Редактирование: Теория перцептивного контроля

Теория перцептивного управления ('''ПКТ''') - это модель поведения, основанная на принципах отрицательной обратнойсвязи , но отличающаяся в важных отношениях от инженерной теории управления. Результаты экспериментов с ПКТ показали, что организм не контролирует ни свое собственное поведение, ни внешние переменные среды, а скорее свои собственные представления об этих переменных. Действия не контролируются, они варьируются таким образом, чтобы отменить последствия, которые непредсказуемые нарушения окружающей среды в противном случае оказали бы на контролируемое восприятие. Как гласит крылатая фраза поля: "поведение-это контроль восприятия."'''PCT''' демонстрирует круговую причинно-следственную связь в замкнутом контуре отрицательной обратной связи через окружающую среду. Это в корне противоречит классическому представлению о линейной причинности поведения стимулами, в котором считается, что внешние стимулы вызывают поведенческие реакции, опосредованные (согласно когнитивная психология) путем вмешательства в когнитивные процессы.

Многочисленные компьютерные модели конкретных поведенческих ситуаций демонстрируют его эффективность с чрезвычайно высокими корреляциями с данными наблюдений (0,95 или выше), которые исчезающе редки в так называемых "мягких" науках. хотя применение '''ПКТ''' в научном сообществе не получило широкого распространения, оно было применено не только в экспериментальной психологии и нейробиологии, но и в социологии, лингвистике и ряде других областей и привело к методу психотерапии, получившему название метода уровней.

== Место цели (намерения) и причинности в психологии==

Традиция от Аристотеля до Уильяма Джеймса признает, что поведение является целенаправленным, а не просто реактивным. Однако единственное доказательство намерений было субъективным. Бихевиористы вслед за Вундтом, Торндайком, Уотсономи другими отвергали интроспективные сообщения как данные для объективной науки психологии. В качестве данных можно было принять только наблюдаемое поведение.

Из этой позиции следует предположение, что события окружающей среды (стимулы) вызывают поведенческие действия (реакции). Это предположение сохраняется в когнитивной психологии, которая помещает когнитивные карты и другие постулируемые обработки информации между стимулом и реакцией, но в остальном сохраняет предположение о линейной причинности от окружающей среды к поведению.

Другая, более конкретная причина, по которой психологи отвергали понятия цели или намерения, заключалась в том, что они не могли понять, как цель (состояние, которое еще не существовало) может вызвать поведение, которое привело к ней. РСТ разрешает эти философские рассуждения о телеологии, поскольку она дает модель функционирования организмов, в которой цель имеет объективный статус , не прибегая к интроспекции, и в которой причинность циркулирует вокруг петель обратнойсвязи .
==История==

PCT имеет корни в прозрениях Клода Бернара и инженерии систем управления 20-го века и кибернетике. Классическое управление с отрицательной обратной связью было разработано инженерами в 1930-1940-х годах и далее развито Винером, Эшби, Эшби и другими в раннем развитии области кибернетики. PCT был создан как отдельная область, и учитывая его нынешнюю форму и экспериментальную методологию, Уильямом т. Пауэрсом.

Пауэрс признавал, что целенаправленность подразумевает контроль и что концепции и методы инженерных систем управления могут быть применены к биологическим системам управления. Ключевой вывод состоит в том, что управляемая переменная является не выходом системы (поведенческими действиями), а ее входом, то есть воспринимаемой и преобразованной функцией некоторого состояния окружающей среды, на которое может повлиять выход системы управления. Поскольку некоторые из этих ощущаемых и преобразованных входных сигналов проявляются как сознательно воспринимаемые аспекты окружающей среды, Пауэрс обозначил контролируемую переменную "восприятие". Эта теория стала известна как" теория перцептивного контроля "или '''РСТ''', а не" теория контроля, применяемая к психологии", потому что теоретики контроля часто утверждают или предполагают, что именно выход системы контролируется. в '''РСТ''' контролируется внутреннее представление состояния некоторой переменной в окружающей среде—"восприятие" на повседневном языке. основные принципы '''PCT''' были впервые опубликованы Пауэрсом, Кларком и Макфарландом как "общая теория обратной связи поведения" в 1960 году с кредитами кибернетическим авторам Винеру и Эшби, и с тех пор систематически разрабатывались в исследовательском сообществе, которое собралось вокруг нее.Первоначально она была омрачена обещаниями "когнитивной революции", но теперь стала более известной.
==Пример==

Простая система управления с отрицательной обратной связью-это круиз-контроль система для автомобиля. Система круиз-контроля имеет датчик, который "воспринимает" скорость как скорость вращения приводного вала, непосредственно соединенного с колесами. Он также имеет регулируемую водителем "цель", определяющую конкретную скорость. Измеренная скорость непрерывно сравнивается с заданной скоростью устройством (называемым "компаратором"), которое вычитает текущее измеренное входное значение из сохраненного значения цели. Разница (сигнал ошибки) определяет настройку дроссельной заслонки (депрессию акселератора), так что мощность двигателя непрерывно изменяется, чтобы предотвратить увеличение или уменьшение скорости автомобиля от этой желаемой скорости по мере изменения условий окружающей среды.

Если скорость автомобиля начинает падать ниже заданной скорости, например при подъеме на холм, небольшое увеличение сигнала ошибки, усиленного, приводит к увеличению мощности двигателя, что держит ошибку очень близко к нулю. Если скорость начинает превышать цель, например, при спуске с холма, двигатель дросселируется назад, чтобы действовать как тормоз, поэтому снова скорость удерживается от отклонения более чем на едва заметную величину от скорости цели (тормоза необходимы только в том случае, если холм слишком крут). В результате система круиз-контроля поддерживает скорость, близкую к цели, когда автомобиль поднимается и спускается с холмов, а также когда другие помехи, такие как ветер, влияют на скорость автомобиля. Все это делается без какого-либо планирования конкретных действий и без каких-либо слепых реакций на раздражители. Действительно, система круиз-контроля вообще не воспринимает такие помехи, как давление ветра, она воспринимает только управляемую переменную скорость. Он также не контролирует мощность, генерируемую двигателем,он использует "поведение" мощности двигателя в качестве своего средства для управления ощущаемой скоростью.

Те же принципы управления с отрицательной обратной связью (включая способность сводить на нет эффекты непредсказуемых внешних или внутренних возмущений) применимы и к живым системам управления.[8] тезис ПКТ состоит в том, что животные и люди не контролируют свое поведение; скорее, они изменяют свое поведение как средство контроля своего восприятия, с внешними помехами или без них. Это прямо противоречит историческому и все еще широко распространенному предположению, что поведение является конечным результатом стимулов и когнитивных планов.
==Методология моделирования и PCT как модель==

Основным датумом в методологии РСТ является контролируемая переменная. Фундаментальный этап исследования ПКТ, тест на контролируемые переменные, начинается с медленного и мягкого приложения возмущающих воздействий к состоянию переменной в окружающей среде, которое, как предполагает исследователь, уже находится под контролем наблюдаемого организма. Важно не подавлять способность организма к контролю, поскольку именно это и исследуется. Если организм изменяет свои действия только для того, чтобы помешать нарушающему влиянию оказать ожидаемое воздействие на эту переменную, то это является убедительным доказательством того, что экспериментальное воздействие нарушило контролируемую переменную. Чрезвычайно важно отличать восприятие и точку зрения наблюдателя от восприятия и точки зрения наблюдаемого организма. Может потребоваться несколько вариантов теста, чтобы выделить, какой именно аспект окружающей ситуации находится под контролем, как это воспринимается наблюдаемым организмом.

'''PCT''' использует методику черного ящика. Контролируемая переменная, измеряемая наблюдателем, количественно соответствует эталонному значению для восприятия, которое контролирует организм. Таким образом, контролируемая переменная является объективным показателем цели или намерения тех конкретных поведенческих действий организма—цели, которую эти действия последовательно стремятся достичь, несмотря на нарушения. За редким исключением, в современном состоянии неврологии это внутренне поддерживаемое эталонное значение редко наблюдается непосредственно как таковое (например, как скорость стрельбы в нейроне), поскольку немногие исследователи отслеживают соответствующие электрические и химические переменные по их специфическим путям, в то время как живой организм участвует в том, что мы внешне наблюдаем как поведение.[20] Однако, когда работающая система отрицательной обратной связи, смоделированная на цифровом компьютере, работает по существу идентично наблюдаемым организмам, тогда хорошо понятная структура отрицательной обратной связи симуляции или модели (белый ящик) понимается как демонстрирующая невидимую структуру отрицательной обратной связи внутри организма (черный ящик).

Данные для индивидуумов не агрегируются для статистического анализа ;вместо этого строится генеративная модель, которая воспроизводит данные, наблюдаемые для индивидуумов с очень высокой точностью (0,95 или выше). Для построения такой модели данной поведенческой ситуации требуются тщательные измерения трех наблюдаемых переменных:

вопросi 	Входная величина, тот аспект стимула, который субъект воспринимает и который, как было показано, контролирует.

'''qo''' Выходная величина, тот аспект поведения субъекта, который влияет на состояние qi.

'''д''' 	Возмущение, величина, суммирующая эффекты, которые любые другие воздействия в окружающей среде оказывают на состояние qi. 

В контролируемом эксперименте человек стремится иметь только одно беспокоящее влияние, которое находится под контролем исследователя, но в натуралистическом наблюдении ситуация часто бывает более сложной.

Четвертое значение, внутренне поддерживаемое эталонное значение r (переменная "уставка"), выводится из значения, при котором организм поддерживает qi, как определено тестом для контролируемых переменных (описанным в начале этого раздела).

При заданных двух переменных, управляемом входе qi и опорном r, правильно спроектированная система управления, моделируемая на цифровом компьютере, производит выходы qo, которые почти точно противостоят непредсказуемым возмущениям d на управляемом входе. Кроме того, отклонение от идеального контроля хорошо согласуется с наблюдаемым для живых организмов. Совершенный контроль привел бы к нулевому эффекту возмущения, но живые организмы не являются совершенными регуляторами, и цель '''ПКТ'''-моделировать живые организмы. Когда компьютерное моделирование выполняется с > 95% соответствием экспериментально измеренным значениям, противодействуя эффекту непредсказуемых изменений в > d, генерируя (почти) равные и противоположные значения qo, подразумевается моделирование поведения и структуры внутреннего контура управления организма.

Таким образом, разработка теории представляет собой общую модель познавательного процесса и поведения. При каждой конкретной модели или моделировании поведения, построенной и проверенной на основе наблюдаемых данных, общая модель, представленная в теории, подвергается потенциальным вызовам, которые могут потребовать пересмотра или привести к опровержению.

==Математика==

Чтобы проиллюстрировать математические расчеты, используемые в моделировании '''PCT''', рассмотрим задачу отслеживания преследования, в которой участник держит курсор мыши выровненным с движущейся целью на мониторе компьютера.

Модель предполагает, что перцептивный сигнал внутри участника представляет собой величину входной величины qi. (Было продемонстрировано, что это скорость стрельбы в нейроне, по крайней мере на самых низких уровнях.) в задаче слежения входная величина представляет собой вертикальное расстояние между целевой позицией T и позицией курсора C, а случайное изменение целевой позиции действует как возмущение d этой входной величины. Это говорит о том, что перцептивный сигнал p количественно представляет положение курсора C минус целевое положение T, выраженное в уравнении p=C–T.

Между восприятием цели и курсора и построением сигнала, представляющего расстояние между ними, существует задержка Τ миллисекунд, так что рабочий перцептивный сигнал в момент времени t представляет расстояние от цели до курсора в предшествующий момент времени t-Τ. Следовательно, уравнение, используемое в модели, является

'''1. p(t) = C(t-Τ) – T(t-Τ)'''

Система управления с отрицательной обратной связью получает опорный сигнал r, который определяет величину данного перцептивного сигнала, который в данный момент предназначен или желателен. (О происхождении r внутри организма см. ниже в разделе "иерархия контроля".) И r, и p являются входными данными в простую нервную структуру с R возбуждающим и P тормозящим. Эта структура называется "компаратором".[23] эффект заключается в том, чтобы вычесть p из r, получая сигнал ошибки e, который указывает величину и знак разницы между желаемой величиной r и текущей входной величиной p данного восприятия. Уравнение, представляющее это в модели, имеет вид:

'''2. e = r-p'''

Сигнал ошибки e должен быть преобразован в выходную величину qo (представляющую мышечные усилия участника, влияющие на положение мыши). Эксперименты показали, что в наилучшей модели для выходной функции скорость мыши Vкурсора пропорциональна сигналу ошибки e на коэффициент усиления G (то есть Vкурсора = G*e). Таким образом , когда перцептивный сигнал p меньше опорного сигнала r, сигнал ошибки e имеет положительный знак, и по нему модель вычисляет восходящую скорость курсора, пропорциональную ошибке.

Следующая позиция курсора Cnew - это текущая позиция Cold плюс скорость Vкурсора, умноженная на длительность dt одной итерации программы. С помощью простой алгебры мы подставляем G*e (как указано выше) для курсора V, давая третье уравнение:

'''3. Cnew = cold + G*e*dt'''

Эти три простых уравнения или шага программы составляют простейшую форму модели для задачи отслеживания. Когда эти три одновременных уравнения оцениваются снова и снова с теми же случайными возмущениями D положения цели, которые испытывал человек-участник, выходные положения и скорости курсора дублируют действия участника в задаче отслеживания выше в пределах 4,0% от их пикового диапазона, очень подробно.

Эта простая модель может быть уточнена с помощью коэффициента демпфирования d, который уменьшает расхождение между моделью и человеческим участником до 3,6%, когда возмущение d установлено на максимальную сложность.

'''3'. Cnew = cold + [(G*e) – (d*Cold)]*dt'''

Подробное обсуждение этой модели в (Powers 2008)[22] включает как исходный, так и исполняемый код, с помощью которого читатель может проверить, насколько хорошо эта простая программа имитирует реальное поведение. Нет необходимости рассматривать возможные нелинейности , такие как закон Вебера-Фехнера, потенциальный шум в системе, непрерывно меняющиеся углы в стыках и многие другие факторы, которые могли бы повлиять на производительность, если бы это была простая линейная модель. Никакой обратной кинематики или прогнозных расчетов не требуется. Модель просто уменьшает расхождение между входным p и эталонным r непрерывно, поскольку она возникает в реальном времени, и это все, что требуется—как предсказано теорией.
==PCT как решение проблемы сложности==

Старый добрый искусственный интеллект ('''ГОФАИ''') - это ранний (1960-е годы) подход к созданию интеллектуальных систем. GOFAI предполагает, что программы искусственного интеллекта являются более сложными версиями существующих программных конструкций и что они могут быть построены путем расширения существующих процедурных подходов и стандартных программных методологий. Возражения против GOFAI можно разделить на те, которые основаны на семантике программы, и те, которые основаны на алгоритмической сложности.

В теоретическом подходе к ГОФАИ подразумевается вера в то, что разумы (животных и людей) по сути своей синтаксичны, то есть состоят из символов, объединенных в выражения, позиция, известная как гипотеза физических систем символов. В последние годы это убеждение было оспорено теми, кто считает, что сознание по сути своей семантично, то есть оно обрабатывает воплощенный и расположенный смысл, а не абстрактные символы данных. "Плакатным ребенком" этой оппозиционной позиции является мысленный эксперимент (Gedankenexperiment) под названием "Китайская комната Серла" ('''SCR'''), названный в честь его изобретателя, философа Джона Серла. '''ПКТ''' по своей сути находится, воплощается и динамичен.

Практические попытки построения ГОФАИ вскоре наталкиваются на асимптотическое увеличение алгоритмической сложности, так называемые "взрывы сложности". Они возникают из парадигмы управления, принятой практиками ГОФАИ, которая рассматривает управление (= прямая команда + управление с обратной связью) как моделирование. Другими словами, для того чтобы система '''ГОФАИ''' могла "рассуждать" о мире, она должна сначала построить внутреннюю символическую модель этого мира, на которой она может применять последовательности символических манипуляций в соответствии с принципами Тьюринга и фон Неймана абстрактная машина. Даже небольшие изменения в мире должны быть обновлены программой GOFAI, если они могут иметь решающее значение для ее логического вывода. Но любая модель мира, содержащая достаточно деталей, чтобы обеспечить правильный выход '''GOFAI''', неизбежно слишком сложна, с слишком большим количеством движущихся частей, чтобы быть практичной, так что к тому времени, когда мировые изменения обновляются, мир уже движется вперед.

PCT избегает сложных проблем GOFAI, основывая свое управление в реальном времени на перцептивном окне (размерно уменьшенной проекции) мира, которое гораздо более сговорчиво, чем весь мир. Уэкскюлл,Дайер и Пауэрс независимо друг от друга пришли к этому пониманию, которое важно для робототехники.
==Отличия от инженерной теории управления==

В искусственных системах , которые определяются инженерной теорией управления, опорный сигнал рассматривается как внешний вход в "установку".[11] в инженерной теории управления опорный сигнал или заданная точка являются общедоступными; в РСТ это не так, а скорее должно быть выведено из результатов теста для контролируемых переменных, как описано выше в разделе методологии. Это происходит потому, что в живых системах опорный сигнал не является внешним доступным входом, а вместо этого возникает внутри системы. В иерархической модели выход ошибки контуров управления более высокого уровня , как описано в следующем разделе ниже, вызывает опорный сигнал r из синапса-локальной памяти, и сила r пропорциональна (взвешенной) силе сигнала ошибки или сигналов от одной или нескольких систем более высокого уровня.

В инженерных системах управления, в случае, когда имеется несколько таких опорных входов, "контроллер" предназначен для манипулирования этими входами таким образом, чтобы получить эффект на выходе системы, который требуется проектировщику системы, и задача теории управления (так задуманной) состоит в том, чтобы вычислить эти манипуляции, чтобы избежать нестабильности и колебаний. Проектировщик модели РСТ или имитационного моделирования не указывает никакого конкретного желаемого эффекта на выход системы, за исключением того, что он должен быть таким, какой требуется для приведения входного сигнала из окружающей среды (перцептивного сигнала) в соответствие с эталоном. В теории перцептивного управления входная функция для опорного сигнала представляет собой взвешенную сумму внутренне генерируемых сигналов (в каноническом случае-сигналов ошибок более высокого уровня), а устойчивость контура определяется локально для каждого контура способом, описанным в предыдущем разделе по математике PCT (и более подробно разработанным в предыдущем разделе). ссылочная литература). Под взвешенной суммой понимается результат реорганизации.

Инженерная теория управления требует больших вычислительных затрат, но, как показано в предыдущем разделе, '''РСТ-'''нет. Например, сравним реализацию модели перевернутого маятника в инженерной теории управления с реализацией ПКТ в виде иерархии из пяти простых систем управления.
==Иерархия управления==

Восприятие, в свою очередь, строится и контролируется в иерархии уровней. Например, зрительное восприятие объекта строится на различиях в интенсивности света или различиях в ощущениях, таких как цвет на его краях. Управление формой или расположением объекта требует изменения восприятия ощущений или интенсивностей (которые контролируются системами более низкого уровня). Этот организующий принцип применяется на всех уровнях, вплоть до самых абстрактных философских и теоретических построений.

Русский физиолог Николас Бернштейн[28] независимо пришел к такому же выводу, что поведение должно быть многоординарным—организованным иерархически, слоями. Простая проблема привела к такому выводу примерно в одно и то же время как в РСТ, так и в работе Бернштейна. Спинномозговые рефлексы действуют, чтобы стабилизировать конечности против нарушений. Почему они не мешают высшим центрам мозга использовать эти конечности для осуществления поведения? Поскольку мозг, очевидно, использует спинномозговые системы для выработки поведения, должен существовать принцип, позволяющий высшим системам действовать путем включения рефлексов, а не только путем их преодоления или отключения. Ответ заключается в том, что эталонное значение (уставка) для спинального рефлекса не является статичным; скорее, оно изменяется системами более высокого уровня в качестве их средств перемещения конечностей. Этот принцип применим к более высоким контурам обратной связи, поскольку каждый контур представляет ту же проблему для подсистем, расположенных выше него.

В то время как инженерная система управления имеет эталонное значение или заданное значение, скорректированное каким-либо внешним органом, эталонное значение для биологической системы управления не может быть установлено таким образом. Заданное значение должно исходить из какого-то внутреннего процесса. Если существует способ воздействия на поведение, любое восприятие может быть приведено в состояние, на мгновение определенное высшими уровнями, и затем поддерживаться в этом состоянии против непредсказуемых помех. В иерархии систем управления более высокие уровни корректируют цели более низких уровней как средства достижения собственных целей, поставленных еще более высокими системами. Это имеет важные последствия для любого предполагаемого внешнего управления автономной живой системой управления (организмом). На самом высоком уровне эталонные значения (цели) задаются наследственностью или адаптивными процессами.
==Реорганизация в эволюции, развитии и обучении==

Если организм контролирует неадекватные восприятия, или если он контролирует некоторые восприятия до неадекватных значений, то он с меньшей вероятностью приведет потомство к зрелости и может умереть. Следовательно, в результате естественного отбора последовательные поколения организмов эволюционируют таким образом, что они контролируют те восприятия, которые, будучи контролируемыми с соответствующими установками, имеют тенденцию поддерживать критические внутренние переменные на оптимальном уровне или, по крайней мере, в нелетальных пределах. Пауэрс назвал эти критические внутренние переменные " внутренними переменными "("существенные переменные" Эшби).

Механизм, влияющий на развитие контролируемых структур восприятия, называется "реорганизацией" - процессом внутри индивидуального организма, который подвержен естественному отбору точно так же, как эволюционировавшая структура индивидов внутри вида.

Предполагается, что эта" система реорганизации " является частью наследственной структуры организма. Он изменяет базовые параметры и связность иерархии управления в режиме случайного блуждания. Существует базовая непрерывная скорость изменения внутренних переменных, которая продолжается со скоростью, заданной общей ошибкой (и останавливается на нулевой ошибке), прерываемая случайными изменениями направления в гиперпространстве с таким количеством измерений, сколько существует критических переменных. Это более или менее прямая адаптация "гомеостата" Эшби, впервые принятого в '''РСТ''' в 1960 году а затем изменил, чтобы использовать метод E. coli для навигации вверх по градиентам питательных веществ, как описано Кошландом (1980).

Реорганизация может происходить на любом уровне, когда потеря контроля на этом уровне приводит к отклонению внутренних (существенных) переменных от генетически детерминированных заданных значений. Это основной механизм, который задействован в обучении методом проб и ошибок, что приводит к приобретению более систематических видов процессов обучения.
==Конфликт==

В иерархии взаимодействующих систем управления различные системы на одном уровне могут посылать конфликтующие цели одной более низкой системе. Когда две системы задают разные цели для одной и той же переменной нижнего уровня, они вступают в конфликт. Затяжной конфликт переживается людьми как множество форм психологического расстройства, таких как тревога, одержимость, депрессия, смятение и колебания. Острый конфликт не позволяет затронутым системам управлять, эффективно разрушая их функции для организма.

Системы управления более высокого уровня часто способны использовать известные стратегии (которые сами приобретаются в результате предшествующих реорганизаций) для поиска восприятий, которые не вызывают конфликта. Обычно это происходит без предварительного уведомления. Если конфликт сохраняется и систематическое "решение проблем" вышестоящими системами терпит неудачу, система реорганизации может модифицировать существующие системы до тех пор, пока они не обходят конфликт или пока они не производят новые опорные сигналы (цели), которые не находятся в конфликте на более низких уровнях.

Когда реорганизация приводит к соглашению, которое уменьшает или устраняет ошибку, лежащую в ее основе, процесс реорганизации замедляется или останавливается с появлением новой организации. (Это заменяет концепцию подкрепляющего обучения.) В результате реорганизации могут также появиться новые средства контроля над соответствующими восприятиями и даже новые перцептивные конструкции, подлежащие контролю. Проще говоря, процесс реорганизации меняет вещи до тех пор, пока что-то не сработает, и тогда мы говорим, что организм научился. Когда моделирование этого метода выполняется правильно, они демонстрируют, что этот метод удивительно эффективен.
==Психотерапия: метод уровней (мол)==
''Основная статья'': [[Метод уровней]]

Концепция реорганизации привела к методу психотерапии, названному методом уровней ('''MOL'''). Используя мол, терапевт стремится помочь пациенту перенести свое осознание на более высокие уровни восприятия, чтобы разрешить конфликты и позволить произойти реорганизации.
==Нейробиология==
===Обучение===

В настоящее время не существует единой теории, объясняющей синаптическую, нейронную или системную основу обучения. Однако с 1973 года широко распространена идея о том, что долгосрочное потенцирование ('''LTP''') популяций синапсов индуцирует обучение как через пре -, так и через постсинаптические механизмы (Bliss & Lømo, 1973; Bliss & Gardner - Medwin, 1973). '''ЛТП''' - это форма обучения по методу Гебба, который предположил, что высокочастотная тоническая активация цепи нейронов увеличивает эффективность, с которой они активируются, и размер их реакции на данный стимул по сравнению со стандартным нейроном (Hebb, 1949). Именно эти механизмы лежат в основе знаменитого простого объяснения Хебба:" те, что стреляют вместе, соединяются проволокой " (Hebb, 1949).

ЛТП получил большую поддержку с тех пор, как он был впервые замечен Терье Лемо в 1966 году, и до сих пор является предметом многих современных исследований и клинических исследований. Однако существуют возможные альтернативные механизмы, лежащие в основе ЛТП, представленные Эноки, Ху, Гамильтоном и Файном в 2009 году, опубликованные в журнале Neuron. Они признают, что '''ЛТП''' является основой обучения. Однако они сначала предполагают, что '''ЛТП''' происходит в отдельных синапсах, и эта пластичность градуирована (в отличие от бинарного режима) и двунаправлена (Enoki et al., 2009). Во-вторых, группа предполагает, что синаптические изменения выражаются исключительно пресинаптически, через изменение вероятности высвобождения передатчика (Enoki et al., 2009). Наконец, команда предсказала, что возникновение '''ЛТП''' может зависеть от возраста, поскольку пластичность неонатального мозга будет выше, чем у зрелого. Таким образом, теории различаются, поскольку одна предполагает включение/выключение '''ЛТП''' с помощью пре - и постсинаптических механизмов, а другая-только пресинаптические изменения, градуированные способности и возрастную зависимость.

Эти теории сходятся в одном элементе ЛТП, а именно в том, что оно должно происходить через физические изменения синаптической мембраны, то есть синаптической пластичности. Теория перцептивного контроля охватывает обе эти точки зрения. Он предлагает механизм "реорганизации" как основа обучения. Реорганизация происходит внутри присущей человеку или животному системы управления путем перестройки внутренних и внутренних связей ее иерархической организации, сродни нейробиологическому феномену нейронной пластичности. Эта реорганизация первоначально допускает пробную и ошибочную форму обучения, которая наблюдается у младенцев, а затем переходит к более структурированному обучению через ассоциацию, очевидную у младенцев, и, наконец, к систематическому обучению, охватывающему способность взрослого учиться как на внутренних, так и на внешних стимулах и событиях. Таким образом, ПКТ обеспечивает валидную модель обучения, сочетающую биологические механизмы '''ЛТП''' с объяснением прогрессирования и изменения механизмов, связанных с развитием способностей (Plooij 1984, 1987, 2003, Plooij & Plooij (1990),).

Пауэрс (2008) произвел имитацию координации рук. Он предположил, что для того, чтобы двигать рукой, задействованы четырнадцать систем управления, которые управляют четырнадцатью углами суставов, и они реорганизуются одновременно и независимо. Было установлено, что для достижения оптимальной производительности выходные функции должны быть организованы таким образом, чтобы выход каждой системы управления влиял только на ту переменную окружающей среды, которую она воспринимает. В этом моделировании процесс реорганизации работает так, как он должен работать, и точно так же, как Пауэрс предполагает, что он работает у людей, уменьшая выходы, которые вызывают ошибку, и увеличивая те, которые уменьшают ошибку. Первоначально возмущения оказывают большое влияние на углы стыков, но со временем углы стыков более точно совпадают с опорными сигналами из-за реорганизации системы. Пауэрс (2008) предполагает, что для достижения координации суставных углов для получения желаемых движений вместо вычисления того, как должны изменяться множественные суставные углы для получения этого движения, мозг использует системы отрицательной обратной связи для получения необходимых суставных углов. Один опорный сигнал, который изменяется в системе более высокого порядка, может генерировать движение,требующее одновременного изменения нескольких углов соединения.
===Иерархическая организация===

Ботвиник (2008) предположил, что одним из основополагающих открытий когнитивной революции было признание иерархической структуры в человеческом поведении. Однако, несмотря на десятилетия исследований, вычислительные механизмы, лежащие в основе иерархически организованного поведения, до сих пор до конца не изучены. Bedre, Hoffman, Cooney & D'Esposito (2009) предполагают, что фундаментальной целью когнитивной нейробиологии является характеристика функциональной организации лобной коры, которая поддерживает контроль действия.

Последние данные нейровизуализации подтвердили гипотезу о том, что лобные доли организованы иерархически, так что контроль поддерживается в прогрессивно каудальных областях по мере перехода контроля к более конкретной спецификации действия. Однако до сих пор неясно, оказывают ли процессоры управления более низкого порядка дифференцированное влияние на нарушения в управлении более высокого порядка, когда для выполнения задачи требуются межуровневые взаимодействия, или же существуют обратные влияния более низкого уровня на управление более высокого уровня (Bedre, Hoffman, Cooney & D'Esposito 2009).

Ботвиник (2008) обнаружил, что все существующие модели иерархически структурированного поведения разделяют по крайней мере одно общее предположение – что иерархическая, частично–целостная организация человеческой деятельности отражается во внутренних или нейронных представлениях, лежащих в ее основе. В частности, предполагается, что существуют репрезентации не только низкоуровневого моторного поведения, но и сепарабельные репрезентации поведенческих единиц более высокого уровня. Последняя серия моделей дает новые идеи, но также ставит новые или уточненные вопросы для эмпирических исследований, включая то, как абстрактные представления действий возникают в процессе обучения, как они взаимодействуют с различными способами управления действиями и как они распределяются в префронтальной коре ('''ПФК''').

Теория перцептивного контроля (PCT) может дать объяснительную модель нейронной организации, которая занимается текущими проблемами. РСТ описывает иерархический характер поведения как определяемый контролем иерархически организованного восприятия. Управляющие системы в теле и во внутренней среде миллиардов взаимосвязанных нейронов мозга отвечают за поддержание перцептивных сигналов в допустимых пределах в непредсказуемо изменчивой среде, из которой эти перцепции происходят. PCT не предполагает, что существует внутренняя модель, в рамках которой мозг моделирует поведение, прежде чем выдавать команды для выполнения этого поведения. Напротив, одной из его характерных черт является принципиальное отсутствие мозговой организации поведения. Скорее, поведение-это изменчивое средство организма для уменьшения несоответствия между восприятиями и эталонными значениями, которые основаны на различных внешних и внутренних входах (Cools, 1985). Поведение должно постоянно адаптироваться и изменяться, чтобы организм мог поддерживать свои перцептивные цели. Таким образом, РСТ может дать объяснение абстрактного обучения через спонтанную реорганизацию иерархии. РСТ предполагает, что конфликт возникает между несопоставимыми эталонными значениями для данного восприятия, а не между различными реакциями (Mansell 2011), и что обучение реализуется как пробные и ошибочные изменения свойств систем управления (Marken & Powers 1989), а не какой-либо конкретный ответ усиливается. Таким образом, поведение остается адаптивным к окружающей среде по мере ее развития, а не полагается на усвоенные паттерны действий, которые могут не соответствовать.

Иерархии перцептивного контроля были смоделированы в компьютерных моделях и, как было показано, обеспечивают близкое соответствие с поведенческими данными. Например, Маркен[39] был проведен эксперимент, сравнивающий поведение компьютерной модели иерархии перцептивного контроля с поведением шести здоровых добровольцев в трех экспериментах. Участники должны были соблюдать расстояние между левой линией и центральной линией, равное расстоянию между центральной линией и правой линией. Им также было приказано держать оба расстояния равными 2 см. В руках у них было 2 весла, одно из которых контролировало левую линию, а другое-среднюю. Для этого они должны были сопротивляться случайным возмущениям, приложенным к позициям линий. По мере того как участники достигали контроля, им удавалось свести на нет ожидаемый эффект помех, перемещая свои весла. Корреляция между поведением испытуемых и моделью во всех экспериментах приближалась .99. Предполагается, что такая организация моделей иерархических систем управления информирует нас об организации человеческих субъектов, поведение которых она так близко воспроизводит.

==Робототехника==

ПКТ имеет значительные последствия для робототехники и искусственного интеллекта. Архитектура иерархии перцептивных регуляторов представляет собой идеальную и сравнительно простую реализацию для искусственных систем, поскольку она позволяет избежать необходимости генерировать конкретные действия с помощью сложных моделей внешнего мира или вычислений на основе сопоставлений вход-выход. Это резко контрастирует с традиционными методологиями, такими как вычислительный подход и робототехника, основанная на поведении.

Применение перцептивного контроля к робототехнике было изложено в основополагающей статье  в журнале Artificial Life Journal Руперта Янга из Perceptual Robots в 2017 году. Архитектура была применена к ряду реальных роботизированных систем, включая роботизированные роверы ,балансировочные роботы и роботизированные руки.

Традиционные подходы к робототехнике, которые обычно зависят от расчета действий в конкретных ситуациях, приводят к тому, что негибкие, неуклюжие роботы не могут справиться с динамической природой мира. С другой стороны, роботы PCT демонстрируют роботов, которые по своей природе сопротивляются хаотичному, непредсказуемому миру и противостоят ему.
==Текущая ситуация и перспективы==

Предыдущее объяснение принципов PCT дает обоснование того, как эта теория может дать обоснованное объяснение нейронной организации и как она может объяснить некоторые из текущих проблем концептуальных моделей.

Теория перцептивного контроля в настоящее время предлагает иерархию из 11 уровней восприятия, управляемых системами в человеческом разуме и нейронной архитектуре. Это интенсивность, ощущение, конфигурация, переход, событие, отношение, категория, последовательность, программа, принцип и концепция системы. Различные перцептивные сигналы на более низком уровне (например, визуальное восприятие интенсивности) объединяются во входную функцию для построения единого восприятия на более высоком уровне (например, визуальное восприятие цветового ощущения). Восприятие, которое конструируется и контролируется на более низких уровнях, передается как перцептивные входные сигналы на более высоких уровнях. Высшие уровни, в свою очередь, управляют, регулируя референтные уровни (цели) низших уровней, фактически говоря низшим уровням, что воспринимать.

Хотя было разработано много компьютерных демонстраций принципов, предлагаемые более высокие уровни трудно моделировать, потому что слишком мало известно о том, как работает мозг на этих уровнях. Изолированные процессы управления более высокого уровня могут быть исследованы, но модели обширной иерархии управления все еще являются только концептуальными или, в лучшем случае, рудиментарными.

Перцептивные теории управления еще не было широко принято в современной психологии, но был эффективно использован в решении широкого спектра областей в человеческом факторе, клиническая психология и психотерапия (с "метода уровней"), она является основой для значительного числа исследований в области социологии, , и это послужило концептуальной основой для эталонной модели используется последовательность НАТО научных кружков.Она преподается в нескольких университетах мира и является предметом ряда докторских диссертаций.

==Избранная библиография==

*    Чико, Гэри. (1995). Без чудес: универсальная теория отбора и вторая Дарвиновская революция. Cambridge, MA: MIT Press (A Bradford Book). (онлайн)
*    Чико, Гэри. (2000). То, что мы делаем: используем уроки Бернарда и Дарвина, чтобы понять, что, как и почему нашего поведения. Cambridge, MA: MIT Press (A Bradford Book).  (онлайн)
    
*    Marken, Richard S. (1992) Mind readings: Experimental studies of purpose. Эталонные публикации: New Canaan, CT.
*    Marken, Richard S. (2002) More mind readings: Methods and models in the study of purpose. Чапел-Хилл, Северная Каролина: новый вид.
*    Plooij, F. X. (1984). Поведенческое развитие свободноживущих детенышей шимпанзе и младенцев. Норвуд, Нью-Джерси: Ablex.
*    Plooij, F. X. (2003). "Трилогия разума". У М. Хеймана (Изд.), Периоды регрессии в младенчестве человека (стр. 185-205). Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
*    Пауэрс, Уильям Т. (1973). Поведение: контроль восприятия. Чикаго: Олдин де Грюйтер. ISBN 0-202-25113-6. [2-й опыт. ред. = Полномочия (2005)].
*    Пауэрс, Уильям Т. (1989). Живые системы управления. [Избранные труды 1960-1988 гг.] New Canaan, CT: Benchmark Publications. 
*    Пауэрс, Уильям Т. (1992). Живые системы управления II. [Избранные труды, 1959-1990.] New Canaan, CT: Benchmark Publications.
*    Пауэрс, Уильям Т. (1998). Осмысление поведения: значение контроля. New Canaan, CT: Benchmark Publications. 
*    Пауэрс, Уильям Т. (2005). Поведение: контроль восприятия. New Canaan: Benchmark Publications. ISBN 0-9647121-7-2. [2-й опыт. ред. Пауэрс (1973). Китайский тр. (2004) Guongdong Higher Learning Education Press, Гуанчжоу, Китай.
*    Пауэрс, Уильям Т. (2008). Живые системы управления III: факт контроля. [Математическое приложение доктора Ричарда Кеннауэя. Включает в себя компьютерные программы для читателя, чтобы продемонстрировать и экспериментально проверить теорию.] New Canaan, CT: Benchmark Publications. 
*    Пауэрс, Уильям. T., Clark, R. K., and McFarland, R. L. (1960). "Общая теория обратной связи человеческого поведения [Часть 1; Часть 2]. Перцептивные и моторные навыки .
*    Powers, William T. and Runkel, Philip J. 2011. Диалог о двух главных подходах к науке о жизни: словесные образы и корреляции против рабочих моделей. Hayward, CA: Living Control Systems Publishing. 
*    Robertson, R. J. & Powers, W. T. (1990). Введение в современную психологию: взгляд теории управления. Гравийный выключатель, KY: группа систем управления.
*    Robertson, R. J., Goldstein, D. M., Mermel, M., & Musgrave, M. (1999). Тестирование личности как системы управления: Теоретико-методологические вопросы. Int. J. Человеко-Компьютерные Исследования, 
*    Runkel, Philip J [ulian]. 1990. Забрасывание сетей и испытание образцов: два великих метода психологии. Нью-Йорк: Прегер. ISBN 0-275-93533-7. [Репр. 2007, Hayward, CA:Living Control Systems Publishing. 
*    Runkel, Philip J [ulian]. (2003). Люди как живые существа. Hayward, CA: Living Control Systems Publishing. 
*    Молодой, Руперт. (2017). Общая архитектура робототехнических систем: основанный на восприятии подход к искусственной жизни. Искусственная жизнь 

===Социология===

*    McClelland, Kent (1994). "Перцептивный контроль и социальная власть". Социологические Перспективы. 
*    McClelland, Kent (2004). "Коллективный контроль над восприятиями: построение порядка из конфликта". Международный журнал человеко-компьютерных исследований. 
*    McClelland, Kent and Thomas J. Fararo, eds. (2006). Цель, значение и действие: теории систем управления в социологии. Нью-Йорк: Пэлгрейв Макмиллан.
*    Макфейл, Кларк. 1991. Миф о обезумевшей толпе. Нью-Йорк: Альдин де Грюйтер.
==См.также==
[[Теория социального доминирования]]
* [[Теория центрального места]]

==Читать==
[http://www.livingcontrol.com/ livingcontrol.com/]

==Пруф==
'''Статьи'''

* [https://docs.google.com/document/d/1RGhxKWaxEZoYZ5CSUl4TdVnRQfxn_PwHzLH_df0og-Y/edit docs.google.com/document/d/1RGhxKWaxEZoYZ5CSUl4TdVnRQfxn_PwHzLH_df0og-Y/edit]
* [https://docs.google.com/document/d/1s4p0hY5cj31X4Xq-hv3a0JWe_XF-5nHGBycLoINT51s/edit /docs.google.com/document/d/1s4p0hY5cj31X4Xq-hv3a0JWe_XF-5nHGBycLoINT51s/edit]
* [http://www.perceptualrobots.com/sdm_downloads/the-natural-selection-of-robotics/ .perceptualrobots.com/sdm_downloads/the-natural-selection-of-robotics/]
* 
'''Аудио'''

[http://www.pctweb.org/BillPowersAudioInterview1.mp3?LMCL=CGrDVm .pctweb.org/BillPowersAudioInterview1.mp3?LMCL=CGrDVm]
* [http://www.pctweb.org/BillPowersAudioInterview2.mp3 .pctweb.org/BillPowersAudioInterview2.mp3]

'''Веб-сайты'''

* [https://www.researchgate.net/project/Perceptual-Control-Theory-PCT .researchgate.net/project/Perceptual-Control-Theory-PCT]
* [http://www.perceptualrobots.com/ .perceptualrobots.com/]
* [http://www.methodoflevels.com.au/ .methodoflevels.com.au/]
* [https://mindreadings.com/ mindreadings.com/]
* [http://www.livingcontrolsystems.com/index.html .livingcontrolsystems.com/index.html]
* [http://www.pctweb.org/ .pctweb.org/]
* [http://www.iapct.org/ .iapct.org/]

[[Категория:Психотерапия]]
[[Категория:Системная психология]]
[[Категория:Теория управления]]
[[Категория:Кибернетика]]
[[Категория:Формальные науки]]
[[Категория:Робототехника]]