DatenquellenEdit

Experimente zu theoretischen Fragen der Konditionierung wurden hauptsächlich an Wirbeltieren, insbesondere Ratten und Tauben, durchgeführt. Die Konditionierung wurde jedoch auch bei Wirbellosen untersucht, und sehr wichtige Daten zur neuronalen Basis der Konditionierung stammen aus Experimenten mit der Meeresschnecke Aplysia. Die meisten relevanten Experimente haben das klassische Konditionierungsverfahren verwendet, obwohl auch instrumentelle (operante) Konditionierungsexperimente verwendet wurden, und die Stärke der klassischen Konditionierung wird häufig durch ihre operanten Effekte gemessen, wie bei der konditionierten Unterdrückung (siehe Abschnitt Phänomene oben) und der automatischen Formgebung / p>

Stimulus-Substitutions-TheorieEdit

Laut Pavlov beinhaltet die Konditionierung nicht den Erwerb eines neuen Verhaltens, sondern die Tendenz, darauf zu reagieren alte Wege zu neuen Reizen. So theoretisierte er, dass die CS lediglich die USA ersetzt, um die Reflexantwort hervorzurufen. Diese Erklärung wird als Stimulus-Substitutionstheorie der Konditionierung bezeichnet.84 Ein kritisches Problem bei der Stimulus-Substitutionstheorie ist, dass CR und UR nicht immer gleich sind. Pawlow selbst beobachtete, dass sich der als CR produzierte Speichel eines Hundes in seiner Zusammensetzung von dem als UR produzierten unterschied. Die CR ist manchmal sogar das Gegenteil der UR. Zum Beispiel: Die bedingungslose Reaktion auf einen elektrischen Schlag ist eine Erhöhung der Herzfrequenz. wohingegen eine CS, die mit dem elektrischen Schlag gepaart wurde, eine Abnahme der Herzfrequenz hervorruft. (Es wurde jedoch vorgeschlagen, dass nur dann, wenn die UR das Zentralnervensystem nicht einbezieht, die CR und die UR gegensätzlich sind.)

Rescorla-Wagner-ModellEdit

Das Rescorla-Wagner-Modell (R – W) ist ein relativ einfaches und dennoch leistungsfähiges Konditionierungsmodell. Das Modell sagt eine Reihe wichtiger Phänomene voraus, scheitert aber auch auf wichtige Weise, was zu einer Reihe von Modifikationen und alternativen Modellen führt, da ein Großteil der theoretischen Forschung zur Konditionierung in den letzten 40 Jahren durch dieses Modell oder Reaktionen auf diese ausgelöst wurde Das R-W-Modell verdient hier eine kurze Beschreibung. : 85

Das Rescorla-Wagner-Modell argumentiert, dass das Ausmaß der Konditionierung, die bei der Paarung zweier Stimuli auftreten kann, begrenzt ist. Eine Determinante dieser Grenze ist die Natur der USA. Beispiel: Das Kombinieren einer Glocke mit einem saftigen Steak führt eher zu Speichelfluss als das Kombinieren der Glocke mit einem Stück trockenem Brot, und trockenes Brot funktioniert wahrscheinlich besser als ein Stück Pappe. Eine Schlüsselidee hinter dem RW-Modell ist, dass ein CS die USA signalisiert oder vorhersagt. Man könnte sagen, dass das Thema vor dem Konditionieren von den USA überrascht wird. Nach der Konditionierung ist das Thema jedoch nicht mehr überrascht, da die CS das Kommen der USA vorhersagt. (Beachten Sie, dass das Modell mathematisch beschrieben werden kann und dass Wörter wie „Vorhersagen“, „Überraschen“ und „Erwarten“ nur zur Erklärung des Modells verwendet werden.) Hier werden die Funktionsweisen des Modells mit kurzen Berichten über Erwerb, Auslöschung und Blockierung veranschaulicht. Das Modell sagt auch eine Reihe anderer Phänomene voraus, siehe Hauptartikel zum Modell.

EquationEdit

Dies ist die Rescorla-Wagner-Gleichung. Es gibt den Lernaufwand an, der bei einer einzelnen Paarung eines Konditionierungsstimulus (CS) mit einem nicht konditionierten Stimulus (US) auftritt. Die obige Gleichung wird wiederholt gelöst, um den Lernverlauf über viele solcher Versuche vorherzusagen.

In diesem Modell wird der Lerngrad daran gemessen, wie gut die CS die USA vorhersagt, was durch die „Assoziationsstärke“ gegeben ist „der CS. In der Gleichung repräsentiert V die aktuelle Assoziationsstärke des CS und ∆V ist die Änderung dieser Stärke, die bei einem bestimmten Versuch auftritt. ΣV ist die Summe der Stärken aller in der Situation vorhandenen Reize. λ ist die maximale Assoziationsstärke, die ein bestimmter US unterstützt; Bei Versuchen in den USA wird der Wert normalerweise auf 1 und in Abwesenheit der USA auf 0 gesetzt. α und β sind Konstanten, die sich auf die Bedeutung des CS und die Lerngeschwindigkeit für einen bestimmten US beziehen. Wie die Gleichung verschiedene experimentelle Ergebnisse vorhersagt, wird in den folgenden Abschnitten erläutert. Weitere Einzelheiten finden Sie im Hauptartikel zum Modell.:85–89

RW-Modell: AcquisitionEdit

Das RW-Modell misst die Konditionierung durch Zuweisung einer „Assoziationsstärke“. auf die CS und andere lokale Reize. Bevor ein CS konditioniert wird, hat es eine Assoziationsstärke von Null. Die Paarung von CS und USA führt zu einer allmählichen Erhöhung der Assoziationsstärke der CS. Dieser Anstieg wird durch die Natur der USA (z. B. ihre Intensität) bestimmt.: 85–89 Der Umfang des Lernens, der während einer einzelnen CS-US-Paarung stattfindet, hängt von der Differenz zwischen den gesamten assoziativen Stärken von CS und anderen in der Situation vorhandenen Stimuli (ΣV in der Gleichung) und einem von den USA festgelegten Maximum ab ( λ in der Gleichung). Bei der ersten Paarung von CS und USA ist dieser Unterschied groß und die Assoziationsstärke der CS nimmt einen großen Schritt zu. Wenn sich CS-US-Paarungen ansammeln, werden die USA vorhersehbarer und die Zunahme der Assoziationsstärke bei jedem Versuch wird immer kleiner. Schließlich erreicht die Differenz zwischen der Assoziationsstärke des CS (plus derjenigen, die anderen Stimuli zufallen kann) und der maximalen Stärke Null. Das heißt, die USA werden vollständig vorhergesagt, die Assoziationsstärke des CS hört auf zu wachsen und die Konditionierung ist abgeschlossen.

R – W-Modell: extinctionEdit

Der ebenfalls vom RW-Modell beschriebene Assoziationsprozess Konten für das Aussterben (siehe „Verfahren“ oben). Das Aussterben beginnt mit einer positiven Assoziationsstärke der CS, was bedeutet, dass die CS vorhersagt, dass die USA auftreten werden. Bei einem Auslöschungsversuch treten die USA nach dem CS nicht auf. Infolge dieses „überraschenden“ Ergebnisses nimmt die assoziative Stärke der CS einen Schritt nach unten. Das Aussterben ist abgeschlossen, wenn die Stärke der CS Null erreicht, keine US vorhergesagt wird und keine US auftritt. Wenn jedoch dieselbe CS vorliegt präsentiert ohne die USA, aber begleitet von einem gut etablierten konditionierten Inhibitor (CI), dh einem Stimulus, der das Fehlen eines US vorhersagt (in RW-Begriffen ein Stimulus mit einer negativen Assoziationsstärke), dann sagt RW voraus, dass der CS dies nicht tun wird Aussterben (sein V wird nicht kleiner).

R – W-Modell: blockingEdit

Der wichtigste und neuartigste Beitrag des RW-Modells ist seine Annahme, dass die Konditionierung eines CS nicht nur von diesem CS allein und seiner Beziehung zu den USA abhängt, sondern auch von allen anderen Stimuli, die in der Konditionierungssituation vorhanden sind. Insbesondere besagt das Modell, dass das Die USA werden durch die Summe der Assoziationsstärken aller in der Konditionierungssituation vorhandenen Stimuli vorhergesagt Ion. Das Lernen wird durch den Unterschied zwischen dieser assoziativen Gesamtstärke und der von den USA unterstützten Stärke gesteuert. Wenn diese Summe der Stärken ein von den USA festgelegtes Maximum erreicht, endet die Konditionierung wie oben beschrieben: 85–89

Die R-W-Erklärung des Blockierungsphänomens zeigt eine Konsequenz der gerade angegebenen Annahme. Beim Blockieren (siehe „Phänomene“ oben) wird CS1 mit einem US gepaart, bis die Konditionierung abgeschlossen ist. Bei zusätzlichen Konditionierungsversuchen erscheint dann zusammen mit CS1 ein zweiter Stimulus (CS2), und beide werden von den USA gefolgt. Schließlich wird getestet, dass CS2 keine Reaktion hervorruft, da das Lernen über CS2 durch das anfängliche Lernen über CS1 „blockiert“ wurde. Das R-W-Modell erklärt dies, indem es sagt, dass CS1 nach der anfänglichen Konditionierung die USA vollständig vorhersagt. Da es keine gibt Unterschied zwischen dem, was vorhergesagt wird und dem, was passiert, bei den zusätzlichen Versuchen mit CS1 + CS2 findet kein neues Lernen statt, daher liefert CS2 später keine Antwort.

Theoretische Probleme und Alternativen zum Rescorla-Wagner-ModellEdit

Einer der Hauptgründe für die Bedeutung des RW-Modells ist, dass es relativ einfach ist und klare Vorhersagen macht. Tests dieser Vorhersagen haben zu einer Reihe wichtiger neuer Erkenntnisse und einem erheblich besseren Verständnis der Konditionierung geführt. Einige Neue Informationen haben die Theorie unterstützt, viele jedoch nicht, und es besteht allgemein Einigkeit darüber, dass die Theorie bestenfalls zu einfach ist. Es scheint jedoch kein einzelnes Modell alle Phänomene zu erklären, die Experimente hervorgebracht haben Einige verwandte theoretische Fragen.

Inhalt des LernensEdit

Das RW-Modell reduziert die Konditionierung auf die Assoziation von CS und US und misst dies mit einer einzigen Zahl, dem Assoziativen Stärke der CS. Eine Reihe von experimentellen Befunden zeigt, dass mehr gelernt wird als dies. Unter diesen sind zwei Phänomene, die weiter oben in diesem Artikel beschrieben wurden.

• Latente Hemmung: Wenn ein Proband vor Beginn der Konditionierung wiederholt der CS ausgesetzt wird, dauert die Konditionierung länger. Das RW-Modell kann dies nicht erklären, da die Stärke des CS vor der Belichtung unverändert bei Null bleibt.
• Wiederherstellung der Reaktion nach dem Aussterben: Es scheint, dass nach dem Aussterben etwas übrig bleibt, das die Assoziationsstärke auf Null reduziert hat, da mehrere Verfahren dazu führen Reagieren auf Wiederauftreten ohne weitere Konditionierung.

Rolle der Aufmerksamkeit beim LernenEdit

Latente Hemmung kann auftreten, weil sich ein Proband nicht mehr auf eine CS konzentriert, die häufig gesehen wird, bevor sie mit einer US gepaart wird.Tatsächlich stehen Änderungen in der Aufmerksamkeit für die CS im Mittelpunkt zweier herausragender Theorien, die versuchen, mit experimentellen Ergebnissen umzugehen, die dem R-W-Modell Schwierigkeiten bereiten. In einem von Nicholas Mackintosh vorgeschlagenen Fall hängt die Geschwindigkeit der Konditionierung von der Aufmerksamkeit ab, die der CS gewidmet wird, und diese Aufmerksamkeit hängt wiederum davon ab, wie gut die CS die USA vorhersagt. Pearce und Hall schlugen ein verwandtes Modell vor, das auf einem anderen Aufmerksamkeitsprinzip basiert. Beide Modelle wurden ausgiebig getestet und erklären nicht alle experimentellen Ergebnisse. Infolgedessen haben verschiedene Autoren Hybridmodelle versucht, die die beiden Aufmerksamkeitsprozesse kombinieren. Pearce und Hall haben 2010 ihre Aufmerksamkeitsideen integriert und sogar die Möglichkeit vorgeschlagen, die Rescorla-Wagner-Gleichung in ein integriertes Modell zu integrieren.

ContextEdit

Wie bereits erwähnt, eine Schlüsselidee für die Konditionierung ist, dass der CS die USA signalisiert oder vorhersagt (siehe „Null-Kontingenz-Verfahren“ oben). Beispielsweise „sagt“ der Raum, in dem die Konditionierung stattfindet, auch voraus, dass die USA auftreten könnten. Dennoch sagt der Raum mit viel weniger Sicherheit voraus als der experimentelle CS selbst, da der Raum auch zwischen experimentellen Versuchen vorhanden ist, wenn die USA abwesend sind. Die Rolle eines solchen Kontextes wird durch die Tatsache veranschaulicht, dass die Hunde in Pawlows Experiment manchmal zu salivieren begannen, wenn sie sich dem Versuchsapparat näherten, bevor sie CS sahen oder hörten. Solche sogenannten „Kontext“ -Stimuli sind immer vorhanden und Ihr Einfluss trägt dazu bei, einige ansonsten rätselhafte experimentelle Ergebnisse zu erklären. Die assoziative Stärke von Kontextstimuli kann in die Rescorla-Wagner-Gleichung eingegeben werden und spielt eine wichtige Rolle in den unten beschriebenen Vergleichs- und Berechnungstheorien.

VergleichstheorieEdit

Um herauszufinden, was gelernt wurde, müssen wir das Verhalten („Leistung“) in einer Testsituation irgendwie messen. Wie die Schüler jedoch nur allzu gut wissen, ist die Leistung in einer Testsituation nicht immer eine Ein gutes Maß für das Gelernte. Was die Konditionierung betrifft, gibt es Hinweise darauf, dass Probanden in einem Blockierungsexperiment etwas über die „blockierte“ CS lernen, dieses Lernen jedoch aufgrund der Art und Weise, wie sie normalerweise getestet werden, nicht zeigen d.

„Komparator“ -Theorien der Konditionierung sind „leistungsbasiert“, dh sie betonen, was zum Zeitpunkt des Tests vor sich geht. Insbesondere untersuchen sie alle Stimuli, die während des Testens vorhanden sind, und wie die durch diese Stimuli erworbenen Assoziationen interagieren können. Um es etwas zu vereinfachen, gehen Vergleichstheorien davon aus, dass das Subjekt während der Konditionierung sowohl CS-US- als auch Kontext-US-Assoziationen erwirbt. Zum Zeitpunkt des Tests werden diese Assoziationen verglichen, und eine Reaktion auf die CS erfolgt nur, wenn die CS-US-Assoziation stärker ist als die Kontext-US-Assoziation. Nachdem ein CS und US wiederholt in einer einfachen Akquisition gepaart wurden, ist die CS-US-Assoziation stark und die Kontext-US-Assoziation relativ schwach. Dies bedeutet, dass der CS eine starke CR hervorruft. In „Zero Contingency“ (siehe oben) ist die konditionierte Reaktion schwach oder nicht vorhanden, da die Kontext-US-Assoziation ungefähr so stark ist wie die CS-US-Assoziation. Blockierung und andere subtilere Phänomene können jedoch auch durch Vergleichstheorien erklärt werden. Auch hier können sie nicht alles erklären.

ComputertheorieEdit

Das Bedürfnis eines Organismus, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, ist von zentraler Bedeutung für moderne Konditionierungstheorien. Die meisten Theorien verwenden Assoziationen zwischen Reizen, um diese Vorhersagen zu berücksichtigen. Zum Beispiel: Im RW-Modell gibt die Assoziationsstärke eines CS an, wie stark dieses CS die USA vorhersagt. Ein anderer Ansatz zur Vorhersage wird von Modellen vorgeschlagen, wie sie von Gallistel & Gibbon (2000, 2002) vorgeschlagen wurden. Hier wird die Antwort nicht durch assoziative Stärken bestimmt. Stattdessen zeichnet der Organismus die Zeiten des Einsetzens und Versatzes von CS und US auf und berechnet anhand dieser die Wahrscheinlichkeit, dass die USA der CS folgen. Eine Reihe von Experimenten hat gezeigt, dass Menschen und Tiere lernen können, Ereignisse zeitlich zu bestimmen (siehe Tierkognition), und das Gallistel-Gibbon-Modell liefert sehr gute quantitative Anpassungen an eine Vielzahl von experimentellen Daten. Neuere Studien haben jedoch gezeigt, dass dauerbasierte Modelle einige empirische Befunde sowie assoziative Modelle nicht berücksichtigen können.

Elementbasierte ModelleEdit

Das Rescorla-Wagner-Modell behandelt einen Stimulus als eine einzelne Entität, und sie repräsentiert die assoziative Stärke eines Stimulus mit einer Zahl, ohne dass aufgezeichnet wird, wie diese Zahl erreicht wurde. Wie oben erwähnt, ist es für das Modell schwierig, eine Reihe von experimentellen Ergebnissen zu berücksichtigen. Mehr Flexibilität wird durch die Annahme erreicht, dass ein Stimulus intern durch eine Sammlung von Elementen dargestellt wird, von denen jedes von einem assoziativen Zustand in einen anderen wechseln kann.Zum Beispiel kann die Ähnlichkeit eines Stimulus mit einem anderen dargestellt werden, indem gesagt wird, dass die beiden Stimuli gemeinsame Elemente haben. Diese gemeinsamen Elemente tragen dazu bei, die Stimulus-Generalisierung und andere Phänomene zu berücksichtigen, die von der Generalisierung abhängen können. Außerdem können verschiedene Elemente innerhalb desselben Satzes unterschiedliche Assoziationen aufweisen, und ihre Aktivierungen und Assoziationen können sich zu unterschiedlichen Zeiten und mit unterschiedlichen Raten ändern. Dies ermöglicht elementbasierten Modellen, einige ansonsten unerklärliche Ergebnisse zu verarbeiten.

Das SOP-ModellEdit

Ein prominentes Beispiel für den Elementansatz ist das „SOP“ -Modell von Wagner Das Modell wurde seit seiner Einführung auf verschiedene Weise ausgearbeitet und kann nun im Prinzip eine Vielzahl von experimentellen Befunden erklären. Das Modell repräsentiert jeden gegebenen Reiz mit einer großen Sammlung von Elementen. Der Zeitpunkt der Präsentation verschiedener Reize, der Zustand ihrer Elemente und die Wechselwirkungen zwischen den Elementen bestimmen alle den Verlauf assoziativer Prozesse und das Verhalten, das während Konditionierungsexperimenten beobachtet wird.

Die SOP-Darstellung der einfachen Konditionierung veranschaulicht einige wesentliche Aspekte des SOP-Modells. Zunächst das Modell Es wird davon ausgegangen, dass CS und US jeweils durch eine große Gruppe von Elementen dargestellt werden. Jedes dieser Stimuluselemente kann sich in einem von drei Zuständen befinden:

• Primäraktivität (A1) – Grob gesagt der Stimulus wird „betreut“. (Verweise auf „Aufmerksamkeit“ sollen nur das Verständnis erleichtern und sind nicht Teil des Modells.)
• Sekundäraktivität (A2) – Der Reiz wird „peripher behandelt“.
• inaktiv (I) – Der Stimulus wird „nicht behandelt“.

Von den Elementen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt einen einzelnen Stimulus darstellen, befinden sich einige möglicherweise im Zustand A1, andere im Zustand A2. und einige im Zustand I.

Wenn ein Stimulus zum ersten Mal auftritt, springen einige seiner Elemente von Inaktivität I zur primären Aktivität A1. Vom A1-Zustand zerfallen sie allmählich zu A2 und schließlich zurück zu I. Elementaktivität kann sich nur auf diese Weise ändern, insbesondere können Elemente in A2 nicht direkt zu A1 zurückkehren. Wenn sich die Elemente sowohl der CS als auch der USA gleichzeitig im A1-Zustand befinden, wird eine Assoziation zwischen den beiden Stimuli gelernt bedeutet, dass, wenn zu einem späteren Zeitpunkt die CS vor den USA präsentiert wird und einige CS-Elemente A1 eingeben, diese Elemente einige US-Elemente aktivieren. US-Elemente werden jedoch indirekt auf diese Weise aktiviert nur in den A2-Zustand versetzt werden. (Man kann sich vorstellen, dass die CS eine Erinnerung an die USA weckt, die nicht so stark sein wird wie die reale.) Mit wiederholten CS-US-Versuchen werden immer mehr Elemente assoziiert, und immer mehr US-Elemente gehen zu A2 wenn die CS aufleuchtet. Dies lässt allmählich immer weniger US-Elemente übrig, die in A1 eintreten können, wenn die USA selbst erscheinen. Infolgedessen verlangsamt sich das Lernen und nähert sich einer Grenze. Man könnte sagen, dass die USA „vollständig vorhergesagt“ oder „nicht überraschend“ sind, da fast alle ihre Elemente nur dann in A2 eintreten können, wenn die CS eingeschaltet wird, so dass nur wenige neue Assoziationen bilden können.

Das Modell kann dies erklären die Befunde, die das Rescorla-Wagner-Modell berücksichtigt, sowie eine Reihe weiterer Befunde. Im Gegensatz zu den meisten anderen Modellen berücksichtigt SOP beispielsweise die Zeit. Der Anstieg und Abfall der Elementaktivierung ermöglicht es dem Modell, zeitabhängige Effekte zu erklären, beispielsweise die Tatsache, dass die Konditionierung am stärksten ist, wenn die CS kurz vor den USA liegt, und dass das Ergebnis, wenn die CS nach den USA kommt („Rückwärtskonditionierung“) ist oft eine hemmende CS. Viele andere subtilere Phänomene werden ebenfalls erklärt.

In den letzten Jahren sind eine Reihe anderer leistungsfähiger Modelle aufgetaucht, die Elementdarstellungen enthalten. Dazu gehört häufig die Annahme, dass Assoziationen ein Netzwerk von beinhalten Verbindungen zwischen „Knoten“, die Reize, Reaktionen und möglicherweise eine oder mehrere „verborgene“ Schichten von Zwischenverbindungen darstellen. Solche Modelle stehen in Kontakt mit einer aktuellen Explosion der Forschung zu neuronalen Netzen, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.