ХХI век, безусловно, уже начался, но едва ли он продвинулся вперед. Поэтому эта скромная эластичность в концепции послужит в качестве основы для этой статьи.
Маленький взгляд на новейшую историю
Психология - это молодая наука, а не молодая отрасль. Слово в том, что касается содержания и стиля этой статьи. Существует много тем, которые можно было бы выбрать для такого материала. Тема включает в себя очень сжатую историю и ряд смежных вопросов, а также некоторые предложения по исправлению и улучшению ситуации.
Размышления на психологические темы, случайные и систематические, уходят в записанную историю. Однако всем нам известно, что научная психология насчитывает немногим более ста двадцати пяти лет, начиная с 1879 года, когда в Лейпциге была основана знаменитая лаборатория Вунда, что соответствует календарю экспериментальной психологии. Безусловно, за столь сжатые сроки мы добились довольно впечатляющего прогресса практически во всех отношениях. Этот прогресс, вероятно, ускорился с 1940-х годов благодаря новым удивительным инструментам, столь привлекательным и подходящим для нефизических наук, предложенным фон Нейманом, Винером, Шенноном и другими.
Математическая психология: теории и положения
Дальнейшее развитие областей математической психологии и слухов о гибели человека
Математическая психология возникла из эмбриона в конце пятидесятых и начале шестидесятых годов двадцатого века. Уже к концу шестидесятых годов некоторые провозглашали кончину математической психологии. Неужели она действительно умерла, несмотря на якобы продолжающееся существование практикующих специалистов в этой области? Если это не очевидно, то находится ли она под угрозой?
Основополагающее измерение
Основополагающая теория измерения продолжает привлекать высококвалифицированных математиков и количественно ориентированных психологов со всего мира и продвигать знания, особенно по такой важной теме, как "осмысленность". Техническое обсуждение выходит за рамки компетенции, но неофициально "значимость" связана с тем, как шкала измерения отражает качественные аспекты реального мира, а также степень и типы инвариантности, которыми обладают свойства шкалы при допустимых преобразованиях такого масштаба.
Одним из препятствий для более широкого использования фундаментальной теории измерений, несомненно, является относительная скудость усилий и результатов по "теории ошибок", которая могла бы обеспечить готовое внедрение статистических процедур с данными. Новаторская работа над этой проблемой продолжается (о последних достижениях в области стохастических подходов к основополагающим измерениям, которые включают в себя традиционную теорию ошибок). Считается, что эта область представляет и будет представлять интерес не только для поведенческих и биологических наук, но и для философии науки и эпистемологии в физике, хотя в настоящее время субстраты в основном относятся к ньютоновской, а не релятивистской физике. Во всяком случае, эта отрасль математической психологии, по-видимому, не отвечает за известный уход из этой области.
Теория обнаружения сигнала
Теория обнаружения сигналов возникла в 1950-х годах как слияние теории статистических решений Неймана Пирсона и идеальной теории детектирования электротехники. В психологии книга Green and Swets стала классикой, а другие тома, такие как Egan, следуют по интересным направлениям. Раньше существовали четкие и постоянные ассоциации с популярной теорией дискриминационных процессов Терстоуна. Теория обнаружения сигналов прошла через период шестидесятых - начала семидесятых годов, когда психологи предложили ряд моделей, которые лежали вне инженерно-ориентированной математической теории коммуникации, причем последние также включали (но не ограничивались) элементарную теорию статистических решений.
В дополнение к адаптации теории выбора Луса к ситуациям обнаружения и распознавания, был предложен и оценен ряд моделей конечного состояния. Хотя они содержали интересные способности, не всегда охваченные доминирующей теорией, особенно эффекты обучения, в настоящее время они получают лишь единичную работу. Напротив, доминирующая теория в настоящее время широко распространена как в психологии в целом, так и в сенсорных науках, обычно с использованием вездесущих гауссовых распределений.
Что касается последней характеристики, то, как представляется, некоторые основополагающие результаты могут быть с пользой использованы исследователями-экспериментаторами. Например, процветает идеальная теория детектора, а также многомерные теории обнаружения сигнала. Примером последней является общая теория признания, которая была первоначально разработана с целью изучения межмерных взаимодействий. Одним из основных вкладов теории обнаружения сигналов была центральная роль механизмов принятия решений, даже в предполагаемой "чисто сенсорной" области.
Теория принятия решений
Одно из направлений усилий, в основном теоретическое, но частично подталкиваемое растущей экспериментаторской литературой, уходит корнями в аксиоматические основы, заложенные фон Нейманом и Моргенштерном. Психологи, посвятившие себя этой традиции, частично состояли из тех, кто также вносил вклад в фундаментальное измерение, и действительно, часто подобные инструменты встречаются в их теоретическом арсенале. Конечно, в эту отрасль также входили те, кто имеет опыт работы в области статистики или экономики. Массивное и влиятельное развитие в этой области стало возможным благодаря усилиям Тверского и Канемана, открывших ряд ситуаций человеческого выбора, в которых люди резко отходят от классических (и даже некоторых более новых) аксиоматических теорий.
Некоторые из этих случаев вытекают из теоретических результатов, особенно из теории перспектив. Область принятия решений исторически была несколько разделена на набор количественных теоретиков и набор экспериментаторов, последний в основном состоял из психологов. Конечно, многие из них до сих пор делают и то, и другое. Другая область сосредоточена на продолжении поиска психологического поведения, противоречащего различным аспектам аксиоматических теорий (особенно теории полезности).
Нейронное моделирование
Одним из очень важных игроков в количественной теории в психологии, а также в когнитивной науке является нейропсихологическое моделирование. Можно было бы ожидать, что это придаст существенный противовес некоторым из менее благоприятных сил, стоящих перед математической психологией. В связи с потенциально симбиозными связями, которые могут возникнуть, когда оба будут применяться в духе редукционизма. Как и некоторые другие направления исследований, адекватная история нейронного моделирования занимала бы, по крайней мере, один том. Тем не менее, можно ограничиться лишь некоторыми наиболее очевидными вывесками. Хотя нейронное моделирование, безусловно, существовало примерно в то время, когда математическая психология получила формальный импульс, и за прошедшие годы между ней и ней были значительные пересечения, ее не принято считать подполем математической психологии.
Современная история нейронного моделирования восходит, по крайней мере, к Рашевскому и Эшби в 1940-х годах. В пятидесятые годы появилось логическое сетевое мышление (несомненно, вытекающее из теории автоматов фон Неймана, Туринга и других) МакКаллоха и Питта. Конечное влияние известных принципов синаптического обучения Хебба, хотя и не так строго представленное изначально, как некоторые из других кандидатов на внимание, будет трудно переоценить. В тот момент, когда популярность математической теории обучения начала снижаться (нет причинно-следственных связей, а только временной ориентир), Гроссберг начал публиковать свою первую работу по нейронному моделированию, которая, кстати, включала акцент на обучение и мотивацию.
Теория математического обучения
И еще есть еще один ранний столп математической психологии - математическая теория познания. Прорастающая работа Буша и Мостеллера и Эстеса породила около десяти лет яростной активности в области математических моделей обучения, включая серию антологий и монографий; позже - Аткинсон, Бауэр и Кроузеры; очень поздно - Рестле и Грино. Даже в 1960-х годах математическая теория обучения начала смещаться в сторону большего акцента на память и меньше на обучение. К середине семидесятых публикации теоретических и экспериментальных работ, посвященных математической теории обучения, резко сократились.
Таким образом, к этому времени начинающая область когнитивной науки, как с ее теоретическим содержанием, так и с реализацией, в значительной степени определяемой теорией цифровых компьютеров и автоматов, приобретала все большую популярность. Вклад начал поступать не только от психологов-экспериментаторов, но и философов, компьютерщиков, инженеров-электриков и физиков-прикладчиков. Такие инновации, как производственные системы, вскоре стали мощным приманкой для психологов, ищущих более богатую среду для концепций о психических операциях. Вероятно, именно сочетание когнитивной науки как новой и многообещающей области наряду с очевидной неспособностью математической теории обучения "окупиться" привело к значительному перерыву, если не к прекращению последней.
