ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ И РАЗЛИЧЕНИИ

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ И РАЗЛИЧЕНИИ

Ю. А. ИНДЛИН

Научно-исследовательский кинофотоинститут, Москва

Наблюдаемые в психофизических экспериментах соотношения между стимулами и реакциями (ответами) являются продуктом двух процессов: процесса активации и процесса принятия решения. Процесс активации характеризуется преобразованием стимула в сенсорный эффект. Процесс принятия решения определяет ответ испытуемого относительно полученного сенсорного эффекта.

Как теоретическое, так и практическое исследование процесса принятия решения в психофизике проводится обычно для ситуации обнаружения сигнала на фоне шума; это связано, с одной стороны, с тем, что первые теории переносились в психофизику из статистической радиотехники, где проблема обнаружения электрического сигнала на фоне шума была хорошо разработана, а с другой стороны, с тем, что такая ситуация открывала возможности для всякого рода допущений в отношении как процесса активации, так и процесса принятия решения, облегчающих формализацию теорий.

Наиболее известна теория обнаружения сигнала (ТОС), адаптированная для психофизики Таннером, Светсом, Грином, Бердсалом (на русском языке ее изложение можно найти, например, в работах [2], [3], [5], [6], [10], [13]). В этой теории предполагается, что. многократное предъявление стимула вызывает континуум сенсорных эффектов, которые распределяются на некоторой сенсорной оси согласно простому (обычно полагаемому нормальным) закону; это допущение весьма правдоподобно, широко используется в психофизике (модель Терстона [12]) и не противоречит экспериментальным данным.

Решение относительно двух возможных ситуаций (шум или сигнал + шум) принимается в соответствии с положением сенсорного эффекта относительно критерия ответов, размещенного на сенсорной оси; оптимальный (в байесовском смысле) критерий рассчитывается по определенной формуле, использование которой требует знания распределений сенсорных эффектов, вызываемых как шумом (n), так и сигнал + шумом (s), и вероятностей их предъявлений.

Способность испытуемого производить подобные вычисления представляется сомнительной (к этому вопросу мы еще вернемся). Более существенным недостатком этой теории является игнорирование способности испытуемого к обучению: роль обратной связи со стороны экспериментатора (информирование испытуемого о правильности его ответов) сводится лишь к возможности раскрыть эмпирически вероятность предъявления сигнала, а также плотности вероятностей сенсорных эффектов, производимых n и s, с тем чтобы использовать эти данные для расчета оптимального (в байесовском смысле) критерия.

В некоторых теориях используется способность испытуемого к обучению под влиянием обратной связи со стороны экспериментатора [1],

[16], однако математическая проработка этих теорий оказалась возможной лишь при наложении довольно искусственных требований на процесс активации: вместо континуума сенсорных эффектов пришлось постулировать наличие всего двух [16] или трех [1] сенсорных состояний.

Общий недостаток всех рассмотренных теорий вытекает из их происхождения, определяющего бинарный характер физической ситуации (n и s). Достаточно поставить задачу в более общем виде, как обнаружение любого из двух и более сигналов, отличающихся интенсивностью, и математические трудности расчета оптимального критерия оказываются непреодолимыми. Поэтому, например, ни одну из этих теорий не удается приложить к методу констант в различении, где результаты сдвига критерия под действием инструкции демонстрируются с давних времен [17].

Кроме того, ни в одной из теорий не учитывается способность испытуемого к самообучению, которая проявляется экспериментально улучшением в процессе тренировки результатов работы испытуемого даже при отсутствии обратной связи со стороны экспериментатора.

В настоящей работе описывается простая модель принятия решения, которая хорошо согласуется с экспериментальными данными и не имеет недостатков упомянутых теории: при сохранении постулата о континууме сенсорных эффектов не требуется ни простого математического описания распределения сенсорных эффектов, ни знания испытуемым параметров этого распределения, модель обучаема и самообучаема; она одинаково хорошо работает как в обнаружении, так и в различении без ограничений, накладываемых на физическую ситуацию.

Начнем с обнаружения сигнала на фоне шума методом «да-нет».

Рис. 1. Распределения сенсорных эффектов, вызываемые:

а) многократным предъявлением шума (левая кривая) и сигнала + шум (правая кривая); б) пробами в экспериментальной серии при равенстве количеств сигнальных и шумовых проб, т. е. при р (S) = р (n).; в) пробами в экспериментальной серии при преобладании сигнальных проб, т. а. при р (s) > р (n); k_опт — оптимальный критерий, при котором заштрихованные площади совпадают с р (s), другими словами, выполняется соотношение (1).

Мы полагаем, что сенсорные эффекты, которые вызывает многократное предъявление n и s, можно описать на сенсорной оси двумя распределениями (рис. 1а); но в экспериментальной серий стимулы n и s предъявляются не в отдельности, а в неизвестной испытуемому последовательности, в результате чего распределение сенсорных эффектов получает сложную форму (рис. 16, в), определяемую суммой плотностей вероятностей исходных распределений (рис. 1 а), с соответствующими весовыми множителями, зависящими от пропорций (относительных чисел) сигнальных p(s) и шумовых р(n) проб. Принятие решения производится в соответствии с положением критерия ответов k на той же оси: если х > k, принимается решение «да — сигнал был» (условно обозначаемое как S), если х < k — решение «нет» (N).

В основу нашей модели положено понятие оптимального с точки зрения испытуемого критерия ответов.

Опытный испытуемый знает, а неопытный быстро узнает, что на континууме сенсорных эффектов нет четкой границы между эффектами, вызываемыми n и s. Поэтому перед испытуемым встает вопрос: насколько большие по величине сенсорные эффекты следует приписывать наличию сигнала, или, другими словами, где на сенсорной оси располагать критерий ответов. Предположим, что испытуемому известно число сигнальных проб в экспериментальной серии. Если число ответов

S в экспериментальной серии окажется меньшим числа сигнальных проб, то испытуемый придет к справедливому заключению, что он выбрал слишком высокий критерий, в результате чего пропускает сигналы. Если же число ответов S окажется большим числа сигнальных проб, то испытуемый посчитает, что он выбрал слишком низкий критерий, и поэтому принимает шумовые пробы за сигнальные. Возникло предположение, что оптимальным с точки зрения испытуемого: является такой критерий, при котором число ответов S совпадает с числом сигнальных проб, или, по-другому, пропорция ответов S на предъявление как л, так и s, обозначаемая как p(S/s, п), совпадает с пропорцией сигнальных проб p(s).

Рис. 2. Отклонения экспериментальных точек от ожидаемой зависимости (диагональ указывает на ожидаемый результат: белые кружки — обработка экспериментальных данных согласно TOC, черные кружки — согласно (1).

Возникает вопрос, действительно ли испытуемый стремится установить оптимальный критерий, при котором выполняется соотношение

(1) p(S/s,n) = p(s).

В психофизической литературе, касающейся ТОС, накоплено большое количество данных, полученных в экспериментах по методу «да-нет» при информировании испытуемого о пропорции p(s) сигнальных проб в экспериментальной серии. Типичный пример этих данных (заимствованный из [15]) показан на рис. 2 в форме, допускающей сравнение экспериментальных данных с теоретическими величинами, следующими из ТОС (белые кружки) и из соотношения (1) (черные кружки); мерой рассогласования может служить отклонение экспериментальных точек от диагонали. Из рис. 2 ясно, что испытуемый не в состоянии устанавливать оптимальный в байесовском смысле критерий (вытекающий из ТОС) и, следовательно, сомнения в отношении способности испытуемого производить расчет критерия подтверждаются; с другой стороны, очевидно, что критерий испытуемого действительно близок к оптимальному критерию k_опт при котором выполняется (1). Более широкая проверка практического использования такого оптимального критерия подтвердила сказанное [5], [7].

Таким образом, мы определили понятие оптимального критерия и показали, что реально используемый критерий испытуемого близок к оптимальному.

Вместе с тем соотношение (1), определяющее оптимальный критерий, дает в некотором смысле глобальный эффект деятельности испытуемого, являющийся результатом усреднения ответов, полученных в некоторой экспериментальной серии. Принимая решения в процессе развертывания своей деятельности, испытуемый еще не знает ее конечного результата, определяющего p(S/s, n) в (1). Как же в таком случае достигается (1)?

Объяснение этому дает принцип самообучения, который проявляется в способности испытуемого использовать результаты своей предшествующей деятельности (выражаемой в ответах) для корректировки своей предстоящей деятельности.

Предполагается, что испытуемый непроизвольно анализирует результаты некоторого конечного интервала (τ) своей деятельности, оценивая

текущую (во времени, от одного ответа к другому) пропорцию р_τ (S/s, n)=р_τ ответов S на интервале τ. После каждого, например, i-гo ответа текущая пропорция рт,» сравнивается с ожидаемой пропорцией сигнальных проб p(s). Если р_τ,_i >p(s), то испытуемый решает, что критерий слишком низок, и увеличивает его, причем в тем большей степени, чем больше расхождение пропорций; если р_τ,_i < p(s)р, то это, напротив, приводит к снижению критерия. Таким образом, принцип самообучения, определяющий направление и величину скачка Δk_i критерия ответов, можно формализовать в виде:

(2) Δk_i = h [р_τ,_i –p(s)],

где h — коэффициент связи.

Скачок Δk_i определяет изменение критерия, после каждого ответа, согласно рекурентному соотношению

(3) k_i+1 = k_i + Δk_i

Если р_τ,_i > p(s), то Δk_i > 0 и k_i₊₁ возрастает; это уменьшает вероятность ответа S в (i +1)-й пробе и способствует уменьшению р_τ,1+1 и Δk_i₊₁. Наоборот, если Δk_i < 0, то принцип самообучения способствует увеличению последующего скачка Δk_i₊₁. Другими словами, величина критерия колеблется около некоторого значения k₀, которое в идеале достигается, если Δk_i остается равным нулю на протяжении достаточно длительного интервала проб. Это условие, согласно (2), означает равенство пропорций р_τ,_i и p(s) на этом интервале, что, в свою очередь, возможно лишь, при оптимальном критерии k_опт. Следовательно, k_о = k_опт.

ЧИСЛЕННЫЙ ПРИМЕР, ИЛЛЮСТРИРУЮЩИЙ ПРИНЦИП САМООБУЧЕНИЯ

Таким образом, из принципа самообучения следует, что критерий ответов совершает колебания около оптимального значения k_опт, а это в конечном счете приводит к выполнению (1).

Проиллюстрируем сказанное примером, численные данные которого приведены в таблице. В этом примере мы полагаем, что для оценки текущей пропорции после i-гo ответа (первая строка таблицы), обозначаемого через R_i (вторая строка) и принимающего значение 1 при ответе S и 0 — при ответе N,- испытуемый использует пять последних ответов с весовыми коэффициентами, наиболее простым образом учитывающими свойства забывания, так что

(4)

Результаты вычислений приведены в третьей строке таблицы.

Коэффициенты, используемые в (4), усиливают влияние ближайших во времени ответов и ослабляют влияние отдаленных ответов (при равном весе ответов все слагаемые должны иметь одинаковый коэффициент 0,2); численные значения коэффициентов выбраны таким

образом, чтобы максимальное значение р_τ,_i (при всех пяти ответах S) равнялось, как и при одинаковых коэффициентах, единице.

В четвертой строке таблицы по дочитывается отнесенный к h скачок критерия после i-гo ответа при p(s)=0,7, а в пятой — отнесенный к h критерий, с которым испытуемый работал в i-й пробе.

Пусть в нашем примере испытуемый начал работать с критерием ответов, заниженным относительно оптимального, для удобства полагаемого равным нулю, так что пятый ответ давался при k₅/h = — 0,15 (см. столбец таблицы при i=5). Дав пятый ответ, испытуемый оценил Р_τ,.5 согласно (4) (см. столбец при i = 5 и соответствующую строку таблицы), сравнил Р_τ,.5 и p(s) (следующая строка таблицы) и, убедившись таким образом в вероятной занbженности критерия ответов, произвел сдвиг критерия на величину Δk₅/h =0,3; в результате этого к шестой пробе критерий стал равным 0,15 (см. столбец при i = 6).

После каждого следующего ответа скачок критерия рассчитывается аналогичным образом. Результаты расчета, представленные в таблице, отражены в графической форме на рис. 3. Здесь наглядно демонстрируется регулирующая роль принципа самообучения (2), приводящая к выполнению соотношения (1).

Рис. 3. Зависимость критерия ответов в условных единицах k/h как функция порядкового номера пробы:

штриховая линия — оптимальное значение, наклонные линии указывают на сдвиг критерия после i-гo ответа, горизонтальные участки — на величину критерия, при котором дается ответ.

Итак, мы показали, что при обнаружении сигнала на фоне шума методом «да-нет» наша модель принятия решения подтверждается экспериментальными данными, чего нельзя сказать о ТОС, которая согласуется с ними существенно хуже.

Рассмотрим теперь случай, когда вместо одного сигнала s может предъявляться любой из нескольких сигналов s₁,..., s_m, отличающихся интенсивностью. Это усложняет форму распределения сенсорных эффектов, вызываемых предъявлением сигналов, которая, в частности, может оказаться полимодальной (с несколькими локальными максимумами).

В нашей модели не производится расчет оптимального критерия с использованием параметров распределения сенсорных эффектов и поэтому форма распределений не играет роли; для описания этой новой ситуации достаточно в (1) и (2) заменить s на S₁,...,s_m. Напротив, ТОС в этих условиях неприменима (поскольку не выполняется требование монотонности отношения правдоподобия, необходимое для однозначности расчета оптимального в байесовском смысле критерия). Можно было бы предположить, что испытуемый пользуется в этих условиях более сложным способом расчета, пока не известным теории. Однако это представляется сомнительным, поскольку испытуемый не отмечает какого-либо усложнения своей работы при увеличении числа сигналов; более того, обычно он этого увеличения даже не замечает. Это вполне соответствует нашей модели, которая не предусматривает усложнения работы испытуемого при увеличении числа сигналов.

Перейдем теперь к анализу принятия решения при методе двухальтернативного вынужденного выбора. Пары стимулов, следующие в порядке s, n или n, s, предъявляются испытуемому, который должен ответить на вопрос, в каком порядке следуют стимулы. Ответ S, N обозначим как S, а ответ N, S — как N.

Разность ощущений, вызванных первым и вторым стимулом, при многократном предъявлении пары s, n можно описать на рис. 1а правой

кривой распределения, а пары n, s — левой кривой; ось х следует считать в данном случае осью разности ощущений с нулем под точкой пересечения распределений.

Наличие нуля на оси разности ощущений как будто автоматически решает, а точнее, снимает проблему принятия решения: если разность ощущений положительна, то испытуемый должен давать ответ S, если отрицательна — ответ N, что эквивалентно фиксированию критерия в нуле оси. Именно такова логика модели Терстона я ТОС (напомним, что в ТОС проблема принятия решения обсуждается лишь в рамках метода «да-нет»).

Однако эта логика верна лишь отчасти. Дело в том, что представление ощущения или разности ощущений в виде точки на соответствующей оси — очевидная идеализация. Реалистичнее вести речь о сенсорной области, возбуждаемой однократным предъявлением стимула. Если при данном предъявлении пары стимулов разность ощущений достаточно велика и сенсорная область разности ощущений не включила в себя нуль оси, то указанная идеализация никак не проявляется. Но если ощущения близки по величине и эта область разместилась по обе стороны от нуля оси, то испытуемый не получает однозначной сенсорной информации относительно знака разности ощущений. Мы полагаем, что в этом случае для разрешения возникшей сенсорной неопределенности привлекается информация о предшествующих ответах, реализуемая в следующем правиле:

где p(s) означает пропорцию p(s, n) пар s, n; несколько упрощая можно сказать, что (5) описывает работу механизма угадывания на базе несенсорной информации.

Результаты экспериментов, проводимых по методу вынужденного выбора при сообщении испытуемому пропорции p(s), изменяющейся от 0,25 до 0,75 [1], несомненно указывают на существование области сенсорной неопределенности; кроме того, эти результаты хорошо описываются с помощью (5).

Естественно, что и при методе «да-нет» может сложиться ситуация сенсорной неопределенности, требующая применения правила (5); однако нетрудно заметить, что это не может повлиять на конечный результат, определяемый (1).

Очевидно, что правило разрешения сенсорной неопределенности (5) при трактовке сенсорного эффекта как конечной области эквивалентно (2) при точечном представлении сенсорного эффекта; однако, используя (2) вместо (5), нужно иметь в виду, что величина скачка в этом случае пропорциональна размеру сенсорной области (это может учитываться величиной коэффициента h) и совершается он всегда от нуля оси, что должно учитываться в (3) требованием k_i=0. При точечном представлении сенсорного эффекта диапазон изменения критерия ограничен и очевидно уже, чем при методе «да-нет», хотя бы потому, что в последнем случае на колебания критерия, определяемые (3), накладываются скачки критерия, следующие из (5).

Если при методе вынужденного выбора вместо s используется S₁...,s_m, то правило (5) и эквивалентное ему (2) сохраняют справедливость при такой замене.

Итак, мы описали принятие решения при обнаружении сигнала на фоне шума. Возникает вопрос: не может ли эта теория быть использована также при различении.

Отличие различения от обнаружения заключено в физических характеристиках стимулов: при различении обычно используется детерминированный стимул (например, тон), а при обнаружении — случайный

стимул (шум и сигнал+шум). Детерминированный стимул описывается на физической оси точкой, случайный стимул — распределением. Но испытуемый имеет дело с сенсорными эффектами; а сенсорные эффекты, вызываемые детерминированным стимулом, в силу флюктуации физиологического происхождения описываются на сенсорной оси распределением. Таким образом, и при обнаружении, и при различении результат многократного предъявления стимула описывается на сенсорной оси распределением сенсорных эффектов; и хотя в первом случае характеристики этого распределения определяются главным образом физическими флюктуациями, а во втором случае — исключительно сенсорными флюктуациями, для испытуемого это не имеет принципиального значения. Меняются лишь названия экспериментальных методов: методу «да-нет» в обнаружении соответствует метод приращений в различении (используемый обычно в экспериментах, иллюстрирующих нейроквантовую теорию) и метод констант с тремя категориями ответов, методу вынужденного выбора — метод парных сравнений и метод констант с двумя категориями ответов (типа «больше-меньше»); ситуации s соответствует переменный стимул, n — стандартный стимул, а ответу S — ответ типа «больше».

Таким образом, к использованию нашей модели в различении не возникает никаких препятствий. Более того, при методе констант с тремя категориями ответов предоставляется удобная возможность для исследования способности испытуемого к обучению.

Известно, что одно лишь изменение инструкции способно воздействовать на результаты испытуемых таким образом, что психометрическая кривая сдвигается вдоль стимульной оси [4], [14].

В наших экспериментах [7] способность испытуемых к обучению исследовалась количественным образом с использованием направленной обратной связи, когда информация об эффективности работы испытуемого за одну экспериментальную серию выражалась одним числом, не связанным непосредственно с p(s) и достигающим оптимума при некотором оптимальном критерии.

Например, испытуемому сообщалась абсцисса 50% точки экспериментальной психометрической кривой, построенной согласно его данным, и требуемая величина, на которую он должен вывести свою экспериментальную кривую. После каждой экспериментальной серии сообщались достигнутые результаты. Через несколько попыток задача была испытуемым решена с большой точностью.

В другом эксперименте [7] обратная связь выражалась суммой выигрыша, достигавшей максимума при некотором оптимальном критерии. Испытуемые (как опытные, так и неопытные) под действием такой направленной обратной связи довольно быстро сформировали пропорцию p(s), которая соответствовала оптимальному критерию и обеспечивала максимальный выигрыш.

Р1з способности испытуемого к обучению следует, что пропорция p(s) может не иметь никакого отношения к действительной пропорции сигналов. Можно сказать, что р (s) — это просто число, сообщаемое испытуемому или формируемое им самостоятельно, с помощью которого он запоминает и стабилизирует свой критерий ответов.

Использование испытуемым числа p(s) как «узелка на память» демонстрируется экспериментально («эффект якоря», изменение уровня адаптации, см., например, [17]). При незаметной для испытуемого деформации стимульного ряда (перераспределение количества предъявлений разных значений переменного стимула или сдвиг всего диапазона переменного стимула при сохранении прежней величины стандарта) испытуемый сохраняет р (s), сдвигая в среднем критерий ответов, что приводит к соответствующему сдвигу психометрической кривой; другими

словами, испытуемый удерживает в памяти не величину критерия, а число p(s).

То обстоятельство, что истинность или ложность числа p(s) не играет для испытуемого никакой роли, позволяет с помощью направленной обратной связи формировать p(s), а следовательно, и оптимальный критерий по желанию экспериментатора. Это требует критического отношения к экспериментальным данным, полученным после длительной тренировки, в течение которой могла быть введена в явном или неявном виде направленная обратная связь (см. например, эксперименты в поддержку нейроквантовой теории [11]).

Таким образом, способность испытуемого к обучению проявляется в формировании под влиянием обратной связи числа p(s), желательного для экспериментатора.

Рис. 4. Блок-схема, представляющая работу испытуемого в психофизическом эксперименте.

Между тем в различении способность испытуемого к обучению практически не используется, что плохо отражается на качестве экспериментальных данных. Если испытуемый не информируется о качестве своей работы (что обычно в экспериментах на различение), то у него не возникает потребности ее стабилизировать, а это приводит к относительно большому диапазону колебаний критерия, проявляющемуся в уменьшении крутизны психометрической кривой [7], [9]. Введение направленной обратной связи стимулирует образование фиксированного числа p(s), стабилизирует критерий ответов, оставляя на экспериментальных результатах существенно меньшее влияние работы механизма принятия решения [7]. Конечно, такого же результата можно добиться и без привлечения направленной обратной связи, поскольку в процессе тренировки испытуемый самостоятельно сформирует число p(s), однако этот второй путь — существенно более долгий.

Здесь уместно отметить, что процесс тренировки заключается не только в стабилизации критерия, но и в обучении испытуемого умению поддерживать достаточно высокий уровень внимания. Уровень внимания можно моделировать размерами сенсорной области, возбуждаемой однократным предъявлением стимула. Если уровень внимания высок, то область мала и большинство решений принимается на базе сенсорной информации. Если уровень внимания низок, то область велика, что уменьшает роль сенсорной информации в пользу правила (5) и приводит к ухудшению результатов. В периоды невнимания [8], когда уровень внимания можно считать особенно низким, сенсорная область практически при каждом предъявлении включает в себя критерий и потому решения принимаются почти исключительно на базе несенсорной информации (5). Для иллюстрации связи между размерами сенсорной области и уровнем внимания напрашивается аналогия между размерами пятна, образованного пучком электронов, и напряжением, которое нужно приложить для его фокусировки; чем больше напряжение, тем меньше размеры пятна.

Итак, мы установили, что наша модель принятия решения дает хорошее описание деятельности испытуемого в психофизическом эксперименте.

Для более наглядной демонстрации работы нашей модели изобразим испытуемого в условиях эксперимента в виде блок-схемы на рис. 4.

Левый квадрат — источник стимулов, обозначаемых как {s}. Штрихпунктирный блок «испытуемый» включает в себя, прежде всего, преобразователь стимулов {s} в ощущения {х} и пороговый детектор, выдающий ответы {R} одного типа, если величина ощущения больше порога, и другого типа, если меньше (для парных предъявлений речь должна идти о разности ощущений). Поток ответов за время, определяемое свойствами памяти, изображается блоком « + »; поток ответов за время, определяемое экспериментатором, изображается блоком «2».

Величина порога детектора корректируется исполнительным элементом, который черпает информацию из результатов сравнения (блок «—») текущей пропорции р_τ, с ожидаемой пропорцией p(s). Пороговый детектор, исполнительный элемент, сравнивающее устройство и блоки памяти, удерживающие p(s) и р_τ, образуют аппарат принятия решения.

Пропорция p(s) обычно образуется под влиянием информации, получаемой от экспериментатора, что подчеркивается сплошной линией, соединяющей блоки p(s) и экспериментатора.

Экспериментатор может сообщить испытуемому действительное p(s), тогда эта величина прямо используется испытуемым, и такая возможность изображена штриховой линией, соединяющей блок источника стимулов с блоком экспериментатора, который, в свою очередь, соединен с блоком p(s).

И наконец, экспериментатор может управлять работой испытуемого, используя направленную обратную связь (штриховая линия, соединяющая блок «2» с блоком экспериментатора); в этом случае испытуемому неизвестно точное значение р(s) и он определенным образом изменяет в среднем критерий и p(s) до тех пор, пока не получит подтверждения (в терминах обратной связи) об оптимальности (с точки зрения экспериментатора) достигнутых значений.

На рис. 4 наглядно демонстрируется наличие двух обратных связей: через экспериментатора и непосредственно через результаты деятельности испытуемого, которые направляют работу аппарата принятия решения.

ВЫВОДЫ

Принятие решения при обнаружении и различении производится в результате сравнения сенсорного эффекта с критерием ответов.

Испытуемый не рассчитывает свой критерий ответов, однако он контролирует его положение на сенсорной оси относительно оптимального критерия, используя в качестве индикатора текущую пропорцию даваемых им ответов: если текущая пропорция меньше пропорции, определяющей оптимальный критерий, то критерий полагается выше оптимального и требует снижения, и наоборот; в результате критерий в процессе эксперимента совершает колебания около оптимального значения.

В качестве пропорции ответов, определяющей оптимальный критерий, используется либо сообщаемая испытуемому пропорция сигнальных проб, либо другая фиксированная величина, формируемая под влиянием инструкции, опыта или обратной связи со стороны экспериментатора.

1. Аткинсон Р., Бауэр Г., Кротерс Э. Введение в математическую теорию обучения. — М., 1969, с. 235—275.

2. Бардин К. В. Проблема порогов чувствительности и психофизические методы. — М., 1976, с. 34—48.

3. Забродин Ю. М., Лебедев А. Н. Психофизика и психофизиологи. — М, 1977, с. 62—73.

4. Индлин Ю. А. Различение громкости тональных сигналов. — В сб.: Проблемы психофизики / Под ред. Б. Ф. Ломова. М., 1974, с. 149—195.

5. Индлин Ю. А. Деятельность наблюдателя в ситуации обнаружения. — Вопросы психологии, 1975, № 3, с. 73—83.

3. Индлин Ю. А. Энергетическая статистическая модель в психоакустике. — В сб.: Психология и математика / Под ред. В. Ф., Рубахина. М., 1976, с. 224—253.

4. Индлин Ю. А. Модель обучаемого наблюдателя в ситуации обнаружения и различения. — В сб.: Проблемы принятия решения / Под ред. В. Ф. Рубахина. М., 1976, с. 56—77.

5. Индлин Ю. А. Способы выделения сенсорной функции. — В сб.: Психофизические исследования / Под ред. Б. Ф. Ломова, Ю. М. Забродина. М., 1977, с, 189—217.

6. Индлин Ю. А. Модель различения и психометрическая функция. — Вопросы психологии, 1979, № 2, с:97—108.

10. Леонов Ю. П. Теория статистических решений и психофизика. — М., 1977, с. 9—221.

11. Стивенс С. С. Существует ли квантовый порог? — В сб.; Теория связи в сенсорных системах / Под ред. А. А. Смирнова. М., 1964, с. 493—499.

12. Терстон Л. Л. Психофизический анализ. — В сб.: Проблемы и методы психофизики / Под ред. А. Г. Асмолова, М. Б. Михалевской. М., 1974, с. 33—55.

13. Энген Т. Психофизика I. Различение и обнаружение. — В сб.: Проблемы я методы психофизики / Под ред. А. Г. Асмолова, М. Б. Михалевской. М., 1974, с. 103—173.

14. Fernberger S. Instructions and the psychophysical Hmen. — American Journal of Psychology, 1931, vol. 43, p. 361—379.

15. Green D. M., Swets J. A. Signal detection theory and psychophysics. — N. Y., 1966. — p. 92.

16. Luce R. D. Detection and recognition. — In: Handbook of Mathematical Psychology—Eds.: R. D. Luce, R. R. Bush, E. Galanter. N. Y., 1963, p. 103—189.

17. Woodworth R., Schlosberg H. Experimental Psychology. N. Y., 1963, p. 231—233.