Kollokvietime

1. Kollokvietime • Uke 13: Hukommelse del 2

2. Plan for dagen • Arbeidsark • Faglig gjennomgang, kap 7 og 8 Sternberg, 6. utg. • Arbeidsoppgaver og diskusjon

3. Arbeidsark Riv ut 1 ark (eller opprett ny Word-side) Skriv ned spørsmålene på neste side La det være 5 linjer mellom hvert spørsmål

4. Spørsmål til arbeidsarket • Hovedteoriene om kunnskapsrepresentasjon? • Hva er mental imagery? • Hva er proposisjoner? • Hvordan fungerer interaksjonen mellom deklarativ og procedural kunnskap?

5. Hvordan representerer vi kunnskap • Det råder 4 teorier om hvordan vi representerer kunnskap. • 1) Se på forskjellen mellom bilder og ord når de skal representere ideer. • 2) Mentale bilder • 3) Dual Code Theory • 4) Proposisjoner (abstrakt idé, ikke bilder/ord)

6. Bilder vs ord • Bilder kan gi informasjon om et konkret tilfelle, og gir en mer analog representasjon av virkeligheten. • Gir all informasjonen samtidig. • Ord kan representere abstrakte ideer, men er arbitrære. • Hvordan representerer du «rettferdighet» med bilder? • Ordet «katt» er en symbolsk representasjon (arbitrær) • Men hvordan representeres disse ideene i hodet vårt?

7. Mental imagery • Mental Imagery er intern representasjon av kunnskapen vår • Billedspråk, forestillelse • Mental Imagery kan representere alt: baconlukt, vekkerklokkealarm-lyden, Skrik. (Trenger ikke å være visuelt.) • For å se hvor mange vinduer som er i leiligheten, lager vi en mental representasjon av leiligheten og går gjennom den.

8. Kritikk av mental imagery

9. Davidstjernen • Så du parallellogrammet?

10. Dual Code Theory • Dual Code Theory, Paivio, 1969 • Paivio mener vi har to systemer for å representere kunnskap: • Systemet for Bilder • Analoge representasjoner • Systemet for Ord • Konsepter, symbolsk. Arbitrær representasjon • Vi er bedre på å svare verbalt hvis vi blir stimulert visuelt. • Bedre på å svare visuelt (feks med peking) hvis vi blir spurt verbalt. Det blir interference.

11. Proposisjoner • «Vi lagrer ikke kunnskap som ord eller bilder. Vi lagrer essensen mellom to konsepter.» • Proposisjoner handler ikke om presis representasjon, men heller hovedessensen. En abstrakt representasjon av ideene til kunnskapen. • [Relationship between elements]([Subject element], [Object element])

12. Hva er proposisjoner • Bordet er over katten • Katten er under bordet • Over katten er bordet • Under bordet har vi bordet • Osv osv osv osv • Poenget: To konsepter, og relasjonen mellom dem. • Konsept 1: Bordet • Konsept 2: Katten • Relasjonen: De er over/under hverandre

13. Flere eksempler på Proposisjoner Musen beit katten i halen. Hva er konseptene, hva er relasjonen?

14. Flere eksempler på Proposisjoner Mus er små Hva er konseptene, hva er relasjonen?

15. Flere eksempler på Proposisjoner En katt er et dyr Hva er konseptene, hva er relasjonen?

16. Mental manipulering Mental rotasjon Bildeskalering Bildescanning

17. Functional Equivalence hypothesis • Hva er forskjellen på visuell persepsjon og visuell imagery (forestilling)? • Ifølge functional-equivalence hypothesis er de tilnærmet like hverandre. • «Vi bruker bilder heller enn proposisjoner til å forestille oss konkrete objekter som kan bli forestilt.

18. Mental rotasjon

19. Mental rotasjon

20. Mental rotasjon • Mental rotasjon: Forestiller oss at vi roterer et objekt i hodet. • Vi bruker tid på å rotere, som om vi har et mentalt bilde i hodet og må rotere det. • Image scaling: • Vi skalerer bilder funksjonelt ekvivalent som persepsjonen ville gjort. • En studie: Spurte om «har en katt et hode?» og «har en katt klør?». • Hvis bedt om å tenke visuelt, brukte de kortere tid på å svare på hvorvidt katt har hode. • Hvis bedt om å tenke proposisjoner (konseptuelt om katt): Brukte kortere tid på å svare hvorvidt katt har klør. • Stemmer fint overens med Dual Code: vi bruker både Imagery og proposisjoner, men veksler mellom dem. • Image Scanning: • Du ser for deg et bilde og analyserer det. Det tar lengre tid å scanne et stort mentalt bilde enn et lite

21. Image scanning • Se på bildet til venstre og lukk så øynene • Se for deg ørene til kaninen • (med øynene lukket) • Zoomet du deg inn i bildet? • Se for deg bildet og gå mot elefanten. Blir elefanten større?

22. Syntesen Johnson-Laird's Mentale Modeller

23. Johnson-Laird's Mentale modeller • Mental representasjon tar en av tre former, mener Johnson-Laird • Proposisjoner (må være verbalt uttalbare (spesielt for denne teorien!)) • Bilder (images) • Mentale modeller • Mentale modeller er kunnskapsstrukturer som individer lager for å forstå og forklare verden. • Mentale modellene er basert på intuitive hypoteser, og kan være feil! Hvordan flyr egentlig et fly? • Husker dere at vi snakket om dette i språk-kapittelet?

24. Johnson-laird • Vi lager en mental modell når vi blir deskriptivt forklart hvor Abels Gate 20C ligger (øst for kirkegård, vest for Elgeseter gate, litt nord for Rema 1000, sør for Samfunder) (spesifikk info) • men husker verbal informasjon hvis vi blir fortalt at Tyskland ligger et sted i Europa (ullen informasjon) • Min konklusjon: Mentale modeller bør bli sett på som et tillegg til proposisjoner- og images-teoriene

25. Kap 8 • Organisering av kunnskap

27. Deklarativ kunnskap Organisering av konsepter

28. Organisering av deklarativ kunnskap • Konsept: En ide om noe som gir forståelse av verden • At symbolet 3 betyr «tre» av noe • Eple har mange andre konsepter knyttet til seg: rødt, frukt, rundt osv • Konsepter kan organiseres: • I kategorier • I nettverk • I skjemaer (mentalt rammeverk for kunnskap)

29. Kategorier • Natural Categories: Kategorier som skjer i naturen. Trær, fugler. • Artifact categories: invented by humans. Biler, kjøkkenredskaper.

30. Kategorier • Feature-based categories • Språk. • Ungkar har noen trekk: voksen, mann, ugift. Svært ryddig organisering. • MEN: Hva er trekkene til ting? Hva er hovedtrekket til feks et spill? • Hovedtrekket til fugl er kanskje å fly, men en kjøttmeis som har fått klippet av vingene og ikke kan fly er fortsatt fugl.

31. Kategorier • Prototype Theory • Abstrakte gjennomsnittet av alle objekter i en kategori. • Karakteristiske trekk. • Enkelte elementer føles som riktigere prototyper enn andre, men kan fortsatt være med i kategorien. • Kjøttmeis føles ut som et bedre eksempel på fugl enn høne.

32. Kategorier • Exemplars • Istedenfor abstrakt prototype, kan vi bruke flere exemplars som representanter for en kategori. • Real world tilfeller: kjøttmeis, struts, høne, ørn. • Til sammen har man en god forståelse av hva «fugl» innebærer

33. Kategorier • Syntese • En syntese med core: Trekkene noe må ha for å være med i kategorien. • Prototype: Trekk en typisk har med i kategorien • Eksempel: En tyv. • Core: noen som tar noe fra noen uten lov. • Prototypene: stereotypiske trekk som sosiale lag, hudfarge, utdanning etc

34. Semantisk nettverk

35. Semantisk nettverk • 1969 • Et semantisk nettverk er et nett av noder (elementer med mening) som er knyttet til hverandre gjennom lenker. • Nodene i denne teorien er konsepter

36. Semantisk nettverk Kritikk: Det tar lenger tid å definere at en løve er et «pattedyr» enn et «dyr». Selv om dyr er høyere i hierarkiet enn pattedyr.

37. Skjematisk representasjon • Skjemaer er mentalt rammeverk for organisere kunnskap. En meningsfull struktur av relaterte konsepter. • Skjemaer er mer oppgave-orienterte. • Script er informasjon om rekkefølgen på hvordan noe bør gjøres. Et besøk på en restaurant bør foregå slik og slik og ha sånne og sånne roller og hendelser.

38. Procedural kunnskap Organisering av procedural kunnskap

39. Produksjonssystemet • Production systems. • Vi forsøker å gjøre eksplisitt kunnskap implisitt • Vi produserer regler, litt som datamaskiner. If - then. • Reglene er organisert i rutiner. Vi kjører sekvenser av rutinene, og så blir de implisitt. Seriell informasjonsprosessering • En som driver og lærer seg å kjøre bil har kanskje enklere for å fortelle om hvordan man girer enn en som har vært yrkessjåfør i 20 år. • Eksplisitt minne blir implisitt. • (Husker dere eksperimentet i begynnelsen av semesteret? Gjengi alle månedene alfabetisk på 45 sekunder?)

40. Integrative Modeller • Hvordan fungerer dekl og nondekl kunnskap sammen?

41. Integrative modeller • ACT-R • Semantiske nettverk og produksjonssystemer. • Connectionist (PDP) • Litt mer «menneskelig», mindre datamaskin-representasjon

42. ACT-R • Adaptive Control of Thought - Rational • Procedural kunnskap representeres: production systems • Deklarativ kunnskap representeres: proposisjons-nettverk. • Proposisjoner: propositions describe abstract relationships among elements. For example, “Bobby likes chocolate” is a proposition, but neither “Bobby” nor “chocolate” is a proposition.

43. ACT-R • Tilegning av deklarativ kunnskap: Nettverket har baner som kan forsterkes og tukles med. Banene som blir mye brukt blir forsterket • Tilegning av procedural kunnskap: Proseduralisering • Kognitiv: Vi tenker eksplisitt på hvordan vi skal gjennomføre prosedyren. Hvilken pedal vi må trykke når vi skal gire. • Assosiativ: Vi bevisst gjentar prosedyren mange ganger. Skaper et assosiativt bånd mellom tankene, reglene og handlingene. • Ubevisst: Bruker reglene implisitt. Kan føre samtale mens vi kjører bil.

44. ACT-R Declarative knowledge (“declarative memory”), procedural knowledge (“procedural memory”), and working memory (the activated knowledge available for cognitive processing, which has a limited capacity).

45. Transformasjonen fra trege bevegelser til raske; Produsere regler som slår sammen flere regler. Reglene gire, kløtsje, gasse blir til regelen kjøre bil. - Proseduralisering

46. Connectionist (PDP)

47. Connectionist (PDP) • Kritikk av ACT-R: Mennesker tenker kanskje ikke serielt, sånn som maskiner. • PDP: Parallel Distributed Processing • I semantiske nettverk har vi noder som består av konsepter/proposisjoner. • I PDP-nettverk er det knytninger mellom units (enheter) i et nettverk som representerer kunnskap. • Tenk på det som ord! Hver enkelt bokstav gir lite relevant info, men sammen kan de lage ord og gi masse mening!

48. PDP-nettverk

49. Connectionist (PDP) • Se for deg at node = nevron. Da kan nevron være: • Activated: Utløser nevrotransmittere i synapsen, fører til eksitasjon • Inactive: Ingen nevrotransmittere i synapsen • Inhibitory: Nevrotransmittere som gjør uniten aktivt inaktiv. • Hver gang vi bruker kunnskap endrer vi på representasjonen av kunnskapen. Kunnskap er aldri et ferdig produkt! Hjernen forsøker å gjenskape et mønster. Kunnskapen ligger i mønsteret, heller enn i nodene. Ny kunnskap utfordrer styrken mellom nodene.

50. PDP - annen illustrasjon Aktivering av en unit («canary») og en relasjons-unit (can) fører til aktivitet som beveger seg gjennom nettverket og aktiverer egenskaps-enhetene (property units) grow, move, fly, sing – alle enheter som kan assosieres med «canary can». Mørkere fargelegging = mer aktivitet.