Чтение онлайн

V. 2. 3. Апробация модели. Одним из постулатов гипотезы в слоистой организации памяти является положение о временной иерархии слоев в хранилище, согласно которому упорядочение слоев осуществляется вдоль оси времени с разными масштабами. В одном из таких масштабов протекает время, необходимое в среднем для закрепления в слое единицы хранения. В соответствии с постулатом ожидается, что это время возрастает в соответствии с номером слоя. Экспериментальные данные, которые находятся в нашем распоряжении, создают принципиальную возможность для проверки этого следствия из гипотезы в отношении репродуктивности уровня памяти. Такая проверка потребует адаптации модели к той экспериментальной реальности, для обоснования которой она привлекается.

Введем ряд обозначений и выскажем на основе сформулированной гипотезы следующие допущения: 1) пусть независимо от величины объема в памяти следов y(z) они всегда располагаются так, чтобы занимать не более n достаточных по емкости слоев и заполняют целиком n-1 предшествующих слоя и частично или полностью слой n; 2) пусть для записи в сой n требуется время t/n/, в слой n-1 время t/n-1/ и т. д.; 3) в соответствии с рассматриваемым следствием t/n/>t/n-1/> ... >t/2/>t/1/.

Используя указанные допущения и выражение (2), получим уравнение для среднего времени заучивания единицы материала T(z) в зависимости от объема y(z). Очевидно,

=============Формула стр. 115===========

Исследуем качественный характер T(z) в зависимости от объема заучиваемого материала y(z). Из уравнения (4) в силу третьего допущения, вытекает, что по мере заполнения следами слоя n будет наблюдаться резкое увеличение функции T(z), сменяющееся или более плавным ее повышением, или некоторым снижением с ростом y(z). Снижение возможно, если заполнение слоя начинается с фиксации единиц, требующих максимального (в пределах этого слоя) расхода времени на "запись". Последующие единицы благодаря свойству инвариантности средних величин будут запоминаться с меньшими временными затратами, что и вызовет понижение функции. Таким образом, функция T(z) является скачкообразной, ступенчатой, макромонотонно возрастающей. Скачки этой функции должны наблюдаться с ростом величины y(z), начиная с точек y(z)=n(n-1)+1, а степень их выраженности будет зависеть от величины различий между каждой парой t/n/ и t/n-1/>.

V. 2. 4. Границы адекватности модели. Большой теоретический интерес представляет решение вопроса об универсальности объемно-структурной модели и положенной в ее основе гипотезы. Описывается ли этой моделью организация хранилища вербального материала, или же речь идет о более общей закономерности, проявляющейся в устройстве хранилищ других видов человеческого опыта?

Проанализируем количественные аспекты иероглифического запаса и строения китайской письменности. Многочисленные реформы этого вида письменности явились не только реакцией на прагматические требования совершенствования ее графики, но и на те значительные трудности, с которыми связано усвоение тысяч иероглифических знаков. Поэтому есть основания полагать, что одной из тенденций в эволюции иероглифической письменности явилось все более эмпирическое приближение (в количественном отношении) особенностей ее построения к естественным законам организации человеческой памяти.

Допустим, что в перцептивной КП может удерживаться шесть графических объектов [71]. Рассчитаем по формуле (1) возможные объемы в памяти следов, отображающие графические объекты, и сопоставим их с количественными характеристиками иероглифического фонда китайской письменности [122] (табл. 5). Представленные в табл. 5 данные достаточно убедительно свидетельствуют о том, что объемно-структурная модель правдоподобно описывает и организацию хранилищ сложных графических форм.

V. 2. 5. Структура парциального хранилища памяти. По временным и объемным характеристикам память делится на кратковременную, оперативную и долговременную. Последняя, в свою очередь, делится по объемным характеристикам и условиям воспроизведения на активную, репродуктивную, узнающую и облегчающую. На основании гипотезы о функциональной слоистости памяти можно представить структуру ее вербального хранилища (табл. 6).

– -------Картинка 1 стр. 117-----

Таблица 2. Теоретические и эмпирические оценки иероглифических фондов человека (иероглифические знаки)

– ---------------------

– -------Картинка 2 стр. 117-----

Таблица 6. Характеристика парциального хранилища вербальной памяти (слова)

– ---------------------

Слоистая структура является структурой порядка. Каждый слой характеризуется своими объемными и временными параметрами. Для словарной памяти объем буфера повторения оказался равным памяти единицам (a=5). Объем каждого слоя и суммарные объемы k слоев для данного случая приведены в табл. 6. Все эти числа имеют смысл верхних пределов. Так, объем активной вербальной памяти не превосходит 4000 слов (количество различных слов, используемых человеком в устной речи). Объем словаря письменной речи не превышает 20 000 слов, число узнаваемых слов не превосходит 10/5/. Объем национального словаря развитых языков охватывает около полумиллиона слов.

Для объектов других видов (графических знаков, лиц, мелодий, предложений и т. д.) объем буфера повторения, а следовательно, и объемы слоев будут другими.

V. 3. СЕМЕЙСТВО ФУНКЦИЙ

КАК БАЗИС ОПИСАНИЯ ПСИХИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

V. 3. 1. Семейство показательных и логарифмических функций. В подразделе V. 2 было продемонстрировано, как показательная функция может быть использована для моделирования психического явления. Теперь применим для анализа и описания целой области психических явлений семейство показательных и логарифмических функций, рассматривая его как базис системного описания.

– -----------Картинка стр. 118-----

Рис. 9. Показательно-логарифмический базис описания психических явлений.

– ------------------------

Сначала опишем этот базис, для чего воспользуемся графическим представлением семейства показательных и логарифмических функций (рис. 9). Названные функции взаимообратны, и их произведение приводит к единичному преобразованию (см. II. 2). Графики взаимообратных функций симметричны относительно биссектрисы первого координатного угла. Графики показательных функций проходят через точку (0; 1), логарифмических - чрез точку (1; 0). Показательные и логарифмические функции монотонны, непрерывны, не являются ни четными, ни нечетными. Как и те, так и другие можно разделить на симметричные относительно осей координат подмножества возрастающие и убывающие функции. Рассмотрев опыт использования показательной и логарифмической функций в теоретических и прикладных исследованиях, среди множества значений их оснований можно выделить несколько величин:

1) a=2, 718, Функция y=e"x" инвариантна относительно преобразований интегрирования и дифференцирования. Число eявляется основанием натуральных логарифмов;

2) a=2. Функция y=2"n" при целочисленном аргументе описывает процесс удвоения. Двоичные логарифмы получили широкое распространение в связи с развитием теории информации;

3) a=e"1/e"=1,44... . При таком значении y=e графики показательной и логарифмической функций касаются биссектрисы и друг друга в одной точке. В этой точке имеет место плавно сопряжение графиков рассматриваемых функций;

4) a=1. предельный случай. Графики функций - прямые, параллельные осям координат.

Графики функций с перечисленными значениями основания изображены на рис. 9. Совокупность их составляет некоторое упорядоченное множество. Вот таким образом организованное семейство функций и будем рассматривать как опорный базис, на который "спроецируем" известные экспериментальные зависимости, а затем попытаемся получить на этой основе новую информацию. Выделенные графики будут играть роль своего рода координатной сетки.

В качестве иллюстративного примера выберем одномерные психофизические шкалы. Пусть R - множество стимулов, размещенных в физическом континууме, а S - множество их сенсорных отображений. При построении психофизических шкал (шкалировании) рассматривается отображение

============Формула 1 стр. 119========= S=============Формула 4 стр. 123========== N=log/2/(klogR/R/0/). (16)

Из выражения (10) можно просто вывести

=============Формула 5 стр. 123=========== n=logR/R/0/. (17)