Teoría de control perceptivo

Teoría de control perceptivo (PCT) es un modelo de comportamiento basado en los principios de realimentación negativa, pero diferentes en aspectos importantes de teoría de control de ingeniería. Resultados de PCT experimentos han demostrado que un organismo controla su propio comportamiento, ni las variables ambientales externas, sino más bien sus propias percepciones de esas variables. Las acciones no están controladas, son muy variadas para cancelar los efectos impredecibles alteraciones ambientales de lo contrario tendría en percepciones controladas. Según la frase estándar del campo, "el comportamiento es el control de la percepción". PCT demuestra causalidad circular en un bucle de realimentación negativa cerrada a través del entorno. Esto contradice fundamentalmente la clásica noción de causalidad lineal del comportamiento por estímulos, en el cual los estímulos ambientales se cree que causan respuestas conductuales, mediadas por los procesos cognitivos intervinientes (según la psicología cognitiva).

Numerosas simulaciones de situaciones específicas del comportamiento demuestran su eficacia, con extremadamente altas correlaciones de datos observacionales (0,95 o mejores), tales como se espera rutinariamente en física y química. Mientras que la adopción del PCT en la comunidad científica no ha sido generalizada, se ha aplicado no sólo en la psicología experimental y Neurociencias, sino también en sociología, lingüística, y un número de otros campos y ha conducido a un método de psicoterapia llamada el Método de niveles.

PCT se originó por William T. Powers (Poderes et al 1960, poderes 1973/2005).

El lugar del propósito (intención) y la causalidad en psicología

Una tradición de Aristóteles a través de William James reconoce que el comportamiento es útil en lugar de meramente reactiva. Sin embargo, la única evidencia de las intenciones era subjetiva. Conductistas siguiendo Wundt, Thorndyke, Watson, y otros rechazaron informes introspectivos como datos para una ciencia objetiva de la psicología. Sólo podría ser admitido comportamiento observable como datos.

A continuación de esta postura la suposición de que los eventos ambientales (estímulos) causan acciones conductuales (respuestas). Esta suposición persiste en psicología cognitiva, que se interpone mapas cognitivos y otro postulado procesamiento de la información entre el estímulo y la respuesta, pero si no mantiene la hipótesis de la causalidad lineal de entorno al comportamiento.

Más específico, otro motivo de nociones rechaza de psicólogos de propósito o intención fue que no vieron cómo una meta (un estado que no existía) podría causar el comportamiento que condujo a él. PCT resuelve estos argumentos filosóficos sobre teleología porque proporciona un modelo del funcionamiento de los organismos en cuya finalidad tiene condición objetiva sin recurrir a introspección, y en la cual la causalidad circular alrededor de bucles de retroalimentación.

Historia

El científico no afiliado William T. Powers reconoció que ser útil implica control, y que podrían aplicarse los conceptos y métodos de sistemas de control diseñados para sistemas de control biológico. Poderes reconocieron además que en ningún tipo de control no sistema la variable controlada es la salida del sistema (las acciones del comportamiento), sino su entrada, es decir, una función detectada y se transforma de un estado del medio ambiente que podría verse afectado por la salida del sistema control. Porque algunas de estas entradas detectadas y transformadas aparecen como aspectos conscientemente percibidos del entorno, poderes etiqueten la variable controlada "percepción". La teoría llegó a ser conocido como "Teoría de Control perceptivo" o PCT en lugar de "Control teoría aplicada a la psicología" porque los teóricos de control a menudo afirman o suponer que es la salida del sistema controlado. En el PCT es la representación interna del estado de alguna variable en el medio ambiente — una "percepción" en el lenguaje cotidiano — que está controlado. Los principios básicos de PCT fueron inicialmente publicados por poderes, Clark y MacFarland como una "teoría general retroalimentación del comportamiento" en 1960, con créditos a los autores cibernéticos Wiener y Ashbyy ha sido desarrollado sistemáticamente desde entonces en la comunidad de investigación que ha reunido alrededor de él. Inicialmente, recibió poco reconocimiento general, pero ahora es más conocido.

Ejemplo

Un sistema de control de retroalimentación negativa simple es un sistema de control de crucero para un coche. Un sistema de control de crucero tiene un sensor que "percibe" velocidad como la velocidad de giro del eje impulsor conectado directamente a las ruedas. También tiene un conductor ajustable 'objetivo' especificar una determinada velocidad. La velocidad detectada se compara continuamente contra la velocidad especificada por un dispositivo (llamado un "comparador") que resta el valor de entrada actualmente detectado desde el valor objetivo almacenados. La diferencia (la señal de error) determina el ajuste de la válvula reguladora (la depresión del acelerador), para que el rendimiento del motor es variada continuamente a las variaciones de contador en la velocidad del coche. Este tipo de control de retroalimentación negativa clásica fue elaborado por los ingenieros en la década de 1930 y 1940.

Si la velocidad del coche comienza a descender por debajo de la meta-velocidad, por ejemplo cuando subir una colina, el pequeño aumento en la señal de error, amplificado, causas motor salida al aumento, que mantiene el error casi en cero. Si la velocidad excede la meta, por ejemplo cuando es sofocado vuelta ir abajo de una colina, el motor con el fin de actuar como un freno, así que de nuevo la velocidad se mantiene desde más de una cantidad apenas perceptible a partir de la velocidad de la meta (frenos son necesarios solamente si la colina es demasiado alto). El resultado es que el sistema de control de crucero mantiene una velocidad cerca de la meta como el coche va a subir y bajar colinas y otras perturbaciones como viento afectan la velocidad del coche. Todo ello sin ninguna planificación de acciones específicas y sin ningún ciegas reacciones a los estímulos.

Los mismos principios de control de retroalimentación negativa (incluyendo la posibilidad de anular los efectos de las perturbaciones externas o internas impredecibles) se aplican a la vida de sistemas de control. La tesis del PCT es que los animales y las personas no controlan su comportamiento; por el contrario, varían su comportamiento como sus medios para controlar sus percepciones, con o sin perturbaciones externas. Esto contradice directamente la Asunción histórica y todavía generalizada que el comportamiento es el resultado final del estímulo entradas o planes cognitivos.

La metodología de modelado y PCT como modelo

La principal referencia en la metodología PCT es la variable controlada. El paso fundamental de la investigación PCT, la prueba para las variables controladas, es la aplicación lenta y suave de influencias perturbadoras para el estado de una variable en el medio ambiente que el investigador supone ya está bajo control por el organismo observado. Es fundamental no desbordar la capacidad del organismo de control, ya que eso es lo que está siendo investigado. Si el organismo cambia sus acciones con el fin de evitar la influencia perturbadora que tengan el efecto esperado en esa variable, es fuerte evidencia de que la acción experimental perturbada una variable controlada. Es crucialmente importante diferenciar el punto de vista del observador y percepciones de los del organismo observado. Puede tomar un número de variaciones de la prueba para aislar sólo qué aspecto de la situación ambiental está bajo control, percibido por el organismo observado.

PCT emplea un caja negra metodología. La variable controlada como es medido por el observador corresponde a un valor de referencia para la percepción de que el organismo está controlando. La variable controlada es así un índice objetivo del propósito o intención de esas acciones del comportamiento particulares por el organismo, la meta que esas acciones trabajan constantemente para alcanzar a pesar de los disturbios. Con pocas excepciones, en el estado actual de Neurociencia Esto mantiene internamente valor de referencia no puede ser observado directamente como tal (por ejemplo, como una tasa de disparar en una neurona), ni todas las variables eléctricas y químicas pertinentes se trazaron por sus vías específicas mientras que un organismo vivo está participando en lo que observamos externamente como comportamiento. Sin embargo, cuando un sistema de retroalimentación negativa de trabajo simulado en un computador digital realiza esencialmente idénticamente a los organismos observados, entonces la estructura de retroalimentación negativa bien entendido de la simulación o modelo (la caja blanca) se entiende para demostrar la estructura invisible de retroalimentación negativa en el organismo (la caja negra).

No se agregan datos de individuos para el análisis estadístico; en cambio, se construye un modelo generativo que replica los datos observados para los individuos con muy alta fidelidad (0,95 o mejor). Para construir un modelo de una situación determinada conducta requiere cuidadosos medidas de tres variables observadas:

q_i

La cantidad de entrada, ese aspecto del estímulo que el sujeto percibe y se ha demostrado que estar controlando.

q_o

La cantidad de salida, ese aspecto de la conducta del sujeto que afecta el estado de q_i.

d

El disturbio, un valor sumando los efectos que sobre el estado de cualquier otras influencias en el medio ambiente q_i. En un experimento controlado uno aspira a tener una influencia perturbadora que está bajo el control del investigador, pero en la observación naturalista es con frecuencia más compleja la situación.

Un valor de cuarto, la referencia internamente mantenido r (un ′setpoint′ variable), se deduce del valor en el cual el organismo se observa para mantener q_i, según lo determinado por la prueba para las variables controladas (descrito al principio de esta sección).

Con dos variables especificado, la entrada controlada q_i y la referencia r, un sistema de control diseñado correctamente, simulado en una computadora digital, produce salidas q_o casi exactamente se oponen a perturbaciones imprevisibles d a la entrada controlada. Además, la varianza de los acuerdos de control perfecto con lo observado para los organismos vivos. Perfecto control daría como resultado cero efecto de la perturbación, pero los organismos vivos no son controladores de perfectos, y el objetivo del PCT es organismos vivos modelo. Cuando se realiza una simulación de computadora con > 95% conforme a los valores medidos experimentalmente, oponerse a los efectos de cambios impredecibles en d mediante la generación de (casi) iguales y frente a los valores de q_o, se entiende para modelar el comportamiento y la estructura interna de lazo de control del organismo.

Por extensión, la elaboración de la teoría constituye un modelo general de los procesos cognitivos y de comportamiento. Con cada modelo específico o simulación de comportamiento que es construido y probado contra datos observados, el modelo general que se presenta en la teoría se expone al desafío potencial que podría llamar para revisión o podría conducir a la refutación.

Matemáticas del PCT

Para ilustrar los cálculos matemáticos empleados en una simulación del PCT, considere una persecución seguimiento tarea en la que el participante mantiene un cursor de ratón alineado con un blanco en movimiento en un monitor de computadora.

El modelo asume que una señal perceptual dentro del participante representa la magnitud de la cantidad de entrada q_i. En la tarea de seguimiento, la cantidad de entrada es la distancia vertical entre la posición de destino T y la posición del cursor C, y la variación al azar de la posición del objetivo actúa como la perturbación d de esa cantidad de entrada. Esto sugiere que la señal perceptual p cuantitativamente representa la posición del cursor C menos el objetivo posicionar T, como se expresa en la ecuación p=C–T.

Entre la percepción del blanco y el cursor y la construcción de la señal que representa la distancia entre ellos hay un retraso de Τ milisegundos, por lo que la señal perceptual de trabajo en tiempo t representa la distancia objetivo-a-cursor en un momento previo, t – Τ. En consecuencia, es utilizada en el modelo de la ecuación

1. p(t) = C(t – Τ) – T(t – Τ)

El sistema de control de retroalimentación negativa recibe una señal de referencia r que especifica la magnitud de la señal perceptual dada que actualmente está prevista o deseada. (Para el origen del r dentro del organismo, ver bajo"Una jerarquía de control", below.) Ambos r y p son la entrada a una simple estructura neuronal con r excitatorios y p inhibitorio. Esta estructura se llama un "comparador". El efecto es restar p De r, dando una señal de error e Eso indica la magnitud y el signo de la diferencia entre la magnitud deseada r y y la magnitud actualmente entrada p de la opinión dada. La ecuación que representa esto en el modelo es:

2. e = r – p

La señal de error e debe ser transformado a la cantidad de salida q_o (que representa los esfuerzos musculares del participante que afectan a la posición del ratón). Experimentos han demostrado que en el mejor modelo para la función de salida, la velocidad del ratón V_cursor es proporcional a la señal de error e por un factor de ganancia G (es decir, V_cursor = G*e). Así, cuando la señal perceptual p es menor que la señal de referencia r, la señal de error e tiene un signo positivo, y de él el modelo calcula una velocidad ascendente del cursor que es proporcional al error.

La siguiente posición del cursor C_Nuevo es la situación actual C_viejo Además de la velocidad V_cursor veces la duración dt de una iteración del programa. Por simple álgebra, sustituimos G*e (como se indica anteriormente) para V_cursor, produciendo una tercera ecuación:

3. C_Nuevo = C_viejo + G*e*dt

Estas tres ecuaciones simples o pasos de programa constituyen la forma más simple del modelo para la tarea de seguimiento. Cuando estas tres ecuaciones simultáneas se evalúan una y otra vez con los mismos disturbios al azar d de la posición del objetivo que el participante humano experimentado, las posiciones de salida y las velocidades del cursor duplicar las acciones de los participantes en la tarea de seguimiento por encima de 4,0% de su gama de pico a pico, con gran detalle.

Este modelo simple puede ser refinado con un factor de amortiguación d que reduce la discrepancia entre el modelo y el participante humano al 3,6% cuando la perturbación d se establece en la máxima dificultad.

3'. C_Nuevo = C_viejo + [(G*e)–(d*C_viejo)]*dt

Discusión detallada de este modelo en (poderes 2008) incluye fuente y código ejecutable, con el cual el lector puede comprobar cómo este sencillo programa simula el comportamiento real. Ninguna consideración es necesario de posibles no linealidades tales como la Ley de Weber-Fechner, potencial ruido en el sistema, continuamente variando ángulos en las articulaciones, y muchos otros factores que podrían afligir rendimiento si este fueron un modelo lineal simple. No cinemática inversa o cálculos predictivos son requeridos. El modelo simplemente reduce la discrepancia entre la entrada p y referencia r continuamente como se presenta en tiempo real, y eso es lo que se requiere, como predice la teoría.

Distinciones de la teoría de control engineering

Incluso una lectura superficial del artículo de Copro teoría de control de ingeniería muestra que en los sistemas artificiales descritos allí la señal de referencia se considera una entrada externa a la 'planta'. En teoría Ingeniería de control, la señal de referencia o punto de consigna es público; en PCT, no es, sino más bien debe ser deducido de los resultados de la prueba para las variables controladas, como se describe anteriormente en el sección de metodología. Esto es porque en los sistemas vivientes una señal de la referencia no es una entrada accesible desde el exterior, pero en cambio se origina en otro lugar dentro del sistema. En el modelo jerárquico, bucles de salida de error de control de nivel superior, como se describe en el la próxima sección a continuación, evoca r memoria local de sinapsis, de la fuerza de r es proporcional a la fuerza de la señal de error o de señales (ponderada) de uno o más sistemas de alto nivel.

En ingeniería de sistemas de control, en el caso donde hay varios tales entradas de referencia, un 'Controller' está diseñado para manipular esas entradas con el fin de obtener el efecto sobre la salida del sistema deseado por el diseñador del sistema, y la tarea de una teoría de control (así concebida) es calcular esas manipulaciones para evitar inestabilidad y oscilación. El diseñador de una simulación o PCT modelo no especifica ningún particular efecto deseado en la salida del sistema, excepto que debe ser lo que se requiere para traer la entrada desde el entorno (la señal perceptual) en conformidad con la referencia. En teoría de Control perceptivo, la función de entrada para la señal de referencia es una suma ponderada de señales generadas internamente (en las señales de error caso, alto nivel canónico) y estabilidad de bucle se determina localmente para cada bucle de la manera bosquejada en la sección anterior en la matemáticas del PCT (y más plenamente en la literatura que se hace referencia). Se entiende como resultado de la suma ponderada reorganización.

Teoría de control de la ingeniería de cómputo es exigente, pero como el sección anterior muestra, PCT no es. Contraste por ejemplo, la implementación de un modelo de un péndulo invertido en teoría de control de ingeniería con la implementación del PCT como una jerarquía de cinco sistemas de control simple.

Una jerarquía de control

Las percepciones, en PCT, se construyen y controladas en una jerarquía de niveles. Por ejemplo, se construye la percepción visual de un objeto de diferencias en la intensidad de la luz o las diferencias de sensaciones tales como el color en sus bordes. Controlar la forma o la ubicación del objeto requiere alterar la percepción de sensaciones o intensidades (que son controladas por los sistemas de nivel inferior). Este principio de organización se aplica en todos los niveles, hasta el más abstracto filosófico y teórico construye.

El fisiólogo ruso Nicolas Bernstein independiente llegó a la misma conclusión que comportamiento tiene que ser multiordinal — organizada jerárquicamente, en capas. Un simple problema llevado a esta conclusión en casi al mismo tiempo tanto en la obra de Bernstein en PCT. Los reflejos espinales actúan para estabilizar las extremidades contra disturbios. ¿Por qué ellos no impiden que centros superiores en el cerebro de usando esos miembros para llevar a cabo el comportamiento? Dado que el cerebro obviamente utiliza los sistemas de la columna vertebral en la producción de comportamiento, debe haber un principio que permite que los sistemas superiores operar mediante la incorporación de los reflejos, no sólo por superarlos o apagarlos. La respuesta es que el valor de referencia (consigna) para un reflejo espinal no es estático; por el contrario, es variado por los sistemas de alto nivel como su forma de mover las extremidades. Este principio se aplica a mayor bucles de retroalimentación, como cada bucle presenta el mismo problema de subsistemas por encima de él.

Mientras que un sistema de control diseñado tiene un valor de referencia o punto de ajuste ajustada por una agencia externa, no se puede establecer el valor de referencia para un sistema de control biológico de esta manera. El punto de referencia debe provenir de un proceso interno. Si hay una forma de comportamiento afectarlo, cualquier percepción puede ser traído al estado especificado momentáneamente por los niveles más altos y luego mantenerse en ese estado contra perturbaciones imprevisibles. En una jerarquía de sistemas de control, los niveles más altos ajustan los objetivos de los niveles más bajos como sus posibilidades de acercarse a sus propios objetivos de sistemas aún mayores. Esto tiene consecuencias importantes para cualquier control externo propuesto de una vida autónoma (organismo) sistema de control. Al más alto nivel, se establecen los valores de referencia (goles) por herencia o procesos adaptativos.

Reorganización en evolución, desarrollo y aprendizaje

Si un organismo controla las percepciones inadecuadas o controla algunas percepciones a valores inadecuados, es menos probable que progenie a la madurez y pueden morir. En consecuencia, por selección natural sucesivas generaciones de organismos evolucionan para que controlan esas percepciones, cuando controlado con puntos de referencia apropiado, tienden a mantener las variables críticas internas en niveles óptimos, o al menos dentro de los límites no letales. Poderes llaman estas variables críticas internas "variables intrínsecas" (Ashby "variables esenciales").

El mecanismo que influye en el desarrollo de las estructuras de las percepciones que se desea controlar se denomina "reorganización", un proceso en el organismo individual que está sujeta a la selección natural como es la estructura de los individuos dentro de una especie evolucionada.

Este sistema de"reorganización" se propone ser parte de la estructura heredada del organismo. Cambia los parámetros y conectividad de la jerarquía de controles subyacentes de manera aleatoria a pie. Hay una tarifa básica continua del cambio en variables intrínsecas que avanza a una velocidad ajustada por el error total (y se detiene en error cero), salpicada por cambios aleatorios en la dirección en un hiperespacio con tantas dimensiones como variables críticas. Esta es una adaptación más o menos directa de Ashby"homeostat", adoptó en PCT en el papel de 1960 y luego cambió para utilizar método de e. coli de navegar por los gradientes de nutrientes, según lo descrito por Koshland (1980).

Reorganización puede ocurrir a cualquier nivel cuando la pérdida de control en ese nivel causa variables intrínsecas (esenciales) difiera de puntos de ajuste determinados genéticamente. Este es el mecanismo básico que está implicado en el aprendizaje de ensayo y error, que conduce a la adquisición de las clases más sistemáticas de los procesos de aprendizaje.

Conflicto

En una jerarquía de sistemas de control de interacción, diferentes sistemas en un nivel pueden enviar objetivos contradictorios a un sistema inferior. Cuando dos sistemas están especificando metas diferentes para la misma variable de nivel inferior, están en conflicto. Prolongado conflicto es experimentado por los seres humanos como muchas formas de angustia psicológica tales como ansiedad, obsesión, depresión, confusión y vacilación. Grave conflicto impide que los sistemas afectados pudiendo controlar, destruyendo eficazmente su función para el organismo.

Sistemas de control de nivel superiores a menudo son capaces de utilizar estrategias conocidas (que ellos mismos se adquieren a través de reorganizaciones previos) para buscar las percepciones que no producen el conflicto. Normalmente, esto ocurre sin previo aviso. Si el conflicto persiste y sistemática "problemas" por los mayores sistemas falla, el sistema de reorganización podrá modificar los sistemas existentes hasta que eludir el conflicto o hasta que producen nuevas señales de referencia (goles) que no están en conflicto en los niveles inferiores.

Cuando reorganización resulta en un acuerdo que reduce o elimina el error que lo conduce, el proceso de reorganización desacelera o detiene con la nueva organización en el lugar. (Esto reemplaza el concepto de aprendizaje de refuerzo). Nuevos medios de control de las percepciones involucradas y hecho nuevas construcciones perceptuales sujetas a control, también pueden resultar de reorganización. En términos más simples, el proceso de reorganización varía las cosas hasta que algo funciona, momento en el que decimos que el organismo ha aprendido. Cuando se hace de la manera correcta, este método puede ser sorprendentemente eficiente en simulaciones.

PCT y psicoterapia: el método de niveles (MOL)

El concepto de reorganización ha conducido a un método de psicoterapia llamada el Método de niveles (MOL) actualmente se están probando en Inglaterra, los Estados Unidos y Australia.

PCT y neurociencia

Aprendizaje

En la actualidad, no hay una teoría se haya acordado para explicar la base sináptica, neuronal o sistémica del aprendizaje. Destacado desde 1973, sin embargo, es la idea que a largo plazo (LTP) la potenciación de las poblaciones de sinapsis induce el aprendizaje a través de mecanismos tanto previos y postsinápticos (Bliss & Lømo, 1973; Bliss & Gardner-Medwin, 1973). LTP es una forma de aprendizaje hebbiana, que propuso esa alta frecuencia, la activación de un circuito de neuronas tónico aumenta la eficacia con la que son activados y el tamaño de su respuesta a un estímulo dado como en comparación con la neurona estándar (Hebb, 1949). Estos mecanismos son los principios detrás de famosa explicación de Hebb: "Aquellos que disparan juntas, alambre juntos" (Hebb, 1949).

LTP ha recibido mucho apoyo, ya que primero fue observado por Terje Lømo en 1966 y es todavía objeto de muchos estudios modernos e investigación clínica. Sin embargo, existen posibles mecanismos alternativos subyacente LTP, presentada por Enoki, Hu, Hamilton y bellas en 2009, publicado en la revista altamente estimada Neurona. Conceden que LTP es la base del aprendizaje. Sin embargo, en primer lugar proponen que LTP ocurre en las sinapsis individuales, y esta plasticidad es gradual (a diferencia de en un modo binario) y bidireccional (Enoki et al., 2009). En segundo lugar, el grupo sugiere que los cambios sinápticos se expresan únicamente presynaptically, mediante cambios en la probabilidad de liberación del transmisor (Enoki et al., 2009). Finalmente, el equipo de predecir que la ocurrencia de LTP podría ser dependiente de la edad, como la plasticidad del cerebro neonatal sería más alta que el de un maduro. Por lo tanto, las teorías difieren, como propone una ocurrencia de encendido/apagado de LTP por mecanismos previos y postsinápticos y el otro propone cambios solamente presinápticos, capacidad gradual y la dependencia de la edad.

Estas teorías están de acuerdo en un único elemento de LTP, a saber, que debe ocurrir a través de cambios físicos a la membrana sináptica/s, plasticidad sináptica es decir. La teoría de Control perceptivo abarca dos de estos puntos de vista. Se propone el mecanismo de 'reorganización' como la base del aprendizaje. Reorganización ocurre dentro del sistema de control inherente de humanos o animales por reestructuración del Inter y intraconnections de su organización jerárquica, similar al fenómeno neurocientífico de la plasticidad neuronal. Esta reorganización permite inicialmente la forma de ensayo y error de aprendizaje, que se ve en los bebés, y luego avanza hacia el aprendizaje más estructurado a través de la asociación, evidente en los bebés, y finalmente al aprendizaje sistemático, cubriendo la capacidad para adultos para aprender tanto interna como externamente genera estímulos y eventos. De esta manera, PCT proporciona un modelo válido para el aprendizaje que combina los mecanismos biológicos de LTP con una explicación de la evolución y el cambio de los mecanismos asociados con la capacidad del desarrollo (Plooij 1987, 2003, 2010).

Poderes (2008) produjeron una simulación de la coordinación del brazo. Sugirió que para mover su brazo, sistemas de control catorce catorce ángulos de control las juntas están involucrados, y reorganiza simultáneamente e independientemente. Se encontró que para un rendimiento óptimo, las funciones de salida deben organizarse de manera así como cada control de salida del sistema sólo afecta a la variable ambiental que está percibiendo. En esta simulación, el proceso de reorganización es trabajando como debería y como poderes indica que funciona en los seres humanos, reducción de salidas que causan errores y los que reducir el error aumentando. Inicialmente, las perturbaciones tienen grandes efectos sobre los ángulos de las articulaciones, pero con el tiempo los ángulos de las juntas coinciden con las señales de referencia más estrechamente debido al sistema ser reorganizado. Poderes (2008) sugieren que para lograr una coordinación de ángulos de las juntas para producir los movimientos deseados, en lugar de calcular cómo múltiples ángulos de las juntas deben cambiar para producir este movimiento el cerebro utiliza sistemas de retroalimentación negativa para generar los ángulos de las juntas que se requieren. Una señal única referencia que se varía en un sistema de orden superior puede generar un movimiento que requiere varios ángulos de las juntas para cambiar al mismo tiempo.

Organización jerárquica

Botvinick (2008) propone que una de las ideas de la revolución cognitiva fundadoras fue el reconocimiento de la estructura jerárquica en el comportamiento humano. A pesar de décadas de investigación, sin embargo, los mecanismos computacionales subyacentes comportamiento jerárquicamente organizada se entienden aún no totalmente. Cuál, Hoffman, Cooney y D'Esposito (2009) proponen que el objetivo fundamental de la neurociencia cognitiva es caracterizar la organización funcional de la corteza frontal que apoya el control de la acción.

Datos recientes de neuroimagen ha apoyado la hipótesis de que los lóbulos frontales están organizados jerárquicamente, tal que el control se apoya en las regiones progresivamente caudales como control se mueve a la especificación más concreta de acción. Sin embargo, es todavía no está claro si control de menor orden procesadores son diferencialmente afectados por deficiencias en el control de orden superior cuando las interacciones entre el nivel se requieren para completar una tarea, o si hay retroalimentación influencias del nivel inferior sobre el control de nivel superior (cuál, Hoffman, Cooney y D'Esposito 2009).

Botvinik (2008) encontraron que todos los modelos existentes de comportamiento jerárquico estructurado compartan al menos una suposición general – que la organización jerárquica, parte-todo de la acción humana se refleja en las representaciones internas o de los nerviosas subyacentes. Específicamente, la suposición es que existen representaciones de bajo nivel del motor comportamientos, sino también representaciones separables de alto nivel del comportamiento unidades. La última cosecha de modelos ofrece nuevas perspectivas, pero también plantea cuestiones nuevas o refinados para la investigación empírica, incluyendo acción abstracto representaciones emergen a través de aprendizaje, cómo interactúan con diferentes modos de control de acción, y cómo resuelva dentro de la corteza prefrontal (PFC).

La teoría de Control perceptiva (PCT) puede proporcionar un modelo explicativo de la organización neural que se ocupa de los problemas actuales. PCT describe el carácter jerárquico de comportamiento como determinándose por control de percepción organizada jerárquicamente. Sistemas de control en el cuerpo y en el ambiente interno de miles de millones de neuronas interconectadas dentro del cerebro son responsables de mantener señales perceptuales dentro de los límites de supervivencia en el ambiente impredecible variable de donde se derivan las percepciones. PCT no propone que hay un modelo interno dentro de la cual el cerebro simula comportamiento antes de emitir comandos para ejecutar ese comportamiento. En cambio, uno de sus rasgos característicos es la falta de principios de organización cerebral del comportamiento. Por el contrario, el comportamiento es el medio variable del organismo para reducir la discrepancia entre las percepciones y los valores de referencia que se basan en varias entradas externas e internas (se enfría, 1985). Comportamiento constantemente debe adaptar y cambiar por un organismo mantener sus metas perceptuales. De esta manera, PCT puede proporcionar una explicación del aprendizaje abstracto a través de la reorganización espontánea de la jerarquía. PCT propone que el conflicto se produce entre los valores de referencia diferentes para una determinada percepción en lugar de entre distintas respuestas (Mansell 2011), y ese aprendizaje se implementa como ensayo y error los cambios de las propiedades de los sistemas de control (Marken y poderes 1989), en lugar de cualquier respuesta específica siendo '' reforzar ''. De esta manera, comportamiento sigue siendo adaptable al entorno como se desdobla, en lugar de depender de aprender patrones de acción que no pueden caber.

Las jerarquías de control perceptivo han sido simuladas en modelos informáticos y se han demostrado para proporcionar a datos conductuales coincidían estrechamente. Marken (1986) realizaron un experimento comparando el comportamiento de un modelo informático de control perceptivo jerarquía con la de seis voluntarios sanos en tres experimentos. Los participantes fueron obligados a mantener la distancia entre una línea de izquierda y centro igual de la línea de centro y derecha. También fueron mandados para mantener ambas distancias iguales a 2 cm. Tenían 2 remos en sus manos, uno controla la línea izquierda y control de la línea media. Tuvieron que reaccionar a las perturbaciones aleatorias aplicados a las posiciones de las líneas. Como los participantes lograr control, se las arreglaron para anular el efecto esperado de los disturbios moviendo sus paletas. La correlación entre el comportamiento de los sujetos y el modelo en todos los experimentos se acercó a.99. Se propone que la organización de los modelos de sistemas de control jerárquico como ésta nos informa sobre la organización de los seres humanos cuyo comportamiento se reproduce tan de cerca.

La explicación anterior de principios PCT ofrece justificación de cómo esta teoría puede proporcionar una explicación válida de organización neuronal y cómo puede explicar algunos de los temas actuales de modelos conceptuales.

Situación actual y perspectivas

Teoría de control perceptivo actualmente propone una jerarquía de 11 niveles de percepciones controlados por sistemas en la mente humana y la arquitectura neuronal. Estos son: concepto de intensidad, sensación, configuración, transición, evento, relación, categoría, secuencia, programa, principio y sistema. Diversas señales perceptivas en un nivel inferior (por ejemplo las percepciones visuales de intensidades) se combinan en una función de entrada para construir una percepción única en el nivel superior (por ejemplo la percepción visual de una sensación de color). Las percepciones que se construyen y controladas en los niveles inferiores se pasan a lo largo como las entradas perceptivas en los niveles superiores. Los niveles más altos de control alternadamente diciéndole lo que perciben los niveles inferiores: es decir, se ajustan los niveles de referencia (goles) de los niveles inferiores.

Mientras que se han desarrollado numerosas manifestaciones de computadora de principios, los altos niveles propuestos son difíciles de modelo porque se conoce muy poco acerca de cómo funciona el cerebro en estos niveles. Procesos de control de nivel superiores aislado pueden ser investigados, pero modelos de una extensa jerarquía de control son todavía sólo conceptual, o rudimentario en el mejor.

La teoría de Control perceptivo no ha sido ampliamente aceptada en la psicología convencional, pero se ha utilizado eficazmente en una gama considerable de dominios en los factores humanos, Psicología clínica y psicoterapia (el"Método de niveles"), y ha formado la base conceptual para el modelo de referencia utilizado por una sucesión de grupos de estudio de investigación de la OTAN. Es la base para un considerable cuerpo de investigación en sociología. Se está enseñando en varias universidades de todo el mundo y es objeto de un número de doctorados.

Notas

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• Cziko, Gary. (2000). Las cosas que hacemos: usando las lecciones de Bernard y Darwin para entender el qué, cómo y porqué nuestra conducta. Cambridge, MA: MIT Press (un libro de Bradford). ISBN 0-262-03277-5 (En línea)
• Marken, Richard S. (1992) Las lecturas de la mente: estudios experimentales de propósito. Publicaciones de referencia: New Canaan, Connecticut.
• Marken, Richard S. (2002) Más lecturas de la mente: métodos y modelos en el estudio de propósito. Chapel Hill, NC: Nueva visión. ISBN 0-944337-43-0
• Plooij, F. X. (1984). El desarrollo del comportamiento de los chimpancés y los bebés. Norwood, NJ: Ablex.
• Plooij, F. X. (2003). "La trilogía de la mente". En M. Heimann (Ed.), Períodos de regresión en la infancia humana (pp. 185-205). Mahwah, NJ: Erlbaum.
• Powers, William T. (1973). Comportamiento: El control de la percepción. Chicago: Aldine de Gruyter. ISBN 0-202-25113-6. [2ª ed. exp = poderes (2005)].
• Powers, William T. (1989). Sistemas de control de la vida. [Trabajos seleccionados 1960 – 1988.] New Canaan, CT: Publicaciones de referencia. ISBN 0-9647121-3-X.
• Powers, William T. (1992). Sistemas de control de vida II. [Trabajos seleccionados 1959 – 1990.] New Canaan, CT: Publicaciones de referencia.
• Powers, William T. (1998). Sentido del comportamiento: el significado del control. New Canaan, CT: Publicaciones de referencia. ISBN 0-9647121-5-6.
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Sociología

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• McPhail, Clark. 1991. El mito del mundanal. Nueva York: Aldine de Gruyter.

Enlaces externos

• Artículos
  • Artículos de la web sobre PCT
  • PCT para el principiante por William T. Powers (2007)
  • La disputa sobre teoría de William T. Powers (1993)
  • Demostraciones de control perceptivo por Gary Cziko (2006)
• Audio
  • Entrevista con William T. Powers sobre el origen e historia del PCT (parte uno - 20060722 (58.7M)
  • Entrevista con William T. Powers sobre el origen e historia del PCT (parte dos - 20070728 (57.7M)
• Sitios web
  • PCTWeb Sitio web de-Warren Mansell en PCT
  • El grupo de sistemas de Control
  • Sistemas de Control de la vida editorial -recursos y libros sobre PCT
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