации отношений.
Причиной злости могут быть голод, боль и страх.
Голод или дефицит возбуждают злость в организме для поиска и добывания из среды необходимых элементов среды, для преодоления сопротивления среды. Самый естественный ответ на боль — это злость, которая необходима для уничтожения источника боли. Страх, обозначая опасность в среде, активирует злость для защиты.
Злость поддерживает целостность и защиту границ.
Злость может быть покрывалом от других, болезненных эмоций, т.к. злость является хорошим обезболивающим и надежным источником энергии. Часто за злостью могут стоять стыд, вина, нежность, горе, страх и другие эмоции. Когда человек начинает переживать болезненное состояние от вины или стыда, то для обезболивания и уничтожения обидчика легко возникает злость.
В любой трансформации отношений есть энергия злости. Чтобы построить новое, нужно изменить, разрушить старое.
Злость — контактное чувство для уменьшения дистанции.
Основные сложности в проживании злости это — как высказывать свою злость и своё желание из злости, как злится сохраняя уважение к другому, как принимать бессилие своей злости и не наращивать интенсивность злости для уменьшения бессилия, как злясь сохранять контакт со средой и не впадать в эйфорию злости.
Токсическая злость — это ярость, бешенство.
Отвращение
Отвращение (брезгливость, пресыщение, пренебрежение, омерзение, гадливость). Эта эмоция возникает при нарушении границ организма, при котором произошло отравление и разрушение. Отравлять могут запахи, интроекты, отношения, внешний вид, способ поведения среды. Отвращение — это эмоция для отвержения и удаления с минимумом прикосновения, или, как минимум, для того, чтобы отвернуться. Если организм не может отторгнуть, то он сам отдаляется подальше от объекта отвращения. Отношения при отвращении не развиваются, дистанция увеличивается до тех пор, пока отвращение не сливается с эмоциональным фоном.
Отвращение помогает поддерживать целостность и границы, удаляя за пределы организма и за его границы всё, что его разрушает. При этом важно выделять в отношениях со средой отравляющие и поддерживающие отношения
Отвращение похоже на страх, т.к. обе эти эмоции увеличивают дистанцию, но отвращение предполагает отдаление и забывание, а страх — отдаление вместе с вниманием к опасности, и потом взаимодействие, т.
к. в страхе есть энергия для контакта.
Злость и отвращение надо хорошо дифференцировать. Часто среда вызывает отвращение, а человек привычно пытается переживать раздражение и начинает ошибочно приближаться, тем самым, усиливая отвращение. Усиливающееся отвращение вызывает ещё большую злость, и так далее, вплоть до аннигиляционной агрессии.
В нашей культуре отвращение табуировано, подавлено, что и приводит, согласно Ф.Перлзу к жадности и корысти.
Печаль
Печаль (грусть, тоска, уныние, скорбь, горе). Эта эмоция помогает завершить отношения, создать новую целостность организма и восстановить границы. Печаль это энергия для завершения процесса потери и утраты. При потере происходит увеличение дистанции помимо желания, воли и контроля. Организм теряет ресурсы: поддержку среды, и внутренние ресурсы, или то и другое. Вместе с утратой приходит внутренняя боль и пустота, которые надо пережить и потом найти чем заполнить внутреннюю пустоту. Печаль помогает проститься с отношениями и согласиться с реальностью.
Если привязанность была глубока, то после её утраты возникает ощущение пустоты, и человек может поддерживать образовавшуюся пустоту в ожидании возвращения и восстановления отношений. Если пустота достаточно объемна и нет ресурсов для проживания печали, то возможна и работа по восстановлению границ не может быть завершена, и возникает тоска или острое горе.
Признание пустоты и факта, что отношений больше не существует, самое сложное в работе с горем или токсической печалью. Энергия печали направлена на признание пустоты, бессилие удержать контакт, на проживание пустоты и её заполнение. Если другой был значим, то после работы печали, он остается в структуре Я, но уже занимает меньше места и пустота наполняется воспоминаниями, а не фантазиями и надеждами.
Часто чувство вины заполняет эту пустоту, сохраняя надежду на прощение и восстановление отношений. Если есть вина, значит, возможно, после наказания и прощения, произойдет возобновление отношений.
Аутичному клиенту завершить горевание легче.
Горе — это токсическая печаль.
Стыд (отвращение к себе).
Стыд (смущение, замешательсво, застенчивость, робость, скромность, неудобство, растерянность) — это интроецированное ребенком отвращение, отвержение и игнорирование родителей к самому ребенку. Позже, во внутренней речи, это отвращение звучит так: «Я отвратителен сам для себя. Как мне стыдно быть таким, какой я есть сейчас. Я готов сгореть от стыда, провалиться сквозь землю. Я краснею и прячусь» . Отвращение родителей является для ребенка отвержением, лишением их любви, и ребенок готов разрушить свое неугодное Я, отказаться от части себя, но остаться в контакте с родителями. Таким образом, ребенок, интроецируя стыд, обучается быть в контакте и соответствовать ожиданиям. Позже в переживании стыда есть отвержение какой-либо части своего Я под влиянием среды или интроекта. В переживании стыда есть присутствие незримого ока оценивающего наблюдателя, носителя правильных ценностей поведения. Наблюдающее око часто проецируется на партнера по контакту.
Стыд — это социализированное отвращение к себе.
Энергия стыда возникает из противопоставления идеального Я и оцененного Я, это напряжение между тем образом, каким человек хочет быть или выглядеть, и тем, каким себя оценивает. Оценка создается из самооценки и внешней оценки.
Стыд останавливает актуальный контакт, т.к. человек, испытывающий стыд, считает себя недостойным этого контакта, и он должен либо изменить себя, либо уйти.
Дистанция при переживании стыда фиксируется. Стыд, относительно дистанции, это остановленное бегство, замирание с исчезновением для уменьшения давления от оценивающего ока. Есть токсический стыд. Это стыд, при котором отвергаемая часть своего Я достаточно большая и сравнима с целым Я. Поэтому полное отвержение невозможно, т.к. возникает угроза всему Я. Но и целостность невозможна, т.к. энергия стыда неразряжена. Тогда задача терапии — это дифференциация внутренних отвержений, распознавание и новая ассимиляция интроектов, направление остановленной энергии на тестирование среды при постоянном признании терапевтом клиента.
Энергия стыда — это энергия для изменения и преобразования своего Я. Стыд сопровождает любое изменение я, например обучение, демонстрацию своих новых достижений и приобретений.
При нарциссическом типе организации контакта есть много скрытого стыда и огромный дефицит признания при невозможности его получить.
Вина (злость на собственные действия и страх наказания).
Человек совершил действие, которое принесло или приносит вред или разрушение другому человеку. Это разрушение может быть реальным, а может быть только предполагаемым. Для торможения таких действий среда возбуждает чувство вины. Также как при переживании стыда, в чувстве вины есть осуждающая значимая фигура, которая злилась на деятельность ребенка, наказывала его и обучила его быть виноватым при определенных действиях. В дальнейшем человек сам испытывает вину для остановки своих действий. Среда, обвиняя, может манипулировать человеком через вину.
Вина останавливает текущее действие и эту энергию незавершенного действия перенаправляет на завершение ситуации, т.
е. предполагает просьбу о прощении за причиненный вред, принятие наказания, искупление и возмещение этого вреда, получение прощения и продолжение отношений.
Вина возможна только в зоне ответственности человека. Вина растворяется в прощении от другого, восстановления и признания границ.
Вина предполагает прощение, искупление и наказание, поэтому дистанция будет и на удаление и на сближение.
Токсическая вина — это переживание вины за события поля вне зоны ответственности человека. Такая вина поддерживает иллюзию всемогущества, захвата и управления другим через присвоение себе чужой ответственности, а реальные границы при этом игнорируются.
Нежность
Нежность, симпатия — переживание открытости к контакту и доступности для другого человека, усиливает и насыщает энергией процесс контактирования, раскрывает границы. Это эмоция максимального сокращения дистанции, вплоть до слияния, но слияние в нежности подвижное и позволяет легко восстанавливать автономность.
Нежность сохраняет границу между Я и Ты, и позволяет образовывать Мы. Нежность иногда вызывает стыд.
Энергия нежности берется из потребности в привязанности и близости.
Токсичная нежность — это патологическое Эго-слияние.
Радость
Радость — это эмоция, поддеживающая процесс передачи важной и ценной собственности от человека в среду, процесс выделения из организма в среду. Радость поддерживает и укрепляет отношения и контакт, расширяет границы. Радость переживается при излучении любви, знаний, заботы, агрессии. Дистанция сокращается, контакт насыщается. Радость, поддерживая процесс выделения, может не учитывать возможность среды по усваиванию выделяемого организмом.
Нежность и радость могут быть агрессивны, если теряются обратные связи организм-среда.
Причина радости в избытке.
Токсичная радость — это эйфория.
Удовлетворение
Удовлетворение поддерживает процессы поглощения и усвоения, дистанция сокращается вначале до минимальной, а потом удовлетворение поддерживает здоровое слияние, при котором взаимодействие максимально полное, а границ нет (усвоение еды в желудке).
По мере насыщения удовлетворение уменьшается. Процесс поглощения и ассимиляции регулируется парой отвращение и удовлетворение. В процессе поглощения и последующей ассимиляции удовлетворение ослабевает, т.к. возникает насыщение, а отвращение нарастает (самые вкусные кусочки еды это первые кусочки). Далее есть момент, когда удовлетворение по силе равняется растущему отвращению, это самое время для прекращения поглощения и увеличения дистанции до, например, еды.
При радости важно сохранить чувствительность к партнеру и не перекормить его, а при эмоции удовлетворения — важно сохранить чувствительность к себе. Радость и удовлетворение поддерживают экологичный обмен в цикле контакта.
Токсическое удовлетворение может быть неразборчивостью и ненасыщаемостью.
Удивление
Удивление поддерживает ориентацию в пространстве, времени и ситуации, останавливает или суживает процесс взаимодействия, фиксирует дистанцию, усиливает границы. Удивление фиксирует внимание на изменениях в поле и дает энергию для ориетировки в нем.
Удивление поддерживает спонтанную саморегуляцию, а способность видеть новое в обычном и очевидном поддерживает удивление.
Контроль блокирует удивление. Часто удивление затмевается испугом, если уровень тревоги высокий.
Причина удивления в изменчивости поля.
Удивление блокируется усталостью, т.к. нет сил к адаптации к новому в среде.
Токсическое удивление — это шок.
Интерес
Интерес — это эмоция, поддерживающая сближение и постепенное усиление процесса контактирования. Сокращение дистанции медленное при условии, что другой остается отдельным субъектом со своими границами. Энергия интереса поддерживает контакт через обнаружение, раскрытие и изменение новых фигур.
Интерес сохраняется, пока есть новизна и привлекательность различий, и нет слияния, а субъект интереса не захватывается и не подчиняется.
Токсический интерес — подглядывание.
Благодарность
Благодарность помогает завершить и прекратить данный контакт, но не отношения.
После выражения благодарности дистанция увеличивается, энергия контакта убывает, границы закрываются. Благодарность — это эмоция постконтакта, которая создает новые границы, т.к. поле изменилось в результате контакта.
Если в контакте были радость и удовлетворение, и возникли насыщение и легкость, то благодарность возникает легко. Если в контакте переживались злость, отвращение, вина или стыд, то благодарность возникает не столь просто.
Если контакт завершается, а благодарность не возникает, то можно предполагать чувство вины, которое продлевает процесс контактирования и мешает завершению контакта.
Неадекватная и многократная благодарность унижает.
Токсическая благодарность — преклонение и фанатизм.
Дистанция может регулироваться парами эмоций:
- Страх приближения/страх отдаления фиксируют дистанцию.
- Пара интерес/страх регулируют среднюю дистанцию.
- Пара нежность/отвращение регулируют близкую дистанцию.
- Пара благодарность/печаль завершают контакт и увеличивают дистанцию.
Surprise — IResearchNet
Surprise Definition
Удивление — это чувство удивления, удивления или удивления, вызванное чем-то внезапным или неожиданным. Опыт удивления зависит от важности результата, а также от представлений о результате. Некоторые формалисты предложили математические определения удивления (то есть сравнение байесовских априорных и апостериорных значений), но относительно психологического определения нет единого мнения. Некоторые исследователи рассматривают удивление как когнитивную оценку, основанную на вероятности события, тогда как другие рассматривают его как эмоцию наравне со счастьем, грустью, гневом, отвращением и страхом из-за уникальной модели выражения лица.Если удивление — это эмоция, то она необычная; он может быть положительным или отрицательным и существенно влияет на переживание других эмоций.
Важность неожиданности
Понятие неожиданности относится ко многим аспектам человеческого поведения. Люди замечают неожиданные события и сосредотачиваются на них и с большей вероятностью будут присутствовать на неожиданных событиях.
Сюрприз способствует любопытству и обучению. Это также влияет на представления о других событиях. Когда человек занимает неожиданную позицию, противоречащую его личным интересам, аргументы этого человека удивительны и зачастую более убедительны.
Неожиданность — ключевой фактор эмоциональной жизни. Неврологические исследования показывают, что, когда обезьяны ожидают награды, дофаминовые нейроны срабатывают. Когда обезьяны получают награду, срабатывание нейронов зависит от предварительных ожиданий. Неожиданные награды приводят к большему увольнению, чем ожидаемые награды. Судя по всему, неожиданные удовольствия приносят больше удовольствия, чем ожидаемые.
Что делает что-то неожиданным?
Если неожиданность зависит от внезапных или неожиданных событий, что делает нечто неожиданное? Неожиданное событие — событие с низкой вероятностью.За событием обычно следует сюрприз, но его также можно ожидать. Однако интенсивность и продолжительность неожиданности может быть труднее спрогнозировать, чем значимость будущего события.
Неожиданное событие может быть незнакомым событием. Турист, который отправляется на Гавайи, может быть удивлен, увидев 30-футовые волны, несмотря на то, что такие волны обычны в зимние месяцы и знакомы местным жителям. Неожиданное событие также может быть новым событием. Большинство людей ожидают, что лебеди будут белыми, поэтому черный лебедь уникален и редок.
Неожиданность зависит от легкости, с которой человек может представить себе событие. Некоторые люди больше удивляются, если вытащить красный шар наугад из урны, содержащей 20 шаров, 1 из которых красный, чем вытащить красный шар из урны с 200 шарами, 10 из которых красные. Хотя два события равновероятны, первое событие может произойти только одним способом, тогда как второе событие может произойти 10 разными способами.
Неожиданность также зависит от способности вообразить разворачивающиеся другие события.Некоторые люди больше удивляются, выбирая наугад красный шар из банки с 1 красным и 19 синих шаров, чем выбирая красный шар из банки с 20 шарами, каждый разного цвета.
В первом случае единственный референт — синий шар, но во втором референтов много. Точно так же негативное событие часто бывает более удивительным и трагичным, если бы его можно было избежать разными способами, чем если бы был только один путь.
Наконец, неожиданность зависит от социальных и культурных норм.Человек учится реагировать на события из своего социального окружения. Исследования показывают, что жители Восточной Азии склонны воспринимать противоречия и несоответствия как должное и меньше удивляются большинству событий, чем американцы.
Лупа эмоций
Психологи разработали теорию, которая связывает удивление с удовольствием или болью от результата. Теория аффекта принятия решений предсказывает, что неожиданные результаты имеют большую эмоциональную напряженность, чем ожидаемые; неожиданное положительное событие доставляет больше удовольствия, чем ожидаемое положительное событие, а неожиданное отрицательное событие более болезненно, чем ожидаемое отрицательное событие.
В исследованиях азартных игр неожиданный результат имел небольшую вероятность наступления. Неожиданные победы или поражения более значительны, чем ожидаемые победы или поражения. В исследованиях навыков неожиданным является результат, который отклоняется от ожиданий. Человек может рассчитывать на успех или неудачу в решении задачи. В этом случае неожиданный успех более приятен, чем ожидаемый, а неожиданная неудача более болезненна, чем ожидаемая неудача.
При оценке способности к успеху человек часто видит себя через розовые очки.Неточные самооценки иногда называют позитивными иллюзиями. Одна из таких иллюзий — самоуверенность, склонность человека полагать, что он или она справятся с задачей лучше, чем предполагает реальность. Самоуверенность оказывает на аффективные переживания два пагубных воздействия. Это делает успехи менее удивительными и, следовательно, менее приятными, а неудачи — более удивительными и, следовательно, более болезненными.
Еще одна позитивная иллюзия называется ретроспективой. Узнав, что произошло, человек думает, что знал это с самого начала.Человек вспоминает прошлые убеждения как слишком точные. Взгляд в прошлое заставляет события казаться менее удивительными и оказывает пагубное влияние на эмоциональные переживания. Ожидаемое негативное событие будет менее болезненным, чем неожиданное негативное событие, но ожидаемое позитивное событие будет менее приятным, чем неожиданное позитивное событие.
Стратегические смены
Можно ли систематически изменять убеждения до того, как произойдет событие, чтобы человек почувствовал себя лучше? Люди осознают, что плохие новости хуже, когда они неожиданны, и некоторые занижают свои ожидания, чтобы избежать неожиданного разочарования.В одном эксперименте исследователи попросили второкурсников, старшеклассников и старшеклассников оценить их начальную зарплату на первой работе в начале и в конце весеннего семестра. Второкурсники и юниоры не показали изменений, но старшие снизили свои оценки. Они были единственной группой, которая вскоре столкнулась с реальностью.
Люди также меняют свои убеждения после события, особенно если оно было плохим. Они убеждают себя, что событие было неизбежным. Например, любители спорта могут убедить себя, что их команда проиграла из-за предвзятости судьи.Такие мысли уменьшают боль, заставляя потерю казаться ожидаемой. Чтобы лучше относиться к негативным событиям, люди должны помнить, что большая часть жизни непредсказуема и следует ожидать сюрпризов.
Артикул:
- Меллерс Б.А. (2000). Выбор и относительное удовольствие от последствий. Психологический бюллетень, 126, 910-924.
- Меллерс, Б.А., и МакГроу, А.П. (2004). Корыстные убеждения и радость от результата. В J. Carrillo & I. Brocas (Eds.), Психология экономических решений. Vol. 2: Причины и выбор (стр. 31-48). Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
границ | Новинка или сюрприз?
1. Введение
Новизна и неожиданность играют важную роль в поведении животных и в попытках понять лежащие в его основе нейронные механизмы. Они тесно связаны с сенсорной обработкой, вниманием, обучением и принятием решений. Теории мотивации, особенно внутренней мотивации (Deci and Ryan, 1985; Baldassarre and Mirolli, 2013), ставят новизну и неожиданность среди основных факторов, которые вызывают интерес и мотивируют исследовательское поведение или поведение избегания.Новизна и неожиданность также играют важную роль в технологиях, где обнаружение новых или неожиданных наблюдений является центральным для многих приложений, таких как медицинская диагностика, обработка текста, наблюдение и безопасность. Во многих — а может быть и в большинстве — этих исследований новизна и неожиданность неотличимы друг от друга: эти слова используются более или менее взаимозаменяемо.
Однако, будучи бесспорно близким, новинка на самом деле сильно отличается от неожиданности. Обычное словарное определение новизны относится к качеству того, что вы не сталкивались или не сталкивались ранее, в то время как удивление относится к результату встречи с чем-то внезапно или неожиданно.В наиболее абстрактной обстановке (и игнорируя многие тонкости, с которыми мы попытаемся разобраться ниже), обнаружение новизны требует исследования (тем или иным способом) содержимого памяти, чтобы определить, был ли стимул ранее испытан или не использовался. С другой стороны, сюрприз — это результат несоответствия между ожиданием и наблюдаемой действительностью. Это сравнение опыта с ожиданием не требует изучения содержимого памяти, несмотря на тот факт, что ожидание явно построено на предыдущем опыте.Что-то может быть непредвиденным, но не пережитым.
Чтобы выбрать только две иллюстрации того, насколько естественно стирать грань между новизной и неожиданностью, рассмотрим следующие цитаты. Марсланд (2003) пишет: «Обнаружение новизны, признание того, что входные данные в некотором отношении отличаются от предыдущих входных данных, может быть полезной способностью для обучающих систем, как естественных, так и искусственных. Для животных неожиданным восприятием может быть потенциальный хищник или возможная жертва ». Обсуждая, что происходит, когда голый мужчина входит в класс, Ранганат и Райнер (2003) пишут: «Достаточно сказать, что появление обнаженного парня было новым событием, поскольку оно было неожиданным и вырванным из контекста.Хотя это размытие вполне понятно, учитывая, насколько тесно связаны новизна и неожиданность, а также сложность формализации концепций, мы утверждаем, что неспособность четко различать новизну и неожиданность исключает возможности для лучшего понимания поведения и его нейронной основы.
Цель этой статьи — прежде всего напомнить читателям о различиях между новизной и неожиданностью, обсудить, как эти концепции связаны между собой, и изучить последствия этого для понимания поведенческих и нейробиологических данных.Обзор всего написанного о новизне и неожиданностях значительно выходит за рамки данной статьи. Здесь мы представляем обширный обзор математических и вычислительных предложений, связанных с неожиданностью и новизной, и обсуждаем эти предложения с точки зрения наших понятий здравого смысла. Мы также указываем на ключевые факторы, которые отличают удивление от новизны, и утверждаем, что некоторые из широко используемых определений вводят в заблуждение, как и некоторые ярлыки, применяемые к результатам экспериментов психологами и нейробиологами.
Требуется предостережение относительно интерпретации эмпирических данных. Различие между новизной и неожиданностью во многом зависит от задействованных механизмов, когда нервная система производит рассматриваемые экспериментальные результаты. Как следствие, следует ожидать, что нельзя с уверенностью сказать, свидетельствуют ли экспериментальные результаты о новизне или неожиданности, когда фактические механизмы, реализуемые мозгом, не полностью известны. Тем не менее, мы предполагаем, что, отличая новизну от неожиданности, некоторые существующие результаты могут быть переинтерпретированы таким образом, чтобы улучшить наше понимание поведения и нейронного механизма, лежащего в его основе.И, что еще более важно, помнить об этом различии может быть полезной эвристикой для изучения мозга. Хотя имена, используемые для описания результатов, не важны, различие может побудить нейробиологов задавать такие вопросы, как: Есть ли в игре предсказатель? Если да, то где это? Какие прогнозы он дает? На основании какой информации? Или, если нет предсказания, какие воспоминания ищутся? Где хранятся эти представления? Это важные вопросы, которые могут не возникнуть так ясно, если не удается отличить новизну от неожиданности.
Эта статья начинается с описаний характерных примеров того, как интерпретируются слова, сначала обращаясь к удивлению (Раздел 2), а затем к новизне (Раздел 3). По большей части примеры в каждом из этих разделов были выбраны потому, что они обеспечивают формализацию, относящуюся к каждой концепции, хотя не все из них предназначены для моделирования удивления или новизны у животных. Примеры помещаются в раздел сюрпризов или новизны, в зависимости от того, какое слово их приверженцы решили связать с ними.Раздел 4 суммирует основные черты неожиданности и новизны, рассматривая каждую в идеализированной форме, которая в значительной степени игнорирует более сложные вопросы о том, как они связаны. Раздел 5 рассматривает некоторые из этих вопросов, исследуя взаимосвязь между менее идеализированными взглядами на неожиданность и новизну. Некоторые категории, в которые были помещены формализмы в разделах 2 и 3, здесь пересматриваются. В разделе 6 рассматривается, как улучшенное понимание различий между неожиданностью и новизной может иметь положительные последствия для нейробиологии, где оно может служить для более точной интерпретации экспериментальных результатов и поднимать полезные вопросы для продолжения исследований.Статья завершается кратким изложением и заключительными замечаниями.
2. Сюрприз
Из двух концепций новизна и неожиданность, вероятно, легче всего охарактеризовать удивление. Широко признано, что удивление — это эмоция, возникающая из-за несоответствия между ожиданием и тем, что на самом деле наблюдается или переживается (например, Ekman and Davidson, 1994). Поскольку здесь нас интересует не эмоция удивления, а скорее условия, которые ее вызывают, под неожиданностью мы подразумеваем именно эти вызывающие условия.Неожиданность требует механизма сравнения ожидания с действительностью.
Но что такое ожидание и как его возбудить? Ожидание обычно рассматривается как мысленное представление стимула или события, вызванного некоторой репликой или набором реплик, которые регулярно предшествовали этому стимулу или событию в прошлом. В качестве альтернативы ожидание может быть вызвано процессом вывода, который предсказывает возникновение стимула или события (Berlyne, 1960). Согласно наиболее прямому мнению, ожидания представляют собой представления о ценностях, которые некоторые особенности восприятия могут принять в будущем.Однако ожидания естественным образом выражаются и в вероятностных терминах, где распределение вероятностей по диапазону возможных наблюдений можно рассматривать как «состояние веры», своего рода ожидание, которое может вызвать удивление. Если оцениваемая вероятность наблюдения доступна воспринимающему агенту, когда наблюдение производится, то достоверность наблюдения можно сравнить с вероятностью его появления, что дает некоторую степень неожиданности. Важно отметить, что ожидания как вероятностные убеждения обычно обусловлены в том смысле, что они обусловлены определенным состоянием или контекстом.Это понятие ожидания (которое не то же самое, что ожидание или ожидаемое значение в теории вероятностей) лежит в основе байесовских взглядов на удивление, которые мы обсуждаем в разделе 2.2 ниже.
Психолог Д. Э. Берлин, который много писал о новизне, удивлении и любопытстве, использовал термин несоответствие для ситуации, когда стимул создает ожидание, которое не выполняется другими стимулами, возникающими в то же время (Berlyne, 1960). «Двуглавая дама» из его примера неуместна, потому что ее лишняя голова нарушает ожидания, порожденные остальной частью ее образа.Берлайн рассматривает это как особый случай неожиданности, не связанный с течением времени, признавая при этом, что на самом деле это может включать время, потому что части несоответствующего стимула могут сканироваться последовательно.
Неожиданность играет ключевую роль в теориях обучения и находит естественное выражение в рамках байесовской статистики. Здесь мы сначала обсуждаем, как известные модели ассоциативного обучения представляют ожидания и удивление, а затем описываем современную байесовскую теорию неожиданности, в которой ожидания появляются как распределения вероятностей по классам моделей окружающей среды.Затем мы кратко обсудим тесно связанные теоретико-информационные концепции неожиданности. Мы обсудим эти примеры довольно подробно, потому что они являются конкретными примерами того, как удивление было выражено в формальных терминах.
2.1. Сюрприз в теории ассоциативного обучения
Неожиданность играет ключевую роль в теориях классической, или павловской, обусловленности. В классических экспериментах по кондиционированию условные раздражители (CS) через короткое время сменяются биологически значимыми событиями (такими как шок, еда и т. Д.).), называемые безусловными стимулами (УЗ), которые рефлекторно вызывают безусловные ответы (УР). Большое внимание уделяется тому, чтобы реакция животного на CS не влияла на возникновение США (в отличие от экспериментальных экспериментов по кондиционированию, где вознаграждение зависит от поведения животного). После повторных испытаний, состоящих из последовательности CS-US, животное начинает производить условный ответ (CR), который напоминает UR, но возникает как ответ на CS. Например, дуновение воздуха в глаз (США) вызывает рефлекторное моргание глаз (UR).Когда ему регулярно предшествует другой стимул (CS), например тональный сигнал или свет, появление CS вызывает моргание глаз, которое предвосхищает УЗИ. Этот процесс часто рассматривается как изучение предиктивных взаимосвязей между стимулами.
То, что сейчас называется блокировкой Камина, — это неспособность животного научиться вызывать CR, когда CS представлен животному как часть соединения, которое включает другой CS, который ранее был обусловлен вызывать CR (Moore and Schmajuk, 2008 г.).Камин подумал, что это может быть связано с тем, что США больше не удивляют, поскольку это уже предсказано ранее обусловленным CS:
.… возможно, для увеличения ассоциативной связи необходимо, чтобы США стимулировали некоторую умственную работу со стороны животного. Эта умственная работа будет происходить только в том случае, если США непредсказуемы, если они в каком-то смысле удивят животное. Таким образом, в первых испытаниях нормального эксперимента по кондиционированию США — это непредсказуемое, неожиданное событие, имеющее мотивационное значение, и формируется ассоциация CS-US.(Камин, 1969, с. 293)
Идея о том, что организм обучается только тогда, когда события противоречат его ожиданиям, то есть когда организм удивлен, была разработана Рескорла и Вагнером в наиболее широко известной и влиятельной модели классической обусловленности (Рескорла и Вагнер, 1972):
Центральное понятие здесь также можно разделить на несколько более когнитивных терминов. Одна из версий может гласить: организмы учатся только тогда, когда события противоречат их ожиданиям. Определенные ожидания создаются в отношении событий, следующих за комплексом стимулов; ожидания, инициированные этим комплексом и составляющими его стимулами, изменяются только тогда, когда последующие события не согласуются с составным ожиданием.(Рескорла и Вагнер, 1972, с. 75)
В ассоциативной традиции модель Рескорла-Вагнера корректирует ассоциативную силу стимулов, которые определяют, насколько сильно каждый стимул предсказывает США. Каждая возникающая совокупность стимулов (CS) генерирует совокупное ожидание для США. Это составное ожидание представляет собой взвешенную сумму яркости стимулов в совокупности, каждый из которых взвешен по соответствующей ассоциативной силе для США. Модель регулирует ассоциативные силы, которые определяют, насколько сильно каждый компонент cs i CS, присутствующий в испытании, предсказывает США:
ΔVcsi = αcsiβ (λ − V), (1), где V cs i — ассоциативная сила компонента i CS и Δ V cs i — его изменение, α cs i — значимость компонента i CS, β — параметр скорости обучения, связанный с США, λ — асимптота для обучения для США, а V — составное ожидание для CS.Модель регулирует ассоциативную силу стимулов, присутствующих в каждом испытании, в большую или меньшую сторону в зависимости от λ — V , разницы между составным ожиданием, V , и ассоциативной силой, поддерживаемой этим конкретным US, λ, которую мы называем «целевая ассоциативная сила».
Для краткости мы опускаем дальнейшие подробности и ту важную роль, которую эта модель сыграла в истории теории обучения животных (см. Schmajuk, 2008, обзор; см. Также Lepora et al., 2010, и Mannella et al., 2010, для двух моделей, которые фиксируют основные механизмы мозга, с помощью которых классическое кондиционирование реализуется соответственно в мозжечке и миндалине). Ключевым моментом является то, что разница или несоответствие λ — V считается мерой неожиданности : совокупность стимулов порождает ожидание, которое сравнивается с тем, что происходит на самом деле.
Модель Рескорла-Вагнера является примером правила обучения с исправлением ошибок, такого как правило обучения наименьшего среднего квадрата Уидроу-Хоффа (Widrow and Hoff, 1960) и хорошо известный алгоритм обратного распространения ошибки (Rumelhart et al., 1986), где США соответствует «обучающему входу» или «желаемому результату», а λ — V — это ошибка, ведущая к обучению (хотя ошибку иногда называют обучающим сигналом в биологических моделях классической обусловленности, например, Lepora и др., 2010). Исправление ошибок также является центральным элементом широко используемого фильтра Калмана и связанных с ним алгоритмов, где ошибка называется «нововведением» или «остатком измерения» (Welch and Bishop, 1995).
Связь модели Рескорла-Вагнера с вероятностными представлениями о неожиданности заключается в наблюдении, что в случае, когда США представлены двоичной переменной со значениями 0 или 1, модель вычисляет условную вероятность США с учетом возможных паттернов CS (Dayan and Long, 1998).Кроме того, процесс исправления ошибок связан с байесовским обучением, как мы обсуждаем в разделе 2.2 ниже.
Коррекция ошибоктакже является основой обучения временной разнице (TD) (Sutton, 1988), где ошибка включает информацию о долгосрочном ожидании вознаграждения, а не только о немедленном вознаграждении. TD-обучение является основой модели классической обусловленности, которая развивает модель Рескорла-Вагнера (Sutton and Barto, 1990), а также гипотезу ошибки предсказания вознаграждения о фазовой активности нейронов, продуцирующих дофамин, в головном мозге (Barto, 1995). ; Houk et al., 1995; Шульц и др., 1997; Шульц, 1998). Обучение TD не ограничивается предсказанием вознаграждения; роль вознаграждения может быть заменена другими характеристиками стимула, и ее можно обобщить на сети взаимосвязанных прогнозов (Sutton and Tanner, 2004).
В соответствии с ассоциативной точкой зрения, ассоциативные силы стимулов, необходимые для определения составного ожидания, становятся доступными как следствие простого появления стимулов. Они были сформированы в ответ на то, что животное с течением времени наблюдало за последовательностью созвездий стимулов.Подумайте о двухслойной нейронной сети, у которой веса связи от входного уровня к выходному слою соответствуют регулируемым ассоциативным силам. В ответ на входные шаблоны сеть вычисляет составные ожидания в виде уровней активности выходных единиц. Целевые выходные значения, представляющие US, предоставляемые так называемыми «обучающими входами», сравниваются с фактическими выходными данными сети — неожиданным вычислением — для определения ошибки, которая способствует обучению. Помимо участия в этом сравнении, эти ожидания также напрямую определяют силу склонности животного производить CR.
Этот процесс не требует сканирования памяти организма на предмет ранее испытанных экземпляров созвездия стимулов, которое присутствует в настоящее время: этот опыт был кэширован в весах соединения, и сеть считывает ожидание в ответ на текущий входной шаблон. В настройке нейронной сети, которая учитывает относительную синхронизацию входных данных (т. Е. Обучающий вход представляет собой любой шаблон стимула, который возникает вскоре после после входной шаблон, устанавливающий уровни активации модулей ввода), сеть становится предсказателем , что означает, что каждый из его выходных шаблонов будет иметь тенденцию напоминать входной шаблон, который будет следующим.(Конечно, это предполагает, что сеть достаточно сложна для представления функции прогнозирования.) Процесс не привязан к конкретному США. Веса сети суммируют в статистическом смысле всю совокупность предыдущего опыта организма относительно того, какие комбинации стимулов имеют тенденцию следовать за другими комбинациями стимулов. В машинном обучении можно сказать, что прямая модель непредвиденных обстоятельств окружающей среды изучается посредством контролируемого обучения (Барто, 1990).
Были предложены и другие концепции того, как ожидание ассоциативного обучения может быть реализовано в нервной системе.Например, Гроссберг (1982) предположил, что ожидание — это паттерн обратной связи нейронной активности, полученный из передачи сигналов по всей сети, управляемой долговременной памятью, и что неожиданные события запускают «всплеск возбуждения, модулированный несоответствием», т. Е. То, что мы вызовет сигнал удивления.
2.2. Байесовский сюрприз
Формальная теория неожиданности была предложена Итти и Балди на основе байесовской модели (Итти и Балди, 2005, 2006, 2009). В этой структуре вероятности, которые соответствуют субъективным убеждениям, обновляются по мере того, как делаются новые наблюдения с использованием теоремы Байеса для преобразования предшествующих убеждений в апостериорные.То, что они называют байесовским удивлением, — это мера разницы между предшествующими и последующими убеждениями наблюдателя.
Вот как они это формализуют. Предполагается, что у наблюдателя есть фоновые убеждения, характеризующиеся априорным распределением вероятностей по гипотезам или моделям его мира, M , которые находятся в некотором пространстве моделей:
После получения новых данных D наблюдатель обновляет это предварительное распределение до апостериорного распределения, применяя теорему Байеса:
Байесовский сюрприз — это мера несходства между априорным и апостериорным распределениями.Итти и Балди делают это, используя относительную энтропию или расхождение Кульбака-Лейблера (KL) между этими распределениями:
Эта мера дает количество информации, необходимое для преобразования апостериорного распределения в апостериорное:
Единица неожиданности — «вау» — может быть определена для одной модели M как степень неожиданности, соответствующая двукратному отклонению между P ( M | D ) и P ( M ), то есть как log P ( M | D ) / P ( M ) (с логом, взятым в базе 2), с общим количеством вау, испытанных для всех модели, полученные путем интегрирования [в уравнении выше].(Итти и Балди, 2009)
Согласно этой теории, удивление — это мера расхождения между убеждениями до и после наблюдения. Удивительное событие — это событие, которое плохо предсказывается текущими убеждениями животного, сформированными в ответ на его предыдущий опыт. В этом случае ожидание, определяющее неожиданность, — это набор убеждений, которых придерживался агент до рассматриваемого наблюдения, то есть априорное распределение вероятностей по возможным моделям мира: { P ( M )} M ∈ .Итти и Балди (2005, 2006, 2009) утверждают, что это определение имеет ключевые преимущества перед альтернативами в том, что оно более принципиально, более широко применимо и более способно учесть то, что привлекает визуальное внимание человека. Важно для наших целей, что эти авторы также обсуждают, чем оценка неожиданности отличается от обнаружения статистических выбросов, которые являются одним из понятий, которые обычно (хотя мы будем ошибаться) используются для обнаружения новизны. Мы обсудим это в Разделе 5, где исследуем различия между неожиданностью и новизной.
Шмидхубер и его коллеги (Schmidhuber et al., 1994; Storck et al., 1995) предложили использовать байесовское удивление (как позже определено Итти и Балди) в качестве меры прогресса обучения для агентов обучения с подкреплением. Эта мера удивления порождает «вознаграждение за любопытство», которое побуждает агента вести себя так, чтобы продолжать эффективное обучение, ища области своего окружения, где он удивлен, и избегая регионов, где ему «скучно», либо потому, что он уже выучил столько же как это может быть в этих регионах (тем самым устраняя неожиданность) или потому что нет никаких усвоенных закономерностей (так что удивление отсутствует, потому что новая информация не приобретается).Это одно из первых предложений о том, как идеи, связанные с тем, что психологи называют внутренней мотивацией, могут быть реализованы в системе машинного обучения, и в последнее время в этой области было проведено много дополнительных исследований (Baldassarre and Mirolli, 2013).
Итти и Балди (2005, 2006, 2009) были озабочены вниманием, а не обучением, но их концепция неожиданности вытекает из байесовского подхода к обучению, когда предыдущее распределение убеждений обновляется теоремой Байеса до апостериорного распределения при каждом новом наблюдении. .Большое байесовское удивление означает, что обучение на основе нового наблюдения сильно изменило представления животного о непредвиденных обстоятельствах в его мире. В самом общем виде байесовское обучение не предполагает явного вычисления ошибок предсказания. Вместо обработки ошибок, порожденных существующей моделью, процессы обучения подтверждают все возможные модели и соответственно обновляют убеждения. В отличие от обучения с исправлением ошибок, где ошибка как мера неожиданности является непосредственной движущей силой обучения, байесовское удивление является результатом обучения, но не его прямой причиной, возникающей после байесовского обновления, а не до него.
Однако байесовское обучение можно аппроксимировать, а в некоторых случаях точно вычислить с помощью процесса исправления ошибок. Фильтр Калмана, например, использует исправление ошибок для выполнения байесовского обучения в контексте линейно-гауссовских систем (Welch and Bishop, 1995). Среднее значение апостериорного распределения Гаусса обновляется путем умножения инновации или ошибки прогноза на коэффициент Калмана, который управляет распределением весов между прогнозом текущей модели и новым наблюдением на основе мер уверенности в модели и в наблюдение.Байесовское обучение можно аппроксимировать несколькими способами, например, с помощью аппроксимации Лапласа и вариационных методов (Bishop, 2006), которые позволяют производить обновления на основе ошибок прогнозирования. Вариационная аппроксимация играет ключевую роль в иерархической архитектуре, предложенной Mathys et al. (2011), которые обсуждают связь полученного процесса обучения с методами исправления ошибок, такими как модель Рескорла-Вагнера.
Были предложены модели классического кондиционирования, основанные на байесовских методах, включая фильтр Калмана, которые выходят за рамки учёта, предоставляемого моделью Рескорла-Вагнера (Dayan et al., 2000; Какаде и Даян, 2002а; Courville et al., 2004, 2006). Изменения в мире и, следовательно, изменения в правильной модели мира являются источниками байесовского удивления. Байесовские методы не только обновляют убеждения в конкретных моделях, но также и уверенность в них, а неожиданность вызывает снижение уверенности в текущих убеждениях. В результате новым наблюдениям следует придавать больший вес, чем предыдущим наблюдениям (как в фильтре Калмана), подразумевая, что скорость изучения неопределенных прогнозных взаимосвязей должна возрасти.Это байесовское объяснение увеличения скорости обучения животных, наблюдаемое в некоторых экспериментах (Rescorla, 1971), выполняет то, что делает модель модели Пирса-Холла (Pearce and Hall, 1980), используя явную меру неожиданности как величину ошибка предсказания. TD-обучение также было разработано в рамках байесовской модели (Engle et al., 2003).
Другая область, в которой ошибки прогнозирования появляются в байесовской структуре, — это архитектура «прогнозирующего кодирования» Рао и Балларда (1999) и Фристона и Кибеля (2009).Это многоуровневые иерархические системы, переходящие от уровней ввода к уровням, кодирующим информацию более абстрактным образом. Ключевым аспектом этих систем является то, что восходящий поток информации от ощущений к абстрактным представлениям параллелен нисходящему информационному потоку, когда верхние уровни проецируют прогнозы на нижние уровни. Это позволяет ступеням более высокого уровня получать информацию только через информационное несоответствие между их предсказаниями и ощущениями, так что более высокие уровни получают только непредсказуемую информацию.Ошибки прогнозирования используются для распространения информации снизу вверх на более высокие уровни системы, а также для постоянного обновления нисходящих предикторов. Эти предложения уточняют концепцию неожиданности, поскольку они фиксируют неожиданность на нескольких уровнях, а именно от предсказания простых, изолированных событий на более низких уровнях до предсказания поведения более сложных соединений предметов на более высоких уровнях.
2.3. Теоретический сюрприз информации
Хотя байесовская теория неожиданности Итти и Балди связана с теорией информации (дивергенция KL — это мера получения информации), другие концепции неожиданности более непосредственно основаны на теории информации.Одним из примеров является то, что Трибус (1961) назвал неожиданным для обозначения самоинформации результата случайной величины, которая является мерой информационного содержания результата. Если исход ω происходит с вероятностью P (ω), то самоинформация или неожиданность — log P (ω). Таким образом, результат, который маловероятен, становится неожиданностью. Ожидаемое значение неожиданности для наблюдений, полученных из случайного источника, — это энтропия этого источника.Компьютерные лингвисты, например, Рорк (2011) и Монсалв и др. (2012) используйте термин лексический сюрприз для обозначения отрицательного логарифма условной вероятности слова в предложении с учетом предыдущих слов в предложении. Хотя определение сюрприза, данное Трибусом, явно не ссылается на условные вероятности, всегда есть неявное предположение, что неожиданность обусловлена контекстом или моделью. Поэтому, когда мы говорим о неожиданности ниже, мы всегда имеем в виду условную форму неожиданности.
Можно провести важный контраст между неожиданностью и байсийским удивлением. Обычным примером является просмотр телевизионного экрана, показывающего белый шум или «снег» (Schmidhuber et al., 1994; Storck et al., 1995; Itti and Baldi, 2005). Через некоторое время это становится очень скучным, даже если информационное содержание каждого кадра или его неожиданность очень высоки, потому что существует так много одинаково вероятных паттернов случайного шума. С другой стороны, байесовское удивление зрителя уменьшится и, в конечном итоге, исчезнет по мере того, как их убеждения приспособятся к ожидаемым случайным кадрам.«Таким образом, более информативные данные не всегда могут быть более важными, интересными, достойными внимания или удивительными» (Itti and Baldi, 2005).
Представление Трибуса о неожиданностииграет важную роль в теории глобального мозга К. Фристона и его коллег, которая основана на принципе «минимизации свободной энергии» (Friston et al., 2006; Friston, 2009, 2010). Этот принцип гласит, что интеллектуальные агенты стремятся минимизировать функцию свободной энергии своих внутренних состояний. Если предположить, что агент поддерживает модель причин своего сенсорного ввода, этот принцип подразумевает, что интеллектуальные агенты действуют в своей среде, чтобы избежать неожиданностей, что означает работу, чтобы делать наблюдения, которые соответствуют их ожиданиям.Другой компонент этой теории состоит в том, что интеллектуальные агенты учатся, пересматривая свои модели, чтобы делать более точные прогнозы. Эти выводы можно увидеть как следствие минимизации свободной энергии с точки зрения вариационного байесовского вывода. Свободная энергия (в данном случае вариационная свободная энергия) всегда больше или равна отрицательному логарифму свидетельства или предельной вероятности модели агента. Модельное свидетельство — это вероятность наблюдений с учетом текущей модели агента: если с обозначает сенсорное состояние агента в какой-то момент, а M обозначает его текущую модель, то модельное свидетельство — P ( с | M ) (где скрытые состояния были вытеснены).Таким образом, действия по минимизации этой функции свободной энергии также стремятся минимизировать отрицательный логарифм модельных свидетельств (поскольку последняя величина всегда меньше или равна свободной энергии). Это эквивалентно стремлению максимизировать (положительный) журнал модельных свидетельств, что то же самое, что стремление максимизировать сами модельные доказательства, поскольку логарифм является монотонно возрастающей функцией. Связь теории с неожиданностью связана с тем фактом, что отрицательное логарифмическое свидетельство для модели является неожиданностью, обусловленной этой моделью, −log P ( s | M ), так что максимизация модельного доказательства — это то же самое, что минимизация этого понятие неожиданности.Согласно этой теории, интеллектуальные агенты воздействуют на окружающую среду, чтобы подавить расхождения между своими предсказаниями и тем, что они на самом деле испытывают, то есть избежать удивления.
Теория также связана с идеей байесовского удивления Итти и Балди (и Шмидхубера). Помимо действий, направленных на увеличение свидетельств текущей модели, агенты могут уменьшать свободную энергию, корректируя свою модель, чтобы делать более точные прогнозы. В процессе обучения текущее распределение вероятностей по моделям (априорное распределение) обновляется до нового распределения (апостериорного распределения), которое учитывает каждое новое наблюдение.По мере того, как модель становится более точной, KL-расхождение между этими распределениями, то есть байесовская неожиданность, уменьшается, что снижает свободную энергию. Байесовское удивление становится нулевым только тогда, когда модель делает точные прогнозы. Дополнительное значение этой теории проистекает из роли модельных свидетельств в сравнении байесовских моделей, где есть автоматические штрафы за сложность модели. Это означает, что работа, выполняемая агентами по увеличению того, насколько хорошо их модель учитывает наблюдения, уравновешивается тенденцией минимизировать сложность модели — разновидность бритвы Оккама.Фристон и его коллеги выдвигают гипотезы о том, как мозг может реализовать элементы этой теории (Friston et al., 2006; Friston, 2009, 2010).
В своей книге «Новизна, информация и сюрприз» Палм (2012) дает определения всех трех этих терминов. Грубо говоря, новизна — это то же самое, что и сюрприз Трайбуса, но сюрприз дает интересное определение, которое зависит от концепции «описания», которая представляет собой отображение возможных результатов случайной переменной в предложения, которые верны для набора результатов. .Ключевым аспектом этой теории, по-видимому, является то, что, зная описание, которое использует наблюдатель, то есть зная все отображение, можно учесть вероятность того, что результат будет иметь такое же описание, что и наблюдаемый результат. Тогда степень удивления, испытываемого наблюдателем, зависит не от вероятности наблюдения, а от вероятности любого наблюдения с таким же описанием. Palm приводит следующий пример. Предположим, что в государственной лотерее должна быть разыграна последовательность чисел (1, 2, 3, 4, 5, 6).Это было бы гораздо более удивительно, чем последовательность (5, 11, 19, 26, 34, 41), даже если обе последовательности имеют одинаковую вероятность быть нарисованными. «Причина нашего удивления в первом случае, кажется, в том, что эту последовательность можно точно описать очень просто: она состоит из первых шести чисел. … Гораздо более вероятно получить последовательность, не допускающую простого точного описания…. В частном случае (1, 2, 3, 4, 5, 6) мы можем утверждать, что существует только две таких чрезвычайно простых последовательности, а именно последние 6 и первые 6 чисел »(Palm, 2012, стр.xix). Палм утверждает, что его расширение классической теории информации позволяет учесть «интересы, намерения и цели человека». Как этот интригующий взгляд на удивление соотносится с более знакомыми, рассмотренными выше, авторам еще не совсем ясно.
2,4. Резюме
Согласно здравому смыслу, а также наиболее известным формулировкам, удивление включает в себя сравнение ожидаемого и фактического наблюдения. Сравнение не требует сканирования содержимого памяти.Ожидания, сформированные на основе прошлого опыта, могут быть напрямую связаны со стимулами, так что они вызываются возникновением этих стимулов или вызываются процессом вывода в отсутствие этих стимулов. Сюрприз — это мера несоответствия, которое выявляет это сравнение, будь то простое знаковое различие, как в правилах обучения с исправлением ошибок, расхождение KL в Итти и байесовском удивлении Балди или какая-то другая мера. Прогнозирующее кодирование с помощью иерархических систем подсказывает, как неожиданность может возникнуть на разных уровнях абстракции.Термин неожиданность был предложен для обозначения самоинформации наблюдения, величины, обратно пропорциональной вероятности наблюдения, обусловленного моделью. Байесовское удивление и неожиданность существенно различаются. Глобальная теория мозга Фристона, основанная на принципе свободной энергии, предполагает, что интеллектуальные агенты действуют, чтобы уменьшить неожиданность, обусловленную их текущими моделями, в то же время они также уменьшают (будущее) байесовское удивление, корректируя свои модели, чтобы делать более точные прогнозы.
3.Новинка
Столкнувшись с проблемной концепцией новизны, Берлин (1960) подчеркнул ряд важных различий. Во-первых, он различал краткосрочный , долгосрочный и полную новинку. Что-то может никогда не встречаться раньше (полная новизна), или не встречаться в последние несколько минут (краткосрочная новинка), или не встречаться в течение некоторого промежуточного времени, например, несколько дней (долгосрочная новизна). Еще одно отличие состоит в том, что между абсолютной и относительной новизной .Стимул является абсолютно новым, , если некоторые его черты никогда не встречались раньше, тогда как относительно новым, , если он имеет знакомые черты, но они встречаются в некоторой комбинации или расположении, которое ранее не встречалось.
Berlyne заявил следующее:
Любой новый опыт, даже если он не кажется комбинацией знакомых переживаний, должен иметь определенную степень сходства с переживаниями, которые произошли раньше.Неизбежно можно будет вставить его в порядок знакомых стимулов или присвоить ему значения среди измерений, которые используются для их классификации. (Берлин, 1960, с. 19)
Он приводит пример того, как видеть человека выше, чем кто-либо из виденных ранее: все еще можно поместить переживания в знакомую шкалу или, в более общем плане, расположить переживания в соответствующем многомерном пространстве признаков. Далее, по словам Берлина:
Для любого взрослого человека или даже любой взрослой собаки, кошки или крысы новый стимул должен быть похож на множество знакомых и часто испытываемых существ.Однако какой-то странной может быть бессмысленная фигура, которую показывают взрослому человеку, она должна состоять из линий, углов и кривых, которые он видел бесчисленное количество раз. (Берлин, 1960, стр.20)
Обратите внимание, что Berlyne разрешает этот комментарий только взрослым. Ситуация с маленькими детьми должна быть иной не только из-за их относительной нехватки опыта, но и из-за более глубокой потребности в определении пространств и измерений характеристик, которые полезны для категоризации опыта. Для разработчиков искусственных агентов это ключевой вопрос.
Различия Берлина важны, потому что они связаны с нашим обычным пониманием того, что означает термин «новизна», и при этом раскрывают некоторые из вопросов, которые делают эту концепцию проблематичной. В формальных представлениях о новизне, к которым мы сейчас обращаемся, связи с нашим здравым смыслом не всегда очевидны.
3.1. Новинка на базе памяти
Самый простой перевод нашей здравой идеи новизны в более точное понятие состоит в том, что новизна события оценивается путем изучения памяти прошлых наблюдений, когда системе памяти может потребоваться более одного опыта события, чтобы сформировать длительный объем памяти.Наблюдение является совершенно новым, если использовать термин Берлина, если его представление не обнаруживается в памяти. Если со временем память исчезает, этот процесс оценивает краткосрочную или долгосрочную новизну в зависимости от скорости затухания. Это, конечно, игнорирует многие аспекты как новизны, так и памяти, и может быть невыполнимо с вычислительной точки зрения.
Но некоторые более сложные методы обнаружения новизны являются развитием этой основной идеи. Обнаружение новизны на основе кластеризации является одним из примеров.Используя меру расстояния, основанную на сходстве, данные можно кластеризовать в классы, чтобы элементы в классе были «близки» друг к другу, а не близко к элементам в других кластерах. Новизна здесь означает, что элемент недостаточно близок к среднему значению уже существующего кластера, поэтому необходимо сформировать новый кластер. Существует очень много методов кластеризации, и есть много методов для определения того, когда следует добавить новый кластер (Markou and Singh, 2003).
Определение расстояний от существующих кластеров — это поиск в памяти, в которой хранятся средства кластера, что делает его более осуществимым, чем простой метод, основанный на памяти.Известные нейросетевые методы обнаружения новизны, такие как методы, основанные на самоорганизующихся картах признаков (Kohonen, 1984; Nehmzow et al., 2013), выполняют этот базовый процесс, при котором сканирование памяти выполняется сетью параллельно. В настоящее время в статистике и машинном обучении вызывают интерес байесовские методы непараметрической кластеризации (Gershman and Blei, 2012). Вместо того, чтобы указывать количество кластеров заранее, эти методы позволяют количеству кластеров расти по мере поступления новых элементов данных.Эти методы не включают буквальное сканирование памяти, но определение того, нужен ли новый кластер, по сути, основывается на определении того, что ни один из существующих кластеров не объясняет данные должным образом.
Другой вид новизны, основанной на памяти, возникает в случае систем ассоциативной памяти с адресацией по содержанию. Возможно, наиболее известной и простой является память с корреляционной матрицей, предложенная Кохоненом (1977, 1980, 1984). Вместо того, чтобы храниться в отдельных ячейках памяти, информация накладывается и распределяется по подложке памяти, например по нейронной сети, и поиск является разновидностью процесса фильтрации.Сохраненные элементы являются векторами действительных чисел, а память — это матрица, сформированная из сохраненных векторов таким образом, что при представлении входного вектора система производит в качестве выходных данных взвешенную сумму всех сохраненных векторов, где каждый вес — это мера того, насколько хорошо этот сохраненный вектор коррелирует с входным вектором. Когда входной вектор является искаженной версией или фрагментом сохраненного вектора, ожидается, что он будет наиболее сильно коррелировать с этим вектором и гораздо меньше с другими сохраненными векторами, подразумевая, что вывод памяти будет менее шумной версией входной вектор или его «завершение».и вектор x˜ в подпространстве, ортогональном к. Кохонен (1977) говорит, что «x˜ — это« максимально новая »величина в x . Может быть оправдано называть этот компонент «новинкой», и имя «Фильтр новизны» в этой связи используется для системы, которая извлекает x˜ из входных данных x ”…. Таким образом, грубо говоря, новизна такого рода относится к тем фрагментам или аспектам наблюдения, которые не являются фрагментами или аспектами ранее сохраненного опыта. Наши системы памяти, несомненно, намного сложнее, чем память с корреляционной матрицей, но стоит помнить об этом примере, когда мы обсуждаем ассоциативную новизну, изученную в нейробиологии в разделе 6.2 ниже.
3.2. Новинка как статистический выброс
Распространено мнение, что наблюдение является новым, если оно представляет собой статистический выброс , что означает, что оно значительно отличается от других членов выборки, из которой оно составлено. В общих чертах, обнаружение выбросов требует моделирования обычного распределения наблюдений и определения того, когда наблюдение значительно отклоняется от модели. Иногда это называется обнаружением аномалии . Было предложено множество методов для обнаружения выбросов и обработки их, но здесь нас беспокоит то, что значит быть выбросом по отношению к нашему общему представлению о новизне и чем оно отличается от неожиданности.
Одной из областей, в которой идея новизны играет важную роль, является машинное обучение. Например, изучение правила классификации посредством контролируемого обучения включает в себя настройку параметров классификатора на основе обучающих примеров, взятых из корпуса помеченных примеров. Важно, чтобы корпус обучающих примеров представлял входные данные, к которым будет применяться классификатор. Обнаружение новизны для контролируемого обучения — это проблема определения того, не принадлежит ли вход к классу входных данных, представленных обучающими примерами, т.е.е., определение того, является ли вход выбросом. Для новых входных данных выходные данные классификатора будут считаться ненадежными.
Почти все статистические подходы к этой проблеме моделируют плотность вероятности обучающих данных и идентифицируют входные данные как новые, если они попадают в области с низкой оценочной плотностью. Существует множество методов оценки плотностей вероятностей из конечного числа выборок, как параметрических, так и непараметрических (Duda and Hart, 1973; Markou and Singh, 2003), и многие методы были предложены для того, как использовать оцененные вероятности, чтобы определить, когда ввод следует рассматривать как роман.Здесь нас не интересуют детали этих методов; принцип остается тем же: согласно этой точке зрения означает новизну, имеющую низкую предполагаемую вероятность появления . Обратите внимание, что согласно определению неожиданности, данному в Разделе 2, это то же самое, что сказать, что быть новым означает иметь высокую неожиданность, к чему мы вернемся в Разделе 5 ниже.
В Разделе 2.3 мы отмечали, что, хотя определение сюрприза, данное Трибусом, явно не ссылается на условные вероятности, всегда существует неявное предположение, что неожиданность обусловлена моделью или контекстом.Предполагаемые вероятности обнаружения выбросов зависят от контекста сбора образцов и исходных предположений о пространстве выборки. Это вызывает вопросы о приравнивании новизны к «низкой вероятности», поскольку оно основано на предположении, что система может представить всю область возможных выборок до того, как их испытать, и, таким образом, может присвоить нулевую вероятность всем случаям, которые не наблюдались до данного момента. момент. Аспект нашего здравого смысла понятия новизны, который эта точка зрения не в состоянии учесть, — это возможность того, что может произойти наблюдение, которое система не может представить в терминах существующих категорий.Предположение, что пространство выборки состоит из всех возможных конфигураций показаний датчика самого низкого уровня, может быть решением для искусственных систем (например, пикселей камеры), но это кажется неадекватным учетом биологической памяти, которая обычно не столь эйдетична. В самом деле, как мы обсуждаем в разделе 6 ниже, новизна может запускать мозговую активность, функция которой заключается в приобретении новых представлений.
3.3. Резюме
Берлин (1960) провел различие между несколькими разными смыслами, в которых используется термин «новизна», и формализации новизны не так унифицированы, как формы неожиданности.Прямые интерпретации, включающие поиск в памяти предыдущих встреч, не отражают сложности ни концепции новизны, ни природы памяти. Концепции, основанные на кластеризации, расширяют наивный поиск в памяти и позволяют лучше понять здравый смысл новизны как качества отличия от того, что находится в хранилище памяти. Контентно-адресные системы ассоциативной памяти предлагают более абстрактное понятие новизны как, грубо говоря, фрагменты или аспекты наблюдения, которых не было в предыдущем опыте.Статистические интерпретации с точки зрения обнаружения выбросов имеют множество применений, но, как мы покажем ниже, они также абстрагируются от важных аспектов нашего здравого смысла. В нейробиологии описаны дополнительные категории новизны, которые мы обсуждаем в Разделе 6.
4. Новизна и неожиданность: типичные особенности
Мы видели, что существуют различные предложения о том, как определять неожиданность и новизну, и все они имеют некоторые сильные стороны. Исходя из этого, мы считаем преждевременным предлагать окончательные определения.Тем не менее, мы также думаем, что можно и полезно выделить основные черты двух концепций, которые представляют собой «полюса», вокруг которых должны тяготеть различные определения. В таблице 1 показаны эти функции, а теперь мы кратко их объясним.
Таблица 1. Типичные черты новинки и неожиданности .
Ключевое различие между новизной и неожиданностью связано с типом хранилища знаний, которое они используют, и тем, как они обрабатывают эти знания. Новинка основана на хранилищах памяти и процессах, которые определяют, есть ли данный элемент в магазине.С другой стороны, неожиданность основана на ожиданиях от систем, способных прогнозировать, на процессах, порождающих такие ожидания, и на процессах, которые сравнивают ожидания с тем, что происходит на самом деле. Наблюдение является новым, когда его представление не обнаруживается в памяти или, что более реалистично, когда оно не «достаточно близко» к какому-либо представлению, обнаруженному в памяти. Новинка запускает формирование новых представлений для входа в долговременную память. Затем эти представления можно использовать для выполнения других когнитивных процессов, в том числе для генерации удивления, используя уже существующие представления (Лисман и Грейс, 2005; Кумаран и Магуайр, 2007).Случай неожиданности отличается, потому что его основным элементом является не входящий, а предсказанный элемент. Действительно, поступающий предмет может быть как знакомым, так и новым — это не в счет. Для удивления важно то, что система воспринимает «что-то», отличное от предсказания, каким бы это «что-то» ни было.
Новизна и неожиданность также различаются по отношению ко времени. Ожидания или предсказания, лежащие в основе неожиданности, связаны с динамическим потоком событий, происходящих во времени (за возможным исключением пространственных предсказаний, лежащих в основе концепции несоответствия Берлина, которые, однако, могут включать визуальное сканирование стимула, тем самым снова вовлекая время. ).Прогнозы обычно включают конкретное время или диапазон времени в будущем, когда ожидается что-то: «Если я увижу A в момент времени t , то я ожидаю увидеть B в момент времени t плюс что-то». С другой стороны, новизна, похоже, не связана строго со временем. Сравнение текущего опыта с содержимым памяти, т. Е. Процесс, который поддерживает обнаружение новизны, не чувствителен ни к времени, когда воспоминание было сформировано, ни ко времени восприятия нового элемента: что действительно важно, так это только отсутствие представления воспринимаемого стимула в памяти.Различие Берлина между краткосрочной, долгосрочной и полной новизной относится к различиям в том, как этот процесс может работать, но ни в одном из этих случаев время восприятия не столь критично, как для неожиданности.
Как неожиданность, так и новизна повышают уровень возбуждения животного, направляют его внимание, улучшают обучение и вызывают другое подходящее поведение. Но в некоторых других отношениях неожиданность и новизна различаются по своим типичным функциям. Если новизна часто способствует приобретению репрезентаций, неожиданность способствует улучшению прогнозов.В частности, новизна поддерживает получение элементов по памяти, в то время как неожиданность играет ключевую роль в улучшении способности системы предсказывать (как в обучении с исправлением ошибок, рассмотренном в разделе 2.1) или сигнализировать о том, что такое улучшение имело место ( как в байесовском счете, как описано в разделе 2.2).
5. Отношения между неожиданностью и новизной
Неожиданность часто — а может быть, всегда — сопровождает новизну, что может быть основной причиной смешения этих двух концепций.Действительно, если предположить, что агент всегда делает прогнозы относительно того, что он скоро испытает, встреча с чем-то новым должна вызвать не только реакцию новизны, потому что в памяти не было обнаружено никакого представления, соответствующего восприятию, но и удивления, потому что ожидания агента должны быть нарушены новым предметом, который нельзя было предсказать. В этом случае агент не предсказывает, что он не будет наблюдать этот элемент, но он предсказывает, что он будет наблюдать что-то еще — предсказание, которое нарушается.Убедительность этого аргумента зависит от того, всегда ли животные чего-то ждут, что, в свою очередь, зависит от того, что на самом деле означает ожидать чего-то, что мы вскоре обсудим.
С другой стороны, понятно, что сюрприз не предполагает новизны. Знакомое наблюдение может показаться неожиданным в контексте, в котором ожидается нечто иное. Привести примеры легко: например, мы можем быть удивлены, обнаружив, что дверь нашей машины заперта, когда мы думали, что только что нажали кнопку разблокировки на брелке.
Более интересный пример представлен в исследовании Huron (2004) смеха у слушателей композиций Баха PDQ Питера Шикеле. В этом примере ожидаемое «что-то еще» на самом деле редко, тогда как реальное наблюдение знакомо, хотя и неожиданно. Шикеле написал большое количество юмористических произведений, приписываемых вымышленному П.Д.К. Бах. Гурон утверждает, что правдоподобное объяснение смеха, вызываемого этими композициями, заключается в том, что смех возникает при «драматических нарушениях ожидания».В одном сочинении ( Quodlibet for Small Orchestra ) Шикеле воспроизводит хорошо известную тему из симфонии Бетховена, но вместо того, чтобы продолжить с Бетховена завершением части, «которая является самым редким продолжением в западной музыке с вероятностью менее чем 0.007 », он переходит к« музыкально банальному »выводу. Слушатели неизменно хохочут в момент переключения. Huron (2004) резюмирует:
Короче говоря, нарушение Шикеле здесь является нарушением достоверных ожиданий («Музыка идет не так.»), А не схематическое нарушение (« Это не то, что происходит в музыке »). Нарушение усиливается резким контрастом между достоверной и схематической вероятностями. (Гурон, 2004, с. 702)
Под «достоверным ожиданием» Гурон подразумевает ожидание, созданное на основе прошлого опыта с конкретной рассматриваемой музыкой, в данном случае симфонией Бетховена, которая — во время прослушивания — порождает ожидание своего обычного финала. Но обычная концовка редко встречается в музыке вообще, то есть вероятность быть услышанной очень мала, тогда как концовка Шикеле имеет гораздо большую вероятность.Следовательно, «схематическое нарушение» — это несоответствие между ожиданием чего-то невероятного и получением чего-то знакомого.
Как обсуждалось выше в разделе 3.2, общая формализация новизны в машинном обучении заключается в том, что быть новизной означает быть статистическим выбросом, а обнаружение новизны достигается путем моделирования функции плотности вероятности возможных наблюдений и рассмотрения наблюдения как нового, если оно попадает в область с достаточно низкой оценочной плотностью (в соответствии с заданным порогом или более сложным критерием).Нам не известны утверждения о том, что эта формализация новизны дает хорошее представление о том, что новизна означает для животного, но уместно спросить, согласуется ли это понятие новизны либо с нашим здравым смыслом понимания термина, либо с типичными чертами новизны. Ответ должен быть отрицательным. Верно, что если вероятность возникновения события мала, то вероятность того, что представление этого события сохраняется в памяти, также мала. Но явно упускается что-то важное в новизне, чтобы приравнять низкую предполагаемую вероятность возникновения к новизне.Легко вспомнить примеры событий, которые совсем не новы, но имеют очень низкую вероятность возникновения. Например, любому событию, которое произошло только один раз в прошлом и которое явно отличается от других пережитых событий, скорее всего, будет присвоена низкая вероятность повторения. Но это событие может быть ярко запоминающимся и, следовательно, знакомым, если оно произойдет снова. Более того, если так называемое обнаружение новизны происходит в результате несоответствия между оценкой вероятности и текущим восприятием, это кажется явным случаем неожиданности, а не новизны, как обсуждалось в разделе 2.Таким образом, хотя трактовка событий с низкой вероятностью как новых может быть хорошим методом для машинного обучения, это плохая модель того, что на самом деле является новизной, и вводящее в заблуждение использование этого термина.
Это же рассуждение объясняет, почему термин «сюрприз» Трибуса (Tribus, 1961) больше соответствует тому, что мы подразумеваем под неожиданностью. В самом деле, неожиданная ценность наблюдения, то есть мера, обратно пропорциональная вероятности его совершения, может рассматриваться как несоответствие между вероятностью того, что оно произойдет, и тем фактом, что оно действительно имело место.Таким образом, согласно нашему анализу, неожиданность согласуется с понятием неожиданности (несмотря на то, что в основном это то же самое, что и новизна согласно статистическому взгляду на новизну с выбросами). Удивление особенно согласуется с нашей характеристикой удивления, когда оно явно обусловлено контекстом, как лексический сюрприз компьютерных лингвистов (Monsalve et al., 2012; Roark, 2011). В этом случае неожиданность как неожиданность вызывается событием, происходящим в контексте, в котором предполагаемая вероятность его возникновения невысока.
Итти и Балди (2005, 2006, (2009)) Байесовское удивление не является вводящим в заблуждение использованием этого термина, поскольку их определение основано на несоответствии между убеждениями до и после наблюдения. Степень удивления, вызываемого наблюдением, зависит от того, насколько сильно он изменяет распределение вероятностей по моделям, которые характеризуют представления наблюдателя о том, как устроен его мир. Неясно, является ли идея Итти / Бальди единственным или лучшим байесовским объяснением удивления, но это представление об удивлении согласуется с тем, что мы рассматриваем как его характерные черты.
Байесовское удивление имеет интересные последствия в отношении восприятия неожиданности как неожиданности. Вот немного измененная версия примера, приведенного Итти и Балди. Рассмотрим входящие данные, D , которые имеют очень низкую вероятность с учетом текущего контекста C , то есть D являются неожиданными в смысле высокой неожиданности. Предположим, что у наблюдателя есть только две модели, и наблюдение имеет низкую вероятность с учетом контекста и любой модели, то есть P ( D | C , M 1 ) и P ( D | C , M 2 ) оба низкие.В этом случае, даже если неожиданность D высока, байесовское удивление будет очень низким, поскольку D мало влияет на убеждения агента: он бесполезен для различения между M 1 и M 2 . Это очень гипотетический пример, но он поднимает вопрос о том, какое объяснение удивления больше соответствует процессам, вызывающим удивление у животных.
6. Неожиданность и новинка в области нейробиологии и познания
В этом разделе рассматриваются некоторые важные направления нейробиологических исследований, связанные с неожиданностью и новизной.Использование концепций, разработанных в предыдущих разделах, показывает, как существующие результаты могут быть переинтерпретированы таким образом, чтобы улучшить наше понимание поведения и нейронного механизма, лежащего в его основе. Цель здесь не в том, чтобы охватить обширную литературу по нейробиологии, касающейся новизны и неожиданности, а, скорее, показать, как сохранение различия в памяти может быть полезной эвристикой для выделения интересных проблем и поиска ответов на вопросы о том, как удивление и новизна обрабатываются в среде. головной мозг.Таким образом, ниже мы сосредотачиваемся на выборе биологических случаев, которые включают механизмы, в которых различие между новизной и неожиданностью размыто или противоречиво, не принимая во внимание другие мозговые феномены, более надежно связанные с каждой из двух концепций (например, мозжечок, прямые модели, ошибки предсказания, классическая обусловленность; передняя поясная кора, предчувствие, негативность, связанная с ошибками; миндалевидное тело, классическая обусловленность).
В современной нейробиологической литературе различают три типа новизны, на которую реагирует мозг: новизна стимулов, новизна контекста и новизна ассоциаций (Ranganath and Rainer, 2003; Kumaran and Maguire, 2007).Эти три типа новизны исследуются с помощью различных экспериментальных парадигм, включают частично перекрывающиеся сети областей мозга и основаны на различных нейронных механизмах. Кроме того, важная часть исследований в области нейробиологии связана с так называемыми дофаминовыми «реакциями новизны». В дальнейшем мы обсудим эти четыре категории новизны по очереди, пытаясь прояснить, является ли термин «новизна» подходящим ярлыком или исследуемые явления больше связаны с неожиданностью.
6.1. Стимул Новинка
Новизна стимула относится к явлению, при котором нейронные и поведенческие реакции на конкретный стимул (например, вид объекта) меняются при многократном испытании. Типичное наблюдение состоит в том, что при повторении стимула реагирующие на него нейроны проявляют постепенно снижающуюся активацию, явление, называемое подавлением повторения (Ringo, 1996; Henson and Rugg, 2003). Подавление повторения зависит от стимула и наблюдается в различных типах экспериментов, от классификации (Sobotka and Ringo, 1994) до тестов отложенного сопоставления с выборкой (Li et al., 1993). Некоторыми из областей, наиболее чувствительных к новизне стимулов, являются нижневисочная кора (Ranganath and Rainer, 2003), область, участвующая в распознавании объектов, периринальная кора (Brown, Aggleton, 2001), область, близкая к гиппокампу и участвующая в эпизодических процессах. память и префронтальная кора (Asaad et al., 1998), высшая мультимодальная ассоциативная кора.
Стимул новизна кажется классическим случаем новизны, когда поступающие элементы вызывают обнаружение новизны, когда они не соответствуют какой-либо существующей памяти.Новые предметы запускают формирование нейронной репрезентации на нескольких уровнях в упомянутых выше областях мозга, поэтому они постепенно становятся знакомыми (Ranganath and Rainer, 2003).
Интригующая проблема, связанная с новизной стимула, возникает из-за того факта, что новые предметы, кажется, вызывают первоначальную высокую активацию тех областей мозга, в которых предполагается вычислить новизну. Это поднимает двоякий вопрос: (а) каковы конкретные механизмы, вызывающие такую высокую активность, и (б) какова его адаптивная функция? Хотя вопрос о механизмах представляет собой интересную проблему для компьютерного моделирования, точка зрения, согласно которой основной функцией обнаружения новизны является формирование представлений о новых предметах в памяти, может объяснить, почему новые предметы вызывают более высокую активацию.Обучение часто требует производства нейромодуляторов. Повышенная активация, вызванная новыми предметами, может запускать выработку нейромодуляторов, например, норадреналина и ахетилхолина (см. Обзор Ranganath and Rainer, 2003). В свою очередь, наличие нейромодуляторов может поддерживать формирование новых нейронных репрезентаций. Эта гипотеза предполагает ряд нейробиологических исследований, направленных на понимание механизмов мозга, реализующих различные этапы предполагаемой причинной цепи, как это уже произошло в отношении дофамина и гиппокампа, которые участвуют в других типах обнаружения новизны, рассматриваемых ниже (см. и Грейс, 2005).
6.2. Ассоциативная новинка
Ассоциативная новизна — один из самых тонких и интересных случаев новизны, изучаемых в нейробиологии. Ассоциативная новизна относится к ситуациям, когда знакомые стимулы объединяются в новые конфигурации (Kumaran and Maguire, 2007). Ассоциации могут быть: пространственные , где знакомые элементы появляются в новых пространственных местоположениях; элемент-элемент , где элементы появляются в новых комбинациях, например, два знакомых слова объединены в пары нечетным образом; или временной , где знакомые элементы появляются в новой временной последовательности.Интересно, что именно в области ассоциативной памяти стирается грань между новизной и неожиданностью. Пример приводится в следующей работе О’Киф и Надел (1978) с нашим курсивом:
Представьте, что вы находитесь в классе… внезапно , ваше внимание отвлекается, когда в комнату входит обнаженный мужчина. … Появление обнаженного парня было новым событием в том смысле, что это было неожиданным и вне контекста .… новые события привлекают внимание, и они более эффективно закодированы в памяти , чем предсказуемые события .
Ассоциативная новизна включает случаи, которые труднее всего классифицировать, в том числе те, которые могут включать как новизну, так и неожиданность.
Временная ассоциативная новизна включает парадигматический случай неожиданности: если вы воспринимаете знакомый предмет в новой временной последовательности, кажется, что предметы, предшествующие целевому элементу, составляют контекст, который поддерживает ожидание, которое нарушается появлением знакомого целевого элемента. .Отсюда и удивление.
Пространственный корпус тоже, вероятно, больше связан с сюрпризом, чем с новинкой. Когда мы воспринимаем знакомый предмет в новом пространственном месте, мы уже имеем его представление в памяти. Вероятно, что нахождение предмета в положении, в котором мы его никогда не испытывали, просто нарушает наши ожидания относительно его положения — отсюда и удивление. Эта интерпретация согласуется с тем фактом, что в экспериментах, посвященных пространственной ассоциативной новизне, испытуемые обычно много раз подвергаются ассоциативным парам, прежде чем будут оценены их реакции дискриминации на знакомство / новизну (Duzel et al., 2003; Колер и др., 2005). Скорее всего, эти повторяющиеся воздействия необходимы для создания ожиданий, чтобы их можно было нарушить, чтобы вызвать сигнал «новизны» с неправильной маркировкой.
Ассоциативная новизна предмет-предмет кажется более сложным для классификации. Чтобы понять, какой случай лучше всего назвать новинкой или неожиданностью, может потребоваться знание задействованных мозговых механизмов. Хорошо известно, что система гиппокампа участвует в формировании сложных эпизодических воспоминаний и, по-видимому, играет решающую роль в обнаружении множества видов новых ассоциаций (Wan et al., 1999; Браун и Агглетон, 2001). Гипотеза компаратора — одна из наиболее устоявшихся гипотез о том, как гиппокампальная система обнаруживает ассоциативную новизну. Это относится к следующим процессам (Hasselmo and Schnell, 1994; Kumaran and Maguire, 2007; Duncan et al., 2012): (а) знакомые аспекты восприятия («соблазны») активно вызывают предыдущие воспоминания на основе паттернов — механизмы, подобные завершению, например, элемент вызывает в памяти другие элементы, ранее испытанные в связи с ним, и (б) некоторые из воспринимаемых элементов не совпадают с вызванными элементами, так что срабатывает сигнал несоответствия.Если эта теория верна, то ассоциативная новизна тесно связана с понятием несоответствия Берлина, которое мы классифицировали как форму неожиданности в разделе 2, поскольку оно включает несоответствие между явными ожиданиями / прогнозами и поступающими данными. «Фильтр новизны» Кохонена (Kohonen, 1977), описанный в разделе 3.1, имеет отношение к этому моменту: новизна входных данных — это, грубо говоря, та его часть, которая не предсказывается остальной частью. Однако может также случиться так, что иногда наборы элементов группируются в отдельные составные представления, и мозг, ища в памяти эти представления и не находя их, регистрирует наблюдение набора как фактическую новизну.Также вероятно, что в таких обстоятельствах и новизна, и неожиданность играют роль одновременно.
Общая идея здесь заключается в том, что некоторые области мозга, особенно ассоциативные области более высокого уровня, такие как гиппокамп, могут использовать один и тот же механизм для использования репрезентаций связанных элементов либо для обнаружения новизны, либо для обнаружения неожиданности, в зависимости от контекста и поставленная задача, и что в некоторых случаях может быть обнаружена и новизна, и неожиданность. Каковы фактические механизмы, которые использует мозг в каждом конкретном случае, — важный вопрос для исследований в области нейробиологии.
6.3. Контекстная новинка
Контекстная новизна — это еще один тип широко изучаемой новизны, тесно связанный с ассоциативной новизной (Ranganath and Rainer, 2003). Это относится к поведенческим и нервным реакциям на знакомые стимулы, которые являются неожиданными с учетом контекста, в котором они возникают. Контекстуальная новизна часто изучается в экспериментах oddball , где, например, последовательности повторяющегося слухового стимула (например, простого тона) перемежаются с редкими нечетными сигналами (например.г., мычание коровы) (Ranganath, Paller, 1999). Реакция мозга на необычный стимул часто отслеживается с помощью потенциалов электрического поля (связанных с событием потенциалов — ERP), генерируемых, когда мозг обнаруживает стимул. Типичный результат этих тестов — проявление положительной волны электрического поля, происходящей примерно через 200–300 мс после нечетного стимула и называемой «P300» или «P3» (Friedman et al., 2001). Интенсивное исследование привело к выделению компонента P3a волны, также называемого «новизной P3» (Soltani and Knight, 2000).Различные исследования показывают, что новинка P3 происходит из сети областей мозга, включая систему гиппокампа, рассмотренную выше (Soltani and Knight, 2000). Этот и другие элементы предполагают, что перекрывающиеся механизмы мозга могут подчеркивать ассоциативную новизну и контекстуальную новизну (Kumaran and Maguire, 2007).
Легко видеть, что в случае контекстной новизны действуют механизмы предсказания и неожиданности, а не новизны. В самом деле, в необычных экспериментах странный предмет называют «новым», даже если это часто бывает знакомый предмет, который преподносится участникам непредсказуемым образом, например.g., «коровье мычание», произносимое после последовательности простых звуков. В этом случае «мычание» определенно не ново, поскольку участники наверняка слышали этот звук несколько раз перед экспериментом. Вместо этого «мычание» представляет собой типичный пример знакомого предмета, который вызывает удивление, поскольку его нельзя предсказать после последовательности обычных сигналов. Мы ожидаем, что четкое распознавание наблюдаемого явления, в данном случае неожиданность, поможет исследователям распознать новые проблемы и новые решения для них, а также предложить эксперименты, которые приведут к лучшему пониманию задействованных мозговых процессов.
6.4. Дофамин «новинка». Ответы
Другой важный пример смешения неожиданности и новизны можно найти в недавней литературе по нейробиологии, посвященной дофамину. Дофамин — нейромодулятор, который, как хорошо известно, играет ключевую роль в процессах мотивационного обучения и обучения с подкреплением (Wise, 2004; Berridge, 2007). В середине 1990-х годов было обнаружено, что фазовая активация дофамина тесно связана с поведением ошибки предсказания временной разницы (TD-ошибки), постулируемой алгоритмом TD вычислительного обучения с подкреплением (Barto, 1995; Houk et al., 1995; Шульц и др., 1997; Шульц, 1998). Это привело к гипотезе вознаграждения-предсказания-ошибки фазовой активности дофаминовых нейронов, которая получила большую эмпирическую поддержку и представляет собой одну из самых плодотворных интеграций между вычислительными и эмпирическими исследованиями (Ungless, 2004; Wise, 2004; Schultz, 2007; Graybiel, 2008; Glimcher, 2011).
Несмотря на успех, важная проблема, с которой сталкивается гипотеза предсказания вознаграждения-ошибки, заключается в том, что фазовая активность дофаминового нейрона запускается не только предикторами вознаграждения и вознаграждения, но и различными типами основных стимулов (Horvitz, 2000), такими как внезапные визуальные эффекты. или слуховые стимулы, которые никогда не ассоциировались с вознаграждением (Steinfels et al., 1983; Ljungberg et al., 1992; Хорвиц и др., 1997). Поскольку эти ответы имеют тенденцию исчезать при повторной стимуляции, они были названы ответами «новизны» (Schultz, 1998). Интересное объяснение этих реакций было предложено Какаде и Даяном (2002b), которые связывают их с проблемой исследования: согласно этим авторам, эти активации дофамина представляют собой «бонусы новизны», которые генерируются, когда животное воспринимает новые состояния и что служат для повышения склонности животного к исследованию окружающей среды, тем самым увеличивая вероятность того, что животное получит вознаграждение.Идея нового бонуса недавно привлекла большое внимание, и она способствует проведению ряда нейровизуализационных исследований, в которых изучается активация дофаминергической системы, в то время как субъекты подвергаются воздействию новых стимулов (например, Bunzeck and Duzel, 2006; Wittmann et al., 2008). ; Krebs et al., 2009).
Проблема здесь в том, что так называемые реакции на новизну дофаминовых нейронов, обнаруженные у животных с помощью электрофизиологических исследований, не кажутся связанными с новизной, а скорее неожиданностью.Фактически, стимулы, которые использовались в этих электрофизиологических экспериментах, представляют собой простые вспышки света или внезапные звуки, а дофаминергические реакции на свет и тона обычно сохраняются после многих презентаций, так что говорить о новизне стимулов не представляется целесообразным (Steinfels et al. ., 1983; Horvitz et al., 1997; Ungless, 2004). Следовательно, более разумно предположить, что именно неожиданность события, например, внезапное появление света или звука, ответственна за активацию дофамина.
Еще одно косвенное свидетельство того, что активность дофаминергических нейронов, запускаемая светом и звуком, вызвана скорее неожиданностью, чем новизной, получено из поведенческих исследований сенсорного подкрепления. Сенсорное подкрепление — это очень хорошо изученный феномен, когда многие виды сенсорных событий (из которых наиболее часто изучаются, опять же, свет и тона) способны стимулировать приобретение инструментальных реакций. Например, если нажатие на планку приводит к включению света, животное начнет нажимать на планку, как если бы нажатие на планку должно было привести к награде, такой как еда (например.г., Киш, 1955; Уильямс и Лоу, 1972; Свечение и Вайнфилд, 1978; Рид и др., 1996). Поскольку мы знаем, что дофамин необходим и достаточен для инструментального кондиционирования аппетита (Robinson et al., 2006; Zweifel et al., 2009), вероятно, можно с уверенностью предположить, что именно фазовый дофамин опосредует оперантное кондиционирование в сенсорном подкреплении, просто поскольку мы предполагаем, что именно дофамин управляет стандартной инструментальной обусловленностью, усиленной пищей.
Дальнейшее подтверждение того, что неожиданность, а не новизна поддерживает сенсорное подкрепление, исходит из свидетельств того, что отводы света являются более или менее такими же хорошими подкреплениями, как и световые начала (Glow, 1970; Russell and Glow, 1974).Но в случае смещения света, где же «новый» стимул, который действует как подкрепление (предположительно, запуская дофамин)? В этом случае еще более ясно, что здесь играет роль неожиданность события (неожиданность), а не новизна стимула (который отсутствует).
Мы утверждали, что фазовая активность дофаминовых нейронов в электрофизиологических исследованиях на животных, включающих свет и звуки, вызывает удивление, а не новизну. Но почему стоит обращать внимание на это простое неправильное употребление терминологии? Мы думаем, что есть как минимум две важные причины знать об этой вводящей в заблуждение маркировке.Первая причина связана с механизмами, лежащими в основе фазовой активации дофаминовых нейронов. Если кто-то хочет понять, как запускается активность дофаминовых нейронов, вероятно, будет хорошей идеей не путать активацию новизны из-за новых изображений с неожиданной активацией из-за неожиданных событий. На самом деле, что неудивительно в экспериментах с людьми с новыми изображениями, кажется, что задействован именно гиппокамп (например, Lisman and Grace, 2005), тогда как световые вспышки вызывают активность дофамина через верхний бугорок, который напрямую проецируется на дофаминергические нейроны ( Dommett et al., 2005). Более того, если активность дофаминовых нейронов запускается неожиданным светом или звуком, тогда возникает вопрос о нейронных цепях, обеспечивающих предсказания, которые подавляют неожиданную активацию после повторной стимуляции. Это очень важный вопрос, который, насколько нам известно, еще не решен. Мы предполагаем, что ключевая причина такого пренебрежения заключается в том, что эти дофаминовые ответы были расценены как реакции новизны, и, следовательно, они не предполагают прогнозов.
Вторая причина важности различия между новизной и неожиданностью в отношении фазовой активности дофаминовых нейронов связана с функцией, которую эти активации играют в поведении животных. Хотя разумно предположить, что дофаминергические реакции на новые стимулы, обнаруженные у животных, на самом деле являются «бонусами новизны», которые облегчают исследование (Kakade and Dayan, 2002b), менее разумно предполагать, что та же функция приписывается активациям дофамина, вызванным неожиданные (неожиданные) события.Фактически, кажется более вероятным, что функция неожиданной активации дофамина состоит в том, чтобы побудить животное к активности, чтобы обнаружить, какие аспекты его собственной активности могут вызвать неожиданные события, чтобы животное могло добавлять новые действия в свой репертуар (Redgrave et al. ., 1999; Redgrave, Gurney, 2006; Миролли и др., 2013).
Наконец, чтобы повторить мысль, сделанную в Разделе 2, алгоритм TD, который лежит в основе гипотезы ошибки предсказания вознаграждения для фазовой активности дофаминовых нейронов, не ограничивается прогнозированием вознаграждения: роль вознаграждения может быть заменена другими характеристиками стимула.Гипотеза ошибки предсказания вознаграждения, по сути, говорит, что ошибка TD сигнализирует об неожиданном получении вознаграждения. Но тот же самый механизм в равной степени может сигнализировать об удивительном получении любого стимула. Как и в модели Рескорла-Вагнера, сущность обучения TD — неожиданность. Это добавляет дополнительную поддержку нашему предположению, что было бы лучше думать о фазовой активности дофаминовых нейронов как о реакции на удивление, а не на новизну.
7. Заключение
Новизна и неожиданность играют важную роль в поведении животных и в попытках понять лежащие в его основе нейронные механизмы.Неожиданность и новизна лежат в основе основных внутренних мотивов, которые позволяют организмам (и обещают позволить роботам) приобретать полезные знания и навыки в отсутствие четких инструкций и внешних поощрений и наказаний. Они также играют важную роль в технологиях, где обнаружение новых или неожиданных наблюдений является центральным для многих приложений, таких как медицинская диагностика, обработка текста, наблюдение и безопасность. Слова «новизна» и «удивление» часто используются как синонимы, несмотря на то, что в нашем обычном понимании «новизна» и «удивление» относятся к очень разным явлениям.Не претендуя на то, чтобы отдать должное всему, что было написано о новизне и неожиданностях, мы описали образец прошлых попыток определить эти концепции и связали эти определения с нашими представлениями, основанными на здравом смысле. Мы указали ключевые факторы, отличающие удивление от новизны, и утверждали, что некоторые из широко используемых определений вводят в заблуждение, как и некоторые ярлыки и интерпретации, применяемые к результатам экспериментов психологами и нейробиологами. Но прояснение, а в некоторых случаях и исправление употребления слов не было нашей целью: возможности для лучшего понимания поведения и его нейронной основы, вероятно, упускаются из-за неспособности различать новизну и удивление.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарности
Авторы благодарят Барака Перлмуттера за указание на пример PDQ Баха Huron, Эшвина Шаха за помощь в отслеживании множества ссылок, Джона Мура за его мудрый вклад и анонимных рецензентов за их очень полезные предложения.Это исследование финансировалось 7-й рамочной программой Европейского сообщества (FP7 / 2007-2013), «Задача 2 — когнитивные системы, взаимодействие, робототехника», грантовое соглашение № ICT-IP-231722, проект «IM-CLeVeR — внутренне мотивированная совокупность. Изучение универсальных роботов ».
Список литературы
Baldassarre, G., and Mirolli, M. (ред.). (2013). Внутренне мотивированное обучение в естественных и искусственных системах . Берлин: Springer-Verlag. DOI: 10.1007 / 978-3-642-32375-1
CrossRef Полный текст
Барто, А.Г. (1990). «Коннекционистское обучение для управления: обзор», в Neural Networks for Control , ред. Т. Миллер, Р. С. Саттон и П. Дж. Вербос (Кембридж, Массачусетс, Массачусетс, Пресс), 5–58.
Барто А.Г. (1995). «Адаптивные критики и базальные ганглии», в Модели обработки информации в базальных ганглиях, , ред. Дж. К. Хоук, Дж. Л. Дэвис и Д. Г. Байзер (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 215–232.
Берлин Д. Э. (1960). Конфликт, возбуждение и любопытство .Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Макгроу-Хилл. DOI: 10.1037 / 11164-000
CrossRef Полный текст
Бишоп, К. М. (2006). Распознавание образов и машинное обучение . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер.
Курвиль, А. К., Доу, Н. Д., Гордон, Г. Дж., И Турецки, Д. С. (2004). «Неопределенность модели в классическом обусловливании», в Advances in Neural Information Processing Systems 16 , eds S. Thrun, L. Saul, and B. Schölkopf (Cambridge, MA: MIT Press), 977–984.
Даян, П., Какаде, С., и Монтегю, П. Р. (2000). Обучение и избирательное внимание. Nat. Neurosci. Дополнение . 3, 1218–1223. DOI: 10.1038 / 81504
CrossRef Полный текст
Даян П. и Лонг Т. (1998). «Статистические модели обучения», в книге «Достижения в системах обработки нейронной информации» 10: Материалы конференции 1997 г. , ред. М. И. Джордан, М. Дж. Кернс и С. А. Солла (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 117–123.
Deci, E., and Ryan, R. (1985). Внутренняя мотивация и самоопределение в поведении человека .Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Plenum Press. DOI: 10.1007 / 978-1-4899-2271-7
CrossRef Полный текст
Dommett, E., Coizet, V., Blaha, C.D., Martindale, J., Lefebvre, V., Walton, N., et al. (2005). Как зрительные стимулы активируют дофаминергические нейроны с короткой задержкой. Наука 307, 1476–1479. DOI: 10.1126 / science.1107026
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Дуда, Р. О., Харт, П. Э. (1973). Классификация паттернов и анализ сцены .Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Wiley.
Дункан, К., Кец, Н., Инати, С. Дж., И Давачи, Л. (2012). Доказательства того, что область ca1 может служить детектором совпадения / несоответствия: ФМР-исследование гиппокампа человека с высоким разрешением. Гиппокамп 22, 389–398. DOI: 10.1002 / hipo.20933
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Duzel, E., Habib, R., Rotte, M., Guderian, S., Tulving, E., and Heinze, H. (2003). Активность гиппокампа и парагиппокампа человека во время визуальной ассоциативной памяти распознавания пространственных и непространственных конфигураций стимулов. Дж. Neurosci . 23, 9439–9444. Доступно в Интернете по адресу: http://www.jneurosci.org/content/23/28/9439.long
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст
Экман П. и Дэвидсон Р. Дж. (Ред.). (1994). Природа эмоций: фундаментальные вопросы . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
Энгл Ю., Маннор С. и Меир Р. (2003). «Байес встречает Беллмана: гауссовский процессный подход к обучению с разницей во времени», в материалах Труды двадцатой Международной конференции по машинному обучению (ICML-2003), (Вашингтон, округ Колумбия), 154–161.
Фридман Д., Цикович Ю. М. и Гаэта Х. (2001). Новизна p3: связанный с событием признак потенциала мозга (ERP) оценки мозгом новизны. Neurosci. Biobehav. Ред. . 25, 355–373. DOI: 10.1016 / S0149-7634 (01) 00019-7
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Фристон К. и Кибель С. (2009). Прогностическое кодирование по принципу свободной энергии. Philos. Пер. R. Soc. B 364, 1211–1221. DOI: 10.1098 / rstb.2008.0300
CrossRef Полный текст
Гершман, С. Дж., И Блей, Д. М. (2012). Учебное пособие по байесовским непараметрическим моделям. J. Math. Психол . 56, 1–12. DOI: 10.1016 / j.jmp.2011.08.004
CrossRef Полный текст
Глимчер П. (2011). Понимание дофамина и обучения с подкреплением: гипотеза ошибки предсказания дофаминового вознаграждения. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 108 (Приложение 3), 15647–15654. DOI: 10.1073 / pnas.1014269108
CrossRef Полный текст
Свечение, П.(1970). Некоторые характеристики приобретения и выполнения реакции на условное сенсорное подкрепление у крысы. Aust. Дж. Психол . 22, 145–154. DOI: 10.1080 / 00049537008254568
CrossRef Полный текст
Глоу П. и Вайнфилд А. (1978). Сенсорные изменения, обусловленные реакцией, в причинно-структурированной среде. ЖЖ. Поведение . 6, 1–18. DOI: 10.3758 / BF03211996
CrossRef Полный текст
Гроссберг, С. (1982). Обработка ожидаемых и неожиданных событий во время кондиционирования и внимания: психофизиологическая теория. Psychol. Ред. . 89, 529–572. DOI: 10.1037 / 0033-295X.89.5.529
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Хассельмо, М. Э., и Шнелл, Э. (1994). Ламинарная селективность холинергического подавления синаптической передачи в области ca1 гиппокампа крысы: компьютерное моделирование и физиология среза мозга. Дж. Neurosci . 14, 3898–3914.
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст
Хенсон Р. Н. и Рагг М. Д. (2003).Подавление нервной реакции, гемодинамические эффекты повторения и поведенческое приручение. Neuropsychologia 41, 263–270. DOI: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00159-8
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Хорвиц, Дж. К., Стюарт, Т., и Джейкобс, Б. Л. (1997). Вспышка активности вентральных тегментальных дофаминовых нейронов у бодрствующей кошки вызывается сенсорными стимулами. Мозг Рес . 759, 251–258. DOI: 10.1016 / S0006-8993 (97) 00265-5
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Хоук, Дж.К., Адамс, Дж. Л., и Барто, А. Г. (1995). «Модель того, как базальные ганглии генерируют и используют нейронные сигналы, которые предсказывают подкрепление», в Модели обработки информации в базальных ганглиях , редакторы JC Houk, JL Davis и DG Beiser (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 249 –270.
Гурон Д. (2004). «Смех, порожденный музыкой: анализ юмористических приемов в PDQ Баха», Труды 8-й Международной конференции по музыкальному восприятию и познанию , ред.Д. Липскомб, Р. Эшли, Р. О. Гердинген и П. Вебстер (Аделаида, Южная Америка: Причинные продукты), 700–704.
Итти, Л., и Балди, П. Ф. (2005). «Принципиальный подход к обнаружению неожиданных событий в видео», в Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (San Diego, CA), 631–637.
Итти, Л., и Балди, П. Ф. (2006). «Байесовское удивление привлекает человеческое внимание», в Advances in Neural Information Processing Systems 18 (NIPS * 2005) , eds Y.Вайс, Б. Шёлкопф и Дж. Платт (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 547–554.
Итти, Л., и Балди, П. Ф. (2009). Байесовское удивление привлекает человеческое внимание. Vis. Res . 49, 1295–1306. DOI: 10.1016 / j.visres.2008.09.007
CrossRef Полный текст
Камин, Л. Дж. (1969). «Предсказуемость, неожиданность, внимание и обусловленность», в Punishment and Aversive Behavior , ред. Б. А. Кэмпбелл и Р. М. Чёрч (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts), 279–296.
Колер С., Данкерт С., Гати Дж. И Менон Р. (2005). Новизна ответов на реляционную и нереляционную информацию в гиппокампе и парагиппокампе: сравнение, основанное на фмр, связанных с событием. Гиппокамп 15, 763–774. DOI: 10.1002 / hipo.20098
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Кохонен Т. (1977). Ассоциативная память: теоретико-системный подход . Берлин: Спрингер-Варлаг.
Кохонен, Т.(1980). Воспоминания с адресацией по содержанию . Берлин: Springer-Verlag. DOI: 10.1007 / 978-3-642-96552-4
CrossRef Полный текст
Кохонен Т. (1984). Самоорганизация и ассоциативная память . Берлин: Springer-Verlag.
Кребс Р. М., Шотт Б. Х., Шутце Х. и Дюзель Э. (2009). Бонус исследования новинки и его модуляция внимания. Neuropsychologia 47, 2272–2281. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2009.01.015
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Лепора, Н.Ф., Поррилл, Дж., Йео, К. Х. и Дин, П. (2010). Сенсорное предсказание или моторный контроль? Применение моделей мозжечковой функции типа Марра-Альбуса к классической тренировке. Фронт. Comput. Neurosci . 4: 140. DOI: 10.3389 / fncom.2010.00140
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Ли Л., Миллер Э. К. и Десимон Р. (1993). Представление о знакомстве стимула в передней нижней височной коре. Дж. Нейрофизиол . 69, 1918–1929.
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст
Ljungberg, T., Apicella, P., and Schultz, W. (1992). Ответы дофаминовых нейронов обезьян при обучении поведенческим реакциям. Дж. Нейрофизиол . 67, 145–163.
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст
Маннелла, Ф., Заппакоста, С., Миролли, М., и Бальдассар, Г. (2010). «Вычислительная модель роли ядер миндалины в формировании условий второго порядка», в От животных к аниматам 10: Труды Десятой Международной конференции по моделированию адаптивного поведения (SAB2008), Заметки к лекциям по искусственному интеллекту 5040 , ред.Асада, Дж. К. Халлам, Дж .-А. Мейер, Дж. Тани (Берлин: Springer-Verlag).
Марку, М., и Сингх, С. (2003). Обнаружение новинок: обзор — часть 1: статистические подходы. Обработка сигнала . 83, 2481–2497. DOI: 10.1016 / j.sigpro.2003.07.018
CrossRef Полный текст
Мэтис К., Даунизо Дж., Фристон К. Дж. И Стефан К. Э. (2011). Байесовский фундамент для индивидуального обучения в условиях неопределенности. Фронт. Гм. Neurosci . 5:39. DOI: 10.3389 / fnhum.2011.00039
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Миролли, М., Сантуччи, В., и Бальдассар, Г. (2013). Фазный дофамин как сигнал ошибки прогнозирования внутренних и внешних подкреплений: вычислительная модель. Нейронная сеть . 39, 40–51. DOI: 10.1016 / j.neunet.2012.12.012
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Монсальве, И. Ф., Франк, С. Л., и Виглиокко, Г. (2012). «Лексический сюрприз как общий предиктор времени чтения», в Труды 13-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики (Страудсбург, Пенсильвания: Ассоциация компьютерной лингвистики), 398–408.
Мур, Дж. У., и Шмаюк, Н. А. (2008). Камин блокирует. Scholarpedia 3, 3542. DOI: 10.4249 / scholarpedia.3542
CrossRef Полный текст
Нехмцов У., Гацулис Ю., Керр Э., Конделл Дж., Сиддик Н. и МакГиннити Т. (2013). «Обнаружение новизны как внутренняя мотивация для кумулятивного обучения роботов», в Внутренне мотивированное обучение в естественных и искусственных системах, , ред. Г. Бальдассар и М. Миролли (Берлин: Springer-Verlag), 185–207.
О’Киф, Дж. И Надел, Л. (1978). Гиппокамп как когнитивная карта . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
Палм, Г. (2012). Новинка, информация и сюрприз . Берлин: Springer-Verlag. DOI: 10.1007 / 978-3-642-29075-6
CrossRef Полный текст
Пирс, Дж. М., и Холл, Г. (1980). Модель Павловского обучения: изменение эффективности обусловливающих, но не безусловных стимулов. Psychol. Ред. . 87, 532–552.DOI: 10.1037 / 0033-295X.87.6.532
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Ранганат К. и Паллер К. А. (1999). Фронтальная активность мозга во время эпизодического и семантического поиска: выводы из связанных с событием потенциалов. J. Cogn. Neurosci . 11, 598–609. DOI: 10.1162 / 089892999563661
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Рао Р. П. и Баллард Д. Х. (1999). Предиктивное кодирование в зрительной коре: функциональная интерпретация некоторых внеклассических эффектов рецептивного поля. Nat. Neurosci . 2, 79–87. DOI: 10.1038 / 4580
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Редгрейв П., Прескотт Т. Дж. И Герни К. (1999). Дофаминовый ответ с короткой задержкой слишком короткий, чтобы сигнализировать об ошибке вознаграждения? Тенденции Neurosci . 22, 146–151. DOI: 10.1016 / S0166-2236 (98) 01373-3
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Рид П., Митчелл К. и Ноукс Т. (1996). Внутренние подкрепляющие свойства предположительно нейтральных стимулов в инструментальной задаче на двухрычажную дискриминацию. Anim. Учиться. Поведение . 24, 38–45. DOI: 10.3758 / BF03198952
CrossRef Полный текст
Рескорла Р. А. (1971). Различия в эффективности подкрепления и не подкрепления после предшествующего ингибирующего кондиционирования. ЖЖ. Мотив . 2, 113–123. DOI: 10.1016 / 0023-9690 (71)
-6
CrossRef Полный текст
Рескорла Р. А. и Вагнер А. Р. (1972). «Теория Павловского кондиционирования: вариации эффективности подкрепления и отсутствия подкрепления», в Classical Conditioning II , eds A.Х. Блэк и В. Ф. Прокасы (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts), 64–99.
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст
Рорк, Б. (2011). Ожидаемые неожиданности и энтропия . Технический отчет CSLU-11-004, Центр обработки разговорной речи, Орегонский университет здравоохранения и науки (Портленд, Орегон).
Робинсон, С., Сотак, Б., Во время, М., и Палмитер, Р. (2006). Локальная выработка дофамина в спинном полосатом теле восстанавливает целенаправленное поведение у мышей с дефицитом дофамина. Behav. Neurosci . 120, 196–200. DOI: 10.1037 / 0735-7044.120.1.000
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Румелхарт Д. Э., Хинтон Г. Э. и Уильямс Р. Дж. (1986). «Изучение внутренних представлений путем распространения ошибок», в Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Vol. 1: Основы . редакторы Д. Э. Рамелхарта и Дж. Л. Макклелланда (Кембридж, Массачусетс: Bradford Books / MIT Press), 318–362.
Рассел, А., и Glow, P. (1974). Некоторые эффекты краткосрочного непосредственного предшествующего воздействия света меняются на реакцию на изменение освещения. ЖЖ. Поведение . 2, 262–266. DOI: 10.3758 / BF03199191
CrossRef Полный текст
Шмаюк, Н. А. (2008). Вычислительные модели классической обусловленности. Scholarpedia 3, 1664. DOI: 10.4249 / scholarpedia.1664
CrossRef Полный текст
Шмидхубер Дж., Сторк Дж. И Хохрайтер С. (1994). Сбор информации с подкреплением в недетерминированных средах .Мюнхен: Технический отчет, Fakultät für Informatik, Technische Universität München.
Соботка, С., Ринго, Дж. Л. (1994). Стимул-специфическая адаптация возбужденных, но не подавленных клеток нижневисочной коры макака. Мозг Рес . 646, 95–99. DOI: 10.1016 / 0006-8993 (94)
-2Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Штейнфельс, Г. Ф., Хейм, Дж., Стрекер, Р. Э. и Джейкобс, Б. Л. (1983). Ответ дофаминергических нейронов кошки на слуховые стимулы, представленные в течение цикла сна и бодрствования. Мозг Рес . 277, 150–154. DOI: 10.1016 / 0006-8993 (83)
- -4
- Брови приподняты, поэтому они становятся изогнутыми и высокими.
- Растянутая кожа под бровями.
- Горизонтальные морщины на лбу.
- Открытые веки — верхнее веко приподнято, а нижнее веко опущено, часто обнажая белые склеры над и под радужной оболочкой.
- Опущенная челюсть так, что губы и зубы приоткрыты, без напряжения вокруг рта.
- ↑ Экман П. и Фризен В. В. (1975). Разоблачение лица . Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Prentice Hall, Inc.
- Замораживание — когда мы останавливаемся на месте из-за неожиданного
- Найти — когда мы пытаемся понять, что происходит / как это произошло
- Сдвиг — когда мы начинаем менять наши взгляды на противоречивые выводы
- Делитесь — когда мы чувствуем желание поделиться своими сюрпризами с другими
- Практикуйтесь в занятиях, в которых вы не знаете, чем все закончится, например, пригласите коллегу выпить или попросите прибавки. Если это сложно представить, может помочь, если вы заранее продумаете в своей голове различные сценарии и придумываете стратегии для обработки всех возможных результатов.
- Сделайте «бутерброд борьбы». Другими словами, попробуйте взять на себя больший риск, зажатый между меньшими рисками, которые с большей вероятностью пойдут хорошо, чтобы вы научились связывать принятие риска с положительными результатами.
- Стань более любопытным к тому, что тебя окружает, задавая вопросы людям, которых ты не знаешь, или более проницательные вопросы людям, которых ты хорошо знаешь. Или, возможно, читать журнал или смотреть фильм на тему, о которой вы ничего не знаете.
- Смешайте что-то в своем распорядке дня, например, сядьте на автобус, а не на работу на машине, или предложите необычное занятие для своего супруга или попробуйте новый ресторан. Такого рода неожиданные изменения могут привести к новому пониманию и повышению признательности.
- Доставляйте радость другим людям, даря им небольшие, неожиданные подарки, «недоумевая и слишком много доставляя» (например, обещая помыть посуду, а затем вымывая холодильник), или просто делая что-нибудь приятное, не объясняя почему, чтобы создавать тайну и увеличивать счастье. В одном эксперименте студенты в библиотеке получили автомобиль с золотым долларом с надписью «Хорошего дня одному» или «Хорошего дня» от «Общества улыбки» с кратким объяснением миссии общества.При более позднем тестировании те, кто получил загадочные карточки, были в лучшем настроении и думали о машине гораздо дольше, чем те, чьи карточки были объяснены.
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Storck, J., Hochreiter, S., and Schmidhuber, J. (1995). «Получение информации на основе подкрепления в недетерминированных средах», в протоколе Proceedings of ICANN’95 (Париж), Vol. 2, 159–164.
Саттон, Р. С. (1988). Учимся предсказывать методом временных разностей. Мах. Выучите . 3, 9–44. DOI: 10.1007 / BF00115009
CrossRef Полный текст
Саттон, Р. С., и Барто, А. Г. (1990). «Производные по времени модели Павловского подкрепления», в Learning and Computational Neuroscience: Foundations of Adaptive Networks , eds M. Gabriel and J. Moore (Cambridge, MA: MIT Press), 497–537.
Саттон, Р. С., и Таннер, Б. (2004). «Сети с временными разностями», в : достижения в системах обработки нейронной информации 17, [Системы обработки нейронной информации, NIPS 2004] , (Ванкувер, Британская Колумбия), 1377–1384.
Трибус, М. (1961). Термодинамика и термостатика: введение в энергию, информацию и состояния материи, с инженерными приложениями . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: D. Van Nostrand Company Inc.
Ван, Х., Агглетон, Дж. П., и Браун, М. У. (1999). Различные вклады гиппокампа и периринальной коры в память распознавания. Дж. Neurosci . 19, 1142–1148.
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст
Уэлч, Г., и Бишоп, Г.(1995). Знакомство с фильтром Калмана . Технический отчет, Департамент компьютерных наук, Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл (Чапел-Хилл, Северная Каролина).
Уидроу Б. и Хофф М. Э. (1960). «Адаптивные коммутационные схемы», в 1960 WESCON Convention Record Part IV , (NY: Institute of Radio Engineers) 96–104, перепечатано в Anderson, J. A., and Rosenfeld, E. (1988). Нейрокомпьютеры: основы исследований, (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 126–134.
Уильямс, Д.и Лоу Г. (1972). Отклик на изменение условного освещения в качестве подкрепления у крысы. Anim. Поведение . 20, 259–262. DOI: 10.1016 / S0003-3472 (72) 80045-9
CrossRef Полный текст
Цвайфель, Л. С., Паркер, Дж. Г., Лобб, К. Дж., Рейнуотер, А., Уолл, В. З., Фадок, Дж. П. и др. (2009). Нарушение зависимой от нмдар импульсной активации дофаминовыми нейронами обеспечивает выборочную оценку фазового дофамин-зависимого поведения. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 106, 7281–7288.DOI: 10.1073 / pnas.0813415106
Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст
Сюрприз (эмоция) | Психология вики
Оценка |
Биопсихология |
Сравнительный |
Познавательный |
Развивающий |
Язык |
Индивидуальные различия |
Личность |
Философия |
Социальные |
Методы |
Статистика |
Клиническая |
Образовательная |
Промышленное |
Профессиональные товары |
Мировая психология |
Социальная психология: Альтруизм · Атрибуция · Отношение · Соответствие · Дискриминация · Группы · Межличностные отношения · Послушание · Предрассудки · Нормы · Восприятие · Показатель · Контур
Широкие глаза — обычное физиологическое выражение эмоционального удивления человека.
Surprise — это чувство шока из-за чего-то неожиданного. Это одна из основных эмоций. Есть приятный и неприятный сюрприз. (Т.С. Элиот сказал, что хорошие стихи — это сплошное легкое удивление. Вероятно, это неверная цитата, поскольку удивление не непрерывно, а существует в мгновение ока — оно может быть постоянным.) Есть также неэмоциональное, интеллектуальное удивление, такое как: «Я был удивлен чтобы узнать, что он работал над Манхэттенским проектом ».
Удивление в лице выражается следующими чертами:
Спонтанное непроизвольное удивление часто выражается всего на долю секунды. За ним может сразу же последовать эмоция страха или радости.Интенсивность удивления зависит от того, насколько сильно опускается челюсть, но в некоторых случаях рот может вообще не открываться. Поднятие бровей, хотя бы на мгновение, является наиболее характерным и предсказуемым признаком удивления. [1]
См. Также
Список литературы
5 способов создать сюрприз
«Если ты точно знаешь, что собираешься делать, зачем это делать? » — в народе приписывают Пикассо.
Удивление — это чувство удивления, которое мы испытываем к неожиданностям (Mellers et al., 2103). Удивление — важный ключевой фактор, который пробуждает интерес и мотивирует наше любопытство. А любопытство — ключевой фактор, побуждающий к обучению. Эмоция удивления проявляется в открытом рте и широко раскрытых глазах в ответ на повышенное возбуждение и внимание (Ekman & Davidson, 1994). Напротив, очень предсказуемая среда может привести к снижению внимания и снижению возбуждения (сонливости).
Когда происходит неожиданное событие, в мозгу запускаются два процесса: быстрая реакция и более медленная рефлексивная реакция.Например, мы можем испугаться при встрече со змеей, но потом поймем, что это изогнутая палка. Когнитивная рефлексия устраняет или препятствует оценке страха или риска. Смех возникает в результате внезапной смены напряженной реакции на облегчение.
Сюрприз требует неожиданного исхода (например, фанаты выбегают на бейсбольное поле). Как описано ниже, неожиданность характерна для непредсказуемой среды (Huron, 2007).
1. Когда вы меньше всего этого ожидаете — Наблюдая за неожиданной победой в игре, тысячи зрителей одновременно испытывают огромный прилив дофамина.Люди продолжают возвращаться, как будто зависимые от радости получения неожиданных наград. Это помогает объяснить, почему Zappos делает все возможное, чтобы доставить обувь до того, как ей обещают. Довольные клиенты испытывают удовольствие от удивительно положительного результата.
2. Ставить под сомнение статус-кво — Неожиданность возникает из-за несоответствия между фактическим результатом и весьма практичной схемой (или существующими знаниями). Рекламодатели используют несовместимые со схемой сообщения, которые могут мотивировать интерес потребителей и привлекать их внимание (Hye, 2013).Например, говорящий ребенок покупает акции по рекламе в Интернете. Мы также лучше учимся, когда удивляемся. В классе учеников больше убеждает неожиданное объяснение, которое противоречит их ожиданиям.
3. У меня никогда не было такого опыта — Сюрприз часто сопровождает новизну, потому что новизна противоречит ожиданиям. Новинка привлекает наше внимание. Новым событием может быть что угодно — увидеть картину в первый раз, выучить новое слово, получить приятный или неприятный опыт.Однако новизна очень быстро гаснет. Мы привыкаем. Новые занятия сначала увлекательны, но потом приедаются.
4. Заставьте их гадать — Привлекательность многих форм медиа-развлечений, таких как фильмы, видеоигры или музыка, часто, кажется, напрямую проистекает из их способности вызывать чувство напряжения и ожидания (Lehne & Koelsch, 2015). Например, в фильмах или романе напряжение и неизвестность создаются в повествовательных сюжетах. И переживание напряжения и неизвестности сохраняется до разрешения конфликта.Это объясняет, почему спойлеры плохи: они раскрывают всю информацию сразу, что снимает напряжение и удовольствие от истории.
5. Эффект контраста — Удовольствие увеличивается, когда положительный ответ следует за отрицательным (Zellner et al., 2006). Чтобы чувствовать себя возбужденным и мотивированным, иногда вам должно быть скучно. Это похоже на старый анекдот: «Почему ты все время бьешься головой об стену? Потому что мне так хорошо, когда я останавливаюсь ». Точно так же мы будем получать больше удовольствия от обеда из-за того, что у нас нет завтрака.Буквально голод — лучший соус. И, если вы хотите быть уверены, что еда вам понравится, обратите внимание на то, что вы выбираете в качестве закуски. Исследования показали, что слишком вкусная закуска может психологически испортить вам аппетит к основному блюду (Lahne et al., 2017).
Сюрприз отражает сложность объяснения
Источник: Дэн Дзен — Flickr: Удивленная Ава. Под лицензией CC BY 2.0 через Wikimedia Commons
Мы все испытали удивление.Некоторые из этих сюрпризов прекрасны. Вы попадаете домой и обнаруживаете, что вас ждет неожиданный подарок. Это приятный сюрприз. Возможно, вы включите новости и узнаете, что молодой актер, которым вы восхищаетесь, умер. Опять же, вы испытываете удивление, но на этот раз эмоция негативная.
Психологи выяснили, что лежит в основе чувства удивления. В частности, мы знаем, что удивление бывает разным. Если вы просыпаетесь утром в обычное время, одеваетесь и выходите из дома, то вообще ничего удивительного.Если вы проснетесь утром и обнаружите, что ваш будильник не сработал, и вы опоздали на работу, вы можете быть очень удивлены. Но если вы заснули ночью, не зная, что ночью будут грозы, а затем проснетесь поздно, потому что ваш будильник не сработал, вы удивитесь, но не очень удивитесь.
Что вызывает это чувство удивления?
Есть два основных типа объяснений. Один фокусируется на вероятности. Идея в том, что когда что-то неожиданное, потому что случается нечасто, оно удивляет.Вторая идея состоит в том, что объяснение имеет значение. Степень удивления людей зависит от того, насколько легко они могут объяснить произошедшее.
Обширная статья Мидбха Фостера и Марка Кина в августовском выпуске журнала Cognitive Psychology за 2015 год исследует влияние простоты объяснения на удивление.
В качестве простой демонстрации первый эксперимент рассматривал удивительные события, которые были либо знакомы, либо незнакомы. История о женщине, которая подошла к банкомату и достала деньги, а затем обнаружила, что ее кошелек пропал из сумочки, — более знакомая история, чем история о разгневанном мужчине, который идет в офис своего босса, намереваясь уйти, и обнимает своего босса. .Люди больше удивлялись незнакомому сценарию, чем знакомому.
Второе исследование затем манипулировало простотой объяснения, варьируя, включено ли частичное объяснение в сценарий. Сценарий о женщине с пропавшей сумочкой может включать деталь, что ее сумочка открыта. Сценарий того, как мужчина идет к своему боссу, может включать подробности того, что ему предложили повышение. Люди, получившие это частичное объяснение, нашли ситуацию менее удивительной, чем те, кому не было дано частичное объяснение как для знакомых, так и для незнакомых ситуаций.
В другом исследовании из этой серии была проведена интересная манипуляция. Если удивление отражает суждения людей о сложности генерации объяснений, то попросить людей придумать три разных объяснения события должно быть сложнее, чем одно, и поэтому люди, которых просят дать три объяснения, на самом деле должны быть больше удивлены событию, чем те, кого просят. генерировать только один. Этот вывод был получен, правда, только для знакомых историй. Незнакомые истории уже были настолько удивительны, что трудно было сделать их еще более удивительными.
Последнее исследование манипулировало простотой объяснения по-другому. Для каждого сценария давалась подсказка, которая могла бы сделать объяснение довольно простым или сложным. В сценарии о столкновении с другом в чужой стране участники могут получить подсказку copycat (которая предлагает объяснение, что друг скопировал план) или circus (что не предлагает очевидного объяснения). Другой сценарий заключался в том, чтобы увидеть носорога в кафе (в этом случае цирк подсказывает объяснение, а подражатель — нет).Когда люди получали подсказку, предлагающую объяснение, люди находили сценарии менее удивительными, чем когда давали подсказку, которая не предлагала объяснения.
Интересным аспектом этого исследования является то, что некоторых участников попросили оценить вероятность события. Эта подсказка не повлияла на суждения людей о том, насколько вероятно пережить эти события. Итак, суждения удивления, кажется, связаны со способностью их объяснять, а не с низкой вероятностью неожиданных событий.
Это открытие предполагает, что неожиданность имеет ценность, потому что она служит сигналом того, сколько работы нужно будет проделать, чтобы понять, что только что произошло. В очень неожиданной ситуации человеку нужно будет выделить время, чтобы по-настоящему понять, что происходит. Наличие эмоционального маркера этой трудности полезно, потому что оно сигнализирует о том, что кому-то нужно посвятить время осмыслению мира. И поскольку удивление заставляет людей прекратить то, что они делают, оно освобождает некоторое умственное пространство для выполнения этой работы.
Следуйте за мной в Twitter.
И в Facebook, и в Google+.
Посмотрите мою новую книгу Smart Change .
И мои книги Умное мышление и Привычки лидерства
Слушайте мое радио-шоу на радио KUT в Остине Two Guys on Your Head и подписывайтесь на 2GoYH в Twitter и Facebook.
Зачем людям нужны сюрпризы | Высшее хорошее
Во время недавних каникул я был в ресторане и ужинал один, когда услышал, как две женщины за соседним столиком разговаривают о своих детях, собирающихся в колледж.Хотя обычно я стесняюсь с незнакомцами, я решил вмешаться — у меня тоже есть выпускник колледжа — что привело к отличному разговору и неожиданному сюрпризу: у одной из женщин был ребенок в старшей школе моего сына … и наша дети знали друг друга!
Перигей, 2015, 272 стр.Такие восхитительные сюрпризы могут сделать ваш день целым. Конечно, не все сюрпризы бывают хорошими — эти две женщины с таким же успехом могли бы отчитать меня за то, что я прервал их разговор.
Но в новой книге «Сюрприз : примите непредсказуемое» и «Разработайте неожиданное », Таня Луна и Лиэнн Реннингер утверждают, что удивление, хорошее или плохое, важно для оживления нашей жизни. Их книга исследует науку и практику инженерного удивления — будь то на работе, дома или в наших отношениях — и предлагает путь к жизни с большим интересом и интересом.
Реклама ИксMeet the Greater Good Toolkit
От GGSC на вашу книжную полку: 30 научно обоснованных инструментов для благополучия.
Почему так важна неожиданность? Оказывается, удивление воздействует на дофаминовую систему в нашем мозгу, помогая нам сосредоточить внимание и вдохновляя нас взглянуть на нашу ситуацию по-новому. Луна и Реннингер выделяют четыре этапа реакции на неожиданность:
Каждой стадией можно манипулировать или «взламывать», чтобы вызвать больше сюрпризов в нашей жизни.Например, когда мы находимся в фазе «находки» удивления, это может помочь нам занять позицию любопытства, задавая вопросы вместо того, чтобы сразу искать ответы, что может привести к сдвигам в мировоззрении. Итак, допустим, вы демократ и чувствуете, что все республиканцы «сумасшедшие» — тогда вы встречаетесь с республиканцем и вступаете в очень разумный, вдумчивый разговор. Этот опыт может заставить вас остановиться и, если хотите, проявить любопытство. Это может даже заставить вас по-новому взглянуть на политические разногласия.
Забавно, я не считаю делиться сюрпризом; но, видимо, это обычная реакция.По словам авторов, обмен сюрпризами с другими может помочь нам еще больше насладиться ими и избавить нас от того, что они называют «когнитивным бременем» удивления — всего того поиска и перемен, которые происходят в нашей голове. Возможно, поэтому, вернувшись домой из поездки, я поспешила поделиться историей своей случайной встречи с мужем. На самом деле, если я думаю об этом, я, наверное, всегда кому-то рассказываю сюрпризы.
Конечно, отрицательные сюрпризы намного сложнее, чем положительные: получение тяжелого диагноза, попадание в автомобильную аварию или потеря работы не будут приятным изменением темпа.Но, как утверждают Луна и Реннингер, это не означает, что мы можем их избегать — они являются естественной частью жизни. Лучше найти способы справиться с неприятными сюрпризами, чем противостоять им. Открытость к неопределенности, умение переосмысливать негативный опыт в более позитивном свете и налаживание стабильных отношений — все это инструменты, которые мы можем использовать для более легкого восстановления после негативных сюрпризов.
Для некоторых людей первостепенное значение имеет желание избежать неожиданностей, часто из-за того, что они боятся показаться глупыми или плохо подготовленными.Но это приводит к застою, утверждают авторы. «Пока мы боимся уязвимости, мы перестраховываемся и не пытаемся исследовать», — пишут они.
Эта динамика, возможно, никогда не бывает более очевидной, чем в условиях работы, где начальник микроменеджмента может убить инновации, или в долгосрочных отношениях, где предсказуемость может погасить искру романтики. Вот почему в экспериментах с супружескими парами те, кто больше занимается новыми делами, получали большее удовлетворение от отношений, чем те, кто этого не делал.Точно так же рабочие места, где менеджеры поощряют эксперименты и видят ценность случайных неудач, как правило, высоко ценятся сотрудниками.
Чтобы пригласить в вашу жизнь больше сюрпризов, избегая ловушек, авторы предлагают несколько стратегий: не мог бы иначе поделиться. Эксперименты показали, что уязвимость в отношениях с другими вызовет у них симпатию, особенно если вы кажетесь очень компетентным или всезнайкой.
Луна и Реннингер предлагают всем нам перестать защищать себя от неуверенности или страха перед неожиданностью и заняться ее созданием. Сюрприз не только оживит нашу жизнь, но и приведет к улучшениям в обществе.
«Объединив инженерные сюрпризы, вы можете сделать наш мир богаче», — пишут они.«Вы можете вдохновлять на удивление, связь, уязвимость, рост и творчество».
Новинка или сюрприз?
Abstract
Новизна и неожиданность играют важную роль в поведении животных и в попытках понять лежащие в его основе нейронные механизмы. Они также играют важную роль в технологиях, где обнаружение новых или неожиданных наблюдений является центральным для многих приложений, таких как медицинская диагностика, обработка текста, наблюдение и безопасность.Теории мотивации, особенно внутренней мотивации, помещают новизну и неожиданность в число основных факторов, которые вызывают интерес, мотивируют исследовательское или избегающее поведение и стимулируют обучение. Во многих из этих исследований новизна и неожиданность неотличимы друг от друга: слова используются более или менее взаимозаменяемо. Однако, будучи, несомненно, тесно связанными, новизна и неожиданность очень разные. Цель этой статьи — сначала выделить различия между новизной и неожиданностью и обсудить, как они связаны, представив обширный обзор математических и вычислительных предложений, связанных с ними, а затем изучить последствия этого для понимания поведенческих и нейробиологических данных. .Мы утверждаем, что возможности для лучшего понимания поведения и его нейронной основы, вероятно, упускаются из-за неспособности различать новизну и неожиданность.
Ключевые слова: новизна, неожиданность, внутренняя мотивация, обнаружение новизны, ожидание
1. Введение
Новизна и неожиданность играют важную роль в поведении животных и в попытках понять лежащие в его основе нейронные механизмы. Они тесно связаны с сенсорной обработкой, вниманием, обучением и принятием решений.Теории мотивации, особенно внутренней мотивации (Deci and Ryan, 1985; Baldassarre and Mirolli, 2013), ставят новизну и неожиданность среди основных факторов, которые вызывают интерес и мотивируют исследовательское поведение или поведение избегания. Новизна и неожиданность также играют важную роль в технологиях, где обнаружение новых или неожиданных наблюдений является центральным для многих приложений, таких как медицинская диагностика, обработка текста, наблюдение и безопасность. Во многих — а может быть и в большинстве — этих исследований новизна и неожиданность неотличимы друг от друга: эти слова используются более или менее взаимозаменяемо.
Однако, будучи бесспорно близким, новизна на самом деле сильно отличается от неожиданности. Обычное словарное определение новизны относится к качеству того, что вы не сталкивались или не сталкивались ранее, в то время как удивление относится к результату встречи с чем-то внезапно или неожиданно. В наиболее абстрактной обстановке (и игнорируя многие тонкости, с которыми мы попытаемся разобраться ниже), обнаружение новизны требует исследования (тем или иным способом) содержимого памяти, чтобы определить, был ли стимул ранее испытан или не использовался.С другой стороны, сюрприз — это результат несоответствия между ожиданием и наблюдаемой действительностью. Это сравнение опыта с ожиданием не требует изучения содержимого памяти, несмотря на тот факт, что ожидание явно построено на предыдущем опыте. Что-то может быть непредвиденным, но не пережитым.
Чтобы выбрать только две иллюстрации того, насколько естественно стирать грань между новизной и неожиданностью, рассмотрим следующие цитаты.Марсланд (2003) пишет: «Обнаружение новизны, признание того, что входные данные в некотором отношении отличаются от предыдущих входных данных, может быть полезной способностью для обучающих систем, как естественных, так и искусственных. Для животных неожиданным восприятием может быть потенциальный хищник или возможная жертва ». Обсуждая, что происходит, когда голый мужчина входит в класс, Ранганат и Райнер (2003) пишут: «Достаточно сказать, что появление обнаженного парня было новым событием, поскольку оно было неожиданным и вырванным из контекста». Хотя это размытие вполне понятно, учитывая, насколько тесно связаны новизна и неожиданность, а также сложность формализации концепций, мы утверждаем, что неспособность четко различать новизну и неожиданность исключает возможности для лучшего понимания поведения и его нейронной основы.
Цель этой статьи — прежде всего напомнить читателям о различиях между новизной и неожиданностью, обсудить, как эти концепции связаны между собой, и изучить последствия этого для понимания поведенческих и нейробиологических данных. Обзор всего написанного о новизне и неожиданностях значительно выходит за рамки данной статьи. Здесь мы представляем обширный обзор математических и вычислительных предложений, связанных с неожиданностью и новизной, и обсуждаем эти предложения с точки зрения наших понятий здравого смысла.Мы также указываем на ключевые факторы, которые отличают удивление от новизны, и утверждаем, что некоторые из широко используемых определений вводят в заблуждение, как и некоторые ярлыки, применяемые к результатам экспериментов психологами и нейробиологами.
Требуется предостережение относительно интерпретации эмпирических данных. Различие между новизной и неожиданностью во многом зависит от задействованных механизмов, когда нервная система производит рассматриваемые экспериментальные результаты. Как следствие, следует ожидать, что нельзя с уверенностью сказать, свидетельствуют ли экспериментальные результаты о новизне или неожиданности, когда фактические механизмы, реализуемые мозгом, не полностью известны.Тем не менее, мы предполагаем, что, отличая новизну от неожиданности, некоторые существующие результаты могут быть переинтерпретированы таким образом, чтобы улучшить наше понимание поведения и нейронного механизма, лежащего в его основе. И, что еще более важно, помнить об этом различии может быть полезной эвристикой для изучения мозга. Хотя имена, используемые для описания результатов, не важны, различие может побудить нейробиологов задавать такие вопросы, как: Есть ли в игре предсказатель? Если да, то где это? Какие прогнозы он дает? На основании какой информации? Или, если нет предсказания, какие воспоминания ищутся? Где хранятся эти представления? Это важные вопросы, которые могут не возникнуть так ясно, если не удается отличить новизну от неожиданности.
Эта статья начинается с репрезентативных примеров того, как интерпретируются слова, сначала обращаясь к неожиданности (Раздел 2), а затем к новизне (Раздел 3). По большей части примеры в каждом из этих разделов были выбраны потому, что они обеспечивают формализацию, относящуюся к каждой концепции, хотя не все из них предназначены для моделирования удивления или новизны у животных. Примеры помещаются в раздел сюрпризов или новизны, в зависимости от того, какое слово их приверженцы решили связать с ними.Раздел 4 суммирует основные черты неожиданности и новизны, рассматривая каждую в идеализированной форме, которая в значительной степени игнорирует более сложные вопросы о том, как они связаны. Раздел 5 рассматривает некоторые из этих вопросов, исследуя взаимосвязь между менее идеализированными взглядами на неожиданность и новизну. Некоторые категории, в которые были помещены формализмы в разделах 2 и 3, здесь пересматриваются. В разделе 6 рассматривается, как улучшенное понимание различий между неожиданностью и новизной может иметь положительные последствия для нейробиологии, где оно может служить для более точной интерпретации экспериментальных результатов и поднимать полезные вопросы для продолжения исследований.Статья завершается кратким изложением и заключительными замечаниями.
2. Сюрприз
Из двух концепций новизна и неожиданность, удивление, вероятно, легче всего охарактеризовать. Широко признано, что удивление — это эмоция, возникающая из-за несоответствия между ожиданием и тем, что на самом деле наблюдается или переживается (например, Ekman and Davidson, 1994). Поскольку здесь нас интересует не эмоция удивления, а скорее условия, которые ее вызывают, под неожиданностью мы подразумеваем именно эти вызывающие условия.Неожиданность требует механизма сравнения ожидания с действительностью.
Но что такое ожидание и как его возбудить? Ожидание обычно рассматривается как мысленное представление стимула или события, вызванного некоторой репликой или набором реплик, которые регулярно предшествовали этому стимулу или событию в прошлом. В качестве альтернативы ожидание может быть вызвано процессом вывода, который предсказывает возникновение стимула или события (Berlyne, 1960). Согласно наиболее прямому мнению, ожидания представляют собой представления о ценностях, которые некоторые особенности восприятия могут принять в будущем.Однако ожидания естественным образом выражаются и в вероятностных терминах, где распределение вероятностей по диапазону возможных наблюдений можно рассматривать как «состояние веры», своего рода ожидание, которое может вызвать удивление. Если оцениваемая вероятность наблюдения доступна воспринимающему агенту, когда наблюдение производится, то достоверность наблюдения можно сравнить с вероятностью его появления, что дает некоторую степень неожиданности. Важно отметить, что ожидания как вероятностные убеждения обычно обусловлены в том смысле, что они обусловлены определенным состоянием или контекстом.Это понятие ожидания (которое не то же самое, что ожидание или ожидаемое значение в теории вероятностей) лежит в основе байесовских взглядов на удивление, которые мы обсуждаем в разделе 2.2 ниже.
Психолог DE Berlyne, который много писал о новизне, неожиданности и любопытстве, использовал термин incongruity для ситуации со стимулом, порождающим ожидание, которое не выполняется другими стимулами, возникающими в то же время (Berlyne, 1960). . «Двуглавая дама» из его примера неуместна, потому что ее лишняя голова нарушает ожидания, порожденные остальной частью ее образа.Берлайн рассматривает это как особый случай неожиданности, не связанный с течением времени, признавая при этом, что на самом деле это может включать время, потому что части несоответствующего стимула могут сканироваться последовательно.
Неожиданность играет ключевую роль в теориях обучения и находит естественное выражение в рамках байесовской статистики. Здесь мы сначала обсуждаем, как известные модели ассоциативного обучения представляют ожидания и удивление, а затем описываем современную байесовскую теорию неожиданности, в которой ожидания появляются как распределения вероятностей по классам моделей окружающей среды.Затем мы кратко обсудим тесно связанные теоретико-информационные концепции неожиданности. Мы обсудим эти примеры довольно подробно, потому что они являются конкретными примерами того, как удивление было выражено в формальных терминах.
2.1. Сюрприз в теории ассоциативного обучения
Сюрприз играет ключевую роль в теориях классической, или Павловской, обусловленности. В классических экспериментах по кондиционированию условные раздражители (CS) через короткое время сменяются биологически значимыми событиями (такими как шок, еда и т. Д.).), называемые безусловными стимулами (УЗ), которые рефлекторно вызывают безусловные ответы (УР). Большое внимание уделяется тому, чтобы реакция животного на CS не влияла на возникновение США (в отличие от экспериментальных экспериментов по кондиционированию, где вознаграждение зависит от поведения животного). После повторных испытаний, состоящих из последовательности CS-US, животное начинает производить условный ответ (CR), который напоминает UR, но возникает как ответ на CS. Например, дуновение воздуха в глаз (США) вызывает рефлекторное моргание глаз (UR).Когда ему регулярно предшествует другой стимул (CS), например тональный сигнал или свет, появление CS вызывает моргание глаз, которое предвосхищает УЗИ. Этот процесс часто рассматривается как изучение предиктивных взаимосвязей между стимулами.
То, что сейчас называется блокировкой Камина, — это неспособность животного научиться вызывать CR, когда CS представлен животному как часть соединения, которое включает другой CS, который ранее был обусловлен вызывать CR (Moore and Schmajuk , 2008).Камин подумал, что это могло быть связано с тем, что США больше не удивляют, поскольку это уже предсказано ранее обусловленным CS:
… возможно, для того, чтобы произошло приращение ассоциативной связи, необходимо, чтобы США побуждает к некоторой умственной работе со стороны животного. Эта умственная работа будет происходить только в том случае, если США непредсказуемы, если они в каком-то смысле удивят животное. Таким образом, в первых испытаниях нормального эксперимента по кондиционированию США — это непредсказуемое, неожиданное событие, имеющее мотивационное значение, и формируется ассоциация CS-US.(Камин, 1969, стр. 293)
Идея о том, что организм учится только тогда, когда события противоречат его ожиданиям, то есть когда организм удивлен, была разработана Рескорла и Вагнером в наиболее широко известной и влиятельной модели классическое обусловливание (Рескорла и Вагнер, 1972):
Центральное понятие здесь также можно разделить на несколько этапов в более когнитивных терминах. Одна из версий может гласить: организмы учатся только тогда, когда события противоречат их ожиданиям. Определенные ожидания создаются в отношении событий, следующих за комплексом стимулов; ожидания, инициированные этим комплексом и составляющими его стимулами, изменяются только тогда, когда последующие события не согласуются с составным ожиданием.(Рескорла и Вагнер, 1972, стр. 75)
В ассоциативной традиции модель Рескорла-Вагнера регулирует ассоциативную силу стимулов, которые определяют, насколько сильно каждый стимул предсказывает США. Каждая возникающая совокупность стимулов (CS) генерирует сложных ожиданий для США. Это составное ожидание представляет собой взвешенную сумму яркости стимулов в совокупности, каждый из которых взвешен по соответствующей ассоциативной силе для США. Модель регулирует ассоциативные силы, которые определяют, насколько сильно каждый компонент cs i CS, присутствующий в испытании, предсказывает США:
Δ V c s i = α c s i β47 909 909 909-909 ,
(1)
где V cs i — ассоциативная сила компонента i CS и Δ V cs i — его изменение, α cs i — значимость компонента i CS, β — параметр скорости обучения, связанный с США, λ — асимптота для обучения для США, а V — составное ожидание для CS. .Модель регулирует ассоциативную силу стимулов, присутствующих в каждом испытании, в большую или меньшую сторону в зависимости от λ — V , разницы между составным ожиданием, V , и ассоциативной силой, поддерживаемой этим конкретным US, λ, который мы называем «целевая ассоциативная сила».
Для краткости мы опускаем дальнейшие детали и важную роль, которую эта модель сыграла в истории теории обучения животных (см. Schmajuk, 2008, обзор; см. Также Lepora et al., 2010, и Mannella et al., 2010, для двух моделей, которые фиксируют основные механизмы мозга, с помощью которых классическое кондиционирование реализуется соответственно в мозжечке и миндалине). Ключевым моментом является то, что разница или несоответствие λ — V считается мерой неожиданности : совокупность стимулов порождает ожидание, которое сравнивается с тем, что происходит на самом деле.
Модель Рескорла-Вагнера является примером правила обучения с исправлением ошибок, такого как правило обучения наименьшего среднего квадрата Уидроу-Хоффа (Widrow and Hoff, 1960) и хорошо известный алгоритм обратного распространения ошибки (Rumelhart et al., 1986), где США соответствует «обучающему входу» или «желаемому результату», а λ — V является ошибкой, ведущей к обучению (хотя ошибку иногда называют обучающим сигналом в биологических моделях классической обусловленности, например, Lepora и др., 2010). Исправление ошибок также является центральным элементом широко используемого фильтра Калмана и связанных с ним алгоритмов, где ошибка называется «нововведением» или «остатком измерения» (Welch and Bishop, 1995).
Связь модели Рескорла-Вагнера с вероятностными представлениями о неожиданности — это наблюдение, что в случае, когда США представлены двоичной переменной со значениями 0 или 1, модель вычисляет условную вероятность США с учетом возможных паттернов CS ( Даян и Лонг, 1998).Кроме того, процесс исправления ошибок связан с байесовским обучением, как мы обсуждаем в разделе 2.2 ниже.
Исправление ошибок также является основой обучения временной разнице (TD) (Sutton, 1988), где ошибка включает информацию о долгосрочном ожидании вознаграждения, а не только о немедленном вознаграждении. TD-обучение является основой модели классической обусловленности, которая развивает модель Рескорла-Вагнера (Sutton and Barto, 1990), а также гипотезу ошибки предсказания вознаграждения о фазовой активности нейронов, продуцирующих дофамин, в головном мозге (Barto, 1995). ; Houk et al., 1995; Шульц и др., 1997; Шульц, 1998). Обучение TD не ограничивается предсказанием вознаграждения; роль вознаграждения может быть заменена другими характеристиками стимула, и ее можно обобщить на сети взаимосвязанных прогнозов (Sutton and Tanner, 2004).
В соответствии с ассоциативной точкой зрения, ассоциативная сила стимулов, необходимых для определения составного ожидания, становится доступной как следствие простого появления стимулов. Они были сформированы в ответ на то, что животное с течением времени наблюдало за последовательностью созвездий стимулов.Подумайте о двухслойной нейронной сети, у которой веса связи от входного уровня к выходному слою соответствуют регулируемым ассоциативным силам. В ответ на входные шаблоны сеть вычисляет составные ожидания в виде уровней активности выходных единиц. Целевые выходные значения, представляющие US, предоставляемые так называемыми «обучающими входами», сравниваются с фактическими выходными данными сети — неожиданным вычислением — для определения ошибки, которая способствует обучению. Помимо участия в этом сравнении, эти ожидания также напрямую определяют силу склонности животного производить CR.
Этот процесс не требует сканирования памяти организма на предмет ранее испытанных экземпляров созвездия стимулов, которое присутствует в настоящее время: этот опыт был кэширован в весах соединения, и сеть считывает ожидание в ответ на текущий шаблон ввода . В настройке нейронной сети, которая учитывает относительную синхронизацию входов (т. Е. Обучающий вход — это любой шаблон стимула, возникающий вскоре после после , шаблон входа, устанавливающий уровни активации блоков ввода), сеть становится предсказателем , что означает, что каждый из его выходных шаблонов будет иметь тенденцию напоминать входной шаблон, который будет следующим.(Конечно, это предполагает, что сеть достаточно сложна для представления функции прогнозирования.) Процесс не привязан к конкретному США. Веса сети суммируют в статистическом смысле всю совокупность предыдущего опыта организма относительно того, какие комбинации стимулов имеют тенденцию следовать за другими комбинациями стимулов. В машинном обучении можно сказать, что прямая модель , непредвиденных обстоятельств окружающей среды, изучается посредством обучения с учителем (Барто, 1990).
Были предложены и другие концепции того, как ожидание ассоциативного обучения может быть реализовано в нервной системе.Например, Гроссберг (1982) предположил, что ожидание — это паттерн обратной связи нейронной активности, полученный из передачи сигналов по всей сети, управляемой долговременной памятью, и что неожиданные события запускают «всплеск возбуждения, модулированный несоответствием», т. Е. То, что мы вызовет сигнал удивления.
2.2. Байесовское удивление
Формальная теория неожиданности была предложена Итти и Балди на основе байесовской модели (Итти и Балди, 2005, 2006, 2009). В этой структуре вероятности, которые соответствуют субъективным убеждениям, обновляются по мере того, как делаются новые наблюдения с использованием теоремы Байеса для преобразования предшествующих убеждений в апостериорные.То, что они называют байесовским удивлением, — это мера разницы между предшествующими и последующими убеждениями наблюдателя.
Вот как это оформляют. Предполагается, что у наблюдателя есть фоновые убеждения, характеризующиеся априорным распределением вероятностей по гипотезам или моделям его мира, M , которые находятся в некотором пространстве моделей,
:
После получения новых данных D наблюдатель обновляет это предварительное распределение до апостериорного распределения, применяя теорему Байеса:
Байесовский сюрприз — это мера несходства между априорным и апостериорным распределениями.Итти и Балди делают это, используя относительную энтропию или расхождение Кульбака-Лейблера (KL) между этими распределениями:
Эта мера дает количество информации, необходимое для преобразования апостериорного распределения в апостериорное:
Единица неожиданности — «вау» — может быть затем определена для одной модели M как величина неожиданности, соответствующая двукратное изменение между P ( M | D ) и P ( M ), т.е.е., как log P ( M | D ) / P ( M ) (с логарифмом, взятым в базе 2), с общим количеством «вау», полученным для всех моделей, полученных посредством интеграции [ в уравнении выше]. (Итти и Балди, 2009)
Согласно этой теории, удивление — это мера расхождения между убеждениями до и после наблюдения. Удивительное событие — это событие, которое плохо предсказывается текущими убеждениями животного, сформированными в ответ на его предыдущий опыт.В этом случае ожидание, определяющее неожиданность, — это набор убеждений, которых придерживался агент до рассматриваемого наблюдения, то есть априорное распределение вероятностей по возможным моделям мира: { P ( M )} M ∈ . Итти и Балди (2005, 2006, 2009) утверждают, что это определение имеет ключевые преимущества перед альтернативами в том, что оно более принципиально, более широко применимо и более способно учесть то, что привлекает визуальное внимание человека. Важно для наших целей, что эти авторы также обсуждают, чем оценка неожиданности отличается от обнаружения статистических выбросов, которые являются одним из понятий, которые обычно (хотя мы будем ошибаться) используются для обнаружения новизны.Мы обсудим это в Разделе 5, где исследуем различия между неожиданностью и новизной.
Шмидхубер и его коллеги (Schmidhuber et al., 1994; Storck et al., 1995) предложили использовать байесовское удивление (как позже определено Итти и Балди) в качестве меры прогресса обучения для агентов обучения с подкреплением. Эта мера удивления порождает «вознаграждение за любопытство», которое побуждает агента вести себя так, чтобы продолжать эффективное обучение, ища области своего окружения, где он удивлен, и избегая регионов, где ему «скучно», либо потому, что он уже выучил столько же как это может быть в этих регионах (тем самым устраняя неожиданность) или потому что нет никаких усвоенных закономерностей (так что удивление отсутствует, потому что новая информация не приобретается).Это одно из первых предложений о том, как идеи, связанные с тем, что психологи называют внутренней мотивацией, могут быть реализованы в системе машинного обучения, и в последнее время в этой области было проведено много дополнительных исследований (Baldassarre and Mirolli, 2013).
Итти и Балди (2005, 2006, 2009) были озабочены вниманием, а не обучением, но их концепция неожиданности возникает из байесовского подхода к обучению, когда предыдущее распределение убеждений обновляется теоремой Байеса до апостериорного распределения при каждом новом наблюдение.Большое байесовское удивление означает, что обучение на основе нового наблюдения сильно изменило представления животного о непредвиденных обстоятельствах в его мире. В самом общем виде байесовское обучение не предполагает явного вычисления ошибок предсказания. Вместо обработки ошибок, порожденных существующей моделью, процессы обучения подтверждают все возможные модели и соответственно обновляют убеждения. В отличие от обучения с исправлением ошибок, где ошибка как мера неожиданности является непосредственной движущей силой обучения, байесовское удивление является результатом обучения, но не его прямой причиной, возникающей после байесовского обновления, а не до него.
Однако байесовское обучение можно аппроксимировать, а в некоторых случаях точно вычислить с помощью процесса исправления ошибок. Фильтр Калмана, например, использует исправление ошибок для выполнения байесовского обучения в контексте линейно-гауссовских систем (Welch and Bishop, 1995). Среднее значение апостериорного распределения Гаусса обновляется путем умножения инновации или ошибки прогноза на коэффициент Калмана, который управляет распределением весов между прогнозом текущей модели и новым наблюдением на основе мер уверенности в модели и в наблюдение.Байесовское обучение можно аппроксимировать несколькими способами, например, с помощью аппроксимации Лапласа и вариационных методов (Bishop, 2006), которые позволяют производить обновления на основе ошибок прогнозирования. Вариационная аппроксимация играет ключевую роль в иерархической архитектуре, предложенной Mathys et al. (2011), которые обсуждают связь полученного процесса обучения с методами исправления ошибок, такими как модель Рескорла-Вагнера.
Были предложены модели классического кондиционирования, основанные на байесовских методах, включая фильтр Калмана, которые выходят за рамки учета, предоставляемого моделью Рескорла-Вагнера (Dayan et al., 2000; Какаде и Даян, 2002а; Courville et al., 2004, 2006). Изменения в мире и, следовательно, изменения в правильной модели мира являются источниками байесовского удивления. Байесовские методы не только обновляют убеждения в конкретных моделях, но также и уверенность в них, а неожиданность вызывает снижение уверенности в текущих убеждениях. В результате новым наблюдениям следует придавать больший вес, чем предыдущим наблюдениям (как в фильтре Калмана), подразумевая, что скорость изучения неопределенных прогнозных взаимосвязей должна возрасти.Это байесовское объяснение увеличения скорости обучения животных, наблюдаемое в некоторых экспериментах (Rescorla, 1971), выполняет то, что делает модель модели Пирса-Холла (Pearce and Hall, 1980), используя явную меру неожиданности как величину ошибка предсказания. TD-обучение также было разработано в рамках байесовской модели (Engle et al., 2003).
Другая область, в которой ошибки предсказания появляются в байесовской структуре, — это архитектура «прогнозирующего кодирования» Рао и Балларда (1999) и Фристона и Кибеля (2009).Это многоуровневые иерархические системы, переходящие от уровней ввода к уровням, кодирующим информацию более абстрактным образом. Ключевым аспектом этих систем является то, что восходящий поток информации от ощущений к абстрактным представлениям параллелен нисходящему информационному потоку, когда верхние уровни проецируют прогнозы на нижние уровни. Это позволяет ступеням более высокого уровня получать информацию только через информационное несоответствие между их предсказаниями и ощущениями, так что более высокие уровни получают только непредсказуемую информацию.Ошибки прогнозирования используются для распространения информации снизу вверх на более высокие уровни системы, а также для постоянного обновления нисходящих предикторов. Эти предложения уточняют концепцию неожиданности, поскольку они фиксируют неожиданность на нескольких уровнях, а именно от предсказания простых, изолированных событий на более низких уровнях до предсказания поведения более сложных соединений предметов на более высоких уровнях.
2.3. Теоретический сюрприз
Хотя байесовская теория неожиданности Итти и Балди связана с теорией информации (дивергенция KL — это мера получения информации), другие концепции неожиданности более непосредственно основаны на теории информации.Одним из примеров является то, что Трибус (1961) назвал неожиданным для обозначения самоинформации результата случайной величины, которая является мерой информационного содержания результата. Если исход ω происходит с вероятностью P (ω), то самоинформация или неожиданность — log P (ω). Таким образом, результат, который маловероятен, становится неожиданностью. Ожидаемое значение неожиданности для наблюдений, полученных из случайного источника, — это энтропия этого источника.Компьютерные лингвисты, например, Рорк (2011) и Монсалв и др. (2012) используйте термин лексический сюрприз для обозначения отрицательного логарифма условной вероятности слова в предложении с учетом предшествующих слов в предложении. Хотя определение сюрприза, данное Трибусом, явно не ссылается на условные вероятности, всегда есть неявное предположение, что неожиданность обусловлена контекстом или моделью. Поэтому, когда мы говорим о неожиданности ниже, мы всегда имеем в виду условную форму неожиданности.
Можно провести важный контраст между неожиданностью и байсийским удивлением. Обычным примером является просмотр телевизионного экрана, показывающего белый шум или «снег» (Schmidhuber et al., 1994; Storck et al., 1995; Itti and Baldi, 2005). Через некоторое время это становится очень скучным, даже если информационное содержание каждого кадра или его неожиданность очень высоки, потому что существует так много одинаково вероятных паттернов случайного шума. С другой стороны, байесовское удивление зрителя уменьшится и, в конечном итоге, исчезнет по мере того, как их убеждения приспособятся к ожидаемым случайным кадрам.«Таким образом, более информативные данные не всегда могут быть более важными, интересными, достойными внимания или удивительными» (Itti and Baldi, 2005).
Представление Трибуса о неожиданности играет важную роль в теории глобального мозга К. Фристона и его коллег, которая основана на принципе «минимизации свободной энергии» (Friston et al., 2006; Friston, 2009, 2010). Этот принцип гласит, что интеллектуальные агенты стремятся минимизировать функцию свободной энергии своих внутренних состояний. Если предположить, что агент поддерживает модель причин своего сенсорного ввода, этот принцип подразумевает, что интеллектуальные агенты действуют в своей среде, чтобы избежать неожиданностей, что означает работу, чтобы делать наблюдения, которые соответствуют их ожиданиям.Другой компонент этой теории состоит в том, что интеллектуальные агенты учатся, пересматривая свои модели, чтобы делать более точные прогнозы. Эти выводы можно увидеть как следствие минимизации свободной энергии с точки зрения вариационного байесовского вывода. Свободная энергия (в данном случае вариационная свободная энергия) всегда больше или равна отрицательному логарифму свидетельства или предельной вероятности модели агента. Модельное свидетельство — это вероятность наблюдений с учетом текущей модели агента: если s обозначает сенсорное состояние агента в какой-то момент, а M обозначает его текущую модель, модельное свидетельство — P ( s | M ) (где скрытые состояния были вытеснены).Таким образом, действия по минимизации этой функции свободной энергии также стремятся минимизировать отрицательный логарифм модельных свидетельств (поскольку последняя величина всегда меньше или равна свободной энергии). Это эквивалентно стремлению максимизировать (положительный) журнал модельных свидетельств, что то же самое, что стремление максимизировать сами модельные доказательства, поскольку логарифм является монотонно возрастающей функцией. Связь теории с неожиданностью связана с тем фактом, что отрицательное логарифмическое свидетельство для модели — это неожиданность, обусловленная этой моделью, −log P ( s | M ), так что максимизация модельного доказательства — это то же самое, что минимизация этого понятие неожиданности.Согласно этой теории, интеллектуальные агенты воздействуют на окружающую среду, чтобы подавить расхождения между своими предсказаниями и тем, что они на самом деле испытывают, то есть избежать удивления.
Теория также связана с концепцией байесовского удивления Итти и Балди (и Шмидхубера). Помимо действий, направленных на увеличение свидетельств текущей модели, агенты могут уменьшать свободную энергию, корректируя свою модель, чтобы делать более точные прогнозы. В процессе обучения текущее распределение вероятностей по моделям (априорное распределение) обновляется до нового распределения (апостериорного распределения), которое учитывает каждое новое наблюдение.По мере того, как модель становится более точной, KL-расхождение между этими распределениями, то есть байесовская неожиданность, уменьшается, что снижает свободную энергию. Байесовское удивление становится нулевым только тогда, когда модель делает точные прогнозы. Дополнительное значение этой теории проистекает из роли модельных свидетельств в сравнении байесовских моделей, где есть автоматические штрафы за сложность модели. Это означает, что работа, выполняемая агентами по увеличению того, насколько хорошо их модель учитывает наблюдения, уравновешивается тенденцией минимизировать сложность модели — разновидность бритвы Оккама.Фристон и его коллеги выдвигают гипотезы о том, как мозг может реализовать элементы этой теории (Friston et al., 2006; Friston, 2009, 2010).
В своей книге «Новизна, информация и сюрприз» Палм (2012) дает определения всех трех из этих терминов. Грубо говоря, новизна — это то же самое, что и сюрприз Трайбуса, но сюрприз дает интересное определение, которое зависит от концепции «описания», которая представляет собой отображение возможных результатов случайной переменной в предложения, которые верны для набора результатов. .Ключевым аспектом этой теории, по-видимому, является то, что, зная описание, которое использует наблюдатель, то есть зная все отображение, можно учесть вероятность того, что результат будет иметь такое же описание, что и наблюдаемый результат. Тогда степень удивления, испытываемого наблюдателем, зависит не от вероятности наблюдения, а от вероятности любого наблюдения с таким же описанием. Palm приводит следующий пример. Предположим, что в государственной лотерее должна быть разыграна последовательность чисел (1, 2, 3, 4, 5, 6).Это было бы гораздо более удивительно, чем последовательность (5, 11, 19, 26, 34, 41), даже если обе последовательности имеют одинаковую вероятность быть нарисованными. «Причина нашего удивления в первом случае, кажется, в том, что эту последовательность можно точно описать очень просто: она состоит из первых шести чисел. … Гораздо более вероятно получить последовательность, не допускающую простого точного описания…. В частном случае (1, 2, 3, 4, 5, 6) мы можем утверждать, что существует только две таких чрезвычайно простых последовательности, а именно последние 6 и первые 6 чисел »(Palm, 2012, стр.xix). Палм утверждает, что его расширение классической теории информации позволяет учесть «интересы, намерения и цели человека». Как этот интригующий взгляд на удивление соотносится с более знакомыми, рассмотренными выше, авторам еще не совсем ясно.
2.4. Резюме
Согласно здравому смыслу, а также наиболее известным формулировкам, удивление включает в себя сравнение ожидаемого и фактического наблюдения. Сравнение не требует сканирования содержимого памяти.Ожидания, сформированные на основе прошлого опыта, могут быть напрямую связаны со стимулами, так что они вызываются возникновением этих стимулов или вызываются процессом вывода в отсутствие этих стимулов. Сюрприз — это мера несоответствия, которое выявляет это сравнение, будь то простое знаковое различие, как в правилах обучения с исправлением ошибок, расхождение KL в Итти и байесовском удивлении Балди или какая-то другая мера. Прогнозирующее кодирование с помощью иерархических систем подсказывает, как неожиданность может возникнуть на разных уровнях абстракции.Термин неожиданность был предложен для обозначения самоинформации наблюдения, величины, обратно пропорциональной вероятности наблюдения, обусловленного моделью. Байесовское удивление и неожиданность существенно различаются. Глобальная теория мозга Фристона, основанная на принципе свободной энергии, предполагает, что интеллектуальные агенты действуют, чтобы уменьшить неожиданность, обусловленную их текущими моделями, в то же время они также уменьшают (будущее) байесовское удивление, корректируя свои модели, чтобы делать более точные прогнозы.
3.Новинка
Столкнувшись с проблемной концепцией новизны, Берлин (1960) подчеркнул ряд важных отличий. Во-первых, он различал краткосрочных , долгосрочных и полных новинок. Что-то может никогда не встречаться раньше (полная новизна), или не встречаться в последние несколько минут (краткосрочная новинка), или не встречаться в течение некоторого промежуточного времени, например, несколько дней (долгосрочная новизна). Еще одно различие состоит в том, что между абсолютными и относительными новизной.Стимул является абсолютно новым, , когда некоторые из его свойств никогда раньше не встречались, тогда как он является относительно новым, , если он имеет знакомые черты, но они встречаются в некоторой комбинации или расположении, которое ранее не встречалось.
Берлайн утверждал следующее:
Любой новый опыт, даже если он не кажется комбинацией знакомых переживаний, должен иметь определенную степень сходства с переживаниями, которые произошли раньше.Неизбежно можно будет вставить его в порядок знакомых стимулов или присвоить ему значения среди измерений, которые используются для их классификации. (Berlyne, 1960, стр. 19)
Он приводит пример того, как видеть человека выше, чем кто-либо из виденных ранее: все еще можно расположить переживания в знакомой шкале или, в более общем плане, расположить переживания в соответствующей шкале. многомерное пространство признаков. Кроме того, согласно Berlyne:
Для любого взрослого человека или даже взрослой собаки, кошки или крысы новый стимул должен быть похож на множество знакомых и часто испытываемых сущностей и относиться к ним.Однако какой-то странной может быть бессмысленная фигура, которую показывают взрослому человеку, она должна состоять из линий, углов и кривых, которые он видел бесчисленное количество раз. (Berlyne, 1960, p. 20)
Обратите внимание, что Berlyne разрешает этот комментарий только взрослым. Ситуация с маленькими детьми должна быть иной не только из-за их относительной нехватки опыта, но и из-за более глубокой потребности в определении пространств и измерений характеристик, которые полезны для категоризации опыта. Для разработчиков искусственных агентов это ключевой вопрос.
Различия Берлина важны, потому что они связаны с нашим обычным пониманием того, что означает термин «новизна», и при этом раскрывают некоторые вопросы, которые делают эту концепцию проблематичной. В формальных представлениях о новизне, к которым мы сейчас обращаемся, связи с нашим здравым смыслом не всегда очевидны.
3.1. Новизна, основанная на памяти
Самый простой перевод нашей здравой идеи новизны в более точное представление состоит в том, что новизна события оценивается путем изучения хранилища памяти прошлых наблюдений, когда для системы памяти может потребоваться более одного опыта событие, чтобы сформировать прочную память.Наблюдение является совершенно новым, если использовать термин Берлина, если его представление не обнаруживается в памяти. Если со временем память исчезает, этот процесс оценивает краткосрочную или долгосрочную новизну в зависимости от скорости затухания. Это, конечно, игнорирует многие аспекты как новизны, так и памяти, и может быть невыполнимо с вычислительной точки зрения.
Но некоторые более сложные методы обнаружения новизны являются развитием этой основной идеи. Обнаружение новизны на основе кластеризации является одним из примеров.Используя меру расстояния, основанную на сходстве, данные можно кластеризовать в классы, чтобы элементы в классе были «близки» друг к другу, а не близко к элементам в других кластерах. Новизна здесь означает, что элемент недостаточно близок к среднему значению уже существующего кластера, поэтому необходимо сформировать новый кластер. Существует очень много методов кластеризации, и есть много методов для определения того, когда следует добавить новый кластер (Markou and Singh, 2003).
Определение расстояний от существующих кластеров — это поиск в памяти, в которой хранятся средства кластера, что делает его более осуществимым, чем простой метод, основанный на памяти.Известные нейросетевые методы обнаружения новизны, такие как методы, основанные на самоорганизующихся картах признаков (Kohonen, 1984; Nehmzow et al., 2013), выполняют этот базовый процесс, при котором сканирование памяти выполняется сетью параллельно. В настоящее время в статистике и машинном обучении вызывают интерес байесовские методы непараметрической кластеризации (Gershman and Blei, 2012). Вместо того, чтобы указывать количество кластеров заранее, эти методы позволяют количеству кластеров расти по мере поступления новых элементов данных.Эти методы не включают буквальное сканирование памяти, но определение того, нужен ли новый кластер, по сути, основывается на определении того, что ни один из существующих кластеров не объясняет данные должным образом.
Другой вид новизны, основанной на памяти, возникает в случае систем ассоциативной памяти с адресацией по содержанию. Возможно, наиболее известной и простой является память с корреляционной матрицей, предложенная Кохоненом (1977, 1980, 1984). Вместо того, чтобы храниться в отдельных ячейках памяти, информация накладывается и распределяется по подложке памяти, например по нейронной сети, и поиск является разновидностью процесса фильтрации.Сохраненные элементы являются векторами действительных чисел, а память — это матрица, сформированная из сохраненных векторов таким образом, что при представлении входного вектора система производит в качестве выходных данных взвешенную сумму всех сохраненных векторов, где каждый вес — это мера того, насколько хорошо этот сохраненный вектор коррелирует с входным вектором. Когда входной вектор является искаженной версией или фрагментом сохраненного вектора, ожидается, что он будет наиболее сильно коррелировать с этим вектором и гораздо меньше с другими сохраненными векторами, подразумевая, что вывод памяти будет менее шумной версией входной вектор или его «завершение».и вектор x˜ в подпространстве, ортогональном
. Кохонен (1977) говорит, что «x˜ — это« максимально новая »величина в x . Может быть оправдано называть этот компонент «новинкой», и имя «Фильтр новизны» в этой связи используется для системы, которая извлекает x˜ из входных данных x ”…. Таким образом, грубо говоря, новизна такого рода относится к тем фрагментам или аспектам наблюдения, которые не являются фрагментами или аспектами ранее сохраненного опыта. Наши системы памяти, несомненно, намного сложнее, чем память с корреляционной матрицей, но стоит помнить об этом примере, когда мы обсуждаем ассоциативную новизну, изученную в нейробиологии в разделе 6.2 ниже.
3.2. Новизна как статистический выброс
Распространено мнение, что наблюдение является новым, если оно представляет собой статистический выброс , что означает, что оно значительно отличается от других членов выборки, из которой оно составлено. В общих чертах, обнаружение выбросов требует моделирования обычного распределения наблюдений и определения того, когда наблюдение значительно отклоняется от модели. Иногда это называется обнаружением аномалии . Было предложено множество методов для обнаружения выбросов и обработки их, но здесь нас беспокоит то, что значит быть выбросом по отношению к нашему общему представлению о новизне и чем оно отличается от неожиданности.
Одной из областей, в которой идея новизны играет важную роль, является машинное обучение. Например, изучение правила классификации посредством контролируемого обучения включает в себя настройку параметров классификатора на основе обучающих примеров, взятых из корпуса помеченных примеров. Важно, чтобы корпус обучающих примеров представлял входные данные, к которым будет применяться классификатор. Обнаружение новизны для контролируемого обучения — это проблема определения того, не принадлежит ли вход к классу входных данных, представленных обучающими примерами, т.е.е., определение того, является ли вход выбросом. Для новых входных данных выходные данные классификатора будут считаться ненадежными.
Почти все статистические подходы к этой проблеме моделируют плотность вероятности обучающих данных и идентифицируют входные данные как новые, если они попадают в области с низкой оценочной плотностью. Существует множество методов оценки плотностей вероятностей из конечного числа выборок, как параметрических, так и непараметрических (Duda and Hart, 1973; Markou and Singh, 2003), и многие методы были предложены для того, как использовать оцененные вероятности, чтобы определить, когда ввод следует рассматривать как роман.Здесь нас не интересуют детали этих методов; принцип остается прежним: согласно этой точке зрения новинка означает низкую предполагаемую вероятность появления . Обратите внимание, что согласно определению неожиданности, данному в Разделе 2, это то же самое, что сказать, что быть новым означает иметь высокую неожиданность, к чему мы вернемся в Разделе 5 ниже.
В Разделе 2.3 мы отмечали, что, хотя определение сюрприза, данное Трибусом, явно не ссылается на условные вероятности, всегда существует неявное предположение, что неожиданность обусловлена моделью или контекстом.Предполагаемые вероятности обнаружения выбросов зависят от контекста сбора образцов и исходных предположений о пространстве выборки. Это вызывает вопросы о приравнивании новизны к «низкой вероятности», поскольку оно основано на предположении, что система может представить всю область возможных выборок до того, как их испытать, и, таким образом, может присвоить нулевую вероятность всем случаям, которые не наблюдались до данного момента. момент. Аспект нашего здравого смысла понятия новизны, который эта точка зрения не в состоянии учесть, — это возможность того, что может произойти наблюдение, которое система не может представить в терминах существующих категорий.Предположение, что пространство выборки состоит из всех возможных конфигураций показаний датчика самого низкого уровня, может быть решением для искусственных систем (например, пикселей камеры), но это кажется неадекватным учетом биологической памяти, которая обычно не столь эйдетична. В самом деле, как мы обсуждаем в разделе 6 ниже, новизна может запускать мозговую активность, функция которой заключается в приобретении новых представлений.
3.3. Резюме
Берлин (1960) различал несколько значений термина «новизна», и формализации «новизна» не так унифицированы, как термины «неожиданность».Прямые интерпретации, включающие поиск в памяти предыдущих встреч, не отражают сложности ни концепции новизны, ни природы памяти. Концепции, основанные на кластеризации, расширяют наивный поиск в памяти и позволяют лучше понять здравый смысл новизны как качества отличия от того, что находится в хранилище памяти. Контентно-адресные системы ассоциативной памяти предлагают более абстрактное понятие новизны как, грубо говоря, фрагменты или аспекты наблюдения, которых не было в предыдущем опыте.Статистические интерпретации с точки зрения обнаружения выбросов имеют множество применений, но, как мы покажем ниже, они также абстрагируются от важных аспектов нашего здравого смысла. В нейробиологии описаны дополнительные категории новизны, которые мы обсуждаем в Разделе 6.
4. Новизна и неожиданность: типичные особенности
Мы видели, что существуют различные предложения о том, как определять неожиданность и новизну, и все они имеют некоторые сильные стороны. Исходя из этого, мы считаем преждевременным предлагать окончательные определения.Тем не менее, мы также думаем, что можно и полезно выделить основные черты двух концепций, которые представляют собой «полюса», вокруг которых должны тяготеть различные определения. В таблице показаны эти функции, и теперь мы кратко их объясним.
Таблица 1
Типичные черты новизны и неожиданности .
| Характеристики | Новинка | Сюрприз | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Тип хранилища знаний, задействованный процесс | Память, отзыв памяти | Predictor Predictor и вовлеченный процесс | — Формирование новых представлений | — Детерминистские ожидания | |
| — Формирование новых связей между представлениями характеристик / компонентов новых данных | — Стохастические ожидания | ||||
| Время | Время не является ключевым фактором: элементы в памяти всегда доступны для сравнения | Входящие данные обычно сравниваются с временным прогнозом | |||
| Процессы для запуска новизны / неожиданности | Одна фаза: | Две фазы: | |||
| — Формулировка прогноза ция | |||||
| — Опыт не соответствует памяти | — Прогноз нарушен | ||||
| Типовые функции | — Поддержка формирования новых представлений | — Поддержка улучшения прогнозов | |||
| — Генерация обучающих сигналов для подкомпонента, обнаруживающего новизну, или для других подкомпонентов | — Генерировать обучающие сигналы для подкомпонента прогнозирования или для других подкомпонентов | ||||
| — Направлять / мотивировать внимание и ресурсы обучения к новым стимулам | — Направлять / мотивировать внимание и учебные ресурсы на непредсказуемые стимулы |
Ключевое различие между новизной и неожиданностью связано с типом хранилища знаний, которое они используют, и тем, как они обрабатывают эти знания.Новинка основана на хранилищах памяти и процессах, которые определяют, есть ли данный элемент в магазине. С другой стороны, неожиданность основана на ожиданиях от систем, способных прогнозировать, на процессах, порождающих такие ожидания, и на процессах, которые сравнивают ожидания с тем, что происходит на самом деле. Наблюдение является новым, когда его представление не обнаруживается в памяти или, что более реалистично, когда оно не «достаточно близко» к какому-либо представлению, обнаруженному в памяти. Новинка запускает формирование новых представлений для входа в долговременную память.Затем эти представления можно использовать для выполнения других когнитивных процессов, в том числе для генерации удивления, используя уже существующие представления (Лисман и Грейс, 2005; Кумаран и Магуайр, 2007). Случай неожиданности отличается, потому что его основным элементом является не входящий, а предсказанный элемент. Действительно, поступающий предмет может быть как знакомым, так и новым — это не в счет. Для удивления важно то, что система воспринимает «что-то», отличное от предсказания, каким бы это «что-то» ни было.
Новизна и неожиданность также различаются по отношению ко времени. Ожидания или предсказания, лежащие в основе неожиданности, связаны с динамическим потоком событий, происходящих во времени (за возможным исключением пространственных предсказаний, лежащих в основе концепции несоответствия Берлина, которые, однако, могут включать визуальное сканирование стимула, тем самым снова вовлекая время. ). Прогнозы обычно включают конкретное время или интервал времени в будущем, когда ожидается что-то: «Если я увижу A в момент времени t , то я ожидаю увидеть B в момент времени t плюс еще что-то.С другой стороны, новизна, похоже, не связана строго со временем. Сравнение текущего опыта с содержимым памяти, т. Е. Процесс, который поддерживает обнаружение новизны, не чувствителен ни к времени, когда воспоминание было сформировано, ни ко времени восприятия нового элемента: что действительно важно, так это только отсутствие представления воспринимаемого стимула в памяти. Различие Берлина между краткосрочной, долгосрочной и полной новизной относится к различиям в том, как этот процесс может работать, но ни в одном из этих случаев время восприятия не столь критично, как для неожиданности.
Как неожиданность, так и новизна повышают уровень возбуждения животного, направляют его внимание, улучшают обучение и вызывают другое подходящее поведение. Но в некоторых других отношениях неожиданность и новизна различаются по своим типичным функциям. Если новизна часто способствует приобретению репрезентаций, неожиданность способствует улучшению прогнозов. В частности, новизна поддерживает получение элементов по памяти, в то время как неожиданность играет ключевую роль в улучшении способности системы прогнозировать (как в обучении с исправлением ошибок, рассмотренном в разделе 2.1) или сигнализировать о том, что такое улучшение имело место (как в байесовской теории, обсуждаемой в разделе 2.2).
5. Связь между неожиданностью и новизной
Неожиданность часто — возможно, всегда — сопровождает новизну, что может быть основной причиной смешения этих двух концепций. Действительно, если предположить, что агент всегда делает прогнозы относительно того, что он скоро испытает, встреча с чем-то новым должна вызвать не только реакцию новизны, потому что в памяти не было обнаружено никакого представления, соответствующего восприятию, но и удивления, потому что ожидания агента должны быть нарушены новым предметом, который нельзя было предсказать.В этом случае агент не предсказывает, что он не будет наблюдать этот элемент, но он предсказывает, что он будет наблюдать что-то еще — предсказание, которое нарушается. Убедительность этого аргумента зависит от того, всегда ли животные чего-то ждут, что, в свою очередь, зависит от того, что на самом деле означает ожидать чего-то, что мы вскоре обсудим.
С другой стороны, понятно, что сюрприз не предполагает новизны. Знакомое наблюдение может показаться неожиданным в контексте, в котором ожидается нечто иное.Привести примеры легко: например, мы можем быть удивлены, обнаружив, что дверь нашей машины заперта, когда мы думали, что только что нажали кнопку разблокировки на брелке.
Более интересный пример представлен в исследовании Huron (2004) смеха у слушателей произведений Баха PDQ Питера Шикеле. В этом примере ожидаемое «что-то еще» на самом деле редко, тогда как реальное наблюдение знакомо, хотя и неожиданно. Шикеле написал большое количество юмористических произведений, приписываемых вымышленному П.D.Q. Бах. Гурон утверждает, что правдоподобное объяснение смеха, вызываемого этими композициями, заключается в том, что смех возникает при «драматических нарушениях ожидания». В одном сочинении ( Quodlibet for Small Orchestra ) Шикеле воспроизводит хорошо известную тему из симфонии Бетховена, но вместо того, чтобы продолжить с Бетховена финишем части, «которая является самым редким продолжением в западной музыке с вероятностью менее 0,007. , »Он переходит к« музыкально банальному »выводу. Слушатели неизменно хохочут в момент переключения.Huron (2004) резюмирует:
Короче говоря, нарушение Шикеле является нарушением достоверных ожиданий («Музыка идет не так»), а не схематическим нарушением («Это не то, что происходит в музыке»). Нарушение. усиливается резким контрастом между достоверной и схематической вероятностями. (Huron, 2004, стр. 702)
Под «достоверным ожиданием» Гурон подразумевает ожидание, созданное на основе прошлого опыта с конкретной рассматриваемой музыкой, в данном случае симфонией Бетховена, которая — во время прослушивания — порождает ожидание для его обычная концовка.Но обычная концовка редко встречается в музыке вообще, то есть вероятность быть услышанной очень мала, тогда как концовка Шикеле имеет гораздо большую вероятность. Следовательно, «схематическое нарушение» — это несоответствие между ожиданием чего-то невероятного и получением чего-то знакомого.
Как обсуждалось выше в разделе 3.2, общая формализация новизны в машинном обучении заключается в том, что быть новизной означает быть статистическим выбросом, а обнаружение новизны достигается путем моделирования функции плотности вероятности возможных наблюдений и рассмотрения наблюдения как нового, если оно падает. в области с достаточно низкой оценочной плотностью (в соответствии с заданным порогом или более сложным критерием).Нам не известны утверждения о том, что эта формализация новизны дает хорошее представление о том, что новизна означает для животного, но уместно спросить, согласуется ли это понятие новизны либо с нашим здравым смыслом понимания термина, либо с типичными чертами новизны. Ответ должен быть отрицательным. Верно, что если вероятность возникновения события мала, то вероятность того, что представление этого события сохраняется в памяти, также мала. Но явно упускается что-то важное в новизне, чтобы приравнять низкую предполагаемую вероятность возникновения к новизне.Легко вспомнить примеры событий, которые совсем не новы, но имеют очень низкую вероятность возникновения. Например, любому событию, которое произошло только один раз в прошлом и которое явно отличается от других пережитых событий, скорее всего, будет присвоена низкая вероятность повторения. Но это событие может быть ярко запоминающимся и, следовательно, знакомым, если оно произойдет снова. Более того, если так называемое обнаружение новизны происходит в результате несоответствия между оценкой вероятности и текущим восприятием, это кажется явным случаем неожиданности, а не новизны, как обсуждалось в разделе 2.Таким образом, хотя трактовка событий с низкой вероятностью как новых может быть хорошим методом для машинного обучения, это плохая модель того, что на самом деле является новизной, и вводящее в заблуждение использование этого термина.
Те же рассуждения объясняют, почему термин «сюрприз» Трибуса (Tribus, 1961) больше соответствует тому, что мы подразумеваем под неожиданностью. В самом деле, неожиданная ценность наблюдения, то есть мера, обратно пропорциональная вероятности его совершения, может рассматриваться как несоответствие между вероятностью того, что оно произойдет, и тем фактом, что оно действительно имело место.Таким образом, согласно нашему анализу, неожиданность согласуется с понятием неожиданности (несмотря на то, что в основном это то же самое, что и новизна согласно статистическому взгляду на новизну с выбросами). Удивление особенно согласуется с нашей характеристикой удивления, когда оно явно обусловлено контекстом, как лексический сюрприз компьютерных лингвистов (Monsalve et al., 2012; Roark, 2011). В этом случае неожиданность как неожиданность вызывается событием, происходящим в контексте, в котором предполагаемая вероятность его возникновения невысока.
Байесовское удивление Итти и Балди (2005, 2006, 2009) не является вводящим в заблуждение использованием этого термина, поскольку их определение основано на несоответствии между убеждениями до и после наблюдения. Степень удивления, вызванного наблюдением, зависит от того, насколько сильно оно изменяет распределение вероятностей по моделям, которые характеризуют представления наблюдателя о том, как устроен его мир. Неясно, является ли идея Итти / Бальди единственным или лучшим байесовским объяснением удивления, но это представление об удивлении согласуется с тем, что мы считаем его типичными чертами.
Байесовское удивление имеет интересные последствия в отношении восприятия неожиданности как неожиданности. Вот немного измененная версия примера, приведенного Итти и Балди. Рассмотрим входящие данные, D , которые имеют очень низкую вероятность с учетом текущего контекста C , то есть D являются неожиданными в смысле высокой неожиданности. Предположим, что у наблюдателя есть только две модели, и наблюдение имеет низкую вероятность с учетом контекста и любой модели, то есть P ( D | C , M 1 ) и P ( D | C , M 2 ) оба низкие.В этом случае, даже если неожиданность D высока, байесовское удивление будет очень низким, поскольку D мало влияет на убеждения агента: он бесполезен для различения между M 1 и M 2 . Это очень гипотетический пример, но он поднимает вопрос о том, какое объяснение удивления больше соответствует процессам, вызывающим удивление у животных.
6. Неожиданность и новизна в нейробиологии и познании
В этом разделе рассматриваются некоторые важные направления исследований в области нейробиологии, связанные с неожиданностью и новизной.Использование концепций, разработанных в предыдущих разделах, показывает, как существующие результаты могут быть переинтерпретированы таким образом, чтобы улучшить наше понимание поведения и нейронного механизма, лежащего в его основе. Цель здесь не в том, чтобы охватить обширную литературу по нейробиологии, касающейся новизны и неожиданности, а, скорее, показать, как сохранение различия в памяти может быть полезной эвристикой для выделения интересных проблем и поиска ответов на вопросы о том, как удивление и новизна обрабатываются в среде. головной мозг.Таким образом, ниже мы сосредотачиваемся на выборе биологических случаев, которые включают механизмы, в которых различие между новизной и неожиданностью размыто или противоречиво, не принимая во внимание другие мозговые феномены, более надежно связанные с каждой из двух концепций (например, мозжечок, прямые модели, ошибки предсказания, классическая обусловленность; передняя поясная кора, предчувствие, негативность, связанная с ошибками; миндалевидное тело, классическая обусловленность).
В современной нейробиологической литературе различают три типа новизны, на которую реагирует мозг: новизна стимулов, новизна контекста и новизна ассоциаций (Ranganath and Rainer, 2003; Kumaran and Maguire, 2007).Эти три типа новизны исследуются с помощью различных экспериментальных парадигм, включают частично перекрывающиеся сети областей мозга и основаны на различных нейронных механизмах. Кроме того, важная часть исследований в области нейробиологии связана с так называемыми дофаминовыми «реакциями новизны». В дальнейшем мы обсудим эти четыре категории новизны по очереди, пытаясь прояснить, является ли термин «новизна» подходящим ярлыком или исследуемые явления больше связаны с неожиданностью.
6.1. Новизна стимула
Новинка стимула относится к явлению, при котором нейронные и поведенческие реакции на конкретный стимул (например, вид объекта) изменяются при многократном воздействии на него. Типичное наблюдение состоит в том, что при повторении стимула нейроны, реагирующие на него, проявляют постепенно уменьшающуюся активацию, явление, называемое подавлением повторения (Ringo, 1996; Henson and Rugg, 2003). Подавление повторения зависит от стимула и наблюдается в различных типах экспериментов, от классификации (Sobotka and Ringo, 1994) до тестов отложенного сопоставления с выборкой (Li et al., 1993). Некоторыми из областей, наиболее чувствительных к новизне стимулов, являются нижневисочная кора (Ranganath and Rainer, 2003), область, участвующая в распознавании объектов, периринальная кора (Brown, Aggleton, 2001), область, близкая к гиппокампу и участвующая в эпизодических процессах. память и префронтальная кора (Asaad et al., 1998), высшая мультимодальная ассоциативная кора.
Стимул новизна кажется классическим случаем новизны, когда поступающие элементы вызывают обнаружение новизны, когда они не соответствуют какой-либо существующей памяти.Новые предметы запускают формирование нейронной репрезентации на нескольких уровнях в упомянутых выше областях мозга, поэтому они постепенно становятся знакомыми (Ranganath and Rainer, 2003).
Интригующая проблема, связанная с новизной стимула, возникает из-за того факта, что новые предметы, по-видимому, вызывают первоначальную высокую активацию тех областей мозга, в которых предполагается вычислить новизну. Это поднимает двоякий вопрос: (а) каковы конкретные механизмы, вызывающие такую высокую активность, и (б) какова его адаптивная функция? Хотя вопрос о механизмах представляет собой интересную проблему для компьютерного моделирования, точка зрения, согласно которой основной функцией обнаружения новизны является формирование представлений о новых предметах в памяти, может объяснить, почему новые предметы вызывают более высокую активацию.Обучение часто требует производства нейромодуляторов. Повышенная активация, вызванная новыми предметами, может запускать выработку нейромодуляторов, например, норадреналина и ахетилхолина (см. Обзор Ranganath and Rainer, 2003). В свою очередь, наличие нейромодуляторов может поддерживать формирование новых нейронных репрезентаций. Эта гипотеза предполагает ряд нейробиологических исследований, направленных на понимание механизмов мозга, реализующих различные этапы предполагаемой причинной цепи, как это уже произошло в отношении дофамина и гиппокампа, которые участвуют в других типах обнаружения новизны, рассматриваемых ниже (см. и Грейс, 2005).
6.2. Ассоциативная новизна
Ассоциативная новизна — один из самых тонких и интересных случаев новизны, изучаемых в нейробиологии. Ассоциативная новизна относится к ситуациям, когда знакомые стимулы объединяются в новые конфигурации (Kumaran and Maguire, 2007). Ассоциации могут быть: пространственными , где знакомые предметы появляются в новых пространственных местоположениях; элемент-элемент , где элементы появляются в новых комбинациях, например, два знакомых слова соединены нечетным образом; или временной , где знакомые элементы появляются в новой временной последовательности.Интересно, что именно в области ассоциативной памяти стирается грань между новизной и неожиданностью. Пример приводится в следующей работе О’Киф и Надел (1978), выделенной курсивом:
Представьте, что вы находитесь в классе… внезапно , ваше внимание отвлекается, когда в комнату входит обнаженный мужчина. … Появление обнаженного парня было новым событием в том смысле, что это было неожиданным и вне контекста .… новых событий привлекают внимание, и они более эффективно закодированы в памяти , чем предсказуемых событий .
Ассоциативная новизна включает случаи, которые труднее всего классифицировать, в том числе те, которые могут включать как новизну, так и неожиданность.
Временная ассоциативная новизна включает парадигматический случай неожиданности: если вы воспринимаете знакомый предмет в новой временной последовательности, кажется, что предметы, предшествующие целевому элементу, составляют контекст, который поддерживает ожидание, которое нарушается появлением знакомой цели. пункт.Отсюда и удивление.
Пространственный корпус тоже, наверное, больше связан с сюрпризом, чем с новинкой. Когда мы воспринимаем знакомый предмет в новом пространственном месте, мы уже имеем его представление в памяти. Вероятно, что нахождение предмета в положении, в котором мы его никогда не испытывали, просто нарушает наши ожидания относительно его положения — отсюда и удивление. Эта интерпретация согласуется с тем фактом, что в экспериментах, посвященных пространственной ассоциативной новизне, испытуемые обычно много раз подвергаются ассоциативным парам, прежде чем будут оценены их реакции дискриминации на знакомство / новизну (Duzel et al., 2003; Колер и др., 2005). Скорее всего, эти повторяющиеся воздействия необходимы для создания ожиданий, чтобы их можно было нарушить, чтобы вызвать сигнал «новизны» с неправильной маркировкой.
Ассоциативная новизна предмет-предмет представляется более сложным для классификации случаем. Чтобы понять, какой случай лучше всего назвать новинкой или неожиданностью, может потребоваться знание задействованных мозговых механизмов. Хорошо известно, что система гиппокампа участвует в формировании сложных эпизодических воспоминаний и, по-видимому, играет решающую роль в обнаружении множества видов новых ассоциаций (Wan et al., 1999; Браун и Агглетон, 2001). Гипотеза компаратора — одна из наиболее устоявшихся гипотез о том, как гиппокампальная система обнаруживает ассоциативную новизну. Это относится к следующим процессам (Hasselmo and Schnell, 1994; Kumaran and Maguire, 2007; Duncan et al., 2012): (а) знакомые аспекты восприятия («соблазны») активно вызывают предыдущие воспоминания на основе паттернов — механизмы, подобные завершению, например, элемент вызывает в памяти другие элементы, ранее испытанные в связи с ним, и (б) некоторые из воспринимаемых элементов не совпадают с вызванными элементами, так что срабатывает сигнал несоответствия.Если эта теория верна, то ассоциативная новизна тесно связана с понятием несоответствия Берлина, которое мы классифицировали как форму неожиданности в разделе 2, поскольку оно включает несоответствие между явными ожиданиями / прогнозами и поступающими данными. «Фильтр новизны» Кохонена (Kohonen, 1977), описанный в разделе 3.1, имеет отношение к этому моменту: новизна входных данных — это, грубо говоря, та его часть, которая не предсказывается остальной частью. Однако может также случиться так, что иногда наборы элементов группируются в отдельные составные представления, и мозг, ища в памяти эти представления и не находя их, регистрирует наблюдение набора как фактическую новизну.Также вероятно, что в таких обстоятельствах и новизна, и неожиданность играют роль одновременно.
Общая идея здесь заключается в том, что некоторые области мозга, особенно ассоциативные области более высокого уровня, такие как гиппокамп, могут использовать один и тот же механизм для использования репрезентаций связанных элементов либо для обнаружения новизны, либо для обнаружения неожиданности, в зависимости от контекста. и текущая задача, и что в некоторых случаях может быть замечена как новизна, так и неожиданность. Каковы фактические механизмы, которые использует мозг в каждом конкретном случае, — важный вопрос для исследований в области нейробиологии.
6.3. Контекстная новизна
Контекстная новизна — это еще один тип широко изучаемой новизны, тесно связанный с ассоциативной новизной (Ranganath and Rainer, 2003). Это относится к поведенческим и нервным реакциям на знакомые стимулы, которые являются неожиданными с учетом контекста, в котором они возникают. Контекстуальная новизна часто изучается в экспериментах oddball , где, например, последовательности повторяющегося слухового стимула (например, простого тона) перемежаются с редкими нечетными сигналами (например.г., мычание коровы) (Ranganath, Paller, 1999). Реакция мозга на необычный стимул часто отслеживается с помощью потенциалов электрического поля (связанных с событием потенциалов — ERP), генерируемых, когда мозг обнаруживает стимул. Типичный результат этих тестов — проявление положительной волны электрического поля, происходящей примерно через 200–300 мс после нечетного стимула и называемой «P300» или «P3» (Friedman et al., 2001). Интенсивное исследование привело к выделению компонента P3a волны, также называемого «новизной P3» (Soltani and Knight, 2000).Различные исследования показывают, что новинка P3 происходит из сети областей мозга, включая систему гиппокампа, рассмотренную выше (Soltani and Knight, 2000). Этот и другие элементы предполагают, что перекрывающиеся механизмы мозга могут подчеркивать ассоциативную новизну и контекстуальную новизну (Kumaran and Maguire, 2007).
Легко видеть, что в случае контекстной новизны действуют механизмы предсказания и неожиданности, а не новизны. В самом деле, в необычных экспериментах странный предмет называют «новым», даже если это часто бывает знакомый предмет, который преподносится участникам непредсказуемым образом, например.g., «коровье мычание», произносимое после последовательности простых звуков. В этом случае «мычание» определенно не ново, поскольку участники наверняка слышали этот звук несколько раз перед экспериментом. Вместо этого «мычание» представляет собой типичный пример знакомого предмета, который вызывает удивление, поскольку его нельзя предсказать после последовательности обычных сигналов. Мы ожидаем, что четкое распознавание наблюдаемого явления, в данном случае неожиданность, поможет исследователям распознать новые проблемы и новые решения для них, а также предложить эксперименты, которые приведут к лучшему пониманию задействованных мозговых процессов.
6.4. Ответы на «новизну» дофамина
Другой важный пример смешения неожиданности и новизны можно найти в недавней литературе по нейробиологии, посвященной дофамину. Дофамин — нейромодулятор, который, как хорошо известно, играет ключевую роль в процессах мотивационного обучения и обучения с подкреплением (Wise, 2004; Berridge, 2007). В середине 1990-х годов было обнаружено, что фазовая активация дофамина тесно связана с поведением ошибки предсказания временной разницы (TD-ошибки), постулируемой алгоритмом TD вычислительного обучения с подкреплением (Barto, 1995; Houk et al., 1995; Шульц и др., 1997; Шульц, 1998). Это привело к гипотезе вознаграждения-предсказания-ошибки фазовой активности дофаминовых нейронов, которая получила большую эмпирическую поддержку и представляет собой одну из самых плодотворных интеграций между вычислительными и эмпирическими исследованиями (Ungless, 2004; Wise, 2004; Schultz, 2007; Graybiel, 2008; Glimcher, 2011).
Несмотря на успех, важная проблема, с которой сталкивается гипотеза вознаграждения-предсказания-ошибки, заключается в том, что фазовая активность дофаминового нейрона запускается не только предикторами вознаграждения и вознаграждения, но и различными типами явных стимулов (Horvitz, 2000), такими как внезапные визуальные или слуховые стимулы, которые никогда не ассоциировались с вознаграждением (Steinfels et al., 1983; Ljungberg et al., 1992; Хорвиц и др., 1997). Поскольку эти ответы имеют тенденцию исчезать при повторной стимуляции, они были названы ответами «новизны» (Schultz, 1998). Интересное объяснение этих реакций было предложено Какаде и Даяном (2002b), которые связывают их с проблемой исследования: согласно этим авторам, эти активации дофамина представляют собой «бонусы новизны», которые генерируются, когда животное воспринимает новые состояния и что служат для повышения склонности животного к исследованию окружающей среды, тем самым увеличивая вероятность того, что животное получит вознаграждение.Идея нового бонуса недавно привлекла большое внимание, и она способствует проведению ряда нейровизуализационных исследований, в которых изучается активация дофаминергической системы, в то время как субъекты подвергаются воздействию новых стимулов (например, Bunzeck and Duzel, 2006; Wittmann et al., 2008). ; Krebs et al., 2009).
Проблема здесь в том, что так называемые реакции на новизну дофаминовых нейронов, обнаруженные у животных с помощью электрофизиологических исследований, не кажутся связанными с новизной, а скорее неожиданностью. Фактически, стимулы, которые использовались в этих электрофизиологических экспериментах, представляют собой простые вспышки света или внезапные звуки, а дофаминергические реакции на свет и тона обычно сохраняются после многих презентаций, так что говорить о новизне стимулов не представляется целесообразным (Steinfels et al. ., 1983; Хорвиц и др., 1997; Ungless, 2004). Следовательно, более разумно предположить, что именно неожиданность события, например, внезапное появление света или звука, ответственна за активацию дофамина.
Дополнительные косвенные доказательства того, что активность дофаминергических нейронов, запускаемая светом и звуком, вызвана скорее неожиданностью, чем новизной, получены из поведенческих исследований сенсорного подкрепления. Сенсорное подкрепление — это очень хорошо изученный феномен, когда многие виды сенсорных событий (из которых наиболее часто изучаются, опять же, свет и тона) способны стимулировать приобретение инструментальных реакций.Например, если нажатие на планку приводит к включению света, животное начнет нажимать на планку, как если бы нажатие на планку должно было привести к награде, такой как еда (например, Kish, 1955; Williams and Lowe, 1972; Glow, Winefield, 1978; Reed et al., 1996). Поскольку мы знаем, что дофамин необходим и достаточен для инструментального кондиционирования аппетита (Robinson et al., 2006; Zweifel et al., 2009), вероятно, можно с уверенностью предположить, что именно фазовый дофамин опосредует оперантное кондиционирование в сенсорном подкреплении, просто поскольку мы предполагаем, что именно дофамин управляет стандартной инструментальной обусловленностью, усиленной пищей.
Дальнейшее подтверждение того, что неожиданность, а не новизна поддерживает сенсорное подкрепление, исходит из свидетельств того, что световые смещения являются более или менее такими же хорошими подкреплениями, как и световые начала (Glow, 1970; Russell and Glow, 1974). Но в случае смещения света, где же «новый» стимул, который действует как подкрепление (предположительно, запуская дофамин)? В этом случае еще более ясно, что здесь играет роль неожиданность события (неожиданность), а не новизна стимула (который отсутствует).
Мы утверждали, что фазовая активность дофаминовых нейронов запускается в электрофизиологических исследованиях на животных с использованием света и звуков, а не новизной. Но почему стоит обращать внимание на это простое неправильное употребление терминологии? Мы думаем, что есть как минимум две важные причины знать об этой вводящей в заблуждение маркировке. Первая причина связана с механизмами, лежащими в основе фазовой активации дофаминовых нейронов. Если кто-то хочет понять, как запускается активность дофаминовых нейронов, вероятно, будет хорошей идеей не путать активацию новизны из-за новых изображений с неожиданной активацией из-за неожиданных событий.На самом деле, что неудивительно в экспериментах с людьми с новыми изображениями, кажется, что задействован именно гиппокамп (например, Lisman and Grace, 2005), тогда как световые вспышки вызывают активность дофамина через верхний бугорок, который напрямую проецируется на дофаминергические нейроны ( Dommett et al., 2005). Более того, если активность дофаминовых нейронов запускается неожиданным светом или звуком, тогда возникает вопрос о нейронных цепях, обеспечивающих предсказания, которые подавляют неожиданную активацию после повторной стимуляции.Это очень важный вопрос, который, насколько нам известно, еще не решен. Мы предполагаем, что ключевая причина такого пренебрежения заключается в том, что эти дофаминовые ответы были расценены как реакции новизны, и, следовательно, они не предполагают прогнозов.
Вторая причина важности различия между новизной и неожиданностью в отношении фазовой активности дофаминовых нейронов связана с функцией, которую эти активации играют в поведении животных. Хотя разумно предположить, что дофаминергические реакции на новые стимулы, обнаруженные у животных, на самом деле являются «бонусами новизны», которые облегчают исследование (Kakade and Dayan, 2002b), менее разумно предполагать, что та же функция приписывается активациям дофамина, вызванным неожиданные (неожиданные) события.Фактически, кажется более вероятным, что функция неожиданной активации дофамина состоит в том, чтобы побудить животное к активности, чтобы обнаружить, какие аспекты его собственной активности могут вызвать неожиданные события, чтобы животное могло добавлять новые действия в свой репертуар (Redgrave et al.