지각 제어 이론

Perceptual control theory

지각 제어 이론(PCT)은 부정적인 피드백 제어 루프의 특성에 기초한 행동 모델입니다.제어루프는 환경의 물리적 특성에 의해 매개되는 해당 변수에 대한 출력의 영향에 의해 기준값 또는 그 근방에 감지된 변수를 유지한다.엔지니어링 제어이론에서 기준치는 시스템 외부의 사용자에 의해 설정된다.예를 들어 온도조절기가 있습니다.생체에서는 제어된 지각변수에 대한 기준값이 내생적으로 유지된다.생물학적 항상성과 반사는 단순하고 낮은 수준의 예시이다.제어의 수학적 원리의 발견은 자극을 행동의 원인으로 모델링하는 행동주의 이론과 인지 심리학 이론(선형적 원인)과는 근본적으로 다른 환경을 통해 닫힌 부정적인 피드백 루프를 모델링하는 방법을 도입했다.PCT 연구는 실험 심리학, 신경과학, 윤리학, 인류학, 언어학, 사회학, 로보틱스, 발달 심리학, 조직 심리학 및 관리 및 기타 여러 분야에서 발표됩니다.PCT는 교육 시스템의 설계와 관리에 적용되어 레벨의 방법이라는 심리 치료를 이끌어냈다.

역사

PCT는 Claude Bernard의 생리학적 통찰과 20세기 제어 시스템 엔지니어링 및 사이버네틱스에 뿌리를 두고 있습니다.고전적인 네거티브 피드백 제어는 1930년대와 1940년대에 엔지니어들에 의해 고안되었고[2], 사이버네틱스 분야의 초기 개발에서 위너, 애쉬비 등에 의해 더욱 개발되었다.1950년대부터, 윌리엄 T. 파워스는 생물학적 방제 시스템에 공학적 방제 시스템의 개념과 방법을 적용하였고 PCT의 [5][6]실험적인 방법론을 개발하였다.

PCT의 주요 통찰력은 제어 변수가 시스템의 출력(행동 동작)이 아니라 그 입력, 즉 제어 시스템의 출력이 영향을 미칠 수 있는 환경의 일부 상태에 대한 감지되고 변환된 함수라는 것입니다.이러한 감지 및 변환된 입력이 환경의 의식적인 인식 측면으로 나타날 수 있기 때문에 파워스는 제어 변수를 "인식"이라고 명명했다.통제 이론가들은 종종 통제되는 것이 시스템의 결과라고 주장하거나 추정하기 때문에 그 이론은 "심리학에 적용되는 통제 이론"이 아니라 "관념적 통제 이론" 또는 PCT로 알려지게 되었다.[7] PCT에서 제어되는 것은 환경 내 일부 변수 상태의 내부 표현(일상 언어로는 "인식")입니다.[8] PCT의 기본원리는 1960년 파워스, 클라크, 맥팔랜드가 사이버네틱 작가 위너와 애쉬비에게 크레딧을 주고 '행동의 일반 피드백 이론'으로 처음 발표했으며 이후 이를 중심으로 한 연구 커뮤니티에서 체계적으로 발전해 왔다.[10] 처음에는 '인지혁명'의 약속에 가려졌지만 지금은 더 잘 알려져 있다.[11][12] [13] [14]

이 분야의 파워와 다른 연구원들은 통제 이론을 [15]해결하는 심리학의 기초에서 목적, 인과관계, 그리고 원격학의 문제들을 지적한다.아리스토텔레스에서 윌리엄 제임스와 존 듀이를 통해 행동은 목적이 있고 단지 반응적인 것이 아니라, 의도에 대한 유일한 증거가 주관적이기 때문에 이것을 어떻게 설명해야 하는지가 문제가 되었다.파워스가 지적했듯이, 운트, 손다이크, 왓슨, 그리고 다른 사람들을 따르는 행동학자들은 심리학의 객관적인 과학에 대한 자료로서 자기성찰적인 보고서를 거부했다.관측 가능한 동작만 [16]데이터로 인정될 수 있습니다.이 입장으로부터 환경적 사건(자극)이 행동 행동(반응)을 일으킨다는 가정이 뒤따른다.이 가정은 자극과 반응 사이에 인지 지도와 다른 가정된 정보 처리를 개입시키는 인지 심리학에서 지속되지만, 그렇지 않으면 환경으로부터 [11]행동에 대한 선형 인과관계 가정을 유지한다.

파워스가 심리학자들이 목적이나 의도에 대한 개념을 거부하는 것에 대해 관찰한 또 다른 보다 구체적인 이유는 목표가 어떻게 그것을 초래하는 행동을 야기할 수 있는지 볼 수 없었기 때문이다.PCT는 목적이 자기성찰에 의지하지 않고 객관적인 상태를 가지며 원인이 피드백 [17]루프 주위에 순환하는 유기체의 기능 모델을 제공하기 때문에 텔레톨로지에 대한 이러한 철학적 논쟁을 해결한다.

예

간단한 네거티브 피드백 제어 시스템은 자동차용 크루즈 제어 시스템입니다.크루즈 컨트롤 시스템은 속도를 휠에 직접 연결된 구동축의 회전 속도로 "인식"하는 센서를 가지고 있다.또한 특정 속도를 지정하는 운전자가 조정할 수 있는 '목표'가 있습니다.감지된 속도는 저장된 목표 값에서 현재 감지된 입력 값을 빼는 장치("비교기"라고 함)에 의해 지정된 속도와 지속적으로 비교됩니다.이 차이(오류 신호)는 스로틀 설정(가속 페달 밟기)을 결정하므로, 환경 조건이 변화함에 따라 차량의 속도가 원하는 속도보다 증가하거나 감소하는 것을 방지하기 위해 엔진 출력이 지속적으로 변경됩니다.

예를 들어 언덕을 오를 때 차량의 속도가 목표 속도 이하로 떨어지기 시작하면, 오차 신호의 작은 증가가 엔진 출력을 증가시켜 오차를 거의 0에 가깝게 유지합니다.예를 들어 내리막길 등에서 속도가 목표를 초과하기 시작하면 엔진을 감속시켜 브레이크 역할을 하기 때문에 다시 목표 속도에서 간신히 검출할 수 있는 양 이상의 이탈을 방지한다(구릉이 너무 가파른 경우에만 브레이크 필요).그 결과 크루즈 컨트롤 시스템은 차량이 언덕을 오르내릴 때, 그리고 바람과 같은 다른 장애들이 차의 속도에 영향을 미치면서 목표에 가까운 속도를 유지한다.이 모든 것은 구체적인 행동을 계획하거나 자극에 대한 맹목적인 반응 없이 이루어집니다.실제로 크루즈 컨트롤 시스템은 풍압과 같은 장애를 전혀 감지하지 못하고 제어된 변수인 속도만 감지한다.또한 엔진에서 발생하는 동력을 제어하는 것이 아니라 엔진 동력의 '동작'을 감지된 속도를 제어하는 수단으로 사용합니다.

부귀환 제어의 동일한 원칙(예측 불가능한 외부 또는 내부 장애의 영향을 무효화하는 능력 포함)이 생활 제어 [3]시스템에 적용된다.PCT의 요지는 동물과 사람들은 그들의 행동을 통제하지 않는다는 것이다; 오히려 그들은 외부 교란이 있든 없든 그들의 인식을 통제하기 위한 수단으로서 그들의 행동을 변화시킨다.이것은 행동이 자극 입력과 인지 [11][18]계획의 최종 결과라는 역사적 그리고 여전히 널리 퍼진 가정과 조화롭게 일치한다.

모델링 방법론 및 모델로서의 PCT

PCT 방법론의 주요 기준은 제어 변수입니다.PCT 연구의 기본 단계인 제어 변수에 대한 테스트는 연구자가 관찰한 유기체에 의해 이미 통제되고 있다고 추측하는 환경의 변수 상태에 방해 영향을 천천히 그리고 부드럽게 적용하는 것으로 시작합니다.유기체의 통제 능력을 압도하지 않는 것이 중요합니다. 왜냐하면 그것이 조사 대상이기 때문입니다.만약 유기체가 방해 영향을 그 변수에 미치는 것을 막기 위해서만 행동을 바꾼다면, 그것은 실험적인 행동이 통제된 변수를 교란시켰다는 강력한 증거이다.관찰자의 인식과 관점을 관찰된 유기체와 구별하는 것이 결정적으로 중요하다.관찰된 [19][20]유기체에 의해 인식되는 환경 상황의 어느 측면이 통제되고 있는지를 분리하기 위해서는 여러 가지 테스트의 변형이 필요할 수 있다.

PCT는 블랙박스 방법을 채택하고 있습니다.관찰자에 의해 측정된 제어 변수는 유기체가 제어하고 있는 인식의 기준 값에 양적으로 대응한다.따라서 제어 변수는 유기체에 의한 특정한 행동 행동의 목적이나 의도에 대한 객관적인 지표이다. 즉, 그러한 행동들이 방해에도 불구하고 지속적으로 달성하도록 작용하는 목표이다.거의 예외 없이, 신경과학의 현재 상태에서는 살아있는 유기체가 외부에서 우리가 b로 관찰하는 것에 관여하는 동안 특정한 경로에 의해 관련된 전기 및 화학 변수를 추적하는 연구자가 거의 없기 때문에, 내부적으로 유지된 기준 값은 그렇게 직접적으로 관찰되지 않는다.더 [21]좋은 것 같아.그러나 디지털 컴퓨터에서 시뮬레이션된 작동 음성 피드백 시스템이 관찰된 유기체에 대해 본질적으로 동일하게 동작하는 경우, 잘 이해된 시뮬레이션 또는 모델(흰색 상자)의 음성 피드백 구조는 유기체(블랙 박스)[5] 내에서 보이지 않는 음성 피드백 구조를 나타내는 것으로 이해된다.

개인에 대한 [22]데이터는 통계 분석을 위해 집계되지 않으며, 대신 매우 충실도가 높은(0.95 이상) 개인에 대해 관찰된 데이터를 복제하는 생성 모델이 구축된다.특정 동작 상황의 이러한 모델을 구축하려면 세 가지 관측 변수를 신중하게 측정해야 합니다.

qi 입력량, 피험자가 인식하고 통제하고 있는 자극의 양상.
qo 출력량i, Q 상태에 영향을 미치는 대상 동작의 양상입니다.
d 교란, 환경의i 다른 영향이 q 상태에 미치는 영향을 합한 값이다. 통제된 실험에서는 연구자의 통제 하에 있는 단 하나의 방해 영향을 갖는 것을 목표로 하지만, 자연주의적 관찰에서는 상황이 종종 더 복잡하다.

제4의 값인 내부 유지 기준 r(변수 「설정점」)은 유기체가 q를 유지하는i 것을 관찰한 값으로부터 추론된다(본 섹션의 선두에 기재되어 있다.

제어된 입력i q와 디지털 컴퓨터 상에서 시뮬레이트된 적절히 설계된 제어 시스템인 참조 r은 제어된 입력에 대한 예측 불가능한 장애 d에 거의 정밀하게 대항하는 출력o q를 생성한다.또, 완전 제어로부터의 편차는,[23] 생물에서 관찰된 것과 잘 일치한다.완벽한 제어는 교란의 영향을 전혀 미치지 않지만, 살아있는 유기체는 완벽한 제어 장치가 아니며, PCT의 목적은 살아있는 유기체를 모델링하는 것이다.컴퓨터 시뮬레이션이 (거의) 동일하고 반대되는 q의 값을o 생성함으로써 d의 예측 불가능한 변화의 효과에 반대하여 실험적으로 측정된 값에 대해 95% 이상의 적합성으로 수행될 때,[17][9][24] 유기체의 행동과 내부 제어 루프 구조를 모델링하는 것으로 이해된다.

확장적으로, 그 이론의 정교함은 인지 과정과 행동의 일반적인 모델을 구성합니다.관찰된 데이터에 대해 구성되고 테스트되는 모든 특정 모델 또는 행동의 시뮬레이션과 함께, 이론에서 제시된 일반 모델은 수정을 요구하거나 반박을 초래할 수 있는 잠재적 도전에 노출된다.

수학

PCT 시뮬레이션에서 사용되는 수학적 계산을 설명하기 위해 참가자가 컴퓨터 모니터에서 움직이는 표적에 맞춰 마우스 커서를 정렬하는 추적 작업을 고려합니다.

이 모델은 참가자 내의 지각 신호가 입력량i q의 크기를 나타낸다고 가정한다. (이는 적어도 가장 낮은 수준에서 뉴런의 발화 속도인 것으로 입증되었다.)[24][25]트래킹 태스크에서 입력량은 목표위치 T와 커서위치 C 사이의 수직거리이며, 목표위치의 랜덤 변동은 그 입력량의 외란d로 작용한다.이는 지각 신호 p가 cursor 위치 C에서 목표 위치 T를 뺀 값을 양적으로 나타낸다는 것을 의미한다.

타깃과 커서의 인식과 이들 사이의 거리를 나타내는 신호의 구성 사이에는 µ밀리초의 지연이 존재하며, 따라서 t에서의 동작 지각 신호는 이전 시간 t – µ의 목표-커서 거리를 나타낸다.따라서 모델에 사용되는 방정식은 다음과 같다.

1. p(t) = C(t–160) – T(t–160)

네거티브 피드백 제어 시스템은 현재 의도되거나 원하는 특정 지각 신호의 크기를 지정하는 기준 신호 r을 수신한다(생물 내 r의 기원에 대해서는 아래의 "제어 계층" 아래 참조).r 및 p는 모두 r 흥분성 및 p억제를 가진 단순한 신경구조로 입력된다.이 구조를 "비교자"[24]라고 합니다.효과는 r에서 p를 빼서 원하는 크기 r과 주어진 인식의 현재 입력 크기 p 사이의 차이의 크기와 부호를 나타내는 오류 신호 e를 생성하는 것입니다.모형에서 이를 나타내는 방정식은 다음과 같습니다.

2. e = r–p

오류 신호 e는 반드시 출력량o q(마우스 위치에 영향을 미치는 참가자의 근육 노력을 나타냄)로 변환해야 합니다.실험 결과 출력 기능에 대한 최상의 모델에서 마우스 속도cursor V는 이득 계수 G(즉cursor, V = G*e)에 의해 오류 신호 e에 비례하는 것으로 나타났습니다.따라서 지각신호 p가 기준신호 r보다 작을 경우 오차신호 e는 양의 부호를 가지며, 이 부호로부터 오차에 비례하는 커서의 상승속도를 산출한다.

커서new C의 다음 위치는 현재 위치old C에 속도cursor V를 곱한 프로그램 반복 시간 dt입니다.단순 대수로 V를 Gcursor*e로 대체하여 세 번째 방정식을 도출한다.

3new. C = Cold + G*e*dt

이 세 가지 간단한 방정식 또는 프로그램 단계는 추적 작업을 위한 가장 단순한 모델 형식을 구성합니다.이 세 개의 동시 방정식을 인간 참가자가 경험한 목표 위치의 동일한 무작위 장애 d로 반복적으로 평가할 때, 커서의 출력 위치와 속도는 피크 대 피크 범위의 4.0% 내에서 위의 추적 작업에서 참가자의 동작을 매우 상세하게 복제한다.

이 간단한 모델은 교란 d가 최대 난이도로 설정될 때 모델과 인간 참가자 사이의 차이를 3.6%로 감소시키는 감쇠 계수 d로 미세화할 수 있다.

3'. Cnew = Cold + [(G*e)–(d*Cold)]*dt

(Powers 2008)[23]에서 이 모델에 대해 자세히 설명하면 소스와 실행 가능한 코드가 모두 포함되어 있습니다.이 코드를 통해 독자는 이 심플한 프로그램이 실제 동작을 얼마나 잘 시뮬레이트하고 있는지를 확인할 수 있습니다.베버-페히너의 법칙, 시스템의 잠재적 소음, 접합부에서의 연속적으로 변화하는 각도, 그리고 이것이 단순한 선형 모델일 경우 성능에 영향을 줄 수 있는 다른 많은 요인들과 같은 가능한 비선형성에 대한 고려가 필요하지 않다.역운동학이나 예측 계산은 필요하지 않습니다.이 모델은 입력 p와 참조 r 사이의 불일치를 실시간으로 발생시킬 때 지속적으로 감소시킬 뿐이며,[17][24] 이론에서 예측한 바와 같이 필요한 모든 것입니다.

엔지니어링 제어 이론과의 차이점

엔지니어링 제어이론에 의해 특정되는 인공시스템에서 기준신호는 '플랜트'[7]에 대한 외부입력으로 간주된다.엔지니어링 제어 이론에서 기준 신호 또는 설정점은 공개적이지만 PCT에서는 공개되지 않고 방법론 섹션에서 설명한 바와 같이 제어 변수에 대한 테스트 결과에서 추론해야 한다.이는 살아있는 시스템에서 기준 신호가 외부에서 액세스할 수 있는 입력이 아니라 시스템 내에서 발생하기 때문입니다.계층형 모델에서 다음 섹션에서 설명하는 상위 레벨 제어 루프의 오류 출력은 시냅스 로컬 메모리로부터의 기준 신호 r을 호출하며, r의 강도는 오류 신호의 (가중치)[26] 강도에 비례합니다.

엔지니어링 제어 시스템에서, 그러한 기준 입력이 여러 개 있는 경우, '컨트롤러'는 시스템 설계자가 원하는 시스템의 출력에 영향을 미치도록 이들 입력을 조작하도록 설계되며, 제어 이론의 임무는 그러한 조작을 계산하여 번거로움을 피하는 것이다.ty와 진동.PCT 모델 또는 시뮬레이션 설계자는 환경으로부터의 입력(지각 신호)이 참조에 적합하도록 하기 위해 필요한 모든 것을 제외하고 시스템 출력에 대해 특별히 바람직한 효과를 지정하지 않습니다.지각제어이론에서 기준신호의 입력함수는 내부적으로 생성된 신호의 가중치 합(정규적인 경우, 보다 높은 수준의 오류신호)이며, 루프 안정성은 PCT의 수학에 관한 이전 섹션에서 설명한 방식으로 각 루프에 대해 로컬로 결정된다(및 참조에서 보다 상세하게 설명됨).d 문헌).가중합계는 재편성에 따른 것으로 이해된다.

엔지니어링 제어이론은 계산상 요구가 높지만 앞의 절에서 보듯이 PCT는 그렇지 않습니다.예를 들어, 공학 제어[27] 이론에서 역진자 모델의 구현과 5개의 단순한 제어 [28]시스템의 계층으로서의 PCT 구현의 대조를 이룬다.

제어 계층

PCT에서 인식은 수준의 계층으로 구성되고 제어됩니다.예를 들어 물체의 시각지각은 빛의 세기의 차이 또는 가장자리에 있는 색 등의 감각의 차이로 구성된다.물체의 모양이나 위치를 제어하려면 감각이나 강도(하위 시스템에 의해 제어됨)의 인식을 변경해야 합니다.이 조직원리는 가장 추상적인 철학적, 이론적 구성까지 모든 수준에서 적용됩니다.

러시아의 생리학자인 니콜라스[29] 베른스타인은 독립적으로 행동은 계층적으로 계층적으로 계층적으로 구성되어야 한다는 같은 결론에 도달했다.단순한 문제가 PCT와 번스타인의 연구에서 거의 동시에 이러한 결론을 이끌어냈다.척추반사는 장애로부터 사지를 안정시키는 역할을 한다.왜 그들은 뇌의 더 높은 곳에 있는 중추들이 행동을 수행하기 위해 그 팔다리를 사용하는 것을 막지 않는가?두뇌는 분명히 행동을 일으키는데 척추 시스템을 사용하기 때문에, 더 높은 시스템이 단지 그것을 극복하거나 꺼짐으로써가 아니라 반사작용을 통합함으로써 작동할 수 있도록 하는 원리가 있을 것이다.정답은 척추 반사에 대한 기준 값(설정점)은 정적인 것이 아니라, 팔다리를 움직이는 수단으로서 더 높은 수준의 시스템에 의해 변화한다는 것이다.이 원리는 각 루프가 그 위의 서브시스템에 동일한 문제를 일으키기 때문에 더 높은 피드백 루프에 적용됩니다.

공학적 방제 시스템은 일부 외부 기관에 의해 조정된 기준값 또는 설정값을 가지고 있지만 생물학적 방제 시스템의 기준값은 이 방법으로 설정할 수 없다.설정점은 내부 프로세스에서 생성되어야 합니다.동작에 영향을 주는 방법이 있는 경우, 모든 지각은 높은 레벨에 의해 순간적으로 지정된 상태로 이행한 후 예측할 수 없는 장애로부터 그 상태로 유지될 수 있습니다.제어 시스템의 계층 구조에서, 더 높은 레벨은 여전히 더 높은 시스템에 의해 설정된 자신의 목표에 접근하는 수단으로서 더 낮은 레벨의 목표를 조정한다.이것은 자율 생활 통제 시스템(기관)의 제안된 외부 통제에 중요한 결과를 가져온다.가장 높은 수준에서 기준 값(목표)은 유전 또는 적응 프로세스에 의해 설정됩니다.

진화, 개발, 학습의 재편성

만약 유기체가 부적절한 인식을 통제하거나, 일부 인식을 부적절한 가치로 통제한다면, 그것은 자손을 성숙하게 할 가능성이 적고, 죽을 수도 있다.결과적으로 자연선택에 의해 다음 세대의 유기체는 적절한 설정치로 제어될 때, 적어도 비치사적 한계 내에서 중요한 내부 변수를 최적의 수준으로 유지하는 경향이 있는 인식을 제어하도록 진화한다.파워스는 이러한 중요한 내부 변수를 "내부 변수"(애쉬비의 "필수 변수")라고 불렀다.

통제해야 할 지각 구조의 발달에 영향을 미치는 메커니즘을 "재조직화"라고 하는데, 이는 [30]한 종 내에서 개인의 진화된 구조와 마찬가지로 자연선택의 대상이 되는 개별 유기체 내의 과정이다.

이 "재구성 시스템"은 유기체의 유전 구조의 일부가 되도록 제안되었다.제어 계층의 기본 파라미터와 연결성을 랜덤 워크 방식으로 변경합니다.전체 오차에 의해 설정된 속도로 진행되며(그리고 0 오차로 정지), 임계 변수의 수만큼 차원이 많은 하이퍼 스페이스에서 방향의 랜덤 변경으로 중단되는 본질적인 변수의 기본 연속적인 변화 속도가 있다.이는 1960년[9] 논문의 PCT에 처음 채택된 후 코쉬랜드([31]1980년)에서 설명한 대로 대장균의 영양소 구배 상승 방법을 사용하도록 변경된 Ashby의 "호메오스타트"를 다소 직접적으로 개작한 것이다.

재구성은 그 수준에서 통제력의 상실이 유전적으로 결정된 설정 지점에서 본질적인(필수적인) 변수를 이탈시킬 때 어떤 수준에서든 발생할 수 있다.이것은 시행착오 학습과 관련된 기본 메커니즘으로, 보다 체계적인 학습 과정을 [32]습득하게 됩니다.

심리치료: 레벨법(MOL)

주요 기사:수준법

조직개편은 레벨법(MOL)이라고 불리는 심리치료 방법으로 이어졌다.치료사는 MOL을 사용하여 환자가 더 높은 수준의 인식으로 의식을 전환하여 갈등을 해결하고 재구성이 [33]이루어지도록 하는 것을 목표로 합니다.

신경과학

학습

현재 학습의 시냅스, 신경 또는 체계적 기초를 설명하는 데 합의된 이론은 없습니다.그러나 1973년 이후 두드러지는 것은 시냅스 모집단의 장기 증강(LTP)이 시냅스 전 및 후 메커니즘을 통해 학습을 유도한다는 생각이다(Bliss & Lömo, 1973; Bliss & Gardner-Medwin, 1973).LTP는 헵비어 학습의 한 형태이며, 이는 뉴런 회로의 고주파 강장 활성화가 표준 뉴런과 비교하여 뉴런이 활성화되는 효과와 주어진 자극에 대한 반응 크기를 증가시킨다고 제안했다(Hebb, 1949).[34]이러한 메커니즘은 헵의 유명한 간단한 설명 뒤에 있는 원리이다: "함께 발사하고, 함께 배선한다." (Hebb, 1949년).

LTP는 1966년 Terje Lömo에 의해 처음 관찰된 이후 많은 지지를 받았으며 여전히 많은 현대 연구와 임상 연구의 주제이다.그러나 LTP의 기초에는 2009년 Enoki, Hu, Hamilton 및 Fine에 의해 제시된 대체 메커니즘이 있으며, 이는 Neuron 저널에 발표되었다.그들은 LTP가 학습의 기초라는 것을 인정한다.그러나 먼저 LTP는 개별 시냅스에서 발생하며, 이 가소성은 (이진 모드가 아닌) 등급과 양방향으로 분류된다(Enoki 등, 2009).둘째, 그룹은 시냅스 변화가 전달체 방출 확률의 변화를 통해 시냅스 이전에만 표현되어야 한다고 제안한다(Enoki et al., 2009).마지막으로, 연구팀은 신생아 뇌의 가소성이 성숙한 뇌의 가소성보다 높기 때문에 LTP의 발생은 연령에 따라 달라질 수 있다고 예측한다.따라서 한 이론은 시냅스 전 및 시냅스 후 메커니즘에 의한 LTP의 온/오프 발생을 제안하고 다른 하나는 시냅스 전 변화, 등급별 능력 및 연령 의존성만 제안하기 때문에 서로 다르다.

이러한 이론은 LTP의 한 가지 요소, 즉 시냅스 막에 대한 물리적 변화, 즉 시냅스 가소성을 통해 발생해야 한다는 것에 동의한다.지각 제어 이론은 이 두 가지 관점을 모두 포함한다.그것은 학습의 기초로서 '재조직화'의 메커니즘을 제안한다.재구성은 신경 가소성의 신경 과학 현상과 유사하게, 인간 또는 동물의 계층적 조직의 상호 및 내부 연결을 재구성함으로써 인간 또는 동물의 고유한 제어 시스템 내에서 발생한다.이러한 재구성은 초기에 아기에게 나타나는 시행착오 형태의 학습을 허용하고, 그 후 유아에게 나타나는 연상을 통한 보다 체계적인 학습으로 나아가 마지막으로 내부 및 외부에서 발생한 자극과 사건 모두에서 학습할 수 있는 성인의 능력을 포괄한다.이러한 방식으로 PCT는 LTP의 생물학적 메커니즘과 발달 능력과 관련된 메커니즘의 진행 및 변화를 설명하는 유효한 학습 모델을 제공한다(Ploij 1984,[35] 1987,[36] 2003,[37] Ploij & Ploij (1990,[38] 2013[39]).

파워스(2008)는 팔 [23]조정 시뮬레이션을 작성했다.그는 팔을 움직이기 위해 14개의 관절 각도를 제어하는 14개의 제어 시스템이 관여하며 동시에 독립적으로 재구성될 것을 제안했습니다.최적의 성능을 위해 각 제어 시스템의 출력이 인식하는 하나의 환경 변수에만 영향을 미치도록 출력 기능을 구성해야 한다는 것이 밝혀졌다.이 시뮬레이션에서는 재구성 프로세스가 정상적으로 작동하고 있으며, Powers가 사람에게서 작동하는 것처럼 오류를 일으키는 출력을 줄이고 오류를 줄이는 출력을 증가시킵니다.처음에는 교란이 관절 각도에 큰 영향을 미치지만 시간이 지남에 따라 시스템이 재구성되기 때문에 관절 각도가 기준 신호와 더 가깝게 일치한다.파워스(2008)는 원하는 움직임을 만들기 위해 여러 개의 관절 각도가 어떻게 변화해야 하는지를 계산하는 대신 뇌가 필요한 관절 각도를 생성하기 위해 부정적인 피드백 시스템을 사용한다고 제안한다.고차 시스템에서 변화하는 단일 기준 신호는 동시에 여러 [23]개의 접합 각도를 변경해야 하는 움직임을 발생시킬 수 있습니다.

계층적 조직

Botvinick(2008)은 인지 혁명의 기초 통찰력 중 하나가 인간 행동의 계층 구조를 인식하는 것이라고 제안했다.그러나 수십 년에 걸친 연구에도 불구하고, 계층적으로 조직된 행동의 기초가 되는 계산 메커니즘은 아직 완전히 이해되지 않았습니다.Bedre, Hoffman, Cooney & D'Esposito(2009)는 인지신경과학의 기본 목표는 행동의 제어를 지원하는 전두피질의 기능적 조직을 특징짓는 것이라고 제안한다.

최근의 신경 영상 데이터는 전두엽이 계층적으로 구성되어 있어 제어가 보다 구체적인 동작 사양으로 이동함에 따라 점차적으로 후두부에서 제어가 지원된다는 가설을 뒷받침하고 있다.그러나 작업을 완료하기 위해 수준 간 상호작용이 필요할 때 하위 제어 프로세서가 상위 제어의 장애에 의해 차등적으로 영향을 받는 것인지, 또는 상위 제어에 대한 하위 제어의 피드백 영향이 있는지는 여전히 명확하지 않다(Bedre, Hoffman, Cooney & D'Sposito 2009).

Botvinik(2008)는 계층 구조화된 행동의 모든 기존 모델이 적어도 하나의 일반적인 가정을 공유한다는 것을 발견했다. 즉, 인간 행동의 계층적 부분적 구성이 그 기반이 되는 내부적 또는 신경적 표현에 반영된다는 것이다.특히, 낮은 수준의 운동 동작뿐만 아니라 높은 수준의 행동 단위의 분리 가능한 표현도 존재한다고 가정한다.최신 모델은 새로운 통찰력을 제공하지만, 추상적인 행동 표현이 학습을 통해 어떻게 나타나는지, 다양한 행동 제어 모드와 어떻게 상호작용하는지, 그리고 전전두엽 피질(PFC) 내에서 어떻게 분류되는지를 포함하여 경험적 연구에 새롭고 정교한 질문을 제기한다.

지각 제어 이론(PCT)은 현재의 문제를 다루는 신경 조직의 설명 모델을 제공할 수 있다.PCT는 행동의 계층적 특성을 계층적으로 조직된 인식의 제어에 의해 결정된다고 설명합니다.신체와 뇌 안에 있는 수십억 개의 상호 연결된 뉴런의 내부 환경에 있는 제어 시스템은 그러한 지각들이 파생되는 예측할 수 없이 가변적인 환경에서 지각 신호를 생존 가능한 한계 내에서 유지하는 데 책임이 있습니다.PCT는 뇌가 그 행동을 실행하기 위한 명령을 내리기 전에 행동을 시뮬레이션하는 내부 모델이 있다고 제안하지 않는다.대신, 그 특징 중 하나는 행동의 뇌조직이 원칙적으로 결여되어 있다는 것이다.오히려 행동은 다양한 외부 및 내부 입력에 기초한 인식과 기준 값 사이의 불일치를 줄이기 위한 유기체의 가변 수단이다(Cools, 1985).행동은 유기체가 지각적 목표를 유지하기 위해 끊임없이 적응하고 변화해야 한다.이러한 방식으로 PCT는 계층 구조의 자발적 재구성을 통해 추상적 학습에 대한 설명을 제공할 수 있다.PCT는 상이한 응답 간보다는 주어진 인식에 대한 상이한 기준 값 간에 충돌이 발생하며(Mansell 2011), 학습은 특정 응답이 강화되는 것이 아니라 제어 시스템의 속성(Marken & Powers 1989)[26]의 시행착오 변경으로 구현된다(Marken & Powers 1989).이와 같이 행동은 환경에 적응할 수 있으며, 환경에 맞지 않을 수 있는 학습된 행동 패턴에 의존하지 않고 환경에 적응할 수 있습니다.

지각 제어의 계층은 컴퓨터 모델에서 시뮬레이션되어 행동 데이터에 근접하게 일치하는 것으로 나타났습니다.예를 들어, Marken은[40] 세 번의 실험에서 지각 제어 계층 컴퓨터 모델과 여섯 명의 건강한 지원자의 행동을 비교하는 실험을 수행했습니다.참가자들은 왼쪽 선과 중앙 선 사이의 거리를 중앙 선과 오른쪽 선과 동일하게 유지해야 했다.그들은 또한 두 거리를 2cm로 유지하도록 지시받았다.그들의 손에는 두 개의 노가 들려 있었는데, 하나는 왼쪽 선을, 다른 하나는 중간 선을 통제하고 있었다.이를 위해 선로 위치에 가해지는 무작위 장애에 저항해야 했다.참가자들은 통제력을 얻으면서 패들을 움직여 소동의 기대 효과를 무효화하는데 성공했다.모든 실험에서 피실험자들의 행동과 모형 사이의 상관관계가 0.99에 근접했다.이와 같은 계층적 제어 시스템의 모델 구성은 그것이 매우 밀접하게 재현하는 인간 피험자의 구성에 대해 우리에게 알려줄 것을 제안한다.

현황과 전망

PCT 원리에 대한 이전 설명은 이 이론이 어떻게 신경 조직에 대한 유효한 설명을 제공할 수 있는지 그리고 그것이 어떻게 개념 모델의 현재 이슈 중 일부를 설명할 수 있는지에 대한 정당성을 제공한다.

지각 제어 이론은 현재 인간의 마음과 신경 구조에 있는 시스템에 의해 제어되는 11가지 수준의 지각의 계층을 제안합니다.강도, 감각, 구성, 전환, 이벤트, 관계, 카테고리, 시퀀스, 프로그램, 원리 및 시스템 개념입니다.낮은 레벨의 다양한 지각 신호(예: 강도의 시각 지각)가 입력 함수에 결합되어 높은 레벨의 단일 지각(예: 색감각의 시각 지각)을 구성한다.낮은 수준에서 구성되고 제어되는 인식은 높은 수준의 지각 입력과 함께 전달됩니다.높은 레벨은 낮은 레벨의 기준 레벨(목표)을 조정하여 제어하며, 실제로 낮은 레벨에게 무엇을 [24][32]인지해야 하는지 알려줍니다.

원리에 대한 많은 컴퓨터 시연들이 개발되었지만, 제안된 더 높은 수준은 뇌가 이러한 수준에서 어떻게 작동하는지에 대해 너무 적게 알려져 있기 때문에 모델링하기가 어렵다.고립된 상위 수준의 제어 프로세스를 조사할 수 있지만, 광범위한 제어 계층의 모델은 여전히 개념적이거나 기껏해야 기초적인 수준에 불과하다.

지각 관리 이론이 널리 주류 심리학, 효과적으로 domains[41][42]의 인간 factors,[43]임상 심리학, 심리 요법(그"방법 분석")에서 상당한 범위에서 연구의 sociology,[44]에서 상당한 몸에, 그것은 기초 사용되고 있고 개념 founda를 형성했다 받아들여진 것은 아니다.그 ref에 tion일련의 NATO 연구 [45]연구 그룹에 의해 사용된 에런스 모델.그것은 전 세계 여러 대학에서 가르치고 있으며 많은 박사 학위 [46]논문의 주제이다.

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외부 링크

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