Универсальный закон обобщения

Птица с дождевым червем: Шепард приводит пример птицы, использующей «обобщение», основанное на опыте с одним предыдущим червем, чтобы решить, съедобен ли другой червь.

Универсальный закон генерализации — это теория познания , утверждающая, что вероятность обобщения реакции на один стимул на другой является функцией «расстояния» между двумя стимулами в психологическом пространстве. Он был представлен в 1987 году Роджером Н. Шепардом. который начал исследовать механизмы обобщения, еще будучи аспирантом Йельского университета:

«Теперь я был убежден, что проблема обобщения является самой фундаментальной проблемой, стоящей перед теорией обучения. Поскольку мы никогда не сталкиваемся с одной и той же ситуацией дважды, ни одна теория обучения не может быть полной без закона, управляющего тем, как то, что изучено в одной ситуации, обобщается на другой"

В статье Шепарда 1987 года приводится «обобщенный» пример птицы, съевшей одного дождевого червя, и представлен дождевой червь, выглядящий несколько иначе. Объясняя концепцию «психологического пространства» в аннотации своей статьи 1987 года, Шепард писал:

«Психологическое пространство устанавливается для любого набора стимулов путем определения метрических расстояний между стимулами, так что вероятность того, что реакция, усвоенная на любой стимул, обобщится на любой другой, является инвариантом [монотонной функцией] расстояния между ними»

Используя экспериментальные данные, полученные как от людей, так и от нечеловеческих субъектов, Шепард выдвинул более конкретную гипотезу, что вероятность обобщения будет падать экспоненциально с расстоянием, измеренным по одному из двух конкретных показателей. Далее его анализ доказывает универсальность этого правила для всех разумных организмов вследствие эволюционной интернализации.

исследования

В 1988 году Шепард получил ответ на свое исследование от Дэниела М. Энниса из Исследовательского центра Филип Моррис. Эннис поставил под сомнение актуальность теории Шепарда, поскольку она перекликалась с исследованием, уже проведенным Нософски, чьи исследования представили «несколько исключений». к теории Шепарда. Шепард ответил ему, заявив, что эксперименты Нософски были сосредоточены на «точном расположении отдельных стимулов в «психологическом пространстве»». тогда как его эксперименты были сосредоточены на «расположении, размере и форме области психологического пространства, соответствующей набору стимулов, имеющих те же важные последствия, что и данный тренировочный стимул».  

Другие исследователи продолжили исследования Шепарда, предложив свои собственные взгляды на закон обобщения. В 2000 году Кен Ченг из Университета Маккуори. экспериментировал с особым обобщением медоносных пчел, сравнивая свои результаты с более ранними исследованиями на людях и голубях. Ченг объяснил свое понимание закона обобщения Шепарда в этом исследовании следующим образом:

«Предположим, животное находит еду в контейнере в одном месте (S+). Когда животное возвращается, контейнер оказывается в заметно другом месте. Будет ли животное по-прежнему делать ставку на то, что найдет еду в контейнере? В основе этого вопроса лежит предположение, что животное может различать два местоположения. Закон Шепарда не применяется, когда животному трудно различать стимулы. Вопрос в том, имеют ли эти два места одинаковые последствия — в данном случае, есть ли в контейнере еда…»

Ченг измерил реакцию пчелы на копии контейнера в разных местах, при этом оригинал оставался в одном месте и содержал сахарную воду. В контейнерах для копий будет либо обычная водопроводная вода, либо сахарная вода. Измерения градиентов обобщения были разделены как расстоянием, так и направлением в соответствии с законом Шепарда. Ченг обнаружил, что «градиенты обобщения в обеих сериях аппроксимируются экспоненциальными функциями, подтверждающими закон Шепарда». Исследования Ченга показали, что закон Шепарда может быть распространен не только на млекопитающих и птиц, но и на беспозвоночных.В 2001 году Чейтер и Витаньи попытался предоставить «математически более привлекательную форму Всемирного Закона». Они объясняют необходимость иного математического подхода, чем тот, который представлен в статье Шепарда, иллюстрируя пример фотографии и ее негатива:

«Таким образом, хотя положительное и отрицательное одного и того же изображения находятся далеко друг от друга с точки зрения евклидова расстояния, они находятся почти на нулевом расстоянии с точки зрения универсального расстояния, потому что замена черных и белых пикселей преобразует одно изображение в другое»

Чейтер и Витаньи признают, что их подход к закону обобщения может быть слишком абстрактным, чтобы соответствовать психологическому уравнению, но утверждают, что простое абстрактное объяснение было бы столь же подходящим, как и любое другое элементарное объяснение, в практическом смысле, когда они сталкиваются с переплетенными ситуациями. со сложными математическими объяснениями.

Крис Р. Симс попытался предложить другой взгляд на закон обобщения через призму принципа эффективного кодирования. Симс обосновывает теорию искажения скорости посредством экспериментов по перцептивной идентификации.

Стивен А. Франк из Калифорнийского университета в Ирвине предложил другой взгляд на подход закона обобщения. Он утверждает, что экспоненциальная форма универсального закона возникает просто потому, что это единственное математическое преобразование непрерывной шкалы восприятия в вероятность ответа, которая инвариантна к сдвигу и растяжению.