一般的なビュー

認知研究における一般観の原理は、観察者が遠位現象を解釈する際に、観察者が当該現象に対して特別な立場や関係にあることを必要としないような解釈がなされるべきであると規定している。この原理は、観察者が不十分な近位データから遠位現象を再構成することを可能にする帰納的バイアスを、かなり一般的に説明するものである。この原理は、例えば不十分な二次元投影から三次元構造がどのように抽出されるかを説明するものとして、特に視覚研究において発展してきた。

一般的な見解の原理は、リチャーズ[1]とホフマン[2] [n 1]によって議論されており、フリーマン[引用が必要]によって洗練されたベイズの形式化が行われている。

ベイズ推論との関係

一般的な見解の原理の別の表現は、観察者の「位置」が適度に変化(摂動)したとしても、遠位構造の推論は実質的に同じままであるべきであるというものです。もし、観察者の摂動によって推論が質的またはカテゴリ的に異なるものになるならば、その推論は一般的な見解の仮定を満たさず、棄却されるべきです。(質的またはカテゴリ的な差異を構成するものは何かという問題は、興味深い詳細な点です。)この見解によれば、一般的な見解の原理は、観察の側面を考慮した最大事後確率(MAP)に基づく推論に過ぎないと主張できます。したがって、問題の観察を生成した可能性が最も高い遠位現象を推論します。この確率には、関連する事前確率に加えて、遠位現象が特定の観測可能な信号を生成する可能性と、観察者がそれらの信号を観測と整合する方法で変換する可能性の両方が組み込まれています。このような分析(およびさまざまな仮定の適用)により、一般的なビューの原則に近い動作を得ることができます。

注記

  1. ^ 現実に水のような資源があり、その量が客観的な順序、つまり非常に少ない水、中程度の水、多量の水で定量化できると仮定します。ここで、適応度関数が線形で、少量の水では適応度も小さく、中程度の水では中程度の適応度、多量の水では適応度が大きいと仮定します。この場合、世界の水についての真実を理解している生物が勝利できますが、それは適応度関数がたまたま現実の真の構造と一致している場合に限られます。一般に、現実世界では、そのようなことは決して起こりません。より自然なのはベルカーブです。つまり、水が少なすぎると喉の渇きで死にますが、水が多すぎると溺れ、その中間の値しか生存に適さない、といった具合です。この場合、適応度関数は現実世界の構造と一致しません。そして、これで真実が絶滅するのに十分です。例えば、適応度に調整された生物は、ある資源の量が少ない場合と多い場合を、例えば赤と認識して適応度の低さを示す一方で、中間の量を緑と認識して適応度が高いことを示すかもしれません。その知覚は適応度に調整されますが、真実には調整されません。現実にはそのような区別が存在するにもかかわらず、生物は量が多いと少ないの区別を認識できず、赤しか認識しません。—ドナルド・D・ホフマンからアマンダ・ゲフターへ

参考文献

  1. ^ Knill, DC、Richards, W.編著『ベイズ推論としての知覚』ケンブリッジケンブリッジ大学出版局、1996年)、478ページ。
  2. ^ ゲフター、A.、「現実に反するケース」、アトランティック、2016年4月25日。

さらに読む

  • ベネット、ブルース・M.;ホフマン、ドナルド・D.;プラカッシュ、チェタン(1989)『観察者の力学:知覚の形式理論』サンディエゴアカデミック・プレス
  • ベネット、ブルース・M.;ホフマン、ドナルド・D.;プラカッシュ、チェタン(1991)「知覚の統一性」(PDF)認知38(3):295– 334、doi:10.1016/0010-0277(91)90009-s、PMID  2060272、S2CID  16615099
  • チャイティン、グレゴリー・J. (1974)、「情報理論的計算複雑性」、IEEE Transactions on Information Theory、IT-20 (1): 10– 15、doi :10.1109/tit.1974.1055172、2007年4月6日時点のオリジナルよりアーカイブ
  • Klamka、Jerzy (1991)、動的システムの制御性ドルドレヒト: Kluwer
  • ニル、デイビッド・C.、リチャーズ、ホイットマン(1996年)、ベイズ推論としての知覚、ケンブリッジ:ケンブリッジ大学出版局
  • Kolen, John F.; Pollack, Jordan B. (1995)、「観察者のパラドックス:物理システムにおける見かけの計算複雑性」(PDF)Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence7 (3): 253– 277、doi :10.1080/09528139508953809
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