Исследовательское предложение по когнитивной науке
Это проект программы, а не отчёт о выполненных исследованиях или обязательство научной организации. Объёмы выборок, измерения и рабочие пакеты описывают предполагаемое исследование. Поведенческая операционализация агентности в proposal уже философского понятия.
Полный текст proposal приведён ниже. Исходные PDF с первоначальной вёрсткой и таблицами сохранены в исследовательском архиве проекта.
Материалы оценки
Assessment Protocol v1.1 — RU и Assessment Protocol v1.1 — EN содержат полный предлагаемый инструмент. Это документы разработки, а не валидированные диагностические средства. Здесь не представлены полученные баллы или эмпирические эффекты.
Полный proposal
Перцептивная дифференциация и поведенческая агентность
Как разрешение восприятия формирует способность к адаптивному выбору
Направление: Cognitive Science
Research Proposal
Примечание об использовании искусственного интеллекта
Концепции, тексты и теоретические формулировки Aesthesys разрабатываются автором в сотрудничестве и полемике с системами искусственного интеллекта. ИИ используется как инструмент для критического обсуждения, поиска альтернативных формулировок, структурирования аргументации и проверки внутренней связности идей. Автор сохраняет полную ответственность за постановку исследовательских вопросов, выбор методов, интерпретацию результатов, фактическую точность и окончательную форму текста.
1. Состояние исследований и постановка проблемы
Адаптивное поведение требует от организма обнаруживать различия в окружающей среде, отделять релевантные изменения от нерелевантных и соответственно перестраивать действие. Поэтому восприятие следует рассматривать не только как этап, предшествующий познанию и действию: оно участвует в формировании самих возможностей действия, доступных агенту. Этот тезис занимает центральное место в экологических и воплощенных подходах к когнитивным процессам, где восприятие понимается в связи с аффордансами, сенсомоторными возможностями и непрерывным взаимодействием со средой (Gibson, 1979; Varela, Thompson, & Rosch, 1991).
Исследования перцептивного обучения показывают, что способность различать стимулы улучшается с практикой, однако степень переноса этого улучшения остается предметом дискуссии. Эффекты часто специфичны для тренируемых признаков, задач или модальностей, хотя при определенных условиях наблюдается более широкая генерализация. Были показаны перенос между визуальными задачами, а также перенос от кроссмодальной временной тренировки к унимодальному слуховому и зрительному различению времени, тогда как другие работы продолжают демонстрировать высокую специфичность обучения. Это противоречие ставит фундаментальный вопрос: следует ли понимать перцептивную дифференциацию исключительно как набор модально-специфических навыков, или показатели в разных сенсорных областях отражают также частично общую способность?
Предлагаемое исследование вводит понятие capacity for perceptual differentiation (CPD) - способности обнаруживать, организовывать и использовать тонкие различия в перцептивной информации в разных сенсорных и сенсомоторных областях. При этом CPD не предполагается заранее как единая психическая функция. Ее размерность и внутренняя структура сами являются эмпирическими вопросами. Проект проверит, объясняются ли результаты в восприятии времени, проприоцепции, осязании, вкусе, обонянии, зрении и слухе полностью модально-специфическими факторами или же существует фактор более высокого порядка, объясняющий существенную долю общей вариативности.
Вторым ключевым понятием является behavioural agency - поведенческая агентность. В данной работе она отделяется как от феноменологического sense of agency, так и от метафизических представлений о свободе воли. Операционально поведенческая агентность определяется как способность обнаруживать изменения ситуации, сохранять доступ более чем к одной жизнеспособной стратегии ответа, выбирать между альтернативами и обновлять поведение, когда ранее успешный ответ перестает быть адаптивным. Это понятие пересекается с cognitive flexibility, но не отождествляется с ним. Reversal learning, task switching и адаптивный выбор при меняющихся contingencies дают устоявшиеся экспериментальные парадигмы для измерения соответствующих компонентов.
Центральный тезис, подлежащий проверке, состоит в том, что поведенческая агентность частично ограничивается способностью к перцептивной дифференциации. Если два релевантных состояния среды для агента перцептивно неразличимы, они не могут надежно поддерживать разные действия на основании этого различия. И наоборот, увеличение разрешения, с которым воспринимаются релевантные различия, может увеличить количество и точность различий, на которых основывается выбор действия. В этом ограниченном смысле перцептивная дифференциация может рассматриваться как одно из условий адаптивного выбора.
Этот тезис не означает, что более тонкого восприятия достаточно для агентности. На поведение также влияют внимание, рабочая память, мотивация, исполнительный контроль, предшествующее обучение и цели задачи. Эмпирический вопрос заключается в том, объясняет ли CPD уникальную часть вариативности адаптивного выбора после учета этих факторов и приводит ли экспериментальное увеличение CPD к измеримым изменениям поведенческой гибкости.
2. Исследовательские вопросы и гипотезы
Проект ставит четыре основных исследовательских вопроса.
RQ1. Является ли перцептивная дифференциация набором преимущественно модально-специфических способностей или существует эмпирическое основание для частично общей способности, проявляющейся в разных сенсорных модальностях?
RQ2. Предсказывает ли CPD уровень поведенческой агентности, операционализированной через адаптивный выбор, reversal learning, task switching и обновление ответа?
RQ3. Может ли мультисенсорная воплощенная тренировочная программа повысить CPD сильнее, чем простое повторение тестов, эффект ожиданий и неспецифическая активность?
RQ4. Если тренировка изменяет поведенческую агентность, опосредовано ли это изменение улучшением CPD?
Основные гипотезы:
H1. Показатели различения, структурного упорядочивания и перцептивно-моторной калибровки будут демонстрировать надежные индивидуальные различия, включающие как модально-специфическую вариативность, так и общий компонент более высокого порядка.
H2. Более высокий CPD будет связан с более быстрой адаптацией после изменения contingencies, меньшей неадаптивной персеверацией и более эффективным переключением между стратегиями ответа.
H3. Участники, прошедшие мультисенсорную воплощенную тренировку восприятия, будут улучшаться сильнее активной контрольной группы на нетренировавшихся перцептивных задачах. Это является критическим тестом, отличающим обобщенное изменение восприятия от простого заучивания конкретных упражнений.
H4. Прирост CPD будет предсказывать прирост поведенческой агентности; mediation models будут использованы для проверки того, объясняет ли CPD часть эффекта интервенции на адаптивное поведение.
3. Концептуальная рамка
Проект находится на пересечении исследований перцептивного обучения, embodied cognition, экологических подходов к действию и вычислительных моделей адаптивного принятия решений.
С точки зрения embodied cognition восприятие и действие образуют связанную систему, а не независимые стадии обработки информации. Агент отвечает не на исчерпывающее внутреннее представление среды, а на те различия, которые становятся значимыми относительно его возможностей, целей и истории взаимодействия. Экологические теории описывают возможности действия как affordances. Предлагаемый проект спрашивает, влияет ли гранулярность восприятия на гранулярность, с которой аффордансы могут различаться и выбираться.
В проекте различаются три уровня перцептивной эффективности. Difference - обнаружение того, различаются ли стимулы. Structure - восприятие упорядоченных отношений между несколькими стимулами, например градиентов, последовательностей или относительных величин. Action calibration - способность воспроизводить воспринятую величину или отношение собственным действием.
Эти уровни аналитически различны, и их связь должна быть проверена эмпирически, а не предполагаться. Участник может замечать различие между двумя давлениями, но неточно воспроизводить оба; может различать отдельные тоны, но плохо упорядочивать их последовательность; или достаточно точно воспроизводить target, не демонстрируя особенно низкого порога различения. Современные работы по perceptual learning также показывают, что изменения могут происходить на разных стадиях сенсомоторного процесса принятия решений, а не только на уровне сенсорного кодирования.
Дополнительное различение касается near transfer и far transfer. Улучшение на тренируемой задаче само по себе не является доказательством общего увеличения CPD. Наиболее сильным свидетельством был бы перенос на задачи, наборы стимулов и модальности, непосредственно не входившие в тренировку. Существующие данные делают оба результата правдоподобными: perceptual learning нередко остается высоко специфичным, но cross-task и crossmodal transfer также наблюдаются. Поэтому тренировочные упражнения и основные outcome measures в проекте будут намеренно разделены.
4. Методология
4.1. Work Package 1 - измерительная модель перцептивной дифференциации
В первый год будет разработана и валидирована лабораторная батарея, основанная на более простом предварительном поведенческом протоколе. Будут представлены семь областей: восприятие времени, проприоцепция, осязание, вкус, обоняние, зрение и слух. В каждой области будут задачи трех типов: difference, structure и action calibration.
Задачи difference будут использовать психофизические forced-choice процедуры: различение временных интервалов, веса, тактильной текстуры, вкусовых и обонятельных стимулов, визуальной длины или контраста, а также частоты звука. Structure tasks потребуют упорядочивания или восстановления отношений между стимулами. Action-calibration tasks будут требовать воспроизведения воспринятых targets, например длительности, приложенного давления, вкусовой или обонятельной композиции, пространственной дистанции или звуковой частоты.
Предварительный домашний протокол использует задания фиксированной сложности и бинарное hit/miss scoring, поскольку его задача - проверка выполнимости и повторное полевое оценивание. PhD-версия будет использовать adaptive staircase procedures, непрерывные ошибки воспроизведения, psychometric functions и более строго стандартизированное предъявление стимулов.
Пилотное исследование оценит floor и ceiling effects, утомление, сенсорную адаптацию и длительность процедур. Затем более крупная выборка пройдет батарею дважды. Confirmatory factor analysis и hierarchical models сравнят конкурирующие структуры: только модально-специфические факторы; process factors, соответствующие difference, structure и calibration; и иерархические модели, содержащие модально- специфические факторы плюс CPD-фактор более высокого порядка. Будут оценены test-retest reliability и стабильность измерения между сессиями.
Поскольку повторное тестирование само способно вызывать perceptual learning, будут использованы альтернативные наборы стимулов, counterbalancing и явное моделирование retest effects. Для вкуса и обоняния будут стандартизированы длительность экспозиции, емкости, количество материала и интервалы между trials, чтобы уменьшить адаптацию.
Предварительный размер выборки - 120-160 здоровых взрослых; окончательное число будет определено на основе simulation-based power analysis для планируемых latent-variable models.
4.2. Work Package 2 - CPD и поведенческая агентность
На втором этапе будет проверено, предсказывает ли индивидуальная вариативность CPD адаптивное поведение в задачах, независимых от перцептивной батареи.
Поведенческая агентность будет измеряться с помощью заранее зарегистрированного набора парадигм. Probabilistic reversal-learning task позволит измерять адаптацию при изменении связей stimulus-outcome, включая trials-to-criterion после reversal, perseverative choices, learning rates и чувствительность к prediction errors. Task-switching paradigm даст показатели switch costs и обновления ответа. Dynamic choice task будет содержать незаявленные изменения contingencies и измерять скорость, с которой участники обнаруживают и начинают использовать новую стратегию ответа.
Центральное предсказание состоит не в том, что участники с высоким CPD просто отвечают быстрее. Ожидается, что они будут чувствительнее к изменениям, релевантным для задачи, и реже продолжать использовать ранее вознаграждавшуюся стратегию после того, как она перестала быть полезной.
Анализ проверит, предсказывает ли latent CPD поведенческие outcomes после контроля возраста, скорости обработки информации, рабочей памяти и устойчивого внимания. Где это уместно, будут применяться computational models. В reversal learning модели reinforcement learning позволяют различать чувствительность к исходам, скорость обновления, стохастичность выбора и персеверацию. Это различение принципиально: кажущееся повышение гибкости может быть следствием более быстрого обучения, меньшего decision noise, большей exploratory tendency или снижения привычного повторения. Проект должен определить, какой из этих механизмов, если вообще какой-либо, связан с CPD.
4.3. Work Package 3 - интервенция и причинная проверка
Третий этап проверит, можно ли тренировать CPD и приводят ли изменения CPD к изменениям поведенческой агентности.
Участники будут случайно распределены в условие multisensory embodied perceptual training и active control, максимально сопоставимый по длительности, социальному контакту, вниманию инструктора, новизне и ожиданиям. Экспериментальная интервенция будет представлять собой стандартизированную исследовательскую версию Aesthesys Embodied Perceptual Training (AEPT), заранее описанную как воспроизводимый протокол и отделенную от коммерческой презентации метода.
Тренировка будет многократно вовлекать перцептивную дифференциацию, упорядочивание, сравнение и калиброванное действие в нескольких модальностях. Упражнения могут включать различение времени, haptic и proprioceptive comparison, тактильную текстуру и давление, вкус и запах, визуальное упорядочивание, слуховое различение и воспроизведение перцептивных targets. Конкретные stimuli и задачи, используемые как основные лабораторные outcomes, непосредственно тренироваться не будут.
Оценка будет проводиться до интервенции, сразу после и на follow-up. Primary outcomes: изменение на нетренировавшихся CPD measures и изменение заранее определенных measures of behavioural agency. Secondary outcomes: modality-specific learning, crossmodal transfer, retention и точность action calibration.
Основной причинный анализ будет проверять Group x Time interactions. Mediation analysis оценит, объясняет ли изменение CPD часть изменения поведенческой агентности. При возможности промежуточные измерения позволят усилить временную упорядоченность данных и использовать longitudinal modelling вместо простых pre-post difference scores.
Предварительный размер выборки - 90-120 участников; окончательный recruitment будет определен по пилотным оценкам, preregistered power analysis и минимальному эффекту, признанному теоретически значимым.
5. Независимость исследователя и open-science safeguards
Aesthesys включается в проект как источник интервенции, а не как объект, эффективность которого диссертация должна подтвердить. Это различение принципиально, поскольку заявитель участвовал в разработке метода.
Поэтому интервенция будет manualized до начала основного исследования; гипотезы, primary outcomes, exclusion criteria и анализы будут preregistered; scoring и analysis по возможности будут blinded относительно распределения по группам; отклонения от протокола будут документироваться; null и negative results будут рассматриваться как теоретически информативные. Researcher allegiance будет явно раскрыт. Независимое научное руководство и, где возможно, независимое оценивание primary outcomes снизят риск систематического смещения. Материалы, обезличенные данные и analysis code будут опубликованы открыто в пределах, допускаемых этическими и правовыми требованиями.
6. Ожидаемые результаты и научный вклад
Возможны три широких сценария.
Первый: показатели окажутся преимущественно модально-специфическими. Это опровергнет сильную domain-general модель CPD, но позволит исследовать, предсказывают ли отдельные перцептивные способности отдельные формы поведенческой адаптации.
Второй: обнаружится higher-order CPD factor, но его связь с поведенческой агентностью окажется слабой. Это будет означать, что перцептивная дифференциация и адаптивный выбор представляют собой в значительной степени раздельные способности и ограничит более сильные embodied interpretations.
Третий: будет обнаружена предполагаемая комбинация - надежный higher-order компонент перцептивной дифференциации, перенос после мультисенсорной тренировки и проспективная связь между изменением CPD
и адаптацией поведения. Это поддержит тезис, что perceptual resolution вносит вклад в условия, при которых становится возможным адаптивный выбор.
Предполагаемый вклад проекта не сводится к утверждению, что более хорошие чувства ведут к более хорошим решениям. Исследование должно дать более точный ответ на вопрос, ограничивает ли разрешение перцептивных различий способность к обновлению поведения. Методологический вклад состоит также в разработке мультимодальной батареи, различающей difference detection, structural organization и perceptual-to- action calibration в единой рамке.
7. Новизна
Проект обладает четырьмя основными элементами новизны. Во-первых, он рассматривает перцептивную дифференциацию как проверяемую многомерную способность, не предполагая заранее ни единого traits типа общей чувствительности, ни полной модальной специфичности. Во-вторых, он связывает перцептивную дифференциацию с behavioural agency посредством объективных задач адаптивного выбора, а не самоотчетов. В-третьих, причинное направление проверяется с помощью мультисенсорной интервенции и active-control design. В-четвертых, transfer становится центральным критерием: улучшение на практиковавшихся упражнениях будет отделено от изменений в нетренировавшихся перцептивных и поведенческих задачах.
8. Выполнимость, этика и ограничения
Проект преимущественно использует низкорисковые поведенческие и психофизические процедуры. До сбора данных будет получено этическое одобрение; все участники предоставят информированное согласие. Вкус и запах будут исследоваться с использованием пищевых безопасных стимулов и предварительного скрининга аллергий и чувствительности. Процедуры прикосновения и пассивного позиционирования будут неинвазивными и отдельно согласованными.
Основные методологические риски - practice effects, fatigue, expectancy, sensory adaptation и пересечение конструкта с attention или executive function. Для их снижения будут применяться alternate forms, counterbalancing, active controls, standardized exposure, перерывы, измерение ковариат и preregistered exclusion criteria.
Концептуальное ограничение касается самой behavioural agency. Ни одна лабораторная задача не исчерпывает этот конструкт. Поэтому проект использует несколько парадигм и сохранит higher-order термин только в случае достаточной когерентности показателей. В противном случае выводы будут формулироваться на уровне конкретных компонентов, таких как reversal learning, task switching или adaptive response updating.
Еще одно ограничение - ecological validity. Лабораторные задачи намеренно упрощают реальный выбор. Если основные гипотезы подтвердятся, последующие исследования смогут проверить, предсказывает ли CPD адаптивное поведение в более сложных межличностных, двигательных или естественных ситуациях. Такая проверка выходит за минимальные рамки данного PhD.
9. План работы и публикации
Год 1: теоретическое уточнение; ethics и preregistration; разработка и пилотирование лабораторной CPD battery; исследование reliability и latent structure. Планируемый результат: статья о структуре измерения перцептивной дифференциации.
Год 2: исследование связи CPD с behavioural agency с использованием reversal learning, task switching, dynamic choice и computational modelling. Планируемый результат: статья о перцептивной дифференциации как предикторе адаптивного обновления поведения.
Год 3: randomized intervention study; follow-up; анализ mediation и transfer; интеграция результатов и написание диссертации. Планируемый результат: статья о причинных эффектах и профиле переноса мультисенсорной воплощенной перцептивной тренировки.
10. Ожидаемый итог
Проект задает простой, но существенный вопрос:
Ограничивает ли разрешение, с которым человек воспринимает различия, разрешение, с которым он способен выбирать и адаптировать действия?
Ответ не предполагается заранее. Перцептивная дифференциация может оказаться преимущественно модально-специфической и слабо связанной с поведенческой гибкостью; может содержать общий компонент без причинного отношения к агентности; либо может быть тренируемой способностью, которая вносит вклад в адаптивный выбор. Экспериментально различая эти возможности, проект стремится превратить интуитивно убедительное положение - что выбор частично зависит от того, какие различия агент способен воспринять - в фальсифицируемую исследовательскую программу cognitive science.
Литература
Banai, K., Karawani, H., Lavie, L., & Lavner, Y. (2022). Rapid but specific perceptual learning partially explains individual
differences in the recognition of challenging speech. Scientific Reports, 12, 10011.
Ernst, M. O., & Banks, M. S. (2002). Humans integrate visual and haptic information in a statistically optimal fashion. Nature, 415,
429-433.
Gibson, J. J. (1979). The Ecological Approach to Visual Perception. Houghton Mifflin.
Harris, H., Gliksberg, M., & Sagi, D. (2012). Generalized perceptual learning in the absence of sensory adaptation. Current
Biology, 22, 1813-1817.
Hauser, T. U., Iannaccone, R., Walitza, S., Brandeis, D., & Brem, S. (2015). Cognitive flexibility in adolescence: Neural and
behavioral mechanisms of reward prediction error processing in adaptive decision making during development. NeuroImage, 104, 347-354.
Ivanov, V., Manenti, G. L., Plewe, S. S., Kagan, I., & Schwiedrzik, C. M. (2024). Decision-making processes in perceptual learning
depend on effectors. Scientific Reports, 14, 5644.
Kahalani-Hodedany, R., Lev, M., Sagi, D., & Polat, U. (2024). Generalization in perceptual learning across stimuli and tasks.
Scientific Reports, 14, 24546.
McGovern, D. P., Roudaia, E., Newell, F. N., & Roach, N. W. (2016). Perceptual learning shapes multisensory causal inference via
two distinct mechanisms. Scientific Reports, 6, 24673.
Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience. MIT Press.
Virsu, V., Oksanen-Hennah, H., Vedenpaa, A., Jaatinen, P., & Lahti-Nuuttila, P. (2008). Simultaneity learning in vision, audition,
tactile sense and their cross-modal combinations. Experimental Brain Research, 186, 525-537.
Waltmann, M., Schlagenhauf, F., & Deserno, L. (2022). Sufficient reliability of the behavioral and computational readouts of a
probabilistic reversal learning task. Behavior Research Methods, 54, 2993-3014.
Zhao, X.-N., Guan, S.-C., Xiong, Y.-Z., & Yu, C. (2024). Crossmodal to unimodal transfer of temporal perceptual learning.
Perception, 53, 753-762.
Примечание о совместной работе с ИИ
Настоящий текст подготовлен в рамках открытой практики разработки Aesthesys в сотрудничестве и полемике с системами искусственного интеллекта. Такие системы используются как интеллектуальные инструменты для генерации альтернатив, критики, структурирования и проверки аргументов. Авторство исследовательской программы, ответственность за научные утверждения, выбор источников, методологию, этику и окончательные решения принадлежат заявителю. При формальной подаче формулировка disclosure должна быть приведена в соответствие с требованиями конкретной PhD-программы.