Allgemeine 2 - Teil 5 | Karteikarten

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Stimulussubstitutionstheorie	wie genau interagieren US, CS und Reaktion? -Stimulussubstitutionstheorie nach Pawlow -CS wird zu einem Ersatz des US und erlangt die eigenständige Fähigkeit, die UR hervorzurufen -Problem: Die CR ist nie eine genaue Kopie der UR! ->separate CS-CR Verbindung -CR ist häufig schwächer und langsamer als UR (Timing u. Intensität) -Unterschiedliche Form: fehlende Komponenten wie Schluckbewegung (auf Fleisch reagiert der Hund mit Kaubewegungen, auf Glocke nicht) ->+ neue Komponenten + gegenteilige Komponenten -CR ist eher so eine Mischung auf unkonditionierter und normaler Reaktion
schematische Darstellung	Image: Image (binary/octet-stream)
Erklärung von Abweichungen in der Form (Hilgard, 1936)	-Fehlende Komponenten: Teile der UR (z.B. Schlucken) hängen vom US (z.B. Futter) ab und können evtl. nicht übertragen werden -Zusätzliche Komponenten: CS hat Merkmale (z.B. OR), die beibehalten werden -die CR trägt Merkmale der UR und der "normalen" Reaktion auf den CS -Unterschied zwischen klassischer und moderner Definition (Paarung verändert Reaktion auf CS) der KK -Tatsächlich: Viele verschiedene Arten von Assoziationen können erworben werden
Sign tracking	-KK ist Zeichenlernen -CS kündigt US an und ist von diesem abhängig
Experiment zur Untersuchung von Assoziationen: Rescorla (1972/73)	-"US-Abwertung und Devaluation" -Schwächung der bestehenden CS-US Verknüpfung durch Habituation ->die UR Reaktion auf den US wird immer schwächer - wurden auf Krach (US) in Kombination mit Licht (CS) gepaart - Konditionierter Reiz (Licht) sagte Krach voraus - Gruppe 1 wurde dann an Krach habituiert - Gruppe 2: keine Habituation (Kontrollgrupe) - Reaktion auf Reiz (Licht) nahm in Gruppe 1 ab, in Gruppe 2 war das nicht der Fall: Beleg für CS-US-Assoziation -passt zur sign tracking Theorie
Rescorla -Versuchsbedingungen	Image: Image (binary/octet-stream)
Inhibitorische Konditionierung -Mögliche Nachweise	Retardationstest Summationstest
Inhibitorische Konditionierung	• US wird nicht präsentiert, wenn vorher der CS präsentiert wurde ->der CS wird zu einem Indikator für die Abwesenheit des US • Man spricht von CS+ für einen exzitatorischen Reiz, der z.B. mit Anwesenheit eines Elektroschocks assoziiert ist, und von CS- für einen inhibitorischen Reiz, der z.B. mit Abwesenheit eines Schocks assoziiert ist
Retardationstest	- CS-Präexposition: CS wird wiederholt alleine präsentiert (CS-Präexpositionseffekt) - CS sagt nicht die Abwesenheit des US hervor, sondern hat gar keinen Informationsgehalt - CS-Präexposition führt zu einer Nichtbeachtung des CS, was dem Aufbau einer Konditionierung zunächst entgegensteht - Dann wird Retardationstest durchgeführt: CS- wurde etabliert, der wird nun zu einem CS+ trainiert - wenn der CS- inhibitorische Eigenschaften angenommen hatte, dann ist die Ausbildung des CS+ verzögert (=retardiert) ->Assoziation zwischen Licht (CS) und Schock (US) wird langsamer gelernt => Latente Inhibition
Summationstest	- Phase 1: CS+ und CS- werden unabhängig voneinander etabliert Phase 2: Test der inhibitorischen Wirkung durch gemeinsame Darbietung (=Summation) von beiden CS - wenn inhibitorische Konditionierung erfolgreich war, sollte die auf den CS+ auftretende Reaktion bei der Summation von CS+ und CS- verringert auftreten - komplizierterer Test - Ratte soll lernen, dass Ton Futter vorhersagt - Ratte lernt, dass Ton Futter ankündigt - Phase 2: Ton wird jetzt mit Licht gepaart: Keine konditionierte Reaktion - Luftstoß sagt Futter hervor -> Speichelreflex -Luftstoß und Ton sagen nun Futter hervor -Licht könnte konditionierter Inhibitor werden -Licht wird in Testphase mit Ventilator gepaart -> nur geringe konditionierte Reaktion -Licht ist ein konditionierter Inhibitor
Kontiguität vs. Kontigenz => Kamins Blocking Effekt 1968	• Was spielt überhaupt eine wichtige Rolle? Reicht die Raum-zeitliche Nähe aus oder ist der Informationsgehalt (Kontigenz) ausschlaggebend? • Gemeinsame Darbietung von CS und US ist hinreichend und notwendig für Konditionierung?? => Kamins Blocking-Experiment zeigt, dass diese alte Annahme falsch ist
Kamins Blocking Effekt 1968 -Experiment	• Alle Ratten bekommen Verbundreiz (Ton+Licht) gemeinsam mit einem Elektroschock präsentiert • Experimentalgruppe hatte davor nur das Licht mit dem Elektroschock bekommen, Testgruppe nicht • In der Testphase hab es nur einen Ton im CER (conditioned emotional response) Paradigma • Ergebnis: Die Kontrollgruppe zeigt fast perfekte Unterdrückung, Tiere zeigten also kaum Furcht, die Tiere hatten offenbar keine Assoziation zwischen dem Ton und dem Schock erworben -> die Experimentalgruppe zeigte keine Unterdrückung, also Furcht, trotz genau gleicher Ton Exposition • Interpretation: In der Experimentalgruppe kündigte nach dem Vortraining das Licht (L) den Schock bereits perfekt an. In der Trainingsphase war der Ton (T) daher völlig nutzlos (keine zusätzliche Information), und erwarb entsprechend keine Assoziation
Problem für die Kontiguitätstheorie (Theorie der raum-zeitlichen Nähe)	- Ton wurde in beiden Gruppen gleich häufig mit dem Schock gekoppelt, daher sollte die erworbene Assoziation aufgrund von Kontiguität auch gleich hoch sein - Informationsgehalt von Reizen scheint fast wichtiger zu sein als raum-zeit Nähe - Raum-zeitliche Nähe zwischen CS und US ist wichtig für Konditionierung, aber nur insofern, als ein CS in seinem Verhältnis zum US auch neue Info bringt (kontingent ist)
Vorhersagefehler / Prediction error	• Organismen lernen durch die Reduktion des Unterschieds zwischen ihrer Erwartung über die Welt und dem tatsächlichen Zustand der Welt • Den Unterschied zwischen Zustand und Erwartung nennt man allgemein Vorhersagefehler oder „Prediction Error“ • Vorhersagefehler gibt es in verschiedenen Bereichen von der Wahrnehmung und ihre Minimierung ist eine allgemeine Lernaufgabe • Für die klassische Konditionierung stellt das Rescorla und Wagner Modell ein Lernmodell mit Minimierung des Vorhersagefehlers dar
Das Rescorla und Wagner Modell zur Beschreibung der KK -formal	• Formales Modell der KK: ΔV = α (λ—V) [λ—V: Vorhersagefehler] • Lernfortschritt (ΔV) = Lernrate (α) * (maximale Assoziationsstärke (λ) – aktuelle Assoziationsstärke (V)) nächster Durchgang Vneu= Valt + ΔV
Das Rescorla und Wagner Modell zur Beschreibung der KK	• Wenn die Intensität des aktuellen US größer ist als die erwartete Intensität, z.B. zu Anfang eines Experiments, dann werden alle konditionierten Stimuli, die mit dem US kombiniert werden, exzitatorisch konditioniert (λ >V) • Wenn die Intensität des aktuellen US kleiner ist als die erwartete Intensität, z.B. in der Löschungsphase, werden alle konditionierten Stimuli, die dann mit dem US kombiniert werden, inhibitorisch konditioniert (λ<V) • Wenn die Intensität des aktuellen US der Intensität der Erwartung entspricht, z.B. wenn der Zusammenhang perfekt gelernt ist, dann findet keine Konditionierung mehr statt (λ=V) • Je größer die Diskrepanz zwischen erwarteter und tatsächlicher Intensität des US, desto stärker ist die Konditionierung (anfangs stärker) • Saliente (auffällige) Reize führen schneller zur Konditionierung als weniger saliente Reize =>Effekt auf Lernrate (α) • Wenn zwei oder mehr konditionierte Stimuli zusammen präsentiert werden, summiert sich die erwartete Intensität • Erklärung vieler KK Phänomene möglich
Akquisition	Image: Image (binary/octet-stream)
Extinktion	Image: Image (binary/octet-stream)
Blockierung	Image: Image (binary/octet-stream)
Überschattung / Overshadowing	Image: Image (binary/octet-stream)
Übererwartung	Image: Image (binary/octet-stream)
Zusammenfassung Rescorla-Wagner Modell	Image: Image (binary/octet-stream)
Erweiterung Rescorla-Wagner Modell	Image: Image (binary/octet-stream)
Was kann das Modell erklären, was nicht?	-Spontanerholung, Überlernen nicht erklärbar -es ist eine mathematische Formel, die von 0 bis 1 limitiert ist, wenn gelöscht, dann gelöscht -wenn eine Assoziation am Ende des Prozesses bei 0 ist, kann es nicht plötzlich wiederkommen
Nutzen formaler Modelle	• Klare, überprüfbare Aussagen • Gut für Theoriebildung • Vorraussetzung für Modellierung mit Computer ->Nachbildung in Computern für maschinelles Lernen

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