Теория перцептивного контроля: принципы и применение.

Введение

Психологическая теория
Теория управления восприятием (PCT) – это модель поведения, основанная на свойствах контуров отрицательной обратной связи. Контур управления поддерживает воспринимаемую переменную на уровне или вблизи заданного значения посредством влияния своих выходных сигналов на эту переменную, опосредованного физическими свойствами среды. В инженерной теории управления заданные значения устанавливаются пользователем вне системы. Примером служит термостат. В живом организме заданные значения для контролируемых переменных восприятия поддерживаются эндогенно. Биологический гомеостаз и рефлексы – это простые примеры низкого уровня. Открытие математических принципов управления позволило смоделировать замкнутый через среду контур отрицательной обратной связи (циркулярная причинность), что и привело к возникновению теории управления восприятием. Она принципиально отличается от некоторых моделей в поведенческой и когнитивной психологии, которые рассматривают стимулы как причины поведения (линейная причинность). Исследования в области PCT публикуются в журналах по экспериментальной психологии, нейронауке, этологии, антропологии, лингвистике, социологии, робототехнике, психологии развития, организационной психологии и менеджменту, а также в ряде других областей. PCT применяется при разработке и администрировании образовательных систем и послужила основой для психотерапевтического метода, называемого методом уровней.

Принципы и отличия от других теорий

Теория перцептивного контроля глубоко укоренена в биологической кибернетике, системной биологии и теории управления, а также в связанной с ней концепции обратных связей. В отличие от некоторых моделей в поведенческой и когнитивной психологии, она исходит из концепции круговой причинности. Таким образом, теория разделяет свою теоретическую основу с концепцией управления растениями, но отличается от неё тем, что акцентирует внимание на контроле внутреннего представления физического мира. Теория управления растениями фокусируется на нейрокомпьютационных процессах генерации движения, после того как принято решение о его осуществлении. ПКТ подчёркивает включённость агентов в окружающую среду. Следовательно, с точки зрения перцептивного контроля, центральная проблема управления движением заключается в поиске сенсорного ввода в систему, соответствующего желаемому восприятию, и была далее развита Винером, Эшби и другими на ранних этапах развития кибернетики. Начиная с 1950-х годов, Уильям Т. Пауэрс применил концепции и методы инженерных систем управления к биологическим системам управления и разработал экспериментальную методологию ПКТ. Ключевым прозрением ПКТ является то, что контролируемая переменная – это не выход системы (поведенческие действия), а её вход, то есть воспринимаемая и трансформированная функция некоторого состояния окружающей среды, на которое может влиять выход системы управления. Поскольку эти воспринимаемые и трансформированные входы могут проявляться как осознаваемые аспекты окружающей среды, Пауэрс назвал контролируемую переменную «восприятием». Теория получила название «Теория перцептивного контроля», или ПКТ, а не «Теория контроля, применяемая к психологии», поскольку теоретики контроля часто утверждают или предполагают, что контролируется именно выход системы. В ПКТ контролируется внутреннее представление состояния некоторой переменной в окружающей среде – «восприятие» в повседневном языке. Основные принципы ПКТ были впервые опубликованы Пауэрсом, Кларком и Макфарландом в 1960 году как «общая теория обратной связи в поведении», со ссылкой на вклад кибернетических авторов Винера и Эшби. С тех пор она систематически развивалась в исследовательском сообществе, сформировавшемся вокруг неё. Первоначально она была отодвинута на второй план когнитивной революцией (позднее вытесненной когнитивной наукой), но сейчас стала более известной. Пауэрс и другие исследователи в этой области указывают на проблемы цели, причинности и телеологии в основе психологии, которые решает теория контроля. От Аристотеля до Уильяма Джеймса и Джона Дьюи признавалось, что поведение целенаправленно, а не просто реактивно, но объяснить это было проблематично, поскольку единственным доказательством намерений были субъективные ощущения. Как отметил Пауэрс, бихевиористы, последовавшие за Вундтом, Торндайком, Уотсоном и другими, отвергали интроспективные отчеты как данные для объективной науки психологии. В качестве данных могло быть принято только наблюдаемое поведение. Эти бихевиористы моделировали события окружающей среды (стимулы) как вызывающие поведенческие действия (реакции). Это причинное предположение сохраняется в некоторых моделях когнитивной психологии, которые вставляют когнитивные карты и другие постулируемые процессы обработки информации между стимулом и реакцией, но в остальном сохраняют предположение о линейной причинности от окружающей среды к поведению, которое Ричард Маркен назвал «причинной моделью поведенческой организации с разомкнутым контуром» в отличие от модели с замкнутым контуром ПКТ. Другой, более конкретной причиной, которую Пауэрс заметил для отказа психологов от понятий цели или намерения, было то, что они не могли понять, как цель (состояние, которое ещё не существует) может вызывать поведение, ведущее к ней. ПКТ разрешает эти философские споры о телеологии, поскольку она предоставляет модель функционирования организмов, в которой цель имеет объективный статус без обращения к интроспекции, и в которой причинность циркулирует в петлях обратной связи.

The perceptual control theory is deeply rooted in biological cybernetics, systems biology and control theory and the related concept of feedback loops. Unlike some models in behavioral and cognitive psychology it sets out from the concept of circular causality. It shares, therefore, its theoretical foundation with the concept of plant control, but it is distinct from it by emphasizing the control of the internal representation of the physical world. The plant control theory focuses on neuro computational processes of movement generation, once a decision for generating the movement has been taken. PCT spotlights the embeddedness of agents in their environment. Therefore, from the perspective of perceptual control, the central problem of motor control consists in finding a sensory input to the system that matches a desired perception. and further developed by Wiener, Ashby, and others in the early development of the field of cybernetics. Beginning in the 1950s, William T. Powers applied the concepts and methods of engineered control systems to biological control systems, and developed the experimental methodology of PCT. A key insight of PCT is that the controlled variable is not the output of the system (the behavioral actions), but its input, that is, a sensed and transformed function of some state of the environment that the control system's output can affect. Because these sensed and transformed inputs may appear as consciously perceived aspects of the environment, Powers labelled the controlled variable "perception". The theory came to be known as "Perceptual Control Theory" or PCT rather than "Control Theory Applied to Psychology" because control theorists often assert or assume that it is the system's output that is controlled. In PCT it is the internal representation of the state of some variable in the environment—a "perception" in everyday language—that is controlled. The basic principles of PCT were first published by Powers, Clark, and MacFarland as a "general feedback theory of behavior" in 1960, with credits to cybernetic authors Wiener and Ashby. It has been systematically developed since then in the research community that has gathered around it. Initially, it was overshadowed by the cognitive revolution (later supplanted by cognitive science), but has now become better known. Powers and other researchers in the field point to problems of purpose, causation, and teleology at the foundations of psychology which control theory resolves. From Aristotle through William James and John Dewey it has been recognized that behavior is purposeful and not merely reactive, but how to account for this has been problematic because the only evidence for intentions was subjective. As Powers pointed out, behaviorists following Wundt, Thorndike, Watson, and others rejected introspective reports as data for an objective science of psychology. Only observable behavior could be admitted as data. Such behaviorists modeled environmental events (stimuli) as causing behavioral actions (responses). This causal assumption persists in some models in cognitive psychology that interpose cognitive maps and other postulated information processing between stimulus and response but otherwise retain the assumption of linear causation from environment to behavior, which Richard Marken called an "open loop causal model of behavioral organization" in contrast to PCT's closed loop model. Another, more specific reason that Powers observed for psychologists' rejecting notions of purpose or intention was that they could not see how a goal (a state that did not yet exist) could cause the behavior that led to it. PCT resolves these philosophical arguments about teleology because it provides a model of the functioning of organisms in which purpose has objective status without recourse to introspection, and in which causation is circular around feedback loops.

Пример

Простая система управления с отрицательной обратной связью – это система круиз-контроля автомобиля. Система круиз-контроля оснащена датчиком, который "определяет" скорость как скорость вращения приводного вала, напрямую соединенного с колесами. Также имеется настраиваемая водителем "заданная скорость", определяющая желаемое значение скорости. Фактическая скорость непрерывно сравнивается с заданной скоростью устройством (называемым "компаратором"), которое вычитает текущее измеренное значение из сохраненного значения заданной скорости. Разница (сигнал ошибки) определяет положение дроссельной заслонки (степень нажатия на педаль газа), таким образом, мощность двигателя постоянно регулируется, чтобы предотвратить увеличение или уменьшение скорости автомобиля от желаемого значения при изменении внешних условий. Если скорость автомобиля начинает снижаться ниже заданной скорости, например, при подъеме в гору, небольшое увеличение сигнала ошибки, после усиления, приводит к увеличению мощности двигателя, поддерживая ошибку близкой к нулю. Если скорость начинает превышать заданную, например, при спуске с горы, мощность двигателя уменьшается, действуя как тормоз, и снова скорость отклоняется от заданной скорости лишь незначительно (тормоза требуются только при слишком крутом склоне). В результате система круиз-контроля поддерживает скорость, близкую к заданной, при движении автомобиля вверх и вниз по холмам, а также при воздействии других возмущений, таких как ветер. Все это происходит без планирования конкретных действий и без рефлекторной реакции на стимулы. Фактически, система круиз-контроля вообще не определяет такие возмущения, как давление ветра, она определяет только контролируемую переменную – скорость. Она также не управляет мощностью, вырабатываемой двигателем, а использует "характеристики" мощности двигателя как средство управления измеренной скоростью. Те же принципы управления с отрицательной обратной связью (включая способность нейтрализовать последствия непредсказуемых внешних или внутренних возмущений) применимы и к биологическим системам управления.

Методология моделирования и ПЦТ как модель

Основным параметром в методологии ПКТ является контролируемая переменная. Фундаментальный этап исследования ПКТ, проверка контролируемых переменных, начинается с медленного и аккуратного приложения возмущающих воздействий к состоянию переменной в среде, которая, по мнению исследователя, уже находится под контролем наблюдаемого организма. Важно не перегружать способность организма к контролю, поскольку именно это и исследуется. Если организм изменяет свои действия таким образом, чтобы предотвратить влияние возмущения на ожидаемый эффект на эту переменную, это является сильным доказательством того, что экспериментальное воздействие нарушило контролируемую переменную. Крайне важно различать восприятие и точку зрения наблюдателя и наблюдаемого организма. Для того чтобы определить, какой именно аспект ситуации в окружающей среде находится под контролем, как это воспринимается наблюдаемым организмом, может потребоваться несколько вариантов теста. ПКТ использует методологию «черного ящика». Контролируемая переменная, измеренная наблюдателем, количественно соответствует опорному значению для восприятия, которое организм контролирует. Таким образом, контролируемая переменная является объективным показателем цели или намерения этих конкретных поведенческих действий организма – цели, которой эти действия последовательно стремятся достичь, несмотря на возмущения. За редкими исключениями, в текущем состоянии нейробиологии это внутренне поддерживаемое опорное значение редко наблюдается непосредственно как таковое (например, как частота импульсов в нейроне), поскольку немногие исследователи отслеживают соответствующие электрические и химические переменные по их специфическим путям во время того, как живой организм демонстрирует то, что мы внешне наблюдаем как поведение. Однако, когда рабочая система отрицательной обратной связи, смоделированная на цифровом компьютере, выполняет по существу идентично наблюдаемым организмам, то хорошо понятная структура отрицательной обратной связи симуляции или модели («белый ящик») понимается как демонстрация невидимой структуры отрицательной обратной связи внутри организма («черный ящик»). Идеальный контроль привел бы к нулевому эффекту возмущения, но живые организмы не являются идеальными контроллерами, и цель ПКТ – моделирование живых организмов. Когда компьютерная симуляция выполняется с соответствием >95% экспериментально измеренным значениям, противодействуя эффекту непредсказуемых изменений *d* путем генерации (почти) равных и противоположных значений *qo*, это понимается как моделирование поведения и внутренней структуры контура управления организма. В задаче слежения входной величиной является вертикальное расстояние между целевой позицией *T* и позицией курсора *C*, а случайное изменение целевой позиции действует как возмущение *d* этой входной величины. Это предполагает, что перцептивный сигнал *p* количественно представляет собой позицию курсора *C* минус целевую позицию *T*, что выражается уравнением *p = C – T*. Между восприятием цели и курсора и построением сигнала, представляющего расстояние между ними, существует задержка в τ миллисекунд, так что рабочий перцептивный сигнал в момент времени *t* представляет собой расстояние от цели до курсора в предыдущий момент времени *t – τ*. Следовательно, уравнение, используемое в модели, имеет вид:

The principal datum in PCT methodology is the controlled variable. The fundamental step of PCT research, the test for controlled variables, begins with the slow and gentle application of disturbing influences to the state of a variable in the environment which the researcher surmises is already under control by the observed organism. It is essential not to overwhelm the organism's ability to control, since that is what is being investigated. If the organism changes its actions just so as to prevent the disturbing influence from having the expected effect on that variable, that is strong evidence that the experimental action disturbed a controlled variable. It is crucially important to distinguish the perceptions and point of view of the observer from those of the observed organism. It may take a number of variations of the test to isolate just which aspect of the environmental situation is under control, as perceived by the observed organism. PCT employs a black box methodology. The controlled variable as measured by the observer corresponds quantitatively to a reference value for a perception that the organism is controlling. The controlled variable is thus an objective index of the purpose or intention of those particular behavioral actions by the organism—the goal which those actions consistently work to attain despite disturbances. With few exceptions, in the current state of neuroscience this internally maintained reference value is seldom directly observed as such (e. g. as a rate of firing in a neuron), since few researchers trace the relevant electrical and chemical variables by their specific pathways while a living organism is engaging in what we externally observe as behavior. However, when a working negative feedback system simulated on a digital computer performs essentially identically to observed organisms, then the well understood negative feedback structure of the simulation or model (the white box) is understood to demonstrate the unseen negative feedback structure within the organism (the black box). Perfect control would result in zero effect of the disturbance, but living organisms are not perfect controllers, and the aim of PCT is to model living organisms. When a computer simulation performs with >95% conformity to experimentally measured values, opposing the effect of unpredictable changes in d by generating (nearly) equal and opposite values of qo, it is understood to model the behavior and the internal control loop structure of the organism. In the tracking task, the input quantity is the vertical distance between the target position T and the cursor position C, and the random variation of the target position acts as the disturbance d of that input quantity. This suggests that the perceptual signal p quantitatively represents the cursor position C minus the target position T, as expressed in the equation p=C–T. Between the perception of target and cursor and the construction of the signal representing the distance between them there is a delay of τ milliseconds, so that the working perceptual signal at time t represents the target to cursor distance at a prior time, t – τ. Consequently, the equation used in the model is

1. *p(t) = C(t – τ) – T(t – τ)*

Система управления отрицательной обратной связью получает опорный сигнал *r*, который определяет величину данного перцептивного сигнала, который в настоящее время намерен или желателен. (О происхождении *r* внутри организма см. ниже в разделе «Иерархия контроля»). И *r*, и *p* являются входом в простую нейронную структуру, где *r* оказывает возбуждающее, а *p* – тормозящее действие. Эта структура называется «компаратором». В инженерных системах управления, в случае наличия нескольких таких опорных входов, «контроллер» предназначен для манипулирования этими входами, чтобы получить желаемый конструктором системы эффект на выходе системы, а задача теории управления (в таком понимании) состоит в вычислении этих манипуляций для предотвращения нестабильности и колебаний. Конструктор модели или симуляции ПКТ не указывает конкретного желаемого эффекта на выходе системы, за исключением того, что он должен быть любым, необходимым для приведения входа из окружающей среды (перцептивного сигнала) в соответствие с опорным значением. В теории перцептивного контроля входная функция для опорного сигнала является взвешенной суммой внутренне генерируемых сигналов (в каноническом случае – сигналов ошибки более высокого уровня), а устойчивость контура определяется локально для каждого контура в манере, описанной в предыдущем разделе о математике ПКТ (и более подробно изложенной в цитируемой литературе). Взвешенная сумма понимается как результат реорганизации. Инженерная теория управления вычислительно сложна, но, как показывает предыдущий раздел, ПКТ таковой не является. Например, сравните реализацию модели перевернутого маятника в инженерной теории управления с реализацией ПКТ в виде иерархии из пяти простых систем управления.

Иерархия контроля

Восприятие в теории контроля восприятия (ПКТ) строится и контролируется иерархически, на разных уровнях. Например, визуальное восприятие объекта формируется на основе различий в интенсивности света или различий в ощущениях, таких как цвет по краям объекта. Контроль формы или местоположения объекта требует изменения восприятия этих ощущений или интенсивностей (которые контролируются системами более низкого уровня). Этот принцип организации применяется ко всем уровням, вплоть до самых абстрактных философских и теоретических конструкций. Русский физиолог Николай Бернштейн независимо пришел к тому же выводу, что поведение должно быть многопорядковым – организованным иерархически, слоями. К этому выводу привели одинаковые, простые задачи примерно в одно и то же время как в ПКТ, так и в работах Бернштейна. Спинальные рефлексы стабилизируют конечности, противодействуя возмущениям. Почему же они не препятствуют высшим центрам мозга использовать эти конечности для осуществления поведения? Поскольку мозг очевидно использует спинальные системы для реализации поведения, должен существовать принцип, позволяющий высшим системам функционировать, включая рефлексы, а не просто подавляя или отключая их. Ответ заключается в том, что эталонное значение (уставка) спинального рефлекса не является статичным; напротив, оно изменяется системами более высокого уровня как средство для перемещения конечностей (сервомеханизм). Этот принцип применим и к более высоким звеньям обратной связи, поскольку каждое звено представляет ту же проблему для подсистем, находящихся над ним. В то время как в искусственной системе управления эталонное значение или уставка корректируется внешним агентом, эталонное значение для биологической системы управления не может быть установлено таким образом. Установка должна исходить из какого-то внутреннего процесса. Если поведение способно на него влиять, любое восприятие может быть приведено в состояние, определяемое более высокими уровнями в данный момент, и затем поддерживаться в этом состоянии, несмотря на непредсказуемые возмущения. В иерархии систем управления высшие уровни регулируют цели низших уровней как средство достижения собственных целей, задаваемых еще более высокими уровнями. Это имеет важные последствия для любого предлагаемого внешнего контроля автономной живой системы управления (организма). На самом высоком уровне эталонные значения (цели) определяются наследственностью или адаптивными процессами.

Perceptions, in PCT, are constructed and controlled in a hierarchy of levels. For example, visual perception of an object is constructed from differences in light intensity or differences in sensations such as color at its edges. Controlling the shape or location of the object requires altering the perceptions of sensations or intensities (which are controlled by lower level systems). This organizing principle is applied at all levels, up to the most abstract philosophical and theoretical constructs. The Russian physiologist Nicolas Bernstein independently came to the same conclusion that behavior has to be multiordinal—organized hierarchically, in layers. A simple problem led to this conclusion at about the same time both in PCT and in Bernstein's work. The spinal reflexes act to stabilize limbs against disturbances. Why do they not prevent centers higher in the brain from using those limbs to carry out behavior? Since the brain obviously does use the spinal systems in producing behavior, there must be a principle that allows the higher systems to operate by incorporating the reflexes, not just by overcoming them or turning them off. The answer is that the reference value (setpoint) for a spinal reflex is not static; rather, it is varied by higher level systems as their means of moving the limbs (servomechanism). This principle applies to higher feedback loops, as each loop presents the same problem to subsystems above it. Whereas an engineered control system has a reference value or setpoint adjusted by some external agency, the reference value for a biological control system cannot be set in this way. The setpoint must come from some internal process. If there is a way for behavior to affect it, any perception may be brought to the state momentarily specified by higher levels and then be maintained in that state against unpredictable disturbances. In a hierarchy of control systems, higher levels adjust the goals of lower levels as their means of approaching their own goals set by still higher systems. This has important consequences for any proposed external control of an autonomous living control system (organism). At the highest level, reference values (goals) are set by heredity or adaptive processes.

Реорганизация в эволюции, развитии и обучении

Если организм контролирует неадекватные восприятия, или если он контролирует некоторые восприятия до неадекватных значений, то вероятность успешного выведения потомства к зрелости снижается, и он может погибнуть. Следовательно, в результате естественного отбора последовательные поколения организмов эволюционируют таким образом, чтобы контролировать те восприятия, которые, при контроле с использованием соответствующих уставок, стремятся поддерживать критические внутренние переменные на оптимальном уровне или, по крайней мере, в пределах, не приводящих к гибели. Пауэрс назвал эти критические внутренние переменные "внутренними переменными" (Ашби – "существенными переменными"). Механизм, влияющий на развитие структур восприятия, подлежащих контролю, называется "реорганизацией" – процессом внутри отдельного организма, который подвержен естественному отбору, как и сложившаяся структура особей внутри вида. Эта "система реорганизации" предполагается частью унаследованной структуры организма. Она изменяет базовые параметры и связи иерархии управления случайным образом. Существует базовая непрерывная скорость изменения внутренних переменных, которая определяется общей ошибкой (и прекращается при нулевой ошибке), прерываемая случайными изменениями направления в гиперпространстве, размерность которого соответствует числу критических переменных. Это в значительной степени прямая адаптация "гомеостата" Эшби, впервые примененная в теории управления восприятием (PCT) в 1960 году. Реорганизация может происходить на любом уровне, когда потеря контроля на этом уровне приводит к отклонению внутренних (существенных) переменных от генетически заданных уставок. Это базовый механизм, участвующий в обучении методом проб и ошибок, что приводит к приобретению более систематизированных типов процессов обучения.

Психотерапия: метод уровней (МОЛ)

Концепция реорганизации привела к разработке метода психотерапии, называемого методом уровней (MOL). Применяя МОЛ, терапевт стремится помочь пациенту перенести своё осознание на более высокие уровни восприятия для разрешения конфликтов и обеспечения реорганизации.

Учиться

В настоящее время не существует единой теории, объясняющей синаптическую, нейронную или системную основу обучения. Однако, начиная с 1973 года, широко распространена идея о том, что долгосрочная потенциация (ДЛП) популяций синапсов вызывает обучение посредством как пресинаптических, так и постсинаптических механизмов. ДЛП является формой обучения по Хеббу, который предположил, что высокочастотная, тоническая активация нейронной цепи увеличивает эффективность ее активации и величину ее ответа на данный стимул по сравнению со стандартным нейроном (Hebb, 1949). Эти механизмы лежат в основе знаменито простого объяснения Хебба: "Клетки, которые возбуждаются вместе, связываются вместе", опубликованного в журнале Neuron. Авторы признают, что ДЛП является основой обучения. Однако они, прежде всего, предлагают, что ДЛП происходит в отдельных синапсах, и эта пластичность является градуальной (в отличие от бинарного режима) и двунаправленной. Пауэрс в 2008 году создал симуляцию координации движений рук. Было предложено, что одним из основополагающих открытий когнитивной революции стало признание иерархической структуры человеческого поведения. Однако, несмотря на десятилетия исследований, вычислительные механизмы, лежащие в основе иерархически организованного поведения, до сих пор недостаточно изучены. Бедре, Хоффман, Куни и Д’Эспозито в 2009 году. Ботвиник в 2008 году. Поведение должно постоянно адаптироваться и изменяться, чтобы организм поддерживал свои перцептивные цели. Таким образом, теория перцептивного контроля (ТПК) может объяснить абстрактное обучение посредством спонтанной реорганизации иерархии. ТПК предполагает, что конфликт возникает между различными опорными значениями для данного восприятия, а не между различными реакциями. Был проведен эксперимент, сравнивающий поведение компьютерной модели иерархии перцептивного контроля с поведением шести здоровых добровольцев в трех экспериментах. Участникам требовалось поддерживать расстояние между левой и центральной линиями равным расстоянию между центральной и правой линиями. Им также было указано поддерживать обе дистанции равными 2 см. У них было два манипулятора, один контролировал левую линию, а другой – центральную. Для этого им приходилось сопротивляться случайным возмущениям, воздействующим на положение линий. По мере достижения контроля участники смогли нейтрализовать ожидаемый эффект возмущений, перемещая манипуляторы. Корреляция между поведением испытуемых и моделью во всех экспериментах приближалась к 0,99. Предполагается, что организация моделей иерархических систем управления, подобных этой, дает представление об организации человеческих испытуемых, поведение которых она так точно воспроизводит.

Currently, no one theory has been agreed upon to explain the synaptic, neuronal or systemic basis of learning. Prominent since 1973, however, is the idea that long term potentiation (LTP) of populations of synapses induces learning through both pre and postsynaptic mechanisms. LTP is a form of Hebbian learning, which proposed that high frequency, tonic activation of a circuit of neurones increases the efficacy with which they are activated and the size of their response to a given stimulus as compared to the standard neurone (Hebb, 1949). These mechanisms are the principles behind Hebb's famously simple explanation: "Those that fire together, wire together". published in the journal Neuron. They concede that LTP is the basis of learning. However, they firstly propose that LTP occurs in individual synapses, and this plasticity is graded (as opposed to in a binary mode) and bidirectional. Powers in 2008 produced a simulation of arm co ordination. proposed that one of the founding insights of the cognitive revolution was the recognition of hierarchical structure in human behavior. Despite decades of research, however, the computational mechanisms underlying hierarchically organized behavior are still not fully understood. Bedre, Hoffman, Cooney & D'Esposito in 2009

Botvinik in 2008 Behavior must constantly adapt and change for an organism to maintain its perceptual goals. In this way, PCT can provide an explanation of abstract learning through spontaneous reorganisation of the hierarchy. PCT proposes that conflict occurs between disparate reference values for a given perception rather than between different responses, conducted an experiment comparing the behavior of a perceptual control hierarchy computer model with that of six healthy volunteers in three experiments. The participants were required to keep the distance between a left line and a centre line equal to that of the centre line and a right line. They were also instructed to keep both distances equal to 2 cm. They had 2 paddles in their hands, one controlling the left line and one controlling the middle line. To do this, they had to resist random disturbances applied to the positions of the lines. As the participants achieved control, they managed to nullify the expected effect of the disturbances by moving their paddles. The correlation between the behavior of subjects and the model in all the experiments approached 0.99. It is proposed that the organization of models of hierarchical control systems such as this informs us about the organization of the human subjects whose behavior it so closely reproduces.

Текущее положение и перспективы

Предыдущее объяснение принципов PCT обосновывает, каким образом эта теория может предоставить валидное объяснение нейронной организации и как она может объяснить некоторые современные проблемы концептуальных моделей. Теория перцептивного контроля в настоящее время предлагает иерархию из 11 уровней восприятия, контролируемых системами в человеческом разуме и нейронной архитектуре. Это: интенсивность, ощущение, конфигурация, переход, событие, отношения, категория, последовательность, программа, принцип и концепция системы. Разнообразные перцептивные сигналы на нижнем уровне (например, визуальное восприятие интенсивности) объединяются во входную функцию для построения единого восприятия на верхнем уровне (например, визуальное восприятие цветового ощущения). Восприятия, формируемые и контролируемые на нижних уровнях, передаются как перцептивные входные данные на верхние уровни. Верхние уровни, в свою очередь, осуществляют контроль, корректируя эталонные уровни (цели) нижних уровней, по сути говоря им, что воспринимать. В области человеческого фактора, клинической психологии и психотерапии ("Метод уровней") теория является основой для значительного объема исследований в социологии и послужила концептуальной основой для референсной модели, используемой рядом исследовательских групп НАТО. Она преподается в нескольких университетах по всему миру и является темой ряда докторских диссертаций. Современные подходы используют принципы теории перцептивного контроля для создания новых алгоритмических основ для искусственного интеллекта и машинного обучения.

Избранная библиография

Cziko, Gary (1995). Без чудес: теория универсального отбора и вторая дарвиновская революция. Кембридж, Массачусетс: MIT Press (Книга Брэдфорда). Cziko, Gary (2000). То, что мы делаем: используя уроки Бернарда и Дарвина для понимания того, что, как и почему мы ведем себя. Кембридж, Массачусетс: MIT Press (Книга Брэдфорда). Форселл, Даг (ред.), 2016. Теория контроля восприятия, обзор третьей великой теории в психологии: введение, материалы для чтения и ресурсы. Хейворд, Калифорния: Living Control Systems Publishing. Манселл, Уоррен (ред.), (2020). Междисциплинарный справочник по теории контроля восприятия: Живые системы управления IV. Кембридж: Academic Press. Маркен, Ричард С. (1992) Чтение мыслей: экспериментальные исследования целеустремленности. Benchmark Publications: New Canaan, CT. Marken, Richard S. (2002) Еще одно чтение мыслей: методы и модели в изучении целеустремленности. Чапел-Хилл, Северная Каролина: New View. Плоиж, Ф. Х. (1984). Поведенческое развитие свободноживущих детенышей и младенцев шимпанзе. Норвуд, Нью-Джерси: Ablex. Плоиж, Ф. Х. (2003). "Трилогия разума". В М. Хайманн (ред.), Периоды регрессии в младенчестве человека (с. 185–205). Мава, Нью-Джерси: Erlbaum. Пауэрс, Уильям Т. (1973). Поведение: контроль восприятия. Чикаго: Aldine de Gruyter. [2-е расширенное изд. = Пауэрс (2005)]. Пауэрс, Уильям Т. (1989). Живые системы управления. [Избранные работы 1960–1988 гг.]. Нью-Канаан, КТ: Benchmark Publications. Пауэрс, Уильям Т. (1992). Живые системы управления II. [Избранные работы 1959–1990 гг.]. Нью-Канаан, КТ: Benchmark Publications. Пауэрс, Уильям Т. (1998). Понимание поведения: значение контроля. Нью-Канаан, КТ: Benchmark Publications. Пауэрс, Уильям Т. (2005). Поведение: контроль восприятия. Нью-Канаан: Benchmark Publications. [2-е расширенное изд. Пауэрса (1973). Китайский пер. (2004) Guongdong Higher Learning Education Press, Гуанчжоу, Китай.]. Пауэрс, Уильям Т. (2008). Живые системы управления III: Факт контроля. [Математическое приложение доктора Ричарда Кеннеуэя. Включает компьютерные программы для демонстрации и экспериментальной проверки теории.]. Нью-Канаан, КТ: Benchmark Publications. Пауэрс, Уильям Т., Кларк, Р. К., и Макфарланд, Р. Л. (1960). "Общая теория обратной связи в человеческом поведении [Часть 1; Часть 2]. Perceptual and Motor Skills 11, 71–88; 309–323. Пауэрс, Уильям Т. и Ранкель, Филипп Дж. (2011). Диалог о двух основных подходах к науке о жизни: словесные описания и корреляции против рабочих моделей. Хейворд, Калифорния: Living Control Systems Publishing. Робертсон, Р. Дж. и Пауэрс, У. Т. (1990). Введение в современную психологию: взгляд с точки зрения теории контроля. Gravel Switch, KY: Control Systems Group. Робертсон, Р. Дж., Голдштейн, Д. М., Мермель, М., и Масгрейв, М. (1999). Проверка себя как системы управления: теоретические и методологические вопросы. Int. J. Human-Computer Studies, 50, 571–580. Ранкель, Филипп Джулиан (1990). Забрасывание сетей и тестирование образцов: два великих метода психологии. Нью-Йорк: Praeger. [Переизд. 2007, Хейворд, Калифорния: Living Control Systems Publishing.]. Ранкель, Филипп Джулиан (2003). Люди как живые существа. Хейворд, Калифорния: Living Control Systems Publishing. Тейлор, Мартин М. (1999). "Редакционная статья: Теория контроля восприятия и ее применение", International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 50, No. 6, июнь 1999 г., стр. 433–444.

Cziko, Gary (1995). Without miracles: Universal selection theory and the second Darwinian revolution. Cambridge, MA: MIT Press (A Bradford Book). Cziko, Gary (2000). The things we do: Using the lessons of Bernard and Darwin to understand the what, how, and why of our behavior. Cambridge, MA: MIT Press (A Bradford Book). Forssell, Dag (Ed. ), 2016. Perceptual Control Theory, An Overview of the Third Grand Theory in Psychology: Introductions, Readings, and Resources. Hayward, CA: Living Control Systems Publishing. Mansell, Warren (Ed. ), (2020). The Interdisciplinary Handbook of Perceptual Control Theory: Living Control Systems IV. Cambridge: Academic Press. Marken, Richard S. (1992) Mind readings: Experimental studies of purpose. Benchmark Publications: New Canaan, CT.
Marken, Richard S. (2002) More mind readings: Methods and models in the study of purpose. Chapel Hill, NC: New View. Plooij, F. X. (1984). The behavioral development of free living chimpanzee babies and infants. Norwood, N. J.: Ablex. Plooij, F. X. (2003). "The trilogy of mind". In M. Heimann (Ed. ), Regression periods in human infancy (pp. 185–205). Mahwah, NJ: Erlbaum. Powers, William T. (1973). Behavior: The control of perception. Chicago: Aldine de Gruyter. [2nd exp. ed. = Powers (2005)]. Powers, William T. (1989). Living control systems. [Selected papers 1960–1988.] New Canaan, CT: Benchmark Publications. Powers, William T. (1992). Living control systems II. [Selected papers 1959–1990.] New Canaan, CT: Benchmark Publications. Powers, William T. (1998). Making sense of behavior: The meaning of control. New Canaan, CT: Benchmark Publications. Powers, William T. (2005). Behavior: The control of perception. New Canaan: Benchmark Publications. [2nd exp. ed. of Powers (1973). Chinese tr. (2004) Guongdong Higher Learning Education Press, Guangzhou, China. .] Powers, William T. (2008). Living Control Systems III: The fact of control. [Mathematical appendix by Dr. Richard Kennaway. Includes computer programs for the reader to demonstrate and experimentally test the theory.] New Canaan, CT: Benchmark Publications. Powers, William. T., Clark, R. K., and McFarland, R. L. (1960). "A general feedback theory of human behavior [Part 1; Part 2]. Perceptual and Motor Skills 11, 71–88; 309–323. Powers, William T. and Runkel, Philip J. 2011. Dialogue concerning the two chief approaches to a science of life: Word pictures and correlations versus working models. Hayward, CA: Living Control Systems Publishing Robertson, R. J. & Powers, W. T. (1990). Introduction to modern psychology: the control theory view. Gravel Switch, KY: Control Systems Group. Robertson, R. J., Goldstein, D. M., Mermel, M., & Musgrave, M. (1999). Testing the self as a control system: Theoretical and methodological issues. Int. J. Human Computer Studies, 50, 571–580. Runkel, Philip J[ulian]. 1990. Casting Nets and Testing Specimens: Two Grand Methods of Psychology. New York: Praeger. [Repr. 2007, Hayward, CA: Living Control Systems Publishing .] Runkel, Philip J[ulian]. (2003). People as living things. Hayward, CA: Living Control Systems Publishing
Taylor, Martin M. (1999). "Editorial: Perceptual Control Theory and its Application," International Journal of Human Computer Studies, Vol 50, No. 6, June 1999, pp. 433–444.

Социология

МакКлелланд, Кент и Томас Дж. Фараро, ред. (2006). Цель, смысл и действие: теории систем управления в социологии. Нью-Йорк: Palgrave Macmillan. МакФейл, Кларк. 1991. Миф о безумствующей толпе. Нью-Йорк: Aldine de Gruyter.

Аудио

Интервью с Уильямом Т. Пауэрсом об истоках и истории PCT (Часть первая – 20060722 (58.7M))
Интервью с Уильямом Т. Пауэрсом об истоках и истории PCT (Часть вторая – 20070728 (57.7M))

Сайты

Международная ассоциация систем контроля восприятия – веб-сайт IAPCT. PCTWeb – всеобъемлющий веб-сайт Уоррена Манселла, посвященный ПКТ. Living Control Systems Publishing – ресурсы и книги о ПКТ. Mind Readings – веб-сайт Рика Маркена о ПКТ с множеством интерактивных демонстраций. Метод уровней – веб-сайт Тимоти Кэри, посвященный методу уровней. Перцептивные роботы – методология и архитектура ПКТ, применяемые в робототехнике. Проект ResearchGate – последние научные работы.