Все выпуски

Работа продолжает опубликованные ранее исследования по способности человека повышать производительность обработки информации при параллельном выполнении нескольких логических операций заданного вида. В статье предлагаются новые тесты, позволяющие выявлять указанную способность человеческого мозга в серии предъявлений. Производительность человека определяется средним количеством информации, которую обрабатывает человек в единицу времени, решая серию тестовых задач. Сложность задачи в каждой серии тестов определяется средним количеством логических операций, которые надо выполнить для решения с учетом статистических свойств серии задач. Тесты строятся таким образом, чтобы сложность контролировалась. Изучается зависимость производительности испытуемого от сложности задач в серии. Если человек использует последовательный алгоритм решения и не меняет скорости выполнения логических операций, то производительность не зависит от сложности и среднее время решения задачи в серии примерно пропорционально сложности. Если скорость выполнения операций растет с повышением сложности (растет концентрация внимания), то увеличивается и производительность. Тот же эффект возникает, если человек при достаточно высокой сложности задачи начинает выполнять несколько логических операций одновременно (параллельные вычисления). Для контроля причин роста производительности строятся контрольные тесты на том же классе логических операций, в которых параллельная организация счета малоэффективна. Если рост производительности наблюдается как на основных, так и на контрольных тестах, то причиной роста производительности является увеличение быстродействия. Если же на контрольных тестах нет роста производительности, а на основных тестах рост имеется, то причиной роста является параллельный счет. С точки зрения теории операций это означает использование одновременной работы нескольких процессоров, каждый из которых в единицу времени перерабатывает не более некоторого известного числа элементов входных данных или промежуточных результатов (производительность процессора). В данной статье предлагается система тестов, в которой используется аппарат универсальных алгебр и теории автоматов. Работа является продолжением цикла работ по исследованию способностей человека к параллельным вычислениям. Ранее использованные тесты в экспериментах показали эффективность методики. Основные предыдущие публикации на эту тему приведены в списке литературы. Задачи в новых предлагаемых тестах можно описать как вычисление результата серии последовательных однотипных операций из некоторой специальной алгебры. Если операция ассоциативная, то с помощью удачной группировки вычислений можно эффективно применить параллельный счет. Анализируется зависимость времени решения задачи от сложности. Чтобы выявлять ситуации, когда человек увеличивает быстродействие одного процессора по мере роста сложности, требуется предъявить серии задач с похожими операциями, но в неассоциативной алгебре. Для таких задач параллельный счет малоэффективен с точки зрения отношения прироста производительности к увеличению числа процессоров. Так формируется контрольная группа тестов. В статье рассмотрен еще один класс тестов, основанных на расчете траектории состояния заданного формального автомата при задании входной последовательности. Исследован специальный класс автоматов (реле), конструкция которых влияет на эффективность параллельного расчета финального состояния. Для всех тестов оценивается эффективность параллельного счета. Эксперименты с новыми тестами не входят в данную статью.

В статье предлагается новая модель динамической ловушки типа «стимул – реакция», которая имитирует человеческий контроль динамических систем, где ограниченная рациональность человеческого сознания играет существенную роль. Детально рассматривается сценарий, в котором субъект модулирует контролируемую переменную в ответ на определенный стимул. В этом контексте ограниченная рациональность человеческого сознания проявляется в неопределенности восприятия стимула и последующих действий субъекта. Модель предполагает, что когда интенсивность стимула падает ниже (размытого) порога восприятия стимула, субъект приостанавливает управление и поддерживает контролируемую переменную вблизи нуля с точностью, определяемую неопределенностью ее управления. Когда интенсивность стимула превышает неопределенность восприятия и становится доступной человеческому сознания, испытуемый активирует контроль. Тем самым, динамику системы можно представить как чередующуюся последовательность пассивного и активного режимов управления с вероятностными переходами между ними. Более того, ожидается, что эти переходы проявляют гистерезис из-за инерции принятия решений.

В общем случае пассивный и активный режимы базируются на различных механизмах, что является проблемой для создания эффективных алгоритмов их численного моделирования. Предлагаемая модель преодолевает эту проблему за счет введения динамической ловушки типа «стимул – реакция», имеющей сложную структуру. Область динамической ловушки включает две подобласти: область стагнации динамики системы и область гистерезиса. Модель основывается на формализме стохастических дифференциальных уравнений и описывает как вероятностные переходы между пассивным и активным режимами управления, так и внутреннюю динамику этих режимов в рамках единого представления. Предложенная модель воспроизводит ожидаемые свойства этих режимов управления, вероятностные переходы между ними и гистерезис вблизи порога восприятия. Кроме того, в предельном случае модель оказывается способной имитировать человеческий контроль, когда (1) активный режим представляет собой реализацию «разомкнутого» типа для локально запланированных действий и (2) активация контроля возникает только тогда, когда интенсивность стимула существенно возрастает и риск потери контроля системы становится существенным.