Анализ идеального наблюдателя

Анализ идеального наблюдателя - это метод для исследования того, как информация обрабатывается в системе восприятия. Это также основной принцип, которым руководствуются в современных исследованиях восприятия.

. Идеальный наблюдатель - это теоретическая система, которая выполняет конкретную задачу оптимальным образом. Если в задаче есть неуверенность, идеальное выполнение невозможно, и идеальный наблюдатель будет делать ошибки.

Идеальная производительность - это теоретический верхний предел производительности. Теоретически невозможно, чтобы реальная система работала лучше идеальной. Как правило, реальные системы способны работать лишь на неидеальной производительности.

Этот метод полезен для анализа психофизических данных (см. психофизика ).

• 1 Определение
• 2 Последовательный анализ идеального наблюдателя
• 3 Естественные и псевдоприродные задачи
• 4 Примечания

Было предложено множество определений этого термина.

Geisler (2003) (слегка перефразировано): Центральная концепция в анализе идеального наблюдателя - это идеальный наблюдатель, теоретическое устройство, которое выполняет данную задачу оптимальным образом с учетом доступной информации и некоторых определенных ограничений. Это не означает, что идеальные наблюдатели действуют без ошибок, а скорее, что они действуют на физическом пределе возможного в данной ситуации. Фундаментальная роль неопределенности и шума подразумевает, что идеальных наблюдателей следует определять в вероятностных (статистических) терминах. Анализ идеального наблюдателя включает определение эффективности идеального наблюдателя в данной задаче и последующее сравнение его характеристик с характеристиками реальной перцепционной системы, которая (в зависимости от приложения) может быть системой в целом, подсистема или элементарный компонент системы (например, нейрон).

В последовательном анализе идеального наблюдателя цель состоит в том, чтобы измерить дефицит производительности реальной системы (относительно идеального) на различных этапах обработки. Такой подход полезен при изучении систем, обрабатывающих информацию дискретными (или полудискретными) этапами или модулями.

Чтобы облегчить экспериментальный дизайн в лаборатории, можно создать искусственную задачу, чтобы можно было изучить производительность системы в этой задаче. Если задача слишком искусственная, система может выйти из естественного режима работы. В зависимости от целей эксперимента это может снизить его внешнюю достоверность.

. В таких случаях может быть важно сохранить естественную (или почти естественную) работу системы за счет создания псевдоприродной задачи. Такие задачи все еще искусственны, но они пытаются имитировать естественные требования, предъявляемые к системе. Например, задача может использовать стимулы, которые напоминают естественные сцены, и может проверять способность системы делать потенциально полезные суждения об этих стимулах.

Статистика естественных сцен является основой для расчета идеальной производительности в естественных и псевдоприродных задачах. Этот расчет обычно включает элементы теории обнаружения сигналов, теории информации или теории оценки.

1. ^Tanner Jr, Wilson P.; Бердсолл, Т. Г. (1958). «Определение d 'и η как психофизических мер». Журнал Акустического общества Америки. 30(10): 922–928. doi : 10.1121 / 1.1909408. Архивировано из оригинала 26 февраля 2013 г. Получено 19 августа 2012 г.
2. ^Tanner Jr, W. P.; Джонс, Р. Кларк (1960). «Идеальная сенсорная система с точки зрения теории статистических решений и теории обнаруживаемости сигналов». Методы визуального поиска: материалы симпозиума, проведенного в Смитсоновском зале, Вашингтон, округ Колумбия, 7 и 8 апреля 1959 года. Национальные академии США. С. 59–68. Проверено 19 августа 2012 г.
3. ^W. П. Таннер младший (1961). «Физиологические последствия психофизических данных» (PDF). Анналы Нью-Йоркской академии наук. 89(5): 752–65. doi : 10.1111 / j.1749-6632.1961.tb20176.x. HDL : 2027,42 / 73966. PMID 13775211.
4. ^Knill, David C.; Уитмен, Ричардс (1996). Восприятие как байесовский вывод. Издательство Кембриджского университета. ISBN 9780521461092. Проверено 19 августа 2012 г.
5. ^Пелли, Д. Г. (1993). «Квантовая эффективность зрения». В Блейкморе, Колин (ред.). Видение: кодирование и эффективность. Издательство Кембриджского университета. С. 3–24. ISBN 9780521447690. Проверено 19 августа 2012 г.
6. ^Гейслер, Уилсон С. (2003). "Анализ идеального наблюдателя". В Chalupa, Leo M.; Вернер, Джон С. (ред.). Визуальные нейронауки. MIT Нажмите. С. 825–837. ISBN 9780262033084. Проверено 19 августа 2012 г.
7. ^W. С. Гейслер (1989). «Последовательный анализ визуальных различений идеальным наблюдателем». Психологический обзор. 96(2): 267–314. doi : 10.1037 / 0033-295x.96.2.267. PMID 2652171.