Författarna presenterar en teori om hur relationell inferens och generalisering kan åstadkommas inom en kognitiv arkitektur som är psykologiskt och neuralt realistisk. Deras förslag är en form av symbolisk connectionism: ett anslutningssystem baserat på distribuerade representationer av begreppsbetydelser, med hjälp av tidssynkroni för att binda fillers och roller till relationella strukturer. Författarna presenterar en specifik omedelbarion av sin teori i form av en datorsimuleringsmodell, Learning and Inference with Schemas and Analogies (LISA). Genom att använda en typ av självövervakad inlärning, kan LISA göra specifika slutsatser och bilda nya relations generaliseringar och kan därför förvärva nya scheman genom induktion från exempel. Författarna visar modellens tillräcklighet genom att använda den för att simulera en kropp av empiriska fenomen rörande analogisk inferens och relationell generalisering. En grundläggande aspekt av människans intelligens är förmågan att forma och manipulera relationsrepresentationer. Exempel på relationellt tänkande inkluderar förmågan att uppskatta analogier mellan till synes olika objekt eller händelser (Gentner, 1983; Holyoak & Thagard, 1995), förmågan att tillämpa abstrakta regler i nya situationer (t.ex., Smith, Langston, & Nisbett, 1992), förmågan att förstå och lära språk (t.ex., Kim, Pinker, Prince, & Prasada, 1991), och även förmågan att uppskatta perceptuella likheter (t.ex., Goldstone, Medin, & Gentner, 1991; Hummel, 2000; Hummel & Stankiewicz, 1996; Palmer, 1978). Relationella slutsatser och generaliseringar är så vanliga att det är lätt att anta att de psykologiska mekanismer som ligger till grund för dem är relativt enkla. Men det skulle vara ett misstag. Förmågan att forma och manipulera explicita relations representationer verkar vara en sen evolutionär utveckling (Robin & Holyoak, 1995), nära knuten till den betydande ökningen av storleken och komplexitet frontal cortex i hjärnan på högre primater, och mest dramatiskt hos människor (Stuss & Benson, 1986). Waltz och Al. (1999) fann att förmågan att representera och integrera flera relationer är djupt nedsatt hos patienter med svår degeneration av prefrontal cortex, och neuroimaging studier har inblandat dorsolateral prefrontal cortex i olika uppgifter som kräver relationell resonemang (Christoff et al., 2001; Duncan et al., 2000; Kroger et al., 2002; Prabhakaran, Smith, Desmond, Glover, & Gabrieli, 1997), liksom i en mängd olika arbets-minne (WM) uppgifter (Cohen et al., 1997;. Vårt mål i denna artikel är att presentera en teori om hur relationell inferens och generalisering kan uppnås inom en kognitiv arkitektur som är psykologiskt och neuralt realistisk. Vi börjar med att granska egenskaperna hos relationstänkandet och de logiska kraven för att realisera dessa egenskaper i en beräkningsarkitektur. Därefter presenterar vi en teori om mänskligt relationsresonemang som motiveras av dessa krav och presenterar en specifik momentiation av teorin i form av en datorsimuleringsmodell, Learning and Inference with Schemas and Analogies (LISA). LISA utvecklades ursprungligen som en teori om analog hämtning och kartläggning (Hummel & Holeoak, 1997), vilket återspeglar vårt antagande att processen att hitta systematiska korrespondenser mellan strukturerade representationer, som spelar en central roll i analogiskt resonemang, är grundläggande för alla relationsresonemang (Hofstadter, 2001 ). Här visar vi att samma principer kan utvidgas för att ta hänsyn till både förmågan att göra specifika slutsatser och förmågan att bilda nya relations generaliseringar, och därmed att förvärva nya scheman genom induktion från exempel. Vi demonstrerar modellens tillräcklighet genom att använda den för att simulera en kropp av empiriska fenomen rörande analogisk inferens och relations generalisering. (Se Hummel & Holeoak, 1997, för simuleringar av data om hämtning och analog kartläggning.) Kraften i relationellt resonemang finns i dess förmåga att generera slutsatser och generaliseringar som begränsas av de roller som elementen spelar, snarare än enbart av egenskaperna hos elementen själva. I gränsen ger relationellt resonemang universell induktiv generalisering från en ändlig och ofta mycket liten uppsättning observerade fall till en potentiellt oändlig uppsättning av nya momentiationer. Ett viktigt exempel på mänskligt förhållande är analoga slutsatser. Anta att någon vet att Bill älskar Mary, Mary älskar Sam, och Bill är avundsjuk på Sam (en källa analog). Orsakaren konstaterar då att Sally älskar Tom, och Tom älskar Cathy (ett mål analogt). En sannolik slutsats är att Sally kommer att vara svartsjuk på Cathy. Mary motsvarar Tom på grundval av deras delade roller i de två kärlekarna (x, y) relationer; på liknande sätt, Bill motsvarar Sally och Sam Cathy. John E. Hummel och Keith J. Holyoak, Institutionen för psykologi, University of California, Los Angeles (UCLA). Utarbetandet av denna artikel stöddes av National Science Foundation Grant SBR-9729023 och av bidrag från UCLA:s akademiska senat och HRT-laboratorier. Vi tackar Miriam Bassok för värdefulla diskussioner och kommentarer. Korrespondens angående denna artikel bör ställas till John E. Hummel, Institutionen för psykologi, UCLA, 405 Hilgard Avenue, Los Angeles, Kalifornien 90095-1563. E-post: jhummel@lifesci.ucla.edu Psychological Review Copyright 2003 by the American Psychological Association, Inc. 2003, Vol. - Nej, det gör jag inte. 2, 220 -264 0033-295X/03/$12.00 DOI: 10.1037/0033-295X.110.2.220 220 Den analoga slutsatsen beror kritiskt på dessa korrespondenser (t.ex. är det inte en rimlig analog slutsats att Tom kommer att vara avundsjuk på Cathy). Samma analys, där objekt kartläggs på grundval av gemensamma relationsroller, kan utvidgas till att förstå resonemang som bygger på tillämpning av scheman och regler. Antag att förnuftaren har lärt sig ett schema eller regel av den allmänna formen, "Om person1 älskar person2, och person2 älskar person3, då person1 kommer att vara avundsjuk på person3," och nu möter Sally, Tom och Cathy. Genom att kartlägga Sally till person1, Tom till person2, och Cathy till person3, slutsatsen att Sally kommer att vara avundsjuk på Cathy kan göras genom att utöka kartläggningen för att placera Sally i (obesvarad) älskare roll (person1), Tom i både-älskar-och-älskade roller (person2), och Cathy i den älskade rollen (person3). När schemat har en uttrycklig om-då form, som i detta exempel, kan slutsatsen lätt tolkas som motsvarigheten till att matcha den vänstra sidan (om klausulen) av en produktionsregel och sedan "avfyra" regeln för att skapa en omedelbar form av den högra sidan (den dåvarande klausulen), upprätthålla konsekventa lokala variabla bindningar över om och sedan klausuler i processen (J. R. Anderson, 1993; Newell, 1973). Det finns också ett nära samband mellan förmågan att göra relationsslutsatser och förmågan att lära sig variabliserade scheman eller regler av det ovan nämnda slaget. Om vi tänker på hur en resoner först kan få svartsjuka schema, en rimlig bottom-up bas skulle vara induktion från flera specifika exempel. Om t.ex. resoneraren observerade att Bill var svartsjuk på Sam, och Sally var avundsjuk på Cathy, och kunde etablera relationskartläggningar och observera allmängiltigheterna bland de karterade elementen (t.ex., Bill och Sally är båda människor i kärlek, och Sam och Cathy båda är älskade av föremålet för någon annans tillgivenhet), då induktiv generalisering kan ge upphov till svartsjuka schema. Beräkningskraven för att upptäcka dessa korrespondenser-och för att göra lämpliga slutsatser-ingår följande: 1. Den underliggande representationen måste binda fyllnadsmedel (t.ex. Bill) till roller (t.ex. älskare). Att veta att Bill, Mary och Sam är i olika kärleksrelationer räcker inte för att dra slutsatsen att det är Bill som kommer att vara avundsjuk på Tom. 2. Utgångspunkten är följande: Varje filler måste behålla sin identitet över flera roller (t.ex., samma Mary är både en älskare och en älskad), och varje roll måste upprätthålla sin identitet över flera fillers (t.ex., älskar (x, y) är samma grundläggande relation oavsett om älskare är Bill och Mary eller Sally och Tom). Ett sådant upprätthållande av identiteter innebär i sin tur att representationen av en roll måste vara oberoende av dess fyllare, och vice versa (Holyoak & Hummel, 2000; Hummel, Devnich, & Stevens, 2003). Om representationen av kärlek (x, y) berodde på vem som älskade vem (t.ex. med en uppsättning enheter för Sally-som-älskare och en helt separat uppsättning för Bill-som-älskare), då skulle det inte finnas någon grund för att uppskatta att Sally älska Tom har något gemensamt med Bill älska Mary. Och om Marias representation berodde på om hon är en älskare eller älskad, då skulle det inte finnas någon grund för att dra slutsatsen att Bill kommer att vara svartsjuk på Sam: Det skulle vara som om Bill älskade en person och någon annan älskade Sam. 3. Vad är det som händer? Element av källan och målet kan kartläggas på grundval av deras relations- (dvs. roll-baserade) korrespondenser. Till exempel, vi vet att Sally kartor till Bill eftersom hon också är en älskare, trots att hon har en mer direkt likhet med Mary genom att vara kvinna. 4. Vad är det som händer? Slutsatsen beror på en förlängning av den ursprungliga kartläggningen. Eftersom Sally kartor till Bill på grundval av sin roll som en obesvarad älskare, är det slutsatsen att hon, liksom Bill, också kommer att vara svartsjuk. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Symbolerna som utgör dessa representationer måste ha semantiskt innehåll. För att framkalla en allmän svartsjuka schema från de givna exemplen, är det nödvändigt att veta vad de människor och relationer inblandade har gemensamt och hur de skiljer sig. Det semantiska innehållet i människans mentala representationer manifesterar sig också på otaliga andra sätt. Tillsammans innebär de första 4 kraven att människans kognitiva arkitektur är ett symbolsystem, där relationer och deras argument representeras självständigt men kan bindas samman för att komponera förslag. Vi tar det femte kravet för att antyda att symbolerna i detta system distribueras representationer som uttryckligen specificerar det semantiska innehållet i sina referenser. Förmågan att uppfylla dessa krav är en grundläggande egenskap hos den mänskliga kognitiva arkitekturen, och den lägger starka begränsningar på modeller av denna arkitektur (Hummel & Holyoak, 1997). Vårt förslag är en form av symbolisk anslutningism: en kognitiv arkitektur som kodar relationsstrukturer genom dynamiskt bindande fördelade representationer av roller till distribuerade representationer av deras fyllmedel. Vi hävdar att den resulterande arkitekturen fångar betydelsen av roller och deras fillers-tillsammans med den naturliga flexibilitet och automatisk generalisering åtnjuter av distribuerade connectist representationer-på ett sätt som ingen arkitektur baserad på lokalistiska symboliska representationer kan (se även. Samtidigt fångar arkitekturen som föreslås här kraften i mänskliga relationer resonemang på ett sätt som traditionella connectist arkitekturer (dvs. icke-symboliska arkitekturer, såsom de som fungerar som plattform för backpropagation lärande; se Marcus, 1998 Marcus,, 2001 kan inte. Kärnegenskaper hos ett biologiskt symbolsystem Vi antar att mänskligt resonemang är baserat på distribuerade symboliska representationer som genereras snabbt (inom några hundra millisekunder per proposition) av andra system, inklusive de som utför hög nivå perception (t.ex., Hummel & Biederman, 1992 ) och språkförståelse (t.ex., Frazier & Fodor, 1978). 1 De resulterande representationerna tjänar både som grund för relationstänkande i WM och formatet för lagring i långtidsminnet (LTM). 1 Denna uppskattning av några hundra millisekunder per förslag motiveras av arbetet med tiden för symbolisk formation i visuell uppfattning (Luck & Vogel, 1997) och kognition (Kanwisher, 1991; Potter, 1976). Individuella förslag. I LISA spelar förslagen en viktig roll när det gäller att organisera informationsflödet genom WM. Ett förslag är en hierarkisk struktur på fyra nivåer (se figur 1A ). Varje nivå i hierarkin motsvarar en annan typ av enhet (semantiska egenskaper, objekt och roller, individuella rollbindningar och uppsättningar av rollbindningar som består av ett förslag), och vårt påstående är att den kognitiva arkitekturen representerar alla fyra nivåer explicit. Längst ner i hierarkin är fördelade representationer baserade på semantiska enheter, som representerar de semantiska egenskaperna hos individuella relationsroller och deras fyllmedel. Till exempel, förslaget älskar (Bill, Mary) innehåller semantiska drag av älskare och älskade roller kärlek förhållandet (t.ex., känslor, stark, positiv), tillsammans med inslag av Bill (t.ex., människa, vuxen, man) och Maria (t.ex., människa, vuxen, kvinna). De tre andra skikten i hierarkin definieras över lokala symboliska enheter. På den andra nivån representerar de lokala enheterna objekt (cirklar i figur 1 ) och predikerar (dvs. egenskaper, som i röda (x) eller relationsroller, som i älskare och älskade roller kärlek (x, y); trianglar i figur 1 ). Varje predikatenhet representerar en roll av en relation (eller egenskap) och har dubbelriktade excitatoriska kopplingar till de semantiska enheter som representerar den rollen. Objektenheter är precis som predikatenheter förutom att de är anslutna till semantiska enheter som representerar objekt snarare än roller. 2 På den tredje nivån binder subproposition (SP) enheter individuella roller till sina fyllmedel (antingen objekt eller andra förslag). Till exempel, älskar (Bill, Mary) skulle representeras av 2 För att lära, är det nödvändigt att veta vilka semantiska enheter hänvisar till roller och som hänvisar till de objekt som fyller rollerna. För enkelhet, LISA kodar denna distinktion genom att utse en uppsättning enheter för att representera semantik av predicate roller och en separat uppsättning för att representera de semantiska egenskaperna hos objekt. För fordon av kategorierna M1 och N1 ska följande villkor vara uppfyllda: S: Ett förslag är en hierarki på fyra nivåer. Längst ner finns de semantiska egenskaperna hos individuella objekt och relationsroller (små cirklar). Objekt och roller delar semantiska enheter i den mån de är semantiskt likartade (t.ex. är både Bill [B] och Mary [M] kopplade till de semantiska enheterna mänskliga och vuxna). På nästa nivå i hierarkin finns lokala enheter för enskilda objekt (stora cirklar; t.ex. Bill och Mary) och relationsroller (trianglar; t.ex. älskare och älskade). På hierarkins tredje nivå binder subpropositionsenheter (SP) objekt till relationsroller (t.ex. Bill to the lover roll), och högst upp på hierarkin binder propositionsenheter (P) (ovaler) separata rollbindningar till kompletta multiplace-förslag (t.ex. bindande "Bill" och "Mary" älskade tillsammans för att bilda kärlek (Bill, Mary)). B: För att representera en hierarkisk proposition, såsom vet (Mary, älskar (Bill, Mary)), P-enheten för den lägre nivån proposition (i det nuvarande exemplet, älskar (Bill, Mary)) tjänar i stället för en objektenhet under lämplig SP av den högre nivån proposition (i det nuvarande exemplet, SP för kända älskar (Bill, Mary)). HUMMEL OCH HOLYOAK två SPs, en bindande Bill till älskare, och den andra bindande Mary till älskade (se figur 1A ). SPs delar dubbelriktade excitatoriska anslutningar med deras roll och fyllenheter. Högst upp i hierarkin binder propositionsenheter (P) rollfyllningsbindningar till fullständiga propositioner. Varje P-enhet delar dubbelriktade excitatoriska anslutningar med SP som representerar dess roll-filler-bindningar. Denna grundläggande hierarki kan utvidgas till att representera mer komplexa inbäddade förslag, såsom vet (Mary, älskar (Bill, Mary)) (se figur 1B). När ett förslag tjänar som argument för ett annat förslag, tjänar den lägre nivån P-enheten i stället för en objektenhet under lämplig SP. Lokalistisk representation av objekt, roller, roll-filler-bindningar (SP) och satser i hierarkins tre övre skikt är viktigt eftersom det gör det möjligt att behandla varje sådant element som en särskild enhet (jfr. Hofstadter, 2001; Hummel, 2001; Hummel & Holeoak, 1993; Page, 2001).............................................................. Till exempel, om Bill i en analog karta till Sally i en annan, kommer denna kartläggning att representeras som en excitatorisk anslutning som kopplar Bill enheten direkt till Sally enheten (som utarbetats inom kort). Den lokala karaktären hos dessa enheter underlättar i hög grad modellens förmåga att hålla denna kartläggning åtskild från andra kartläggningar. Om Sallys representation fördelades över en samling objektenheter (analogt med hur den fördelas över de semantiska enheterna), skulle eventuell kartläggning som lärts för Sally (t.ex. Bill) automatiskt generaliseras till alla andra objekt som delar objektenheter med Sally. Även om automatisk generalisering i allmänhet är en styrka av distribuerade representationer, i detta fall skulle det vara ett allvarligt ansvar: Det följer helt enkelt inte att bara för att Sally motsvarar Bill, alla andra objekt motsvarar därför Bill i den mån de liknar Sally. Behovet av att hålla enheter åtskilda för kartläggning är ett specialfall av det välkända typ-token differentieringsproblem (t.ex., Kahneman, Treisman, & Gibbs, 1992; Kanwisher, 1991; Xu & Carey, 1996). Lokalistkodning används ofta för att lösa detta och relaterade problem i connectionist (även känd som neurala nätverk) modeller av perception och kognition (t.ex., Feldman & Ballard, 1982; Hummel & Biederman, 1992; Hummel & Holeoak, 1997; McClelland & Rumelhart, 1981; Poggio & Edelman, 1990; Shastri & Ajjanagadde, 1993). Liksom i dessa andra modeller, antar vi att de lokala enheterna realiseras neuralt som små populationer av neuroner (i motsats till enskilda neuroner), där medlemmarna av varje population kodar mycket selektivt för en enda enhet. Alla polletter (lokala enheter) som avser samma typ är anslutna till en gemensam uppsättning semantiska enheter. Till exempel, om Bill nämns i mer än en analog, då alla de olika objektenheter som representerar Bill (en i varje analog) skulle anslutas till samma semantiska enheter. De semantiska enheterna representerar alltså typer. Det bör betonas att LISA:s representation av en komplex relationsstruktur, såsom ett förslag eller en analog, oundvikligen fördelas över många enheter och flera hierarkiska nivåer. Till exempel, representationen av kärlek (Bill, Mary) i Figur 1A är inte bara en enda P-enhet, utan hela komplexet av symboliska och semantiska enheter. Medan den distribuerade semantiska representationen möjliggör önskvärda former av automatisk generalisering, gör de lokala lagren det möjligt att behandla objekt, roller och andra strukturella enheter som diskreta enheter, var och en med potentiellt unika egenskaper och kartläggningar, och var och en med en grundläggande identitet som bevaras över förslag inom en analog. Fullständiga analoger. En fullständig analog (t.ex. situation, historia eller händelse) kodas som en samling symboliska enheter, tillsammans med kopplingarna till de semantiska enheterna. Till exempel, den enkla historien "Bill älskar Mary, Mary älskar Sam, och Bill är avundsjuk på Sam" skulle representeras av samlingen av enheter som visas i Figur 2. Inom en analog representerar en enda token ett givet objekt, predikat, SP, eller proposition, oavsett hur många gånger den strukturen nämns i analogen. Separata analoger representeras av icke-överlappande uppsättningar av polletter (t.ex., om Bill nämns i en andra analog, då en separat objektenhet skulle representera Bill i den analoga). Även om separata analoger inte delar symboliska enheter, är alla analoger anslutna till samma uppsättning semantiska enheter. De delade semantiska enheterna tillåter separata analoger att kommunicera med varandra, och därmed bootstrap minne hämtning, analogisk kartläggning, och alla andra funktioner LISA utför. Kartläggning av anslutningar. Det slutliga elementet i LISA:s representationer är en uppsättning av kartanslutningar som fungerar som en grund för att representera analoga korrespondenser (mappings) mellan polletter i separata analoger. Varje P-enhet i en analog har potential att lära sig en kartläggningsförbindelse med varje P-enhet i varje annan analog; likaså kan SP-enheter lära sig anslutningar över analoger, liksom objekt och predikerar. Som beskrivs nedan, karteringsanslutningar skapas när två enheter av samma typ i separata analoger är i WM samtidigt; vikterna av befintliga anslutningar ökas när enheterna är coactive, och decremented när en enhet är aktiv och den andra inaktiv. Vid slutet av en körning kommer motsvarande enheter att ha kartkopplingar med stora positiva vikter, och icke ekvivalenta enheter kommer antingen att sakna kartanslutningar helt eller ha anslutningar med vikter nära noll. Karteringsanslutningarna håller reda på vad som motsvarar vad över analoger, och de tillåter modellen att använda kända kartläggningar för att begränsa upptäckten av ytterligare kartläggningar. En grundläggande egenskap hos ett symbolsystem är att det anger bindningen av roller till deras fyllmedel. Till exempel, älskar (Bill, Mary) uttryckligen anger att Bill är älskare och Maria den älskade, snarare än vice versa. För detta ändamål räcker det inte med att bara aktivera de enheter som representerar de olika roller och fyllmedel som ligger till grund för förslaget. Det resulterande aktiveringsmönstret på de semantiska enheterna skulle skapa en bisarr konkatering av Bill, Mary, och kärleksfull snarare än ett systematiskt förhållande mellan två separata enheter. Det är därför nödvändigt att uttryckligen företräda rollfyllarbindningarna. Det sätt på vilket bindningarna är representerade är kritiskt. Byte av de oberoende roll- och fillerenheterna (i de två första nivåerna i hierarkin) med enheter för specifika roll-filler-samband (t.ex., som SP, med en enhet för Bill-as- 3 Vi antar att alla tokens för ett givet objekt, såsom Bill, är kopplade till en central kärna av semantiska funktioner (t.ex., mänskliga, vuxna och manliga, plus en unik semantisk funktion för den specifika Bill i fråga-något som Bill#47). Men olika symboler av samma typ kan anslutas till något olika uppsättningar av semantik, som dikteras av sammanhanget av den särskilda analog. Till exempel, i samband med Bill älska Mary, Bill kan vara ansluten till en semantisk funktion som anger att han är en ungkarl; i samband med en berättelse om Bill gå till stranden, Bill kan vara ansluten till en semantisk funktion som anger att han är en surfare. älskare, en annan enhet för Bill-som-resenär, etc.) skulle specificera hur roller är bundna till fillers, men det skulle nödvändigtvis bryta rollfiller oberoende (Hummel et al., 2003; Hummel & Holeoak, 1997). Och helt enkelt att anta en kombination av konjunktiva och oberoende enheter skulle resultera i ett system med en kombination av deras begränsningar (Hummel & Biederman, 1992). Bindning är något som ett symbolsystem gör med symboler för roller och fillers; det är inte en egenskap hos symbolerna själva. Vad som behövs är ett uttryckligt "tag" som anger hur saker och ting binds samman men som gör det möjligt för de bundna enheterna att förbli oberoende av varandra. Det vanligaste och mest neuralt rimliga förhållningssättet till bindning som uppfyller detta kriterium är baserat på synkronisering av bränning. Den grundläggande tanken är att när en filler är bunden till en roll, de motsvarande enheterna eld i synkronisering med varandra och ur synkronisering med de enheter som representerar andra roll-filler bindningar (Hummel & Biederman, 1992; Hummel & Holyoak, 1993 Shastri & Ajjanagadde, 1993; Strong & Whitehead, 1989; von der Malsburg, 1981). Som illustreras i figur 3, älskar (Bill, Mary) skulle representeras av enheter för Bill skjuta i synkroni med enheter för älskare, medan enheter för Mary eld i synkrony med enheter för älskade. Förslaget älskar (Mary, Bill) skulle representeras av samma enheter, men synkroniseringsrelationerna skulle vändas. Det finns en växande kropp av neurofysiologiska bevis för bindning genom synkroni i visuell perception (t.ex., in striate cortex; Eckhorn et al., 1988; Gray, 1994; Kšnig & Engel, 1995; Singer, 2000; se även Alais, Blake, & Lee, 1998; Lee & Blake, 2001; Usher & Donnelly, 1998) och i högre nivå bearbetning beroende av frontal cortex (Desmedt & Tomberg, 1994; Vaadia et al., 1995). Många neurala nätverksmodeller använder synkronisering för bindning. Det har tillämpats i modeller av perceptuella grupperingar (t.ex., Eckhorn, Reitboeck, Arndt, & Dicke, 1990; Horn, Sagi, & Usher, 1992; von der Malsburg & Buhmann, 1992), objektigenkänning (Hummel, 2001; Hummel & Biederman, 1992; Hummel & Saiki, 1993; Hummel & Stankiewicz, 1996, regelbaserade resonemang (Shastri & Ajjanagadde, 1993), episodisk lagring i hippocampal minnessystem (Shastri, 1997), och analoga resonemang (Hummel & Holyoak, 1992. I motsats till bindningar som representeras av konjunktiv kodning är bindningar som representeras av synkronisering av bränning dynamiska i den meningen att de kan skapas och förstöras på flugan, och att de tillåter samma enheter att delta i olika bindningar vid olika tidpunkter. Den resulterande roll-filler oberoende tillåter betydelsen, tolkningen, eller effekten av en roll att förbli invarianta mellan olika (även helt nya) fyllmedel, och vice versa (se ). Som tidigare nämnts är det just denna förmåga att representera relationsroller oberoende av deras fyllare som ger relationsrepresentationer deras uttryckskraft och som tillåter relations generalisering i nya sammanhang. Hummel m.fl. (2003) visar matematiskt att bland de neuralt rimliga tillvägagångssätten för bindning i beräkningslitteraturen är synkronisering av bränning unik i sin förmåga att representera bindningar både explicit och oberoende av de bundna enheterna. Behovet av att representera roller oberoende av deras fyllare innebär inte att tolkningen av en predikat aldrig får variera som en funktion av dess argument. Till exempel, predikatet älskar antyder något olika tolkningar i kärlek (Bill, Mary) kontra kärlek (Bill, revben rostas). Poängen är snarare att symbolsystemets arkitektur måste tillåta att roller och fyllmedel förblir invarianta över olika bindningar. Effekterna av fyllningen på tolkningen av en roll, som i fallet med att älska en person kontra en mat, måste härröra från systemets förkunskap, snarare än att vara en oundviklig sidoeffekt av det sätt på vilket den binder roller till fyllmedel. Således om Bill var en kannibal, då skulle han verkligen älska Mary och revben rostas på samma sätt; men ett symbolsystem som var oförmögen att representera älskar (x, y) på samma sätt oavsett argumentet bundna till y skulle vara oförmögen att förstå likheten av Bill's förkärlek för revben rostas och hans förkärlek för den olyckliga Mary. Genom att använda synkronisering för dynamisk bindning införs en hierarkisk temporal struktur på LISA:s kunskapsrepresentationer. Denna struktur är jämförbar med Cowans (1988 Cowan's (, 1995 inbäddade processer modell, med fyra nivåer av minne (se figur 4). Aktivt minne (jfr. långtidsarbetsminne; Ericsson & Kintsch, 1995) är den aktiva undergruppen av LTM, inklusive de olika modalitetsspecifika slavsystem som föreslås av Baddeley och Hitch (1974; Baddeley, 1986). Under analogisk kartläggning antas de två analogerna och de framväxande kartkopplingarna mellan dem befinna sig i aktivt minne. Efter Cowan (1995) utgår vi från att det aktiva minnet inte har någon fast kapacitetsgräns, utan snarare är tidsbegränsat, med aktiveringen sönderfaller på ungefär 20 s om det inte återaktiveras genom allokering av uppmärksamhet. När en person resonerar om stora strukturer (t.ex. kartläggning av komplexa analoger), kommer de flesta relevanta uppgifter nödvändigtvis först att kodas in i LTM, och sedan placeras i aktivt minne efter behov. Inom aktivt minne kan ett mycket litet antal rollbindningar komma in i den fasuppsättning som är uppsättningen av ömsesidigt desynkroniserade rollbindningar. Vi använder termen arbetsminne för att hänvisa specifikt till fasuppsättningen. Varje "fas" i setet motsvarar en rollbindning; en enda fas motsvarar den minsta WM-enheten. Fasen motsvarar den aktuella fokuseringen på vad modellen tänker på "just nu" – och är den viktigaste flaskhalsen i systemet. Storleken på den fas som är, kapaciteten hos WM- bestäms av antalet roll-filler bindningar (faser) det är möjligt att ha samtidigt aktiv men HUMMEL OCH HOLYOAK ömsesidigt utanför synkrony. Detta antal är nödvändigtvis begränsat, och dess värde är proportionellt mot längden av tiden mellan på varandra följande toppar i en fas (perioden för svängningen) dividerat med varaktigheten av varje fas (på nivån för små populationer av neuroner) och/eller tidsprecision (på nivån för enskilda spikar; se även Lisman & Idiart, 1995). Det finns bevis för att bindning uppnås genom synkronisering i 40-Hz (gamma) intervallet, vilket innebär att en neuron eller population av neuroner genererar en spik (eller sprickbildning) ungefär var 25 ms (se Singer & Gray, 1995, för en översyn). Enligt Singer och Gray (1995), tidsprecisionen av spik timing är i intervallet 4 -6 ms. Med en 5 ms varaktighet-precision och en 25 ms period, dessa siffror tyder på en WM kapacitet på cirka 25/5 5 rollbindningar (Singer & Gray, 1995; se även Luck & Vogel, 1997). LISA:s arkitektur för dynamisk bindning ger därför en principiell uppskattning av den maximala mängden information som kan behandlas tillsammans under analogisk kartläggning: 4 -6 rollbindningar, eller ungefär 2-3 förslag. (Som beskrivs i bilaga A, är algoritmen LISA använder för att tillåta flera rollbindningar till time-share effektivt till sin natur kapacitet begränsad.) Andra forskare (t.ex. Hummel & Biederman, 1992; Hummel & Holyoak, 1993 Hummel & Stankiewicz, 1996; Lisman & Idiart, 1995; Shastri & Ajjanagadde, 1993) har föreslagit liknande förklaringar för kapacitetsgränserna för visuell uppmärksamhet och WM. Beteendearbete med mänskliga ämnen tyder på en anmärkningsvärt liknande siffra för kapaciteten för visuell WM (fyra till fem punkter; Bundesen, 1998; Luck & Vogel, 1997; Sperling, 1960) och WM för relationer (tre till fem punkter; Broadbent, 1975; Cowan, 1995 Cowan,, 2001. På grund av den starka kapacitetsgränsen för fasuppsättningen, är LISA:s bearbetning av komplexa analoger nödvändigtvis mycket sekventiell: LISA kan hålla högst tre satser i WM samtidigt, så det måste kartlägga stora analogier i små bitar. Den resulterande algoritmen-som fungerar som basen för analog hämtning, kartläggning, inference, och schema induktion-är analog till en form av guidad mönsterigenkänning. Vid varje given tidpunkt, en analog är fokus för uppmärksamhet och fungerar som föraren. En (eller högst tre) åt gången, förslag i föraren blir aktiv, genererar synkroniserade mönster av aktivering på de semantiska enheterna (ett mönster per SP). Dessa mönster aktiverar i sin tur propositioner i en eller flera mottagare analoger i LTM (under analog hämtning) eller i aktivt minne (under kartläggning, inferens och schemainduktion). Enheter i mottagaren tävlar om att svara på semantiska mönster på ungefär samma sätt som enheter för ord eller objekt INFERENS OCH ALLMÄNHET tävlar om att svara på visuella funktioner i modeller för ordigenkänning (t.ex. McClelland & Rumelhart, 1981) och objektigenkänning (t.ex. Hummel & Biederman, 1992). Tänk till exempel på en förenklad version av vår "avundsjuka" analogi där hanar kartlägger hanar och honor för honor. (I den analogi som tidigare diskuterats kartlägger hanarna honor och vice versa. Som beskrevs senare, LISA kan kartlägga sådana analogier. Men för våra nuvarande syften kommer exemplet att bli mycket tydligare om vi låter hanar kartlägga hanar och honor för honor.) Som i det föregående exemplet, låt källan analoga tillstånd som Bill älskar Mary, Mary älskar Sam, och Bill är avundsjuk på Sam. Låt målstaten att Tom älskar Cathy och Cathy älskar Jack ( Figur 5). Låt källan vara föraren och målet mottagaren. När förslaget älskar (Bill, Mary) bränder i föraren, mönster aktivering på semantiska enheter tenderar att aktivera de enheter som representerar kärlek (Tom, Cathy) i mottagaren. Speciellt kommer semantik aktiveras av Bill (som inkluderar människa, vuxen, och man) tenderar att aktivera Tom och Jack lika. Semantik av älskare (aktiveras av älskare i föraren) kommer att aktivera älskare i mottagaren. Lover aktiverar SPs för både Tom och Cathy. Tom hetsar upp Tom och Jack hetsar upp Jack. Lägg märke till att SP Tom skalover tar emot två källor för input, medan Cathy skalover och Jack ska älskas är var och en får en källa för input. Tom-lover kommer därför att hämma Cathy-lover och Jack och bli älskad till inaktivitet. Liknande operationer kommer att få Cathy och älskade att bli aktiva i målet när Maria älskade bränder i källan. Tillsammans kommer Tom och Cathy att bli älskade att aktivera P-enheten för kärlek (Tom, Cathy). Alla dessa operationer får Tom att bli aktiv när Bill är aktiv (dvs Tom bränder i synkronisering med Bill), Cathy att bli aktiv när Mary är aktiv, och roller kärlek (x, y) i mottagaren att bli aktiv när motsvarande roller är aktiva i föraren. Dessa synkroniseringsrelationer mellan föraren och mottagaren driver upptäckten av kartläggningar: LISA antar att enheter som eldar tillsammans kartlägger varandra (kompletteras av en enkel form av hebbian inlärning, Figur 4. Illustration av minnets hierarkiska struktur i lärande och slutledning med scheman och analogier (LISA). Vi utgår från att långtidsminnet (LTM) varar en livstid (oftast) och har, för alla praktiska ändamål, obegränsad kapacitet. Aktivt minne (Cowan, 1988 (Cowan, 1995 cf. Långsiktigt arbetsminne; Ericsson & Kintsch, 1995) är den aktiva undergruppen av LTM. De två analogerna och de framväxande kartkopplingarna mellan dem antas befinna sig i ett aktivt minne. Vi antar att aktivt minne inte har någon fast kapacitetsgräns men är tidsbegränsat, med aktivering sönderfaller i ungefär 20 s, om det inte återaktiveras av uppmärksamhet (Cowan, 1995). Arbetsminnet (WM) består av den uppsättning rollbindningar (faser) som samtidigt är aktiva och ömsesidigt utanför synkroniseringen med varandra. Dess kapacitet begränsas av antalet faser det är möjligt att hålla ömsesidigt desynkroniserade (ungefär 5 eller 6). Vi antar att rollbindningar finns i WM under en period som sträcker sig från ungefär en halv sekund till några sekunder. Den minsta minnesenheten i LISA är en rollbindning (fas), som vi antar oscillerar i WM (även om inte nödvändigtvis på ett regelbundet periodiskt sätt), med varje topp varar några millisekunder. ungefärlig. HUMMEL OCH HOLYOAK detaljerad inom kort). Därför kartlägger Bill Tom, Mary till Cathy, älskare till älskare, och älskad till älskade. Genom samma verksamhet får LISA veta att Sam kartor till Jack, det enda undantaget är att kartläggningarna upptäckte tidigare hjälp i upptäckten av denna senare kartläggning. Kartläggningens sekventiella karaktär, såsom den åsyftas av LISA:s begränsade kapacitet WM, är jämförbar med den sekventiella avsökningen av en visuell scen, såsom föreskrivs av gränserna för visuell WM (se t.ex. Irwin, 1992). Precis som det visuella fältet normalt innehåller mer information än vad som kan ges samtidigt, så kommer det aktiva minnet normalt att innehålla mer information än vad som kan placeras samtidigt i WM. Och precis som ögonrörelser systematiskt styr flödet av information genom foveal vision, LISA: s uppmärksamhetsmekanismer styr flödet av förslag genom fasuppsättningen. Som en allmän standard, antar vi att förslag i förarbranden i ungefär den ordning de skulle naturligt anges i en text-som är, i enlighet med principerna om textkonsistens (se Hummel & Holeoak, 1997)-och att de viktigaste förslagen (dvs. pragmatiskt centrala satser, såsom de på kausalkedjan av episoden, och de som avser mål; se Spellman & Holyoak, 1996) tenderar att skjuta tidigare och oftare än mindre viktiga satser. Även som standard, förslag avfyras en i taget (dvs., med endast ett förslag i en fas uppsättning), återspeglar antagandet att hålla flera förslag i WM kräver större kognitiv ansträngning än att tänka på bara ett faktum i taget. Om flera förslag måste beaktas i den fas som anges samtidigt (t.ex. när kartläggningen skulle vara strukturellt tvetydig på grundval av endast ett enda förslag), antar vi att förslagen är mer benägna att placeras tillsammans i WM om de är kopplade på sätt som skapar textsammanhållning (Kintsch & van Dijk, 1978). I synnerhet, förslag är mer benägna att gå in WM tillsammans om de är argument av samma högre ordersamband (särskilt ett orsakssamband), eller om de delar argument eller predikat, än om de är orelaterade (Hummel & Holyoak, 1997; Kubose, Holeoak, & Hummel, 2002). I den ursprungliga LISA (Hummel & Holyoak, 1997), avfyra order och gruppering av förslag måste specificeras för hand, och de begränsningar som anges ovan tjänade som riktlinjer för att göra detta. Som beskrivs i avsnittet Driften av LISA, innehåller den nuvarande modellen flera mekanismer som gör det möjligt för den att fastställa sin egen bränningsordning och grupperingar på ett sätt som överensstämmer med ovanstående begränsningar. LISA:s förmåga att upptäcka en kartläggning mellan två analoger begränsas starkt av den ordning i vilken det skjuter förslag i föraren och genom vilka förslag det sätter i WM samtidigt. Detta gäller särskilt strukturellt komplexa eller semantiskt tvetydiga analogier (Kubose et al., 2002). Kartläggningar som upptäcks tidigt i kartläggningsprocessen begränsar upptäckten av senare kartläggningar. Om de första kartläggningarna som ska upptäckas motsvarar strukturellt "korrekta" kartläggningar kan de avsevärt bidra till upptäckten av efterföljande kartläggningar. Men om de första kartläggningarna motsvarar strukturellt felaktiga kartläggningar, då kan de leda LISA ner en trädgård väg som orsakar det att upptäcka ytterligare felaktiga kartläggningar. Kartläggning prestanda påverkas på liknande sätt av vilka förslag LISA sätter samman i WM. Kom till exempel ihåg den ursprungliga analogin mellan två par av älskare: I en analog, Bill älskar Mary, och Mary älskar Sam; i den andra, Sally älskar Tom, och Tom älskar Cathy. Även om det är tydligt att Bill motsvarar Sally, Mary Tom och Sam Cathy, dessa kartläggningar är i själva verket strukturellt tvetydiga om man inte betraktar båda påståenden i en given analog samtidigt: Av sig själv, älskar (Bill, Mary) bär så mycket strukturell likhet med älskar (Tom, Cathy) (den felaktiga kartläggningen) som det gör att älska (Sally, Tom) (den korrekta kartläggningen). (I själva verket, kön av de inblandade karaktärerna tenderar att gynna kartläggning Bill till Tom och Mary till Cathy.) Endast genom att överväga kärlek (Bill, Mary) samtidigt Vår sista uppsättning av grundläggande teoretiska påståenden gäller förhållandet mellan analogisk kartläggning, analogisk och regelbaserad inferens, och schema induktion. Vi antar att både schemainduktion och analog (och regelbaserad) slutledning beror på strukturkartläggning och att exakt samma algoritm används för att kartlägga i dessa uppgifter som används för att kartlägga analogier. Ett närstående påstående är att processerna för regel- och schemabaserad slutledning styrs av exakt samma algoritm som processen för analogisk slutledning. Det vill säga, analoga, regel- och schemabaserade slutsatser är alla specialfall av samma algoritm. Dessa påståenden innebär att hjärnskador och andra faktorer (t.ex. WM belastning på grund av en dubbel uppgift) som påverkar resonemang inom ett av dessa områden bör ha liknande effekter på resonemanget i alla de andra. Vårt tillvägagångssätt bygger på en handfull grundläggande teoretiska påståenden (se tabell 1 för en sammanfattning av dessa påståenden och deras instantiering i modellen): 1. Sinnet är ett symbolsystem som representerar relationer mellan enheter som explicita förslag. 2. Utgångspunkten är följande: Ett förslag är en hierarkisk struktur i fyra nivåer som representerar de semantiska egenskaperna hos objekt och relationsroller på ett distribuerat sätt och samtidigt representerar roller, objekt, rollfyllningsbindningar och förslag i en sekvens av gradvis mer lokala enheter. 3. Vad är det som händer? Dessa hierarkiska representationer genereras snabbt (dvs. i några hundra millisekunder per proposition) i WM, och den resulterande strukturen tjänar både till att representera propositionen för relationens resonemang och att lagra den i LTM. 4. Vad är det som händer? I hierarkins lägsta skikt representeras roller oberoende av deras fyllare och måste därför bindas samman dynamiskt när förslaget går in i WM. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Behovet av dynamisk rollfyllningsbindning ger upphov till WM:s kapacitetsgränser. 6. Vad är det som händer? Relationella representationer genereras och manipuleras i en hierarki av temporalskalor, med individuella rollfyllningsbindningar (faser) längst ner i hierarkin, som kombineras för att bilda kompletta satser (fasuppsättningar) på hierarkins nästa nivå, och flera satser som bildar representationen av ett analogt i aktivt minne och LTM. 7. Vad är det som händer? På grund av WM:s kapacitetsgränser är strukturkartläggning nödvändigtvis en sekventiell process. 8. Vad är det som händer? Även på grund av kapacitetsgränser är kartläggningen riktad och går från en förare analog till mottagaren/mottagarna. 9. Utövande av delegeringen av befogenhet Som ett resultat av de två tidigare påståendena (7 och 8) är kartläggningen känslig för faktorer som påverkar den ordning i vilken förslagen kartläggs och de grupper av förslag som går in i WM tillsammans. - Tio. - Vad är det för fel på dig? Principer om textkonsistens, pragmatisk centralitet och expertis avgör vilka förslag en förnuftskännare sannolikt kommer att tänka på tillsammans, och i vilken ordning. 11. Vad är det för fel på dig? Analog hämtning, kartläggning, slutsatser, och schema induktion, liksom regelbaserade resonemang, är alla specialfall av samma sekventiella, riktningsalgoritm för kartläggning. Operationen av LISA Figur 6 illustrerar våra grundläggande påståenden om förhållandet mellan analog åtkomst, kartläggning, inferens, och schema induktion. För det första utförs analog åtkomst (med hjälp av ett mål analogt för att hämta en lämplig källa från LTM) som en form av guidad mönstermatchning. Propositioner i ett mål analogt generera synkroniserade mönster av aktivering på de semantiska enheterna, som i sin tur aktiverar förslag i potentiella källa analoger bosatta i LTM. För det andra, den resulterande koaktiviteten hos förare och mottagare, förstärkt med en förmåga att lära sig vilka strukturer i mottagaren som var koaktiva med vilka i föraren, fungerar som grund för analoga kartläggningar (upptäckt av överensstämmelser mellan element i källan och målet). För det tredje, förstärkt med en enkel algoritm för självövervakad inlärning, fungerar mappningsalgoritmen som grund för analoga slutsatser (med hjälp av källan för att dra nya slutsatser om målet). Slutligen, förstärkt med en enkel algoritm för korsning upptäckt, självövervakad lärande fungerar som grunden för schema induktion (inducera en mer allmän schema eller regel baserad på de gemensamma elementen i källan och målet). Det finns ingen nödvändig koppling mellan skillnaden mellan förare och mottagare och den mer välbekanta distinktionen mellan källmål. Ett kanoniskt kontrollflöde innebär dock inledningsvis att man använder målet som förare för att få tillgång till en välbekant källa analog i LTM. När en källa är i aktivt minne, kan kartläggning utföras i båda riktningarna (se Hummel & Holyoak, 1997). Efter en stabil kartläggning är etablerad, källan används för att driva både generering av inferenser i målet och schema induktion. När man instrueras att ställa in sin egen eldningsorder, LISA slumpmässigt väljer förslag i föraren att skjuta (även om det fortfarande är möjligt, och ofta bekvämt, att ställa eldningsordern för hand). Sannolikheten för att ett förslag kommer att väljas att skjuta är proportionell mot förslagets betydelse och dess stöd från andra förslag, och det är omvänt proportionellt mot den sannolikhet med vilken det avfyrade. Stödrelationer (definierat kvantitativt nedan) gör det möjligt för förslag att påverka sannolikheten med vilken varandra brand. I den utsträckning som proposition jag stöder proposition j, då när jag skjuter, ökar sannolikheten för att j kommer att skjuta inom en snar framtid. Textkonsistensens roll i bränningsordningen fångas upp av stödrelationer som återspeglar den ordning i vilken förslag skulle 228 HUMMEL OCH HOLYOAK anges i en text (dvs. det första förslaget stöder det andra, det andra stöder det tredje osv.). Rollen av högre ordning relationer (i både bränning ordning och gruppering av flera proposition i WM) fångas av stödrelationer mellan högre ordning propositioner och deras argument och mellan propositioner som är argument av en gemensam högre ordning relation. De gemensamma predikatens och argumentens roll fångas upp genom stödrelationer mellan förslag som delar predikat och/eller argument. Stödrelationer påverkar den villkorliga sannolikheten att proposition jag kommer att väljas till eld med tanke på att j har avfyrat, pragmatisk centralitet-det vill säga, ett förslags betydelse i samband med förnuftets mål (Holyoak & Thagard, 1989; Spellman & Holyoak, 1996) - fångas i bashastigheten av i: Pragmatiskt viktiga propositioner har en högre basfrekvens av bränning än gör mindre viktiga propositioner, så de tenderar att avfyra tidigare och oftare än göra mindre viktiga propositioner (Hummel & Ho- LISA representerar kunskap som förslag som uttryckligen representerar relationer som predikat och uttryckligen representerar bindningen av relationsroller till deras argument. 2. Utgångspunkten är följande: Ett förslag är en hierarkisk struktur i fyra nivåer som representerar de semantiska egenskaperna hos objekt och relationsroller på ett distribuerat sätt och samtidigt representerar roller, objekt, rollfyllningsbindningar och förslag i en sekvens av gradvis mer lokala enheter. LISA representerar uttryckligen varje nivå av hierarkin, med enheter som representerar de semantiska egenskaperna hos roller och objekt på ett distribuerat sätt längst ner i hierarkin. Lokalistiska strukturenheter representerar symboler för relationsroller och objekt, rollfyllningsbindningar och fullständiga förslag. 3. Vad är det som händer? Dessa hierarkiska representationer genereras snabbt (dvs. i några hundra millisekunder per proposition) i WM, och den resulterande strukturen tjänar både till att representera propositionen för relationens resonemang och att lagra den i LTM. Samma hierarkiska samling av enheter representerar ett förslag i WM i syfte att kartlägga och lagra i LTM (med undantag för att synkronisering av bränning dynamiskt binder roller till sina fyllnadsmedel i WM men inte i LTM). 4. Vad är det som händer? I hierarkins lägsta skikt representeras roller oberoende av deras fyllare och måste därför bindas samman dynamiskt när förslaget går in i WM. På nivån för semantiska funktioner och objekt och predikatenheter representerar LISA roller oberoende av deras fyllmedel, i den meningen att samma enheter representerar en roll oberoende av dess fyllmedel och samma enheter representerar ett objekt oberoende av den eller de roller som objektet är bundet till. LISA använder synkronisering av bränning för att dynamiskt binda distribuerade representationer av relationsroller till distribuerade representationer av deras fyllnadsmedel i WM. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Behovet av dynamisk rollfyllningsbindning ger upphov till WM:s kapacitetsgränser. Kapaciteten hos LISA: s WM ges av antalet SPs det kan passa in i fasuppsättningen samtidigt; detta antal är nödvändigtvis begränsat. 6. Vad är det som händer? Relationella representationer genereras och manipuleras i en hierarki av temporalskalor, med individuella rollfyllningsbindningar (faser) längst ner i hierarkin, som kombineras för att bilda kompletta satser (fasuppsättningar) på hierarkins nästa nivå, och flera satser som bildar representationen av ett analogt i aktivt minne och LTM. I LISA, roller eld i synkrony med sina fyllmedel och ut ur synkrony med andra roll-filler bindningar. Role-filler-bindningar som hör till samma fasuppsättning svänger i närmare temporal närhet än rollfiller-bindningar som hör till separata fasuppsättningar. 7. Vad är det som händer? På grund av WM:s kapacitetsgränser är strukturkartläggning nödvändigtvis en sekventiell process. En enda kartläggning kan bestå av många separata fasuppsättningar, som måste behandlas en i taget. 8. Vad är det som händer? Kartläggning är riktad, i den meningen att den utgår från föraren till mottagaren/mottagarna. Aktivering startar i föraren och strömmar in i mottagaren, initialt endast genom de semantiska enheterna, och senare genom både de semantiska enheterna och de framväxande kartanslutningarna. 9. Utövande av delegeringen av befogenhet Kartläggning är känslig för faktorer som påverkar den ordning i vilken förslag kartläggs och grupper av förslag som går in i WM tillsammans. LISA:s kartläggningsprestanda är mycket känslig för order och grupperingar av förslag i fasuppsättningen. - Tio. - Vad är det för fel på dig? Principer om textkonsistens, pragmatisk centralitet och expertis avgör vilka förslag en förnuftskännare sannolikt kommer att tänka på tillsammans, och i vilken ordning. Betydelse (pragmatisk centralitet) och stöd relationer mellan satser (återspeglar begränsningar för avfyrningsordning) bestämmer i vilken ordning LISA avfyrar satser i WM och vilka satser (om sådana finns) det sätter samman i fasuppsättningen. 11. Vad är det för fel på dig? Analog hämtning, kartläggning, slutsatser, och schema induktion, liksom regelbaserade resonemang, är alla specialfall av samma sekventiella, riktningsalgoritm för kartläggning. LISA använder samma kartläggningsalgoritm och självövervakad inlärningsalgoritm för att utföra alla dessa funktioner. Anmärkning. LISA  med inlärning och slutledning med scheman och analogier, arbetsminne för WM, LTM, långtidsminne, SP, subproposition. INFERENS OCH ALLMÄNHETSLYOAK 1997). När LISA instrueras att ställa in sin egen bränningsordning, är sannolikheten att P enhet i kommer att väljas att skjuta ges av Luce val axiom: där p i är sannolikheten att jag kommer att väljas att skjuta, j är förslagen i föraren, c i är en funktion av i stöd från andra förslag (s i ), dess pragmatiska betydelse (m i ), och dess "beredskap" att skjuta (r i ), som står i proportion till den tid som har förflutit sedan den senast avfyrade: Ett förslag stöd från andra propositioner vid tidpunkten t är följande: där  till s är en sönderfallsfrekvens, j är andra propositioner i föraren, ij är styrkan av stöd från j till i ( ij  på pc.... ρ., och f (t -1) är 1 om enhet j avfyras vid tiden t -1 (dvs j var bland P enheter senast valda att skjuta) och 0 annars. Om i väljs för att skjuta vid tiden t, s i (t) initieras till 0 (eftersom enheten har avfyrat, uppfyller sitt tidigare stöd); annars bryts det med hälften av sitt värde på varje iteration tills i bränder (dvs.,  tills 0.5). En P-enhets beredskap vid tidpunkten t är följande: där  på r ( på 0,1) är tillväxthastigheten för ett förslags beredskap att skjuta. Tillsammans gör ekvationerna 1-4 ett förslag mer sannolikt att skjuta i den utsträckning det är antingen pragmatiskt centralt eller stöds av andra förslag som nyligen har avfyrat, och mindre sannolikt att avfyra i den utsträckning som den nyligen har avfyrat. I samband med att en relevant källanalog hämtas från LTM aktiverar förslagen i föraren förslag i andra analoger (som beskrivs nedan), men modellen håller inte reda på vilka förslag som aktiverar vilka. (Med tanke på antalet potentiella matcher i LTM, skulle detta kräva att den formar och uppdaterar ett orimligt antal kartanslutningar i WM.) Hummel och Holyoak (1997) visar att denna enda skillnad mellan åtkomst och kartläggning gör det möjligt för LISA att simulera observerade skillnader i människans känslighet för olika typer av likheter i dessa två processer (t.ex. Ross, 1989 ). I den aktuella artikeln är vi endast intresserade av analogisk kartläggning och efterföljande processer av inferens och schemainduktion. I de diskussioner och simuleringar som följer antar vi att åtkomst redan har skett, så att både förare och mottagare analoger är tillgängliga i aktivt minne. Varje SP enhet, i, är associerad med en hämmande enhet, I i, som orsakar sin aktivitet att oscillera. När SP blir aktiv, det upphetsar inhibitorn, som efter en fördröjning, hämmar SP till inaktivitet. Medan SP är inaktiv sönderfaller inhibitorns aktivitet, vilket gör det möjligt för SP att bli aktiv igen. Som svar på en fast excitatorisk inmatning, en SP aktivering kommer därför att svänga mellan 0 och (ungefär) 1. (Se bilaga A för närmare uppgifter.) Varje SP upphetsar den roll och fyllnadsmedel som den är ansluten till och starkt hämmar andra SP. Resultatet är att roller och fillers som är bundna samman oscillerar i synkronisering med varandra, och separata roll-filler bindningar oscillerar av synkronisering. SPs hetsar också upp P-enheter "ovan" själva, så en P-enhet tenderar att vara aktiv när någon av dess SPs är aktiv. Aktivitet i föraren startar i SP av förslagen i fasuppsättningen. Varje SP i fasuppsättningen får en extern ingång på 1,0, vilket vi antar motsvarar uppmärksamhet fokuserad på SP. (Den externa indata är riktad till SPs, snarare än P-enheter, för att tillåta SPs att "time-share" snarare än ett förslag SPs dominerar alla andra, när flera förslag går in WM tillsammans.) På grund av in-SP-excitationen och mellan-SP-hämningen hos föraren genererar proposition(er) i fasuppsättningen en samling distribuerade, ömsesidigt desynkroniserade aktiveringsmönster på semantiska enheter, en för varje roll-fillerbindning. I mottagaren analog(er), objekt och predikat enheter tävlar om att svara Figur 6. Illustration av våra kärnanspråk om relationen mellan analogisk åtkomst, kartläggning, inferens och schemainduktion. Börjar med distribuerade symboliska-konnektivistiska representationer (se figurerna 1-3 ), analog hämtning (eller tillgång) utförs som en form av guidad mönster matchning. Förstärkt med en grund för att komma ihåg vilka enheter i drivrutinen som var aktiva i synkronisering med vilka enheter i källan (dvs. genom en form av hebbianinlärning) hämtningsalgoritmen blir en kartalgoritm. Förstärkt med en enkel grund för självövervakad inlärning blir mappningsalgoritmen en algoritm för analog inferens. Och förstärkt med en grund för korsning upptäckt, inference algoritm blir en algoritm för schema induktion. HUMMEL OCH HOLYOAK till dessa mönster. I typiska vinnare-take-all mode, enheter vars anslutningar till de semantiska enheterna bäst passar mönstret för aktivering på dessa enheter tenderar att vinna tävlingen. Föremålet och prediktera enheter excitera SPs som de är anslutna till, som upphetsar P-enheter som de är anslutna till. Enheter i mottagaren hämmar andra enheter av samma typ (t.ex. objekt hämmar andra objekt). Efter alla SPs i fas uppsättningen har haft möjlighet att skjuta en gång, P enheter i mottagaren tillåts att mata spänning tillbaka ner till sina SPs, och SPs matar spänning ner till deras predikat och argument enheter. 4 Som ett resultat, mottagaren agerar som en vinnare-take-all nätverk, där de enheter som kollektivt bäst passar de synkroniserade mönstren på de semantiska enheterna blir maximalt aktiva, driver alla konkurrerande enheter till inaktivitet (Hummel & Holyoak, 1997). Alla symboliska enheter uppdaterar sina aktiveringar enligt var  till är en tillväxthastighet, n i är netto (dvs excitatorisk plus hämmande) ingång till enhet i, och  till är en sönderfallshastighet. Ekvation 5 förkroppsligar en standardfunktion för aktivering av "leaky integrator". Varje mottagarenhet vars aktivering passerar en tröskel när som helst under fasuppsättningen behandlas som "återkallad" till WM för analogisk kartläggning. När enhet i i mottagaren först hämtas in i WM, kartera hypoteser, h ij, genereras för det och varje vald enhet, j, av samma typ i föraren (dvs., P enheter har karthypoteser för P-enheter, SPs för SP, etc.). Enheter i en analog har kartanslutningar endast till enheter av samma typ i andra analoger-till exempel, objektenheter inte underhålla mappning hypoteser till SP enheter. I följande antas denna typbegränsning: När vi hänvisar till kartanslutningarna från enhet j i en analog till alla enheter i i en annan, menar vi alla i av samma typ som j. Kartläggningshypoteser är enheter som ackumuleras och jämför bevis på att en viss enhet, j, i förarkartorna till en viss enhet, i, i mottagaren. Vi antar att karthypoteserna, liksom de karteringsanslutningsvikter de slutligen kommer att informera, inte bokstavligen realiseras som synapsvikter utan snarare motsvarar neuroner i prefrontal cortex med snabbt föränderliga synapser (t.ex., Asaad, Rainer, & Miller, 1998; Fuster, 1997). Till exempel, aktiveringarna av dessa neuroner kan grind kommunikationen mellan de neuroner vars kartläggning de representerar. Karteringshypotesen, h ij, att enhet j i förarkartorna till enhet i i mottagaren växer enligt den enkla Hebrian regel, visas nedan: där en i och en j är aktiveringar av enheter i och j. Det vill säga, styrkan i hypotesen att j kartor till i växer som en funktion av i vilken utsträckning i och j är aktiva samtidigt. I slutet av fasen uppsättningen, varje kartvikt, w ij, uppdateras konkurrenskraftigt på grundval av värdet av motsvarande hypotes, h ij, och på grundval av värdena för andra hypoteser, h ik, hänvisar till samma mottagare enhet, i (där k är enheter andra än enhet j i föraren) och hypoteser, h lj, avser samma förarenhet, j (där l är enheter andra än enhet i i i mottagaren). Specifikt, värdet av en vikt går upp i proportion till värdet av motsvarande karteringshypotes och går ner i proportion till värdet av andra hypoteser i samma "rad" och "kolumn" av mappningsanslutningsmatrisen. Denna typ av konkurrenskraftig vikt uppdatering tjänar till att genomdriva en-till-en kartläggning begränsning (dvs. begränsningen att varje enhet i källan analoga kartor till inte mer än en enhet i mottagaren; Falkenhainer, Forbus, & Gentner, 1989; Holyoak & Thagard, 1989). I motsats till den algoritm som beskrivs av Hummel och Holyoak (1997) är kartläggning av anslutningsvikter i den aktuella versionen av LISA begränsad till att ta värden mellan 0 och 1. Det vill säga, det finns inga hämmande kartkopplingar i den nuvarande versionen av LISA. I stället för hämmande kartkopplingar överför varje enhet i föraren en global hämmande indata till alla mottagare. Värdet på den hämmande signalen är proportionellt mot förarenhetens aktivering och mot värdet av den största kartvikt som leder ut ur den enheten; effekten av den hämmande signalen på en given mottagarenhet är också proportionell mot den maximala kartvikt som leder in i den enheten (se ekvation A10 i tillägg A). Denna globala hämmande signal (se även Wang, Buhmann, & von der Malsburg, 1990) har exakt samma effekt som hämmande kartkopplingar (som i 1997 års version av LISA) men är mer "ekonomisk" i den meningen att det inte kräver att varje förarenhet har en kartförbindelse till varje mottagarenhet. Efter kartläggningen hypoteser används för att uppdatera vikterna på kartanslutningarna de (hypoteserna) initieras till noll. Kartläggningsvikter antas alltså befinna sig i aktivt minne (långvarig WM), men karthypoteser-som endast kan underhållas och uppdateras medan de förarenheter som de hänvisar till är aktiva-måste vistas i WM. Kapaciteten hos WM begränsar därför kraftigt antalet karthypoteser som är möjliga att underhålla samtidigt. Detta begränsar i sin tur den formella komplexiteten i strukturkartläggningarna LISA kan upptäcka (Hummel & Holeoak, 1997; Kubose m.fl., 2002). Kom ihåg det ursprungliga svartsjuka exemplet från inledningen, som kräver att förnuftet att kartlägga hanar till honor och vice versa, och kom ihåg att hitta rätt kartläggning kräver LISA att sätta två förslag i samma fas uppsättning. (Se figur 7 för en illustration av placering av separata satser i separata fasuppsättningar [se figur 7A ] vs placering av flera satser i samma fasuppsättning [se figur 7B ].) Använda en liknande-dom uppgift som krävde deltagare att anpassa strukturellt komplexa objekt (såsom bilder av "smörflugor" med många delar), Medin, Goldstone, och 4 Om enheter i mottagaren tillåts mata aktivering nedåt innan alla SPs i fasuppsättningen har haft möjlighet att skjuta, då mottagaren kan falla i ett lokalt energiminimum på grundval av de första SPs att skjuta. Tänk dig till exempel att P1 i mottagaren bäst passar den aktiva förarproposition totalt, men P2 råkar vara en något bättre match baserat på den första SP att skjuta. Om mottagaren tillåts mata aktiveringen nedåt på grundval av den första SP att skjuta, kan det begå felaktigt till P2 innan den andra föraren SP har haft möjlighet att skjuta. Att hålla fast vid aktiveringsflödet uppifrån och ner i mottagaren tills alla förare SPs har avfyrat hjälper till att förhindra denna typ av för tidigt engagemang (Hummel & Holyoak, 1997). 5 Om en anslutning redan finns mellan en förarenhet och en mottagarenhet, används den anslutningen helt enkelt igen; en ny anslutning skapas inte. Gentner (1994) visade att människor lägger större vikt vid objektegenskaper än vid interfeaturerelationer tidigt i kartläggningen (och likhetsbedömning), men större tonvikt på relationer än vid ytegenskaper senare i kartläggningen (och likhetsbedömning). Mer allmänt, eftersom tonvikten på relationer ökade, minskade tonvikten på särdrag, och vice versa. Därför, varje gång LISA placerar flera förslag i WM, ignorerar den de semantiska dragen i deras argument. Denna konvention bygger på antagandet, som tidigare nämnts, att människor tenderar att som standard bara tänka på ett enda förslag åt gången. I allmänhet är den enda anledningen till att placera flera förslag i WM samtidigt att tillåta högre ordning (dvs. interpropositionella) strukturella begränsningar för att vägleda kartläggningen: Det vill säga att placera flera förslag i WM tillsammans representerar ett fall av extrem betoning på relationer över ytegenskaper i kartläggning. 6 (En begränsning av det nuvarande genomförandet är att användaren måste berätta för LISA när för att sätta flera förslag tillsammans i fasuppsättningen, även om modellen kan välja själv vilka förslag att överväga gemensamt.) När LISA placerar älskar (Bill, Mary) och älskar (Mary, Sam) i samma fas uppsättning och ignorerar de semantiska skillnaderna mellan objekt, det korrekt kartor Bill till Sally, Mary till Tom och Sam till Cathy. Det gör så här (se tabell 2). När älskare till Bill bränder i föraren, aktiverar det älskare till Sally och älskare till Tom lika, stärka kartläggning hypoteser för älskare D 3lover R, Bill3Sally, och Bill3Tom (Tabell 2, rad 5). När kartvikterna uppdateras i slutet av fasuppsättningen, tar Mary3 Tom därför 6 Ignorera semantiska skillnader mellan objekt helt i denna situation är utan tvekan alltför förenklat. Det är förmodligen mer realistiskt att anta att betoningen på objektsemantik och strukturella begränsningar ökar och minskar på ett graderat sätt. Att genomföra graderad betoning skulle dock medföra ytterligare komplexitet (och fria parametrar) för algoritmen utan att tillhandahålla mycket genom ytterligare funktionalitet. När LISA vet att Mary kartor till Tom, upptäckten av de återstående kartläggningar är enkel och kräver inte LISA att placera mer än ett förslag i WM i taget. När LISA eldar älskar (Bill, Mary), kartkopplingen från Mary till Tom orsakar kärlek (Bill, Mary) att aktivera kärlek (Sally, Tom) snarare än kärlek (Tom, Cathy), etablera kartläggningen av Bill till Sally (tillsammans med SP och P enheter av motsvarande satser). Analoga operationer karta Sam till Cathy när kärlek (Mary, Sam) bränder. Detta exempel illustrerar hur en kartförbindelse som etablerats en gång (här, kopplingen mellan Mary och Tom, etablerades när de två förarförslagen var i fas som tillsammans) kan påverka kartläggningarna LISA upptäcker därefter. De korrespondenser som utvecklas som ett resultat av analoga kartläggningar tjänar som en användbar grund för att inleda analoga slutsatser. LISA suspenderar analoga slutsatser tills en hög andel (i simuleringar som rapporteras här, minst 70 %) av de viktade strukturerna (förslag, predikat och objekt) i målkartan till strukturer i källan. Denna begränsning, som visserligen förenklas, 7 motiveras av den intuitiva iakttagelsen att förnuftet bör vara ovilligt att dra slutsatser från en källa till ett mål tills det finns bevis för att de två är meningsfullt analoga. Om det grundläggande kriteriet för att kartlägga framgång är uppfyllt (eller om användaren instruerar LISA att licensiera analoga slutsatser oavsett om de uppfylls), blir varje oöverträffad enhet i källan (driver) en kandidat för att härleda en ny enhet i målet (mottagare). LISA använder den kartbaserade globala hämningen som en signal för att upptäcka när en enhet i föraren är oöverträffad. Kom ihåg att om enhet i i mottagarens kartor till någon enhet j i föraren, då jag kommer att globalt hämmas av alla andra förare enheter k j. Därför, om någon förarenhet, k, kartor till ingenting i mottagaren, då när den avfyrar, det kommer att hämma alla mottagare enheter som är kartlagda till andra förarenheter och det kommer inte att hetsa upp några mottagare enheter. Den resulterande hämmande inmatning, ensam genom excitatorisk inmatning, är en tillförlitlig signal att ingenting i mottagaren motsvarar förarenhet k. Det utlöser därför mottagaren att härleda en enhet som motsvarar k. (Naturligtvis antar vi inte att hjärnan växer en ny neuron som motsvarar k. Istället antar vi att det element som motsvarar k genereras av samma process som genererar strukturenheter vid tidpunkten för kodning, som diskuterats tidigare.) Enheter som härleds från detta sätt ansluter sig till andra enheter i mottagaren genom enkelt hebbianskt lärande: Nyinfererade P-enheter lär sig anslutningar till aktiva SPs, nyligen infererade SPs lär sig anslutningar till aktiva predikat och objektenheter, och nyligen infererade predikat och objektenheter lär sig anslutningar till aktiva semantiska enheter (detaljerna i inlärningsalgoritmen ges i bilaga A, Ekvationer A15 och A16 och medföljande text). Tillsammans, dessa operationer-slutsatsen av nya enheter som svar på oöverträffad global hämning, och Hebrian inlärning av anslutningar till inferred enheter-tillåt LISA att härleda nya objekt, nya relationer mellan objekt, och nya satser om befintliga och nya relationer och objekt. Låt oss för att illustrera detta återgå till det välkända svartsjukaexemplet (se figur 2). När LISA har kartlagt Bill till Sally, Mary till Tom och Sam till Cathy (tillsammans med motsvarande predikat, SP och P-enheter), kommer varje enhet i målet (dvs analogen om Sally) att kartläggas till någon enhet i källan. Målet uppfyller därför LISA:s 70-procentiga kriterium för analoga slutsatser. När förslaget svartsjuka (Bill, Sam) avfyrar, Bill och Sam kommer att aktivera Sally respektive Cathy, via deras kartkopplingar. Men svartsjuka1 (agentrollen av svartsjuka) och svartsjuka2 (patientrollen) karta till ingenting i mottagaren, inte heller gör SPs svartsjuka1 och Bill eller svartsjuka2 och Sam eller P enheten för förslaget som helhet (P3). Som ett resultat, när svartsjuka1 till Bill bränder, den predikat enhet svartsjuk1 kommer att hämma alla predikat enheter i mottagaren, svartsjuk1 till Bill kommer att hämma alla mottagarens SP, och P3 kommer att hämma alla sina P enheter. Som svar på detta kommer mottagaren att dra slutsatsen att ett predikat motsvarar svartsjuka1, ett SP som motsvarar svartsjuka1 på Bill och en P-enhet som motsvarar P3. Enligt överenskommelse hänvisar vi till infererade enheter med hjälp av en asterisk, följt av namnet på den förarenhet som signalerade mottagaren att dra den, eller i fallet med infererade SPs, en 7 Som för närvarande tillämpas, begränsningen är deterministisk, men det kan lätt göras stokastisk. Vi ser den stokastiska algoritmen som mer realistisk, men för enkelhetens skull lämnade vi den deterministisk för de simuleringar som rapporteras här. En viktigare förenkling är att algoritmen endast beaktar kartläggningsstatusen för målet analogt som helhet. En mer realistisk algoritm skulle utan tvekan generera slutsatser baserade på kartläggning status undergrupper av målet analog-till exempel, som definieras av högre order relationer (Gentner, 1983). Anmärkning. SP  till subproposition;  på förändringen i värdet av karthypotesen på grund av den aktiva föraren SP; h  på kumulativt värde av karthypotesen. asterisk följd av namnen på dess roll och påfyllningsenheter. Således, de inferred enheter i mottagaren är * svartsjuka1, * svartsjuka1 och * P3. Eftersom svartsjuka1, svartsjuka1 till Bill, och Bill är alla skjuter i synkroni i föraren-och eftersom Bill hetsar Sally direkt via sin kartläggning anslutning-* svartsjuka1, * svartsjuka1 och Sally kommer alla att skjuta i synkroni med varandra i mottagaren. Denna coactivity får LISA att lära sig spännande kopplingar mellan * svartsjuka1 och * svartsjuka1 och mellan Sally och * svartsjuka1 och Sally. *Jealous1 lär sig också kopplingar till aktiva semantiska enheter, det vill säga de som representerar svartsjuka1. På samma sätt, *P3 kommer att vara aktiv när * svartsjuka1 ska Sally är aktiv, så LISA kommer att lära sig en excitatorisk koppling mellan dem. Analoga operationer får mottagaren att härleda * svartsjuka2 och * svartsjuka2 och Cathy, och att ansluta dem på lämpligt sätt. Det är, som svar på svartsjuka (Bill, Sam) i föraren, mottagaren har dragit slutsatsen svartsjuk (Sally, Cathy). Denna typ av lärande är varken helt övervakad, som backpropagation lärande (Rumelhart, Hinton, & Williams, 1986), där utsökt detaljerad felkorrigering av en extern lärare förare driver lärande, eller helt oövervakad (t.ex., Kohonen, 1982; Marshall, 1995; von der Malsburg, 1973), där lärande drivs uteslutande av statistiken över inmatningsmönster. Snarare är det bäst beskrivs som självövervakad, eftersom beslutet om att licensiera en analog inference, och i så fall vilken slutsats att göra, baseras på systemets kunskap om kartläggningen mellan föraren och mottagaren. Därför, eftersom LISA vet att Bill är avundsjuk på Sam och eftersom det vet att Bill kartor till Sally och Sam till Cathy, det drar slutsatsen i relation till, att Sally kommer att vara avundsjuk på Cathy. Denna typ av självövervakade lärande tillåter LISA att göra slutsatser som ligger långt bortom kapaciteten hos traditionella övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer. Samma principer, förstärkt med förmågan att upptäcka vilka delar som delas av källan och målet, gör det möjligt för LISA att framkalla allmänna scheman från specifika exempel (Hummel & Holyoak, 1996). I fallet med det nuvarande exemplet, schemat som ska induceras är ungefär "Om person x älskar person y, och y älskar z, då x kommer att vara avundsjuk på z." LISA inducerar detta schema enligt följande. Schemat börjar som en analog som inte innehåller några symboliska enheter. Tokens skapas och sammankopplas i schemat enligt exakt samma regler i målet: Om ingenting i schemakartorna till de för närvarande aktiva förarna enheter, då enheter skapas för att kartlägga till dem. Eftersom schemat till en början saknar polletter, skapas de varje gång ett symboliskt eldsvådor för första gången i föraren. Beteendet av de semantiska enheterna spelar en central roll i LISA: s schema induktionsalgoritm. I motsats till symboliska enheter representerar semantiska enheter objekt och roller på ett distribuerat sätt, så det är varken nödvändigt eller önskvärt att de hämmar varandra. Istället, för att hålla sina aktiveringar begränsas mellan 0 och 1, semantiska enheter normalisera sina ingångar divisively: där n i är nettoinmatningen till semantic enhet i, och n i nettoinmatningen till någon semantisk enhet. Det vill säga, en semantisk enhet tar som sin aktivering sin egen ingång dividerat med det högsta av det absoluta värdet av alla ingångar eller 1, beroende på vilket som är störst. Albrecht och Geisler (1991), Bonds (1989) och Heeger (1992) presenterar fysiologiska bevis för bredbandssöndrande normalisering i kattens visuella system, och Foley (1994) och Thomas och Olzak (1997) uppvisar bevis för söndrande normalisering i människans syn. På grund av ekvation 7 är en semantisk enhets aktivering en linjär funktion av dess ingång (för varje fast värde i nämnaren). Under kartläggningen, enheter i mottagaren matar aktivering tillbaka till semantiska enheter, så semantiska enheter som delas av objekt och predikat i både föraren och mottagaren får ungefär dubbelt så mycket input-och blir därför ungefär dubbelt så aktiva-som semantiska enheter unika för den ena eller den andra. Som ett resultat, objekt och predikat enheter i schemat lära sig starkare kopplingar till delade semantiska enheter än till odelade. Det vill säga, schemat utför skärningsfyndighet på semantik av objekt och relationer i de exempel från vilka det framkallas. I fallet med svartsjuka exempel, är det inducerade schemat "Om person x älskar person y, och y älskar z, då x kommer att vara avundsjuk på z," där x, y, och z alla är starkt kopplade till semantiska enheter för "person" men är anslutna mer svagt (och ungefär lika) till enheter för "man" och "kvinna": De är "generiska" människor. (Se bilaga B för detaljerade simuleringsresultat.) Denna algoritm tillämpar också en typ av skärningsfyndighet på nivån för fullständiga förslag. Om LISA misslyckas med att avfyra ett givet förslag i föraren (t.ex., eftersom dess pragmatiska betydelse är låg), då det förslaget kommer aldrig att ha möjlighet att kartlägga till mottagaren. Som ett resultat, kommer det varken driva slutsatsen i mottagaren eller driva generation av en motsvarande proposition i det framväxande schemat. På detta sätt undviker LISA att sluta sig till många inkonsekventa eller triviala detaljer i mottagaren och det undviker att införliva sådana detaljer i det framväxande schemat. LISA: s schema induktionsalgoritm kan tillämpas iterativt, kartlägga nya exempel (eller andra scheman) på befintliga scheman, vilket inducerar gradvis mer abstrakta scheman. Eftersom algoritmen lär sig svagare kopplingar till unika semantik än till delade semantik men inte kastar unika semantik helt och hållet, objekt och predikat i mer abstrakta scheman tenderar att lära kopplingar till semantiska enheter med vikter som står i proportion till den frekvens med vilken dessa semantik är närvarande i exemplen. Till exempel, om LISA stötte på 10 kärlekstrianglar, varav 8 hade en kvinna i den centrala roll-som är, y i älskar (x, y) och älskar (y, z)-med män i x och z roller, då objektenheten för y i det slutliga schemat inducerade skulle ansluta nästan lika starkt till kvinnliga som till person, och x och z skulle också vara partisk mot att vara man. I detta avsnitt illustrerar vi LISA:s förmåga att simulera en rad empiriska fenomen rörande mänsklig relations- och generalisering. Tabell 3 ger en sammanfattning av 15 fenomen som vi tar för att vara tillräckligt väletablerade att varje föreslagen teori kommer att krävas för att ta hänsyn till dem. Vi delar upp fenomenen i de som är relaterade till uppkomsten av specifika slutsatser om ett mål, de som är relaterade till induktionen av mer abstrakta relationsscheman, och de som involverar interaktioner mellan scheman och slutledning. I LISA, liksom hos människor, är dessa fenomen mycket sammankopplade. Inferenser kan göras på grundval av förkunskaper (representationer av antingen specifika fall eller mer 234 HUMMEL OCH HOLYOAK allmänna scheman); scheman kan induceras genom bottom-up lärande från jämförelse av exempel, och befintliga scheman kan modulera kodningen av ytterligare exempel, vilket utövar top-down påverkan på efterföljande schema induktion. Vi hävdar inte att dessa fenomen utgör en uttömmande uppsättning. Vårt fokus ligger på analoga slutsatser som används i förståelse och problemlösning, snarare än mer allmänna regelbaserade resonemang, eller fenomen som kan vara specifika för språket (även om de grundläggande principerna motivera LISA kan mycket väl ha konsekvenser för dessa relaterade ämnen). Efter tidigare analyser av underprocesserna av analogt tänkande (Holyoak, Novick, & Melz, 1994) behandlar vi aspekter av slutledning som kan ses som mönsterkomplettering men utesluter efterföljande utvärdering och anpassning av slutledningar (eftersom de senare processerna gör en öppen användning av kunskap utanför de givna analogerna). Vi fokuserar på schemarelaterade fenomen som vi tror kräver användning av relationell WM (reflektivt resonemang), snarare än fenomen som sannolikt är mer automatiska (reflexiv resonemang; se Holyoak & Spellman, 1993; Shastri & Ajjanagadde, 1993). Vår centrala fråga är scheman som tydligt involverar relationer mellan element, snarare än (eventuellt) enklare scheman eller prototyper baserade enbart på funktioner i ett enda objekt (som har diskuterats i samband med experimentella studier av kategorisering; t.ex., Posner & Keele, 1968). Möjliga utvidgningar av LISA till ett bredare spektrum av fenomen, inklusive reflexiv användning av scheman under förståelse, beskrivs i avsnittet Allmän diskussion. Grundläggande fenomen. Fenomen 1 och 2 är de mest grundläggande egenskaperna hos analogisk inferens (se Holyoak & Thagard, 1995, för en granskning av bevis). Slutsatser kan göras med hjälp av en enda källa analog (Phenomenon 1) genom att använda och utvidga kartläggningen mellan källa och mål analoger (Phenomenon 2). Den grundläggande formen av analoga slutsatser har kallats "kopiering med substitution och generering", eller CWSG se också Falkenhainer et al., 1989), och innebär att bygga mål analoger av oöverträffade källförslag genom att ersätta motsvarande målelement, om känt, för varje källelement (Phenomenon 2a), och om ingen motsvarande målelement finns, postulera en vid behov (Phenomenon 2b). Detta förfarande ger upphov till två viktiga följdfrågor om inferensfel. För det första, om kritiska element är svåra att kartlägga (t.ex. på grund av starka representationsasymmetrier, såsom de som hindrar kartläggning av en diskret uppsättning element till en kontinuerlig variabel; Bassok & Holyoak, 1989;, då inga slutsatser kan konstrueras (Phenomenon 2c). För det andra, om elementen missbildas, kommer förutsägbara inferensfel att leda till (Phenomenon 2d; Reed, 1987; se Holyoak m.fl., 1994). Alla större beräkningsmodeller av analoga slutsatser använder någon variant av CWSG (t.ex., Falkenhainer et al., 1989; Halford et al., 1994; Hofstadter & Mitchell, 1994; Holyoak et al., 1994; Keane & Brayshaw, 1988; Kokinov, 1994), och det gör även LISA. Ökat förtroende för kartläggningen från källa till mål (t.ex. genom att öka likheten mellan kartlagda element) ökar förtroendet för slutsatser från källa till mål. 4. Vad är det som händer? En oöverträffad relation av högre ordning i källan, som förbinder en karta med ett oöverträffat förslag, ökar benägenheten att göra en slutledning baserad på det oöverträffade förslaget. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Pragmatiskt viktiga slutsatser (t.ex. de som grundar sig på målrelevanta orsakssamband) får företräde. 6. Vad är det som händer? När en-till-många kartläggningar är möjliga, görs ibland flera (eventuellt motstridiga) slutsatser (av olika individer eller av en enda individ). 7. Vad är det som händer? Ändå, även när människor rapporterar flera kartläggningar av element, varje individuell slutsats bygger på ömsesidigt konsekvent kartläggningar. 8. Vad är det som händer? Scheman bevarar den relationellt begränsade skärningspunkten mellan specifika analoger. 9. Utövande av delegeringen av befogenhet Scheman kan bildas av så få som två exempel. - Tio. - Vad är det för fel på dig? Scheman kan bildas som en bieffekt av analog överföring från en källa analog till en mål analog. 11. Vad är det för fel på dig? Olika scheman kan bildas från samma exempel, beroende på vilka relationer som uppmärksammas. Hur länge har du varit borta? Scheman kan ytterligare generaliseras med ökande antal olika exempel. Interaktion mellan scheman och inferens 13. Scheman som framkallas under förståelsen kan påverka kartläggning och slutledning. 14. Vad är det för fel på dig? Scheman kan möjliggöra universell generalisering (sluter sig till element som saknar prestationsmässiga överlappningar med övningsexempel). Femton. Scheman kan ge slutsatser om beroenden mellan rollfyllare. CWSG är kritiskt beroende av variabel bindning och kartläggning; därför modeller som saknar dessa nyckelelement (t.ex., de som bygger på bakåtförökning lärande) misslyckas med att fånga även de mest grundläggande aspekterna av analoga slutsatser. LISA: s förmåga att redogöra för Phenomena 1 och 2 är uppenbar i sin prestation på "avund" problemet illustreras tidigare. Som ett annat exempel kan vi ta ett problem som är anpassat från Johannes (1992). Källan analog säger att Bill har en Jeep, Bill ville gå till stranden, så han kom in i sin Jeep och körde till stranden, målet säger att John har en Civic, och John ville åka till flygplatsen. Målet är att dra slutsatsen att John kommer att köra till flygplatsen i sitt Civic. Detta problem är trivialt för människor att lösa, men det innebär en allvarlig svårighet för modeller som inte dynamiskt kan binda roller till sina fyllare. Denna svårighet illustreras av utförandet av ett särskilt sofistikerat exempel på en sådan modell, Story Gestalt-modellen för historieförståelse utvecklad av St John (1992; St John & McClelland, 1990). I ett beräkningsexperiment (St. John, 1992, Simulation 1) tränades Story Gestalt-modellen först med 1.000.000 korta texter som bestod av satser baserade på 136 olika konstituerande begrepp. Varje berättelse omedelbart ett manus som "en person har bestämt sig för att gå till en restaurang, George körde en jeep till restaurangen", "Harry bestämde sig för att gå till stranden, Harry körde en Mercedes till stranden"). Efter att modellen hade lärt sig ett nätverk av associativa förbindelser baserat på de 1.000.000 exemplen testade Johannes (1992) sin förmåga att generalisera genom att presentera en text som innehöll ett nytt förslag, till exempel "John bestämde sig för att åka till flygplatsen". Även om hela förslaget var nytt, hänvisade det till människor, föremål och platser som hade framträtt i andra förslag som använts för utbildning. St. John rapporterade att när ges ett nytt förslag om att besluta sig för att gå till flygplatsen, modellen skulle normalt aktivera restaurangen eller stranden (dvs. destinationer i tidigare exempel på samma manus) som destinationen, snarare än att göra den kontextuellt lämpliga slutsatsen att personen skulle köra till flygplatsen. Denna typ av fel, som skulle verka helt onaturligt i mänsklig förståelse, är resultatet av modellens oförmåga att lära generaliserade länkning relationer (t.ex., att om en person vill gå plats x, då x kommer att vara personens destination-ett problem som kräver systemet för att representera variabeln x samt dess värde, oberoende av dess bindning till rollen som önskad plats eller destination). Som Johannes konstaterade, "att utveckla en representation för att hantera rollbindning visade sig vara svårt för modellen" (s. 294). LISA löser detta problem med hjälp av självövervakad inlärning (se bilaga B för detaljer om denna och andra simuleringar). Som sammanfattas i tabell 4, den källa analog uppger att Bill har en Jeep (P1); Bill ville (P3) att gå till stranden (P2); därför (P5), Bill körde sin Jeep till stranden (P4). Målet är att John har en Civic (P1) och John ville (P3) att gå till flygplatsen (P2). När P2, go-to (Bill, beach), bränder i föraren, det kartor till P2, go-to (John, flygplats), i mottagaren, kartläggning Bill till John, stranden till flygplatsen, och rollerna i gå-till till deras motsvarande roller i mottagaren. Likaså har (Bill, Jeep) i förarkartorna att ha (John, Civic), och vill (Bill, P2) kartor att vilja (John, P2). När drive-to (Bill, beach) bränder, endast Bill och strand karta till enheter i mottagaren; P-enheten (P4), dess SP, och de predikat enheter drive-to1 och drive-to2 inte motsvarar några befintliga enheter i mottagaren. På grund av de kartläggningar som gjorts i samband med de andra förslagen (P1-P3), har varje enhet i mottagaren en positiv kartkoppling till någon enhet i föraren, men ingen karta till P4, dess SP, eller till de predikat enheter drive-to1 och drive-to2. Som ett resultat, dessa enheter globalt hämmar alla P, SP, och predikat enheter i mottagaren. Som svar härleder mottagaren nya P, SP, och predikat enheter, och ansluter dem tillsammans (till ett förslag) via Hebrian learning. De resulterande enheterna representerar propositionen drive-to (John, flygplats). Det vill säga, LISA har dragit slutsatsen att John kommer att köra till flygplatsen. Andra slutsatser (t.ex. det faktum att Johns beslut att gå till flygplatsen orsakade honom att köra till flygplatsen) genereras av exakt samma typer av operationer. Vid slutet, mottagaren är strukturellt isomorphic med föraren och representerar idén "John ville åka till flygplatsen, så han körde sin Civic till flygplatsen" (se bilaga B för detaljer). Vi har kört denna simulering många gånger, och resultatet är alltid samma: LISA drar alltid slutsatsen att Johns önskan att gå till flygplatsen kommer att få honom att köra sin Civic till flygplatsen. Som illustreras här gör LISA dessa slutsatser analogt med en specifik episod (dvs. Bill som kör till stranden). Däremot skulle de flesta vuxna människor resonerar sannolikt göra samma slutsats på grundval av mer allmän kunskap, nämligen ett schema som anger att när person x vill gå till destination y, då x kommer att köra till y (detta är kanske särskilt sant för invånare i Los Angeles). När "Bill går till stranden" exempel ersätts med detta schema, LISA igen alltid drar slutsatsen att John önskan att gå till flygplatsen kommer att få honom att köra till flygplatsen. Restriktioner för val av källförslag för slutledning. Även om alla analoga modeller använder någon form av CWSG, har det varit allmänt erkänt att människans analoga slutledning innebär ytterligare begränsningar (t.ex., Clement & Gentner, 1991; Holeoak et al., 1994; Markman, 1997). Om CWSG var oöverskådlig, då skulle alla oöverträffade källförslag generera en slutsats om målet. En sådan lös kriterium för inferensgenerering skulle leda till otyglade fel när källan inte var isomorfa till målet (eller en delmängd av målet), och sådan isomorfism kommer praktiskt taget aldrig att hålla för problem av realistisk komplexitet. Fenomena 3-5 belyser mänskliga begränsningar i valet av källförslag för generering av slutsatser om målet. Alla dessa fenomen (betonade i Holyoak & Thagard's, 1989, multiconstraint teori om analogi) demonstrerades i en studie av Lassaline (1996; se även Clement & Gentner, 1991; Spellman & Holyoak, 1996). Lassaline hade college studenter läsa analoger (främst beskriver egenskaper hypotetiska djur) och sedan betygsätt olika möjliga mål slutsatser för "sannolikheten att slutsatsen är sann, med tanke på informationen i premissen" (s. 758). Deltagarna bedömde potentiella slutsatser som troligare tabell 4 Flygplatsen/Beach Analogy HUMMEL OCH HOLYOAK när källan och målet analoger delade fler attribut, och kartlade därmed starkare (Phenomenon 3). Dessutom var deras kreditbetyg känsliga för strukturella och pragmatiska begränsningar. Förekomsten av en högre ordning som förbinder relationen i källan gjorde en slutsats mer trovärdig (Phenomenon 4). Till exempel, om källan och måldjur båda beskrevs som att ha en akut luktsinne, och källdjuret sades ha ett svagt immunsystem som "utvecklar innan" sin akuta luktsinne, då slutsatsen att måldjuret också har ett svagt immunsystem skulle stärkas i förhållande till att endast ange att källdjuret hade en akut luktsinne "och" ett svagt immunsystem. Den fördel som den högre ordningen medför ökades (Fenomenon 5) om sambandet uttryckligen var orsakssamband (t.ex. i ursprungsdjuret, ett svagt immunsystem "orsakar" dess akuta luktsinne), snarare än mindre tydligt orsakssamband ("utvecklas tidigare"). Två egenskaper hos LISA algoritmen tillåter det att redogöra för dessa begränsningar i valet av källförslag för att generera slutsatser om målet. Den ena är den roll av betydelse och stöd relationer som styr avfyrning ordningen av förslag. Viktigare förslag hos föraren är mer benägna att väljas för att skjuta och är därför mer benägna att driva analoga slutsatser. På samma sätt, förslag med en hel del stöd från andra förslag-till exempel, genom att fungera som argument för en högre ordning orsakssamband-är mer benägna att skjuta (och därmed driva slutledning) än de med lite stöd. Den andra relevanta egenskapen hos LISA-algoritmen är att slutsatsen endast görs om minst 70 % av de viktade strukturerna i målkartan till strukturer i källan (se ekvation A15 i bilaga A). Vi simulerade resultaten av Lassaline (1996) genom att generera tre versioner av hennes material, motsvarande hennes starka, medium och svaga begränsningsförhållanden. I alla tre simuleringarna uppgav källanalogen att det fanns ett djur med en akut luktsinne och att detta djur hade ett svagt immunsystem; målet uppgav att det fanns ett djur med en akut luktsinne. Både källan och målet innehöll också tre förslag som anger ytterligare egenskaper hos detta djur, plus tre förslag som anger egenskaperna hos ett ytterligare distraherande djur. Förslagen om det distraherande djuret tjänade till att minska sannolikheten för att skjuta de olika förslagen om det kritiska djuret. I den starka begränsningssimuleringen uppgav källan att det avgörande djurets akuta luktsinne gjorde att det hade ett svagt immunsystem. De satser som anger det akuta luktsinnet (P1), det svaga immunsystemet (P2) och orsakssambandet mellan dem (P3) fick alla ett betydelsevärde på 5; de övriga sex förslagen hade betydelsevärden på 1 (förvalt värde; hädanefter, när betydelsevärden inte anges, är de 1). Dessutom stödde propositionerna P1-P3 varandra med styrka 5. Inga andra förslag stödde varandra (standardvärdet för stöd är 0). För att simulera Lassalins (1996) manipulation av likhetsförhållandena mellan djuren, delade de kritiska djuren i källan och målet tre egenskaper utöver deras akuta luktsinne (egenskaperna A, B och C, som anges i propositionerna P4 - P6 i källan och i propositionerna P2- P4 i målet). I målet hade alla de satser som beskriver det kritiska djuret (P1-P4) ett viktvärde på 5. De återstående förslagen (P5-P7) hade ett betydelsevärde på 1 och angav egenskaperna hos det distraherande djuret. De medelstora och svaga begränsningssimuleringarna var identiska med den starka begränsningssimuleringen med följande ändringar. I simuleringen av mediumrestriktion ersattes orsakssambandet mellan akut lukt och det svaga immunsystemet (P3) av det mindre begränsande samband som det akuta luktsinnet föregick det svaga immunsystemet. Betydelsen av de tre uttalandena (P1-P3) minskades följaktligen från 5 till 2, liksom stödet mellan dem. Dessutom minskades likheten mellan de kritiska djuren i källan och målet från tre ytterligare egenskaper (A, B och C) till två (A och B) genom att man gav funktionen C till distraktordjuret. I målet hade förslagen om det kritiska djurets egenskaper ett betydelsevärde på 2. I den svaga begränsningssimuleringen togs orsakssambandet mellan det akuta luktsinnet och det svaga immunsystemet (P3) bort från källan helt och hållet, och betydelsen av P1 (som anger det akuta luktsinnet) och P2 (som anger det svaga immunsystemet) reducerades följaktligen till standardvärdet 1. I målet, funktioner A, B och C (förslag P2-P4) tilldelades distraktor djuret snarare än det kritiska djuret, och deras betydelse sänktes till 1. I alla andra avseenden (med undantag för en liten skillnad i bränningsordning, se nedan) var både de svaga och medelstora begränsande simuleringarna identiska med den starka begränsningssimuleringen. Vi körde varje simulering 50 gånger. På varje körning, målet var initialt föraren, källan var mottagaren, och CISA avfyrade fem förslag, slumpmässigt valt enligt ekvation 1. Därefter utsågs källan till föraren och målet utsågs till mottagaren. I de starka och medelstora begränsningarna, LISA först avfyrade P1 (den akuta luktsinnet) i källan, och sedan avfyrade fem slumpmässigt utvalda förslag. I den svaga begränsningen avfyrade källan bara de fem slumpmässigt utvalda förslagen. Denna skillnad återspeglar vårt antagande att det akuta luktsinnet är mer framträdande i de starka och medelstora förhållandena än i det svaga tillståndet. Denna typ av "volleying", där målet inledningsvis är föraren, följt av källan, är det kanoniska flödet av kontroll i LISA (Hummel & Holyoak, 1997). Som beskrivits ovan, LISA "beslutade" för sig själv om att licensiera analoga slutsatser på grundval av tillståndet i kartläggningen. LISA:s slutsatser i de 50 körningarna av varje simulering sammanfattas i tabell 5. I den starka begränsningssimuleringen drog LISA slutsatsen både att det kritiska måldjuret skulle ha ett svagt immunsystem och att detta tillstånd skulle orsakas av dess anmärkning. Värden i kolumnen "Både" representerar antalet simuleringar (av 50) där Learning and Inference with Schemas and Analogies (LISA) härledde både det svaga immunsystemet och den högre ordningens orsak (stark begränsningssimulering) eller tidigare (medelhög begränsningssimulering). Värden i " Svag", "Högre", och "Varken" kolumner representerar antalet simuleringar där LISA härledde endast det svaga immunsystemet, den högre ordningen relationen endast, och varken det svaga immunsystemet eller den högre ordningen relationen, respektive. INFERENS OCH GENERALISERING akut luktsinne på 35 av de 50 körningarna; den drog slutsatsen att det svaga immunsystemet utan att härleda det skulle orsakas av det akuta luktsinnet på 2 körningar; på 9 körningar drog den slutsatsen att det akuta luktsinnet skulle orsaka något men misslyckades att dra slutsatsen att det skulle orsaka det svaga immunsystemet. På 4 körningar lyckades man inte dra några slutsatser. LISA drog färre slutsatser, och i synnerhet färre slutsatser om högre ordning, i simuleringen av medelbegränsning. Här, på 15 körningar det gjorde båda slutsatser; på 11 det drog slutsatsen det svaga immunsystemet endast; på 13 det drog slutsatsen att den akuta luktsinnet skulle föregå något men misslyckades att dra slutsatsen vad det skulle föregå, och på 11 körningar det gjorde inga slutsatser alls. LISA gjorde de minsta slutsatserna i simuleringen med låg koncentration. På 14 kör den drog slutsatsen det svaga immunsystemet (återkalla att källan i denna simulering inte innehåller någon högre ordning förhållande, så ingen kan härledas i målet), och på de återstående 36 kör den gjorde inga slutsatser. Dessa simuleringar visar att LISA, liksom Lassalines (1996) ämnen, är känslig för pragmatiska (causala relationer), strukturella (högre ordning relationer), och semantiska (delade funktioner) begränsningar i valet av källförslag för generering av analoga slutsatser om målet. Konsekvenser med en-till-många kartläggningar. Fenomena 6 -8 innebär ytterligare begränsningar av analoga slutsatser som blir uppenbara när analogerna föreslår potentiella en-till-många kartläggningar mellan element. LISA, som alla tidigare beräkningsmodeller av analogisk kartläggning och slutledning, gynnar unika (en-till-en) kartläggningar av element. Den en-till-en begränsningen är särskilt viktig i analoga slutsatser, eftersom slutsatser härleds genom att använda en blandning av inkompatibla elementkartläggningar är sannolikt att vara nonsensical. Anta till exempel att källanalogen "Irak invaderade Kuwait men drevs ut" är kartlagd på målet "Ryssland invaderade Afghanistan; Argentina invaderade Falklandsöarna." Om den en-till-en begränsningen på kartläggning inte segrar över det positiva beviset att Irak kan kartlägga till både Ryssland och Argentina, och Kuwait till både Afghanistan och Falklands, då CWSG algoritmen kan bilda mål inference, "Ryssland drevs ut från Falklandsöarna." Denna "inkonsekventa" slutsats är inte bara falsk, utan bisarr, eftersom målanalogen inte ger någon anledning att misstänka att Ryssland hade något med Falklandsländerna att göra. Även om alla analoga modeller har införlivat den en-till-en begränsningen i deras kartläggningsalgoritmer, de skiljer sig i huruvida begränsningen är okränkbar. Modeller som den strukturella karteringsmotorn (SME; Falkenhainer et al., 1989) och den inkrementella analogimaskinen (IAM; Keane & Brayshaw, 1988) beräknar strikta en-till-en-mappningar; utan denna hårda begränsning skulle deras karteringsalgoritmer faktiskt misslyckas katastrofalt. I kontrast, modeller baserade på mjuk begränsning tillfredsställelse, såsom den analoga begränsning mappning motor (ACME; Holyoak & Thagard, 1989) och LISA (Hummel & Holyoak, 1997) behandla den en-till-en begränsning som en stark preferens snarare än en okränkbar regel. Empiriska bevis visar att när människor uppmanas att kartlägga homomorfa analoger och uppmuntras att ge så många kartläggningar som de anser lämpligt, kommer de ibland att rapportera flera kartläggningar för ett element (Markman, 1997; Spellman & Holyoak, 1992, 1996. Men när flera kartläggningar bildar en kooperativ uppsättning, vilket är oförenligt med en "rival" uppsättning av kartläggningar (i stort sett som den perceptuella Necker kub), en individuell reacer ger i allmänhet bara en konsekvent uppsättning av kartläggningar; om en uppsättning är mer relevant för förnuftets mål, som uppsättning kommer att vara starkt föredras (Spellman & Holeoak, 1996). Modeller med en "mjuk" en-till-en begränsning kan lätt redogöra för tendensen för människor att nöja sig med en enda uppsättning konsekventa kartläggningar (se Spellman & Holyoak, 1996, för simuleringar med ACME, och Hummel & Holyoak, 1997, för jämförbara simuleringar med LISA). Även om analogin ger lika bevis till stöd för alternativa uppsättningar av kartläggningar, slumpmässighet i kartläggningsalgoritmen (kopplat med hämmande konkurrens mellan inkonsekventa kartläggningar) tenderar att ge en konsekvent uppsättning vinnande kartläggningar. När människor uppmanas att göra slutsatser baserade på sådana homomorfa analoger, olika människor kommer att hitta olika uppsättningar av kartläggningar, och därmed kan generera olika (och inkompatibla) slutsatser (Phenomenon 6); men varje enskild individ kommer att generera konsekventa slutsatser (Phenomenon 7; Spellman & Holeoak, 1996). LISA ger en enkel redogörelse för dessa fenomen. LISA kan upptäcka flera kartläggningar för ett enda objekt, predikat eller proposition, i den meningen att det kan upptäcka olika kartläggningar på olika körningar med en tvetydig analogi (såsom de av Spellman & Holyoak, 1996). Men på varje given körning, kommer det alltid att generera slutsatser som är förenliga med de kartläggningar den upptäcker: Eftersom slutsatsen drivs av kartläggning, LISA är oförmögen att göra en slutsats som är oförenlig med de kartläggningar som den har upptäckt. För att utforska LISA:s beteende när flera kartläggningar är möjliga har vi utökat simuleringarna av resultaten av Holyoak (1996, som citerades i Hummel & Holyoak, 1997) till att omfatta både inferens och kartläggning. I Spellman och Holyoak's Experiment 3 läste deltagarna sammansvärjningar för två genomtänkta såpoperor. Varje komplott involverade olika karaktärer sammankopplade av professionella relationer (en person var chefen för en annan), romantiska relationer (en person älskade en annan), och fusk relationer (en person lurade en annan ur ett arv, se tabell 6 ). Var och en av dessa relationer dök upp en gång i Plot 1 och två gånger i Plot 2. Tomt 1 innehöll också två ytterligare relationer som inte anges i Tomt 2: domstolar, som följer av kärlek förhållandet, och bränder, som följer av chefens förhållande. Ensam på grundval av cheferna och älskar relationer, Peter och Mary i Plot 1 är fyrkantiga i sin kartläggning till karaktärer i Plot 2: Peter kunde kartlägga till någon av Nancy, John, David, eller Lisa, som kunde Mary. Om chefens relation betonas över kärleken relation (dvs., om en bearbetning mål ger en stark anledning att kartlägga chefer till chefer och därmed karaktärerna i cheferna förslag till varandra), då Peter bör karta till antingen Nancy eller David och Mary skulle motsvarande karta till antingen John eller Lisa. Det skulle inte finnas något sätt att välja mellan dessa två alternativa kartläggningar (vidgande kön, som i försöket kontrollerades genom motbalans). Men om man tar hänsyn till fuskrelationerna, då ger de en grund för att välja ut unika kartläggningar för Petrus och Maria: Petrus kartor till Nancy, så Maria måste kartlägga till Johannes. På liknande sätt, om kärleksförslag betonas (frånvarande fusk), då Petrus bör karta till John eller Lisa och Maria skulle karta till Nancy eller David; om fusk förslag betraktas utöver kärlek, då Petrus bör karta till Lisa och därmed Mary till David. Spellman och Holyoak (1996, som det hänvisas till i Hummel & Holyoak, 1997) hade deltagarna göra tomt förlängningar av Tomt 2 på grundval av Tomt 1. Det vill säga, deltagarna uppmuntrades att ange vilka specifika tecken i Plot 2 som sannolikt skulle väcka talan eller avfyra varandra, 238 HUMMEL OCH HOLYOAK på grundval av deras kartläggningar till tecknen i Plot 1. Spellman och Holyoak manipulerade deltagarnas bearbetning mål genom att uppmuntra dem att betona antingen chefer eller älskar relationer i förlänga Plot 2 på grundval av Plot 1; fusk relationer var alltid irrelevant. Deltagarnas föredragna kartläggningar avslöjades på denna tomt-extension (dvs analogisk inferens) uppgift genom deras val av Tomt 2 tecken för att spela roller liknande dem som spelades av Peter och Mary i Plot 1. Efteråt ombads deltagarna direkt att tillhandahålla kartläggningar av figur 2 tecken på de i Plot 1. Spellman och Holyoak's (1996) resultat presenteras i den vänstra kolumnen i figur 8, som visar procentandelen kartläggningar för paret Peter-Mary som var konsekvent med avseende på bearbetningsmålet (kollapsing över fokus på professionell vs. romantisk tabell 6 LISA: s schematiska propositionella representationer av relationerna mellan karaktärer i Spellman och Holyoak: s (1996) INFERENS OCH ALLMÄNHETsrelationer), inkonsekvent med bearbetningsmålet, eller någon annan respons (t.ex. en blandad kartläggning). De målkonsistenta och målinkonsekventa kartläggningarna är ytterligare uppdelade i de konsekventa kontra inkonsekventa med det irrelevanta fuskförhållandet. Tomtextens och kartläggningsuppgifterna var både känsliga för bearbetningsmålet, eftersom deltagarens föredragna kartläggningar i båda uppgifterna tenderade att stämma överens med det målrelevanta förhållandet. Denna effekt var mer uttalad i extensionen än kartläggningsuppgiften. Däremot var konsekvensen med fuskförhållandet mer uttalad i kartläggningen än i extensionsuppgiften. För att simulera dessa resultat, gav vi LISA schematiska representationer av de två tomterna baserat på förslagen i tabell 6 (se bilaga B för detaljer). Vi genererade fyra nivåer av pragmatisk fokus: Hög betoning på den professionella relationen (där LISA starkt uppmuntrades att fokusera på chefer relation över kärlek förhållandet; P-hög); låg betoning på den professionella relationen (där LISA var svagt uppmuntrad att fokusera på chefer över kärlek; P-låg); hög betoning på den romantiska relationen (där LISA uppmuntrades starkt att fokusera på kärlek över chefer; R-hög); och låg betoning på den romantiska relationen (där LISA var svagt uppmuntrad att fokusera på kärlek över chefer; R-low). De högbetoningssimuleringarna (P-high och R-high) var avsedda att simulera Spellman och Holyoaks (1996) extensionsuppgift, och de lågbetongssimuleringarna (P-low och R-low) var avsedda att simulera deras kartläggningsuppgift. Under alla fyra simuleringsförhållanden tilldelades förslag i källan (Plot 1) och målet (Plot 2) stödrelationer som återspeglade deras orsakssamband och delade predikat och argument. I källan stödde P1 och P4 varandra med styrka 100 (återspeglar deras starka orsakssamband), liksom P2 och P5. Dessa stödrelationer hölls konstanta i alla simuleringar, vilket återspeglade vårt antagande att relationerna mellan uttalandena fortfarande är relativt invarianta under förnuftets bearbetningsmål. Den enda faktor som vi varierade mellan olika förhållanden var de enskilda förslagens betydelsevärden (se bilaga B). Spellman och material är betydligt mer komplexa än Lassaline (1996) material, i den meningen att Spellman och Holyoak material bildar flera, ömsesidigt inkonsekventa uppsättningar av kartläggningar. Därför sätter vi vikt och stöder relationer till mer extrema värden i dessa simuleringar för att kraftigt förvanska LISA till förmån för att upptäcka sammanhängande uppsättningar av kartläggningar. Motsvarande teoretiska påstående är att mänskliga resonerare är känsliga för de pragmatiska och kausala sambanden mellan element av analoger och kan använda dessa samband för att dela upp komplexa analoger (såsom Spellman och Holyoak, 1996, material) i meningsfulla undergrupper. (Faktiskt, skillnaderna i parametervärden är mindre extrema än de kan visas eftersom Lisas beteende är en funktion av förslagens relativa värden av stöd och betydelse, snarare än de absoluta värdena av dessa parametrar; minns ekvationer 1-4.) I P-höga simuleringar fick chefer (Peter, Mary) i Plot 1 ett betydelsevärde på 20, liksom var chefer (Nancy, John) och chefer (David, Lisa) i Plot 2; alla andra förslag i båda plotterna gavs standardvärdet av 1. I P-low simuleringen hade alla chefer förslag (dvs., chefer (Peter, Mary) i källan och motsvarande förslag i målet) en betydelse av 2 (snarare än 20, som i P-high). I R-high- och R-low-simuleringarna var viktvärdena exakt jämförbara med värdena i P-high respektive P-low, förutom att tonvikten låg på de romantiska relationerna snarare än på de professionella. Vi körde varje simulering 48 gånger. LISA:s kartläggningsprestanda i de hög- och lågfokuserade förhållandena (som sammanfattas över romantiska och professionella relationer) visas i den andra kolumnen i figur 8. Vi försökte inte skapa en detaljerad kvantitativ överensstämmelse mellan simuleringsresultaten och mänskliga data, men en nära kvalitativ överensstämmelse är uppenbar. I de högpragmatiska simuleringarna var LISA:s Peter-Mary-kartläggningar nästan alltid målkonsistenta men var oberoende av det irrelevanta fuskförhållandet. I simuleringar med låg fokus var Lisa mer sannolikt att producera kartläggningar som var målkonsistenta, snarare än målinkonsekventa, men denna preferens var svagare än i simuleringar med hög fokus. Men i låg-pragmatiska-fokus simuleringar LISA oftare utvalda kartläggningar som var förenliga med fusksambandet. LISA, liksom människor, producerade därför kartläggningar som dominerades av den målrelevanta relationen ensam när pragmatisk fokus var högt men som också påverkades av målrelevanta relationer när pragmatisk fokus var lågt. LISA: s mest anmärkningsvärda avvikelse från mänskliga data är att det var mindre sannolikt att rapportera "andra" kartläggningar-det vill säga, kartläggningar som är oförenliga med strukturen i analogin. Vi tar denna avvikelse från den mänskliga data för att reflektera främst slumpmässiga faktorer i människans prestation (t.ex., brister i uppmärksamhet, ointresse i uppgiften) som LISA är immun mot. Det är viktigt att notera att LISA:s slutsatser (dvs. tomtförlängningar) i de högfokuserade förhållandena alltid var förenliga med dess kartläggningar. I P-höga simuleringar, om LISA kartlade Peter till David och Mary till Lisa, då drog man alltid slutsatsen att David skulle sparka Lisa; om det mappade Peter till Nancy och Mary till John, då drog man slutsatsen att Nancy skulle sparka John. I R-höga simuleringar, om det kartlade Peter till John och Mary till Nancy, då drog det slutsatsen att John skulle uppvakta Nancy, och om det mappade Peter till Lisa och Mary till David, så drog det slutsatsen att Lisa skulle uppvakta David. Dessa resultat belyser tre viktiga egenskaper hos LISA:s kartläggnings- och slutsatseralgoritm. För det första, vilket illustreras av resultaten av simuleringar med högpragmatisk inriktning, kommer LISA att stokastiskt producera olika kartläggningar, i överensstämmelse med det målrelevanta förhållandet men mindre beroende av de målrelaterade förbindelserna, när de senare endast ges en begränsad möjlighet att påverka kartläggningen. För det andra är skillnaderna i urvalsprioritet, vilket illustreras av simuleringarna med lågpragmatisk inriktning, tillräckliga (när inget enskilt samband är i hög grad dominerande) för att partiska LISA i en eller annan riktning för att lösa tvetydiga kartläggningar. Och för det tredje, även om LISA är kapabel att hitta flera olika kartläggningar i tvetydiga situationer, dess analoga slutsatser alltid överensstämmer med endast en kartläggning. Vi överväger nu hur LISA står för flera fenomen relaterade till induktion av relationsscheman. Det finns en hel del empiriska bevis för att jämförelse av flera analoger kan resultera i induktion av relationellt begränsade generaliseringar, vilket i sin tur underlättar efterföljande överföring till ytterligare analoger (Phenomenon 8). Induktionen av sådana scheman har visats hos både vuxna (Catrambone & Holyoak, 1989; Gick & Holyoak, 1983; Ross & Kennedy, 1990) och små barn (Brown, Kane, & Echols, 1986; Holyoak, Junn, & Billman, 1984). Vi har tidigare visat genom simulering att LISA korrekt förutsäger att ett abstrakt schema kommer att hämtas lättare än en avlägsen analog (Hummel & Holyoak, 1997), genom att använda konvergens analoger diskuteras av Gick och Holyoak (1983). Här utökar vi dessa simuleringar för att visa hur LISA inducerar scheman från specifika analoger. Människor kan framkalla scheman genom att jämföra bara två analoger med varandra (Phenomenon 9; Gick & Holyoak, 1983). I själva verket kommer människor att bilda scheman helt enkelt som en bieffekt av att tillämpa ett löst källproblem på ett olöst målproblem (Phenomenon 10; Novick & Holyoak, 1991; Ross & Kennedy, 1990). Vi illustrerade LISA: s grundläggande kapacitet för schema induktion tidigare, med exemplet av svartsjuka schema. Vi har också simulerat induktionen av ett schema med hjälp av flygplats/strand analogi tagen från St John och McClelland (1990), diskuteras tidigare. Till detta exempel säger schemat (i stort sett): " Person x äger fordon y. Person x vill gå till destination z. Detta orsakar person x att köra fordon y till destination z." Eftersom båda personerna i de exempel från vilka detta schema inducerades var män, person x är också man. Men med några exempel på kvinnliga körplatser skulle schemat snabbt bli könsneutralt. De tidigare simuleringarna är baserade på enkla "leksaksliknande" analogier. Som ett mer utmanande test av LISA: s förmåga att framkalla scheman från exempel, vi gav det uppgiften att använda en källa "konvergens" problem-den "fort" berättelse av Holyoak (1980, 1983)-för att lösa Dunckers (1945) "radiation" problem, och sedan undersökte vi det schema som bildas i efterdyningarna av analogisk överföring. Simuleringarna började med representationer av strålnings- och fästningsproblem som har använts i andra simuleringar av fästnings/radiations analogin (t.ex., Holyoak & Thagard, 1989; Kubose m.fl., 2002). Närmare uppgifter om framställningarna finns i bilaga B. Fästningen analog säger att det finns en general som vill fånga en fästning som är omgiven av vänliga byar. Generalens arméer är starka nog att erövra fästningen, men om han skickar alla sina trupper ner för en enda väg som leder till fästningen, kommer de att utlösa minor och förstöra byarna. Mindre grupper av hans trupper skulle inte utlösa gruvorna, men ingen liten grupp i sig själv skulle vara tillräckligt mäktig för att erövra fästningen. Generalens dilemma är att erövra fästningen utan att utlösa gruvorna. Lösningen, som ges i uttalandet av problemet, är att generalen bryter sina trupper i många små grupper och skickar dem längs flera vägar för att konvergera på fästningen parallellt och därmed fånga fästningen utan att utlösa gruvorna. Strålningsproblemet visar att en läkare har en patient med en ooperabel tumör. Läkaren har en anordning som kan rikta en strålningsstråle mot tumören, men varje enda strålkraft som är tillräckligt kraftfull för att förstöra tumören skulle också förstöra den friska vävnad som omger den; varje strål svag nog att skona den friska vävnaden skulle också skona tumören. Läkarens dilemma är att förstöra tumören utan att också förstöra den friska vävnaden. Lösningen, som inte tillhandahålls i uttalandet av problemet, är att bryta strålen i flera mindre balkar som, konvergerar på tumören från flera riktningar, kommer att skona den friska vävnaden men förstöra tumören. Med tanke på detta problem, LISA framkallade en mer allmän schema baserat på skärningspunkten av fästningen och strålningsproblem. Den detaljerade representationen av det resulterande schemat återfinns i bilaga B. Kort sagt, schemat anger att det finns ett objekt (fästningen/tumören) omgiven av ett annat objekt (byarna / frisk vävnad), och en huvudperson (general / läkare) som vill förstöra det inre objektet utan att skada det omgivande objektet. Huvudpersonen kan bilda små krafter (enheter/balkar), och om han använder små krafter kommer han att förstöra det inre objektet. Med tanke på den förenklade representationen av problemet som ges till LISA, är detta det korrekta schemat som har framkallats av exemplen. Även om människor kan bilda scheman i efterdyningarna av analogisk överföring, de scheman bildas kommer att skilja sig beroende på vilka aspekter av analogerna är fokus för uppmärksamhet (Phenomenon 11). När det gäller problemscheman bildas effektivare scheman när målrelevanta relationer är fokus snarare än tillfälliga detaljer (Brown et al., 1986; Brown, Kane, & Long, 1989; Gick & Holyoak, 1983). Återigen lån från material som används av Kubose et al. (2002), Vi gav LISA fästningen / strålning analogi, men den här gången vi partiska simuleringen mot LISA att hitta en lämplig kartläggning mellan dem. Specifikt använde vi det olösta strålningsproblemet (snarare än det lösta fästningsproblemet) som förare, och vi satte förslagens betydelse och stöd relationer så att Lisas slumpmässiga bränningsalgoritm skulle vara osannolikt att avfyra användbara förslag i en användbar ordning (se bilaga B och Kubose et al., 2002). När det gäller denna simulering drog LISA ingen slutsats om den rätta lösningen på det allmänna problemet, och den gav inte upphov till ett användbart schema (se bilaga B). Det är intressant att notera att den drog slutsatsen att det finns någon lösning på konvergensproblemet, men den kunde inte räkna ut vad den lösningen är: P enhet P15 i schemat anger om-då (P16, P4), där P4 var ett uttalande om målet, * destroyed (*tumor), och P16 förmodligen bör ange en handling som kommer att uppfylla målet. P16 har dock inget semantiskt innehåll: Det är en P-enhet utan roller eller fyllmedel. Två exempel kan räcka för att etablera ett användbart schema, men människor kan gradvis utveckla alltmer abstrakta scheman som ytterligare exempel ges (Phenomenon 12; Brown et al., 1986 Brown et al.,, 1989 Catrambone & Holeoak, 1989). Vi beskriver en simulering av det inkrementella förvärvet av ett schema i nästa avsnitt. Som scheman förvärvas från exempel, de i sin tur vägleda framtida kartläggningar och slutsatser. En av de grundläggande egenskaper som tillskrivs scheman är deras kapacitet att fylla i saknade uppgifter (Rumelhart, 1980). Här betraktar vi ett antal fenomen som inbegriper användning av en relationellt begränsad abstraktion för att vägleda förståelsen av nya exempel som passar schemat. Schemastyrd kartläggning och slutledning. Bassok, Wu och Olseth (1995) har visat att människors kartläggningar och slutsatser styrs av redan existerande scheman (Phenomenon 13). Dessa utredare använde algebra ordproblem (permutationsproblem) liknande dem som tidigare studerats av Ross (1987 Ross (, 1989. Deltagarna visades hur man beräknar permutationer med hjälp av ett exempel (källa problemet) där objekt från en uppsättning n medlemmar tilldelades objekt från en uppsättning m medlemmar (t.ex., hur många olika sätt kan du tilldela datorer till sekreterare om det finns n datorer och m sekreterare?). De testades sedan för sin förmåga att överföra denna lösning till nya målproblem. Den kritiska grunden för överföring beror på uppdragsförhållandet i varje analog-som är, vilka typer av objekt (människor eller livlösa objekt) tjänade i rollerna n och m. I vissa problem (typ OP) objekt (n) tilldelades till människor (m; t.ex., "datorer tilldelades sekreterare"); i 241 INFERENS OCH ALLMÄNHET andra (PO) människor (n) tilldelades objekt (m; "sekreterare tilldelades datorer") och i andra (PP) människor (n) tilldelades andra människor (m) av samma typ ("läkare tilldelades till läkare"). För att lösa ett målproblem krävdes att deltagaren kartlade problemets beståndsdelar på lämpligt sätt med variablerna n och m i ekvationen för att beräkna antalet permutationer. Även om alla problem var formellt isomorphic, hävdade att människor kommer typiskt att tolka en "tilldela" relation mellan ett objekt och en person som en där personen "får" objektet (dvs., tilldela (objekt, person) 3 få (person, objekt)). Det är viktigt att notera att få schema favoriserar att tolka personen som mottagaren av objektet oavsett vilken enhet som innehar vilken roll i den angivna "tilldela" relationen. Som ett resultat, tilldela (person, objekt), även om mindre naturligt än den omvända uttalande, tenderar också att tolkas som att antyda få (person, objekt). På grund av att människor inte vanligtvis äger eller "får" andra människor, är det däremot troligt att ett "tilldela" förhållande som involverar två personer tolkas i termer av ett symmetriskt förhållande såsom "par" (dvs. tilldela (person1, person2) 3 par (person1, person2)). Dessa distinkta tolkningar av det uttalade "tilldela" uttalandet gav systematiska konsekvenser för den analoga kartläggningen. fann att människor, med tanke på en OP-källa analog, tenderade att koppla det "tilldelade" objektet till den "mottagna" rollen (snarare än "mottagarrollen") i getschemat, som i sin tur kartlades till den matematiska variabeln n, antalet "tilldelade" objekt. Som ett resultat, när målet analog också hade en OP-struktur, överföring var korrekt (89%); men när målet var i den omvända PO-struktur, den inställda slutsatsen att vara n var systematiskt fel (0% korrekt)-det vill säga, objektet som var satt fortsatte att kopplas till den "mottagna" rollen som "get", och därför felaktigt kartlagt till n. När källan analog var i mindre naturlig PO-form, överföring var mer exakt till ett PO-mål (53%) än till ett OP-mål (33%). Den totala minskningen av noggrannheten när källan analog hade PO snarare än OP-formen var förenlig med människors allmänna tendens att anta att objekt tilldelas människor, snarare än vice versa. Ett mycket annorlunda mönster av resultat som erhållits när källan analog var i PP-form, för att framkalla den symmetriska par schema. Dessa symmetriska problem visade inte tydligt vilken uppsättning som kartlagts till n; därför var noggrannheten slumpmässig (50 %) när målproblemet också var av typ PP. När målproblemet gällde objekt och personer, bestämdes n vanligtvis genom att följa den allmänna preferensen att den tilldelade uppsättningen är objekt, inte personer. Denna preferens ledde till större noggrannhet för OP-målen (67 %) än för PO-målen (31 %). Vi simulerade två av Bassok et al.'s (1995) villkor, dvs mål OP och mål PO, båda med källa OP-eftersom dessa villkor gav den tydligaste och mest slående skillnaden i prestanda (89% respektive 0% noggrannhet). Efter den teoretiska tolkningen av Bassok et al. fortsatte simuleringarna i två faser. I den första fasen, målproblemet (OP eller PO) kartlades på get schema, och schemat tilläts att öka representationen av målet (genom att bygga ytterligare förslag i målet). I den andra fasen kartlades det förstärkta målet på källproblemet för att kartlägga objekt och människor i rollerna av n och m. Målet med dessa simuleringar var att observera hur LISA kartlägger objekt och personer i det angivna problemet på n och m. Eftersom LISA faktiskt inte kan lösa permutationsproblem, antog vi att kartläggning av objekt och personer till n och m på det matematiskt korrekta sättet motsvarar att hitta rätt lösning på problemet, och att mappa dem felaktigt motsvarar att hitta den felaktiga lösningen. I alla simuleringar, fick schemat innehöll två förslag. P1 uppgav att en tilldelare tilldelade ett objekt till en mottagare som är, tilldela-till (tilldela, objekt, mottagare)-där den andra (objekt) och tredje (mottagare) roller i uppdragsförhållandet är semantiskt mycket liknande (dela fyra av fem semantiska funktioner; se bilaga B), men argumenten objekt och mottagare är semantiskt mycket olika. De semantiska dragen i objektet är starkt partiska det att kartlägga till livlösa objekt snarare än människor, och särdragen hos mottagaren partisk det att kartlägga till människor snarare än livlösa objekt. Som ett resultat, ett uppdrag förslag, tilldela-till (A, B, C), i ett mål analog kommer att tenderar att kartlägga B att invända om det är livlös och till mottagaren om det är en person; likaså, C tenderar att kartlägga för att invända om det är livlös och mottagare om det är en person. Eftersom de andra och tredje rollerna i tilldelning-till är semantiskt likartade, LISA är bara svagt partiska för att bevara de rollbindningar som anges i målpropositionen (dvs. kartläggning B i den andra rollen att invända i den andra rollen, och C i den tredje till mottagaren i den tredje). Det är alltså semantiken i argumenten i tilldelningen-till relationen som genomför Bassok et al.1995 antagandet att människor är partiska att tilldela föremål till människor snarare än vice versa. Det andra förslaget i get schema, P2, anger att mottagaren kommer att få objektet-som är, få (mottagare, objekt). Oavsett argumentet om målets tilldelning-till relation kartor till mottagaren i schemat tilldelning-till kommer också karta till mottagaren i samband med får. 8 På samma sätt, oavsett argument kartor att invända i samband med tilldelning-till kommer också att kartlägga för objekt i få. Till exempel, målpropositionen tilldela-till (boss, datorer, sekreterare) kommer att kartlägga datorer för att invända, och sekreterare till mottagaren, vilket leder till (korrekt) slutsats få (sekreterare, datorer). Emellertid, målpropositionen tilldela-till (boss, sekreterare, datorer)-där datorer "få" sekreterare-kommer också att kartlägga datorer för att invända, och sekreterare till mottagaren, vilket leder till felaktig slutsats få (sekreterare, datorer). I både OP- och PO-simuleringarna innehöll källproblemet (ett OP-problem) fyra förslag. En lärare tilldelas priser till studenter (P1 tilldelas (lärare, studenter, priser)), och eleverna fick priser (P2 är få (studenter, priser)). Priserna direktierar alltså variabeln n (P3 är instantialiates (pris, n)), och eleverna direktierar variabeln m (P4 är instantiates (studenter, m); se bilaga B för detaljer). I OP-simuleringen började målet med det enda förslaget till tilldelning (boss, sekreterare, datorer). I den första fasen av simuleringen, detta förslag kartlades på get schema (med målet fungerar som föraren), kartläggning sekreterare till mottagaren och datorer att invända. Schemat kartlades sedan tillbaka på målet, generera (genom självövervakad inlärning) förslaget få (sekreterare, datorer) i målet. I den andra fasen av simuleringen kartlades det förstärkta målet på 8 Kom ihåg att samma objektenhet inom en analog representerar ett objekt i alla satser där objektet nämns. Således, i schemat, representerar objektenheten som representerar mottagaren i tilldelning-till (tilldela, mottagare, objekt) också mottagaren i får (mottagare, objekt). Därför, genom att kartlägga till mottagaren i samband med tilldelning-till, ett objekt i målet automatiskt kartor till mottagaren i får också. HUMMEL OCH HOLYOAK källa. Som ett resultat av deras delade roller i relationen kartlade sekreterare till studenter och datorer till priser. Källan kartlades sedan tillbaka till målet och genererade förslagen direktiater (datorer, n) och direktiater (sekreterare, m). Det vill säga, i detta fall, LISA korrekt hänförde poster till variabler i mål problemet analogt med deras omedelbarhet i källproblemet. PO-simuleringen var direkt jämförbar med OP-simuleringen, förutom att målproblemet uppgav att chefen tilldelade sekreterare till datorer-det vill säga att tilldela-till (boss, datorer, sekreterare)-reversera tilldelningen av människor och objekt till n och m. Som ett resultat, i den första fasen av simuleringen, fick schemat förstärkt målet med den felaktiga slutsatsen få (sekreterare, datorer). När detta förstärkta mål kartlades till källan, LISA igen kartlade sekreterare till studenter och datorer till priser (baserat på deras roller i få). När källan kartlades tillbaka till målet, genererade den felaktiga slutsatser instantiates (datorer, n) och instantiates (sekreterare, m). Både OP- och PO-simuleringarna upprepades över 20 gånger, och i varje fall betedde sig LISA exakt som beskrivs ovan: Som Bassok et al. 's (1995) ämnen, Lisas förmåga att korrekt kartlägga personer och objekt till n och m i ekvationen för permutationer var beroende av konsekvensen mellan problemet som anges (dvs. om föremål tilldelades människor eller vice versa) och modellens förväntningar som förkroppsligas i dess få schema. Dessa enkla simuleringar visar att LISA ger en algoritmisk redogörelse för hur människors kartläggningar och slutsatser styrs av redan existerande scheman (Phenomenon 13). Allmän generalisering. Som vi har betonat är den avgörande egenskapen hos en relationsrepresentation (dvs. symbolsystem) att den anger hur roller och fillers binds samman utan att offra sin självständighet. Denna egenskap hos symbolsystem är viktig eftersom den är direkt ansvarig för kapaciteten för universell generalisering (Phenomenon 14): Om och endast om ett system kan (a) representera de roller som objekten spelar explicit och oberoende av dessa objekt, (b) representerar roll-filler-bindningarna, och (c) svarar på grundval av de roller objekten spelar, snarare än de semantiska egenskaperna hos objekten själva, då kan systemet generalisera svar inlärda i samband med en uppsättning objekt universellt till alla andra objekt. Vi illustrerar denna egenskap genom att använda LISA för att simulera identitetsfunktionen (se även Holyoak
Även om LISA REF kan modellera några analoga slutsatser, antalet relationer (se tabell 3 ) i dessa analogier är bortom det antal relationer som den för närvarande kan hantera (2 eller 3).
A symbolic-connectionist theory of relational inference and generalization
{'venue': 'Psychological Review', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}