认知心理学 (中文) 13 - 斯特鲁普Stroop任务的联结主义模型
Automaticity in a Connectionist Model - Modeling the Stroop Task
本期的主要内容是用联结主义的模型来模拟Stoop任务。
【回顾Stoop任务】
斯特鲁普效应 Stroop Effect
观察下面的三组有色文字，请说出每个词语显示出来的颜色（比如这一文本是黑色）。
第一组：如果文字的意义与显示的字体颜色相同，例如绿色颜色的“绿色”二字，那么说出显示文字的颜色的名称比较容易且迅速，反应时RT会很短。
第二组：如果文字是以红色这一颜色显示，而文字是“绿色”二字，那么反应时RT会变长，且辨识很容易出错。
第三组：如果文字的意义与显示的字体颜色没有关系，例如老鼠等词语，那么说出显示文字的颜色的名称比第二组容易且迅速，RT比第二组短。
斯特鲁普效应展示了人们对事物的认知过程是一个自动化的过程。当有一个新的刺激出现时，如果它的特征和原先的刺激相似或一致，其会加速人们的认知；反之，若新的刺激特征与原先的刺激不相同，则会干扰人们的认知，使人们反应时变长。
【回顾第15期内容】
自动思考的关键
·为什么在Stroop任务中人们通常会在不一致的情况下比在一致的情况下慢（反应时更长）？
- 阅读文字是“自动”的；
- 墨水颜色的感知不是“自动”的；
- 要感知出墨水的颜色，我们必须禁止（或用其它替代）我们的自动化响应，以便更刻意地作出反应，这需要时间。
·IAT与Stroop测试：
- 两个都是测试反应时的任务；
- 两者似乎都在利用更多或者更少的自动化流程。
认知科学家对两组测试的看法：
- 竞争：都是将两种回应相互抗衡；
- 控制：让参与者通常在两个方面都“正确”回应。
- 自动化：干扰（自动过程会干扰非自动过程，使非自动过程变慢）
对Stroop任务建模
中图：颜色与文字不匹配；
右图：颜色与文字匹配。
结果：人们对单词的命名速度很快，而对颜色的命名速度却很慢，尤其是在发生冲突时。
建模
- 两种信息类型：墨水颜色、颜色文字
-目标：识别墨水颜色/颜色字
- 过程：（1）单词学习过度（自动；系统1）；（2）墨水颜色的学习不多（系统2）；（3）发生冲突时，阅读颜色文字会干扰识别墨水颜色。
单元类型 Unit Types
Input 输入：Ink Naming 墨水命名；Word Naming 文字命名
Mental Representation 心智表征
Output 输出
每个圆圈都代表一个“单元”。
- 输入 Input：
(1) 输入信息：颜色信息包括红色墨水或者绿色墨水；文字信息包括红色red或者绿色green文字。
(2) 输入任务：墨水命名 或者 文字命名；
- 输出 Output：红色墨水 + 红色文字 以及 绿色墨水 + 绿色文字
- 心智表征 Mental Representation
数值
- 信息输入时为1，没有输入时为0.
- 举例：
【例1】信息输入：
颜色信息输入：红色墨水0，绿色墨水1。
任务输入：墨水命名1，文字命名0.
文字信息输入：红色文字“red”1，绿色文字“green”0.
【例2】信息输入：
颜色信息输入：红色墨水0，绿色墨水1。
任务输入：墨水命名0，文字命名1.
文字信息输入：红色文字“red”0，绿色文字“green”1.
连接方式：加权
单元之间的连接通过权重数值表示。
四个心智表征单元中，第一个心智表征负责红色墨水颜色，第二个心智表征负责绿色墨水颜色，第三个心智表征负责“红色red”文字，第四个心智表征负责“绿色green”文字。心智表征的负责与其左边的输入对应。
数值：
- 单元数值：0到1之间取值；
- 连接的权重数值：-∞到+∞之间取值。
- 权重数值的量级取决于其绝对值。随着学习过程的深入，权重量级会增加。上图中深色的连接线就有较大量级的权重。
- 权重数值的正负对应了加强与减弱。正权重画为实线，负权重画为虚线。
权重值：
- 红色墨水颜色输入会加强第一个心智表征，因此加权值为正数；绿色墨水颜色的输入加权就是负数。而第一个心智表征会加强红色墨水颜色的输出，因此权重为正数，但其对绿色墨水颜色的输出就是负数。
- 因为我们更熟悉命名文字，因此文字心智表征到输出的权重量级更大。上图中深色的连接线就代表较大量级的权重，这是长期学习的结果。
扩展激活：激活如何在模型中扩展？
举例：绿色墨水的“红色”文字，要求识别墨水颜色。
第一步：从 输入 到 心智表征（Input to Mental Representation）
- 输入值：绿色墨水颜色1，红色red文字输入1，命名颜色任务输入1.
- 权重：第一步的权重绝对值一致，正负代表了加强或者减弱的关系。
激活扩展
心智表征一共有四个单元，上图中黄色箭头指向的单元的数值来源于紫色、蓝色、橙色 三种连接，计算方法：
[1] 输入乘以权重：紫输入0权重1，蓝输入1权重-1，橙色输入1权重1. 输入看单元值，权重看连接值。
[2] 结果相加：紫色0*1 + 蓝色1*-1 + 橙色1*1 = 0
[3] 转换为“激活”：到心智表征的净输入值为0，根据方程图像：
从输入单元 到 第一心智表征单元 的净输入值为0（x轴） - 对应激活值0.5（y轴）
综上：心智表征的激活值
另一个墨水颜色命名的心智表征：
从输入单元 到 第二心智表征单元 的净输入值为：
净输入值为2（x轴） - 对应激活值大约为0.8（y轴）
同理，计算出剩下两个心智表征单元的激活值：
从输入单元 到 第三心智表征单元 的净输入值为：
净输入值为1（x轴） - 对应激活值大约为0.6（y轴）
以及：
从输入单元 到 第四心智表征单元 的净输入值为：
净输入值为-1（x轴） - 对应激活值大约为0.2（y轴）
综上，第一步 - 输入到心智表征：
第二步：从 心智表征 到 输出（Mental Representation to Output）
输出1：
从心智表征单元 到 输出1单元 的净输入值为：
净输入值为1.85（x轴） - 对应激活值大约为0.8（y轴）
输出2：
从心智表征单元 到 输出2单元 的净输入值为：
净输入值为-1.85（x轴） - 对应激活值大约为0.1（y轴）
综上，第二步 - 心智表征到输出：
输出：0.8激活的红色墨水的red文字 以及 0.1激活的绿色墨水的green文字。
小结
要点1：任务和刺激可以看作是信息；
要点2：信息之间的关联可以用连接的方式来考虑（权重表示关联的量级/加强关系）；
要点3：这些模型中的认知处理涉及通过连接的“扩展激活”；
要点4：此框架可以在计算机程序中实现，该程序显示出与人类相同的行为模式。
练习图：
本期内容到此结束，感谢您的阅读！下期内容将继续本期有关联结主义的讨论。
作者：離久-張所長
