Компьютерные исследования и моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерные исследования и моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерные исследования и моделирование, 2021, том 13, выпуск 3, страницы 571–586 (Mi crm902)  

АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ ЖИВЫХ СИСТЕМ

Сравнительный анализ адаптации человека к росту объема зрительной информации в задачах распознавания формальных символов и содержательных изображений

А. В. Когановa, Т. А. Ракчееваb, Д. И. Приходькоa

a ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН, Россия, 117218, г. Москва, Нахимовский пр., д. 36, корп. 1
b Имаш РАН, Россия, 117334, г. Москва, ул. Бардина, д. 4

Аннотация: Мы описываем инженерно-психологический эксперимент, продолжающий исследование способов адаптации человека к росту сложности логических задач методом предъявления серий задач нарастающей сложности, которая определяется объемом исходных данных. Задачи требуют вычислений в ассоциативной или неассоциативной системе операций. По характеру изменения времени решения задачи в зависимости от числа необходимых операций можно делать вывод о чисто последовательном способе решения задач или о подключении к решению дополнительных ресурсов мозга в параллельном режиме. В ранее опубликованной экспериментальной работе человек в процессе решения ассоциативной задачи распознавал цветные картинки с содержательными изображениями. В новом исследовании аналогичная задача решается для абстрактных монохромных геометрических фигур. Анализ результата показал, что для второго случая значительно снижается вероятность перехода испытуемого на параллельный способ обработки зрительной информации. Метод исследования основан на предъявлении человеку задач двух типов. Один тип задач содержит ассоциативные вычисления и допускает параллельный алгоритм решения. Другой тип задач контрольный, содержит задачи, в которых вычисления неассоциативные и параллельные алгоритмы решения неэффективны. Задача распознавания и поиска заданного объекта ассоциативна. Параллельная стратегия значительно ускоряет решение при сравнительно малых дополнительных затратах ресурсов. В качестве контрольной серии задач (для отделения параллельной работы от ускорения последовательного алгоритма) используется, как и в предыдущем эксперименте, неассоциативная задача сравнения в циклической арифметике, представленной в наглядной форме игры «камень, ножницы, бумага». В этой задаче параллельный алгоритм требует работы большого числа процессоров с малым коэффициентом эффективности. Поэтому переход человека на параллельный алгоритм решения этой задачи практически исключен и ускорение обработки входной информации возможно только путем повышения быстродействия. Сравнение зависимости времени решения от объема исходных данных для двух типов задач позволяет выявить четыре типа стратегий адаптации к росту сложности задачи: равномерная последовательная, ускоренная последовательная, параллельные вычисления (там, где это возможно) или неопределенная (для данного метода) стратегия. Уменьшение части испытуемых, которые переходят на параллельную стратегию при кодировании входной информации формальными изображениями, показывает эффективность кодов, вызывающих предметные ассоциации. Они повышают скорость восприятия и переработки информации человеком. Статья содержит предварительную математическую модель, которая объясняет это явление. Она основана на появлении второго набора исходных данных, который возникает у человека в результате узнавания изображенных предметов.

Ключевые слова: параллельные вычисления, инженерная психология, тестирование, алгебра, ассоциативность, распознавание визуальных образов.

Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 0065-2019-0007
Работа выполнена по теме государственного задания научно-исследовательских работ № 0065-2019-0007.


DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2021-13-3-571-586

Полный текст: PDF файл (712 kB)
Полный текст: http://crm.ics.org.ru/.../3072
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
УДК: 004.5, 004.9, 612.821, 519.8, 519.1, 519.6, 51.7
Поступила в редакцию: 23.11.2020
Исправленный вариант: 14.02.2021
Принята в печать:15.03.2021

Образец цитирования: А. В. Коганов, Т. А. Ракчеева, Д. И. Приходько, “Сравнительный анализ адаптации человека к росту объема зрительной информации в задачах распознавания формальных символов и содержательных изображений”, Компьютерные исследования и моделирование, 13:3 (2021), 571–586

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KogRakPri21}
\by А.~В.~Коганов, Т.~А.~Ракчеева, Д.~И.~Приходько
\paper Сравнительный анализ адаптации человека к росту объема зрительной информации в задачах распознавания формальных символов и содержательных изображений
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2021
\vol 13
\issue 3
\pages 571--586
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm902}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2021-13-3-571-586}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/crm902
  • http://mi.mathnet.ru/rus/crm/v13/i3/p571

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерные исследования и моделирование
    Просмотров:
    Эта страница:9
    Полный текст:3
    Литература:1
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021