Теория простоты

Теория простоты — это когнитивная теория, которая стремится объяснить привлекательность ситуаций или событий для человеческого разума. Он основан на работах таких ученых, как ученый-бихевиорист Ник Чейтер , ^[1] учёный-компьютерщик Пол Витаньи , ^[2] психолог Джейкоб Фельдман, ^[3] и искусственного интеллекта исследователи Жан-Луи Десаль ^[4]^[5] и Юрген Шмидхубер . ^[6] Он утверждает, что интересные ситуации кажутся наблюдателю проще, чем ожидалось.

Обзор

Технически простота соответствует падению колмогоровской сложности , что означает, что для наблюдателя кратчайшее описание ситуации короче, чем ожидалось. Например, описание последовательного розыгрыша лотереи, например 22-23-24-25-26-27, имеет вид значительно короче типичного, например 12-22-27-37-38-42. Первый требует только одного экземпляра (выбор первого номера лотереи), тогда как второй требует шести экземпляров.

Теория простоты делает несколько количественных предсказаний, касающихся атипичности, ^[7] расстояние, новизна или известность (места, люди) ^[5] влиять на интерес.

Формализация

Базовым понятием теории простоты является неожиданность , определяемая как разница между ожидаемой сложностью и наблюдаемой сложностью:

U=C_{\text{exp}}-C_{\text{obs}}.

Это определение расширяет понятие дефицита случайности . ^[7] В большинстве контекстов $C_{\text{exp}}$ соответствует генерации или причинной сложности, которая является наименьшим описанием всех параметров это должно быть установлено в «мире», чтобы ситуация существовала. В примере с лотереей сложность генерации одинакова для последовательного розыгрыша. и типичный розыгрыш (если не предполагается мошенничество) и составляет шесть экземпляров.

Теория простоты избегает большинства критических замечаний по поводу колмогоровской сложности , рассматривая только доступные описания. данному наблюдателю (вместо любого мыслимого описания). Это делает сложность и, следовательно, неожиданность зависимыми от наблюдателя. Например, типичный розыгрыш 12-22-27-37-38-42 покажется очень простым, даже более простым, чем последовательный розыгрыш. человек, который разыграл эту комбинацию.

Связь с вероятностью

Алгоритмическая вероятность определяется на основе сложности Колмогорова : ^[8] сложные объекты менее вероятны, чем простые. Связь между сложностью и вероятностью меняется на противоположную, когда вероятностные меры удивляют. ^[7] и неожиданность: ^[5] простые события кажутся менее вероятными, чем сложные.Неожиданность $U$ связано с субъективной вероятностью $P$ как

P=2^{-U}.

Преимущество этой формулы в том, что субъективную вероятность можно оценить, не обязательно зная альтернативы. Классический подходы к (объективной) вероятности рассматривают наборы событий, поскольку полностью реализованные отдельные события имеют практически нулевую вероятность произойти и повториться в мире. Субъективная вероятность касается отдельных событий. Теория простоты измеряет ее на основе дефицита случайности или падения сложности. Это понятие субъективной вероятности относится не к самому событию, а к тому, что делает событие уникальным.

Ссылки

^ Чейтер, Н. (1999). «Поиск простоты: фундаментальный когнитивный принцип?» Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии , 52 (A), 273–302.
^ Чейтер, Н. и Витаньи, П. (2003). «Простота: объединяющий принцип в когнитивной науке?» . [Тенденции в когнитивных науках] , 7 (1), 19–22.
^ Фельдман, Дж. (2004). «Насколько удивительна простая закономерность? Количественное выражение «Эврика!»» . Познание , 93, 199–224.
^ Десаль, Жан-Луи (2008). Релевантность и ее когнитивные истоки . Париж: Публикации Hermes-Science. ISBN 978-2-7462-2087-4 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Десаль, Ж.-Л. (2013). «Алгоритмическая простота и актуальность» . В Д.Л. Доу (ред.), Алгоритмическая вероятность и друзья - LNAI 7070, 119-130. Берлин, Д: Springer Verlag.
^ Шмидхубер, Дж. (1997). «Что интересно?» Лугано, Швейцария: Технический отчет IDSIA-35-97.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Магуайр П., Мозер П. и Магуайр Р. (2019). «Видеть закономерности в случайности: вычислительная модель неожиданности» . Темы когнитивной науки , 11 (1), 103–118.
^ Соломонов, Р.Дж. (1964). «Формальная теория индуктивного вывода . Информация и управление» , 7 (1), 1-22.

Внешние ссылки

[1] Чейтер, Н. (1999). «Поиск простоты: фундаментальный когнитивный принцип?» Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии , 52 (A), 273–302.

[2] Чейтер, Н. и Витаньи, П. (2003). «Простота: объединяющий принцип в когнитивной науке?» . [Тенденции в когнитивных науках] , 7 (1), 19–22.

[3] Фельдман, Дж. (2004). «Насколько удивительна простая закономерность? Количественное выражение «Эврика!»» . Познание , 93, 199–224.

[4] Десаль, Жан-Луи (2008). Релевантность и ее когнитивные истоки . Париж: Публикации Hermes-Science. ISBN 978-2-7462-2087-4 .

[Dessalles2013-5] Перейти обратно: ^а ^б ^с Десаль, Ж.-Л. (2013). «Алгоритмическая простота и актуальность» . В Д.Л. Доу (ред.), Алгоритмическая вероятность и друзья - LNAI 7070, 119-130. Берлин, Д: Springer Verlag.

[6] Шмидхубер, Дж. (1997). «Что интересно?» Лугано, Швейцария: Технический отчет IDSIA-35-97.

[Maguire2019-7] Перейти обратно: ^а ^б ^с Магуайр П., Мозер П. и Магуайр Р. (2019). «Видеть закономерности в случайности: вычислительная модель неожиданности» . Темы когнитивной науки , 11 (1), 103–118.

[8] Соломонов, Р.Дж. (1964). «Формальная теория индуктивного вывода . Информация и управление» , 7 (1), 1-22.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]