Telegram Web Link
Мастерская интуитивных теорий начала свою работу!

Вчера мы собрались, чтобы начать погружаться в когнитивную психологию и интуитивные теории.

Это мой первый опыт организации мастерской, ещё и на тему, которая мне не совсем близка. Но первое занятие прошло на ура!

📍В начале поговорили про то, какими методами пользуется психология мышления для изучения самых разных процессов: от принятия решений до ментальных моделей. Вкратце рассказали про систему 1 и систему 2, которая уже захватила «рынок» исследований мышления (я обещала, и следующий пост как раз будет про двухпроцессные модели).

После этого поговорили про интуитивные теории. Пост про них есть в нашем канале.

🔥 Выяснили, что интуитивные теории не являются просто набором ошибок или недоразумений. Они:
1. связны — организованы в логически стройные системы,
2. широко распространены — типичны для разных людей и культур,
3. устойчивы — сохраняются даже после получения научных знаний.

Устойчивость интуитивных теорий объясняется несколькими факторами: их когнитивной полезностью (быстрое принятие решений), укоренённостью в языке и культуре, соответствием непосредственному опыту и «непроницаемостью» — то есть склонностью сохраняться, несмотря на противоположные научные данные, подобно тому, как оптические иллюзии не исчезают, даже если мы знаем, как они устроены.

Следующие занятия мастерской будут посвящены научно-исследовательскому блоку и научно-популярному. Будем работать со статьями, пробовать делать собственные исследования и искать ответы на вопросы, которые нас интересуют.

Парочку занятий сделаем открытыми, так что ждите анонсы!

За литературу и пояснения об интуитивных теориях благодарим @kurbankurbanov

Что почитать?

Keil, F. (2024). Intuitive Theories. In M. C. Frank & A. Majid (Eds.), Open Encyclopedia of Cognitive Science. MIT Press. https://doi.org/10.21428/e2759450.9666c9f2

McCoy, J., & Ullman, T. (2019). Judgments of effort for magical violations of intuitive physics. PloS one, 14(5), e0217513.

Shtulman, A., & Valcarcel, J. (2012). Scientific knowledge suppresses but does not supplant earlier intuitions. Cognition, 124(2), 209-215.

Vosniadou, S., Vamvakoussi, X., & Skopeliti, I. (2008). The framework theory approach to the problem of conceptual change. International handbook of research on conceptual change, 1, 3-34.

Штульман, Э. (2020). Сбитые с толку: Почему наши интуитивные представления о мире часто ошибочны. " Манн, Иванов и Фербер".
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
218💘11👾9
Может ли ребенок научить чему-то искусственный интеллект? 👶

Ребенок видит кошку один раз — и уже через пару дней узнаёт её где угодно. Он не только назовёт животное, но и скажет, что оно живое, умеет мяукать и бегать. А теперь представьте, сколько примеров нужно показать нейросети, чтобы она научилась тому же.

‼️Обычно для обучения моделей ИИ нужны миллионы изображений. Однако, недавнее исследование показало: если нейросеть обучается на данных, собранных глазами ребёнка, она может начать понимать мир гораздо быстрее — без учителя и с меньшим количеством информации.

🟣 В 2023 году учёные из Университета Индианы обучили нейросеть, используя 65-часовую видеозапись, сделанную через очки на голове ребёнка в возрасте от 6 до 18 месяцев.

👀 Камера фиксировала взгляды, движения, игрушки, людей и комнаты — то есть реальный опыт ребенка. Далее полученные записи загрузили в нейросеть и модель получила два указания: когда предмет и слово встречаются вместе, это знак того, что они могут быть связаны. А когда предмет и слово встречаются порознь, скорее всего, между ними нет смысловой связи.

🤩 По результатам исследования, нейросеть начала распознавать объекты самостоятельно , просто наблюдая за тем, как ребёнок взаимодействует с окружающим миром. Она смогла выделить категории: «лицо», «игрушка», «еда» и даже некоторые конкретные объекты.

🔍 Хотя точность была ниже, чем у современных моделей (ИИ в состоянии выбрать верную картинку для слова из четырех предложенных вариантов в 62% случаев. В случае ранее не увиденных изображений, в среднем в 35% примеров) это показывает, что нейросети могут учиться так же, как дети — через личный опыт.

#cogito_исследования

cogito

P.S: Спасибо @fyfcnfcb_z и @sunshine_liliya за интересное исследование и текст!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
113💘10👾4
КОМПОНЕНТЫ ИНСАЙТА | ПРОДЛЕНИЕ ДЕДЛАЙНА

Правила хорошего тона гласят: продли период инкубации подачи тезисов!

Поэтому мы рады сообщить, что:

🌟 Дедлайн подачи тезисов продлевается до 31 мая 23:59.

Если вы не успевали – запрыгивайте в последний вагон.
Если вы сомневались – это знак, что подать тезисы все-таки нужно.

Ждём Ваших инсайтов!

🟡 Форма регистрации для участия с постерным докладом
🟡 Форма регистрации слушателей

🤩 @insightconference
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1💘4
😕 Чем опасен социальный фактор в академии: что говорят исследования

В последнее время меня как начинающего ученого все чаще занимает вопрос: Как делать исследования, если академия это часто не про науку и поиск истины, а про социальные практики и связи? Мне нравится рассказывать вам про темную сторону социальной природы науки. Так, уже были посты про Наукообразную чушь от С. Ричи. А совсем недавно, кстати, меня зацепил интересный пост про мидвитов в науке от канала «Зачем мы такие?».

Сегодня хочу поделиться отрицательными социальными практиками, которые неизбежно рождаются в академической среде.

🤡 Научное сообщество обывателями часто воспринимается как рациональная система, где истина побеждает благодаря неким объективным критериям. Однако социологические исследования показывают, что отношения между учёными, механизмы признания и распределения ресурсов зависят не только от качества идей, но и от социальных факторов.

⭐️ Неравенство в признании и «эффект Матфея»
Известные учёные получают непропорционально больше цитирований, финансирования и внимания, даже если их работы не превосходят исследования менее именитых коллег. Это явление известно как «эффект Матфея» (Merton, 1968). Этот эффект демонстрирует непропорциональность признания и успеха: чем больше у тебя цитирований и грантов, тем их будет больше. Как пробить эту стену новичкам?

🔴 Неформальные сети и цитирования
Учёные часто цитируют коллег из своего круга, даже если существуют более релевантные работы. Это создаёт «пузыри» цитирований, где одни исследования получают повышенное внимание, а другие остаются незамеченными (Fong & Wilhite, 2017).

⭐️ Рецензирование и предвзятость
Анонимное рецензирование не всегда защищает от предвзятости. Исследования показывают, что рецензенты чаще поддерживают работы авторов из престижных институтов или своих знакомых (Lee et al., 2013). Ли с коллегами проводят обзор, описывая практики предвзятости при рецензировании. И делятся тем, какими методами мы можем добиться справедливого рецензирования.

🌟 Сплетни и социальные игры
Неформальные разговоры, слухи и личные отношения влияют на то, какие идеи получают поддержку. Латур и Вулгар (1979) показали, что даже экспериментальные факты могут формироваться в процессе социальных переговоров.

😡 Гендерные различия
К слову, одна из недавних статей в Human Nature Behaviour была про то, как в науке пробиваются «королевы пчел». О том, как женщины, которые ведут маскулинную борьбу, чаще пробиваются на вершину карьеры. Дополнительный материал о том, что женщины реже получают гранты.

Почему я считаю это важным? Потому что за социальными играми становится невидимой основная цель науки. Главное, чтобы наука хотя бы иногда балансировала в сторону объективности и истины, даже если социальная сторона перевешивает 🤷‍♀️

Что почитать:

1) Merton, R. K. (1968) The Matthew Effect in Science

2) Bol, T., et al. (2018) The Matthew Effect in Science Funding

2) Fong, E. A., & Wilhite, A. W. (2017) Authorship and citation manipulation in academic research

3) Petersen, A. M., et al. (2019) Reputation and impact in academic careers

4) Lee, C. J., et al. (2013) Bias in peer review

5) Peters, D. P., & Ceci, S. J. (1982) Peer-review practices of psychological journals

6) Latour, B., & Woolgar, S. (1979) Laboratory Life: The Construction of Scientific Facts

7) Guetzkow, J., et al. (2004) What is originality in the humanities and the social sciences?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👾15💘114
😱 Ба-ба-ба или га-га-га? Как работает эффект Макгурка

Если вы не знаете что это, прикрепляем ссылку на видеодемонстрацию этого эффекта.

В чем суть эффекта? Рассказываем в карточках.

Несколько фактов:

🔹Современные исследования показывают, что реакция на эффект МакГурка зависит от возраста, нейропсихологических особенностей и культурного контекста. Так, пожилые люди старше 65 лет реже подвергаются этому эффекту из-за снижения нейропластичности и ослабления мультимодальной интеграции. У молодых взрослых эффект проявляется в 80% случаев, тогда как у старшего поколения — лишь в 40–50%.

🔵 Люди с расстройством аутистического спектра менее восприимчивы к эффекту. Их мозг хуже объединяет зрительные и слуховые сигналы, поэтому они больше полагаются на чисто аудиальную информацию. Это связано с особенностями развития полимодальных зон мозга у людей с РАС, где нарушена синхронизация между сенсорными системами.

🟣 Языковые различия также влияют на восприятие эффекта. Носители английского языка, где много губных звуков («б», «п», «м»), более чувствительны к иллюзии, чем говорящие на японском или китайском. В этих языках акцент на других артикуляционных признаках, поэтому зрительные подсказки играют меньшую роль.
Эффект МакГурка напоминает, что наше восприятие — это активная интерпретация данных, а не пассивная регистрация стимулов. Мозг постоянно корректирует реальность, чтобы сэкономить ресурсы и ускорить обработку информации.

Что почитать?

McGurk H., MacDonald J. Hearing lips and seeing voices //Nature. – 1976. – Т. 264. – №. 5588. – С. 746-748.

Pepper J. L., Nuttall H. E. Age-related changes to multisensory integration and audiovisual speech perception //Brain Sciences. – 2023. – Т. 13. – №. 8. – С. 1126.

Zhang J. et al. McGurk effect by individuals with autism spectrum disorder and typically developing controls: A systematic review and meta-analysis //Journal of Autism and Developmental Disorders. – 2019. – Т. 49. – №. 1. – С. 34-43.

Solarte A. D. The McGurk Effect Across Languages //Eureka. – 2023. – Т. 8. – №. 1.


cogito
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2💘106👾6
Ну заяц, ну погоди! 🐰

Нет, мы не про зайца из «Ну, погоди!». Мы про легендарного Дункеровского зайца, который вернется этим летом и будет вместе со студентами и настоящими учеными обучаться мастерству исследований в области когнитивной психологии.

На школе вас ждут интересные лекции от профессионалов, постерная секция с участниками школы, а также, много нетворкинга и веселья.

🔴 Если вы хотите узнать больше о впечатлениях участников от прошлогодней школы, вы можете почитать об этом на нашем сайте

⭐️ Дедлайн уже скоро. Для того чтобы принять участие, необходимо до 15.06.25, включительно заполнить заявку.

Как подать заявку?
Переходи по ссылкам и все узнаешь!

🌀tg: https://www.tg-me.com/+ZFKm4TVwunZlNDYy
🔴vk: https://vk.com/duncker_school

cogito
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👾11💘1
Два типа переработки информации: от Уильяма Джеймса до наших дней

На какие идеи современной когнитивной психологии опирается предположение о наличии двух типов переработки информации? Рассказываем про двухпроцессные теории.

Несколько фактов:

🔵 Разделение на «страсть» и «разум» восходит к античной философии. Аристотель, например, писал о борьбе противоположностей в человеческой природе. Позже эту же идею развивал даже Уильям Джеймс.

🟣 На самом деле, автором оригинальной концепции является не Д. Канеман, а Джонатан Эванс. Он первым предложил два разных типа переработки. Заслугой Д. Канемана является то, что он успешно популяризировал эту модель. Хотя, упоминания и разработки начались еще задолго до этих авторов.

〰️ В последней адаптации модели двухпроцессных систем присутствует третья система — рефлексивная, которая переключается с одной на другую системы. Но об этом в следующий раз.

➡️ Подробнее читайте в нашем новом материале

cogito
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👾10💘6
Оптимизм в отношении интеллектуальных способностей ИИ идет на спад? Или чем мы отличаемся от ИИ при решении задач? 😂

Недавнее исследование (полный текст будет в комментариях), проведенное компанией Apple, проверяет способность LRM (Large Reasoning Models) DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet, o3-mini и Gemini Thinking к логическому и алгоритмическому мышлению в задачах, требующих использование последовательных шагов, необходимых для достижения решения.

В исследовании использовались головоломки, которые можно было регулировать по уровню сложности:

🔵Ханойская башня (Tower of Hanoi) - это головоломка с тремя колышками и дисками разных размеров, которые нужно перемещать по определенным правилам;
🟡Checkers Jumping — задача представлена линией, в которую выстроены синие и красные шашки и между ними одно пустое место. Необходимо поменять местами все красные и синие шашки;
🔴Орки и хоббиты (River Crossing) — головоломка, в которой чувствуют n агентов и соответствующие им n агентов, которые должны пересечь реку на лодке;
🟡Blocks Word — перестановка блоков из начального положения в заданное положение. Найти минимальное количество ходов.

➡️Исследование показало, что с повышением сложности задач точность всех моделей снижается, а при высокой сложности модели демонстирует практически нулевую точность (что достаточно схоже с человеческим мышлением). Также несмотря на то, что модели использует методы мышления (reasoning tokens), они не способны исправить ошибочные шаги в своих рассуждениях, которые, как правило, возникают в самом начале решения задачи.

Также, хотя в нашем представлении ИИ хорошо справляются с большой обработкой данных, при увеличении элементов в задаче (при усложнении задачи), резко возрастает пространство возможных состояний, и модели не справляются с его обработкой.

Исследователи попробовали «помочь» ИИ справиться с задачей. Так, задавали алгоритм действий в виде подсказки, но производительность практически не менялась, что странно, потому что разработка решений должна занимать значительно больше вычислений, чем следование алгоритмам.

🔵 Задача Ханойской башни является одной из самых изученных в области решения задач. Уже были построены многочисленные вычислительные модели решения этой задачи. Так в чем же отличие решений ИИ и человека?

🔵Отличие 1. Наличие большого количества высокоуровневых процессов, которые потенциально участвуют в решении этой задачи. Так, например, уже было получено, что с решением задачи Ханойской башни связана рабочая память, процессы планирования (которые активируются благодаря работе префронтальной коры), а также, управляющий контроль. И как правило, мы более гибкие в решении задач и выборе стратегий (или эвристик), если какая-то из них не работает (при достаточном уровне мотивации).

⭐️Отличие 2. Мы можем менять стратегии в зависимости от представления задачи. В недавнем исследовании было получено, что решая задачу мысленно (без внешней визуальной демонстрации), мы используем другие стратегии и решаем задачу медленнее, чем при наличии зрительного материала. Опора на внешний зрительный материал дает нам устойчивую информацию о задаче, которую мы эффективно используем при решении.

🔵Отличие 3. У человека есть возможность решить сложные задачи как аналитически, так и инсайтно. Несмотря на то, что Ханойская башня является одним из самых ярких примеров аналитической задачи, которая хорошо описывается теорией задачного пространства Ньюэлла и Саймона, исследователи мышления отошли от понятия инсайтных задач и подошли к феномену инсайтных решений. Например, решая задачки на интеллект (матрицы Равена), мы можем испытать инсайт. Как правило, инсайт сопровождается нахождением верного решения задачи (феномен истинного инсайта). Мы можем творчески создавать новые варианты решения, преодолевая тупики, даже если раньше не видели и не обучались подобному материалу, что недоступно для ИИ.

🔹 Отличие 4. Метакогниции. Да, именно метакогниции и подобные процессы отслеживания процесса решения могут быть тем самым ключиком, которого так не хватает ИИ.

cogito
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1💘132🔥2👾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мы давно не говорили о том, кто мы. Давайте познакомимся снова.

🟢Самый главный пост про отличие когнитивной психологии от КПТ

Надеемся, что наши коллеги-психологи и все, кто с психологией связан только косвенно, продолжат нести свет этого знания в массы (а то очень часто неловко слышать о том, что я и мои коллеги КПТшники). Собственно, именно с этой целью и был создан этот канал.

Мы здесь нашей небольшой командой энтузиастов рассказываем про то, как работает память, мышление, внимание, принятие решений и многое другое.

Присоединяйтесь ❤️

cogito
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥14👾81
🌸 Собрали для вас подборку малоизвестных, но полностью открытых обучающих материалов по экспериментальной и когнитивной психологии, а ещё, нужное для статистической обработки данных

🔵 Учебник с введением в когнитивную психологию:
https://www.crumplab.com/cognition/

🟣 Энциклопедия когнитивной науки (хоть мы о ней уже писали, статьи тут классные):
https://oecs.mit.edu/open-encyclopedia-of-cognitive-science

⭐️ Онлайн учебник по нейронауке с нейроанатомическими картинками:
https://nba.uth.tmc.edu/neuroscience/index.htm

🟡 Хороший учебник по экспериментальной психологии: https://experimentology.io/

Немного о статистке и анализе данных:

⭐️ Бессмертная книга Лакенса:
https://lakens.github.io/statistical_inferences/

⭐️ Анализ данных и статистика с примерами в R:
https://pozdniakov.github.io/tidy_stats/

Regression and Other Stories by Andrew Gelman, Jennifer Hill, and Aki Vehtari:(с примерами кода в R)
https://avehtari.github.io/ROS-Examples/

(Для продвинутых) Материалы по байесовской статистике:

✴️ Введение в байесовскую статистику:
https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/

🔵 Bayesian Data Analysis, by Andrew Gelman, John Carlin, Hal Stern, David Dunson, Aki Vehtari, and Donald Rubin (с примерами кода R, Python, Matlab/Octave)
https://sites.stat.columbia.edu/gelman/book/

🟠 Анализ данных и машинное обучение для исследователей:
https://sites.google.com/view/wlm-course/main (с примерами в R)

〰️ Машинное обучение в Python в формате Cookbook:
https://ipython-books.github.io/

А также полезные материалы, нужные для научной работы

🟠Основы работы с ggplot2:
https://angelgardt.github.io/psyhseconf/ggplot-psy-hse.html (с примерами в R)

🔹Краткое руководство по использованию симуляций для анализа статистической мощности эксперимента (power analysis):
https://github.com/achetverikov/power_simulations_in_R

🔵 Большой альбом-сборник различных визуализаций данных (для вдохновения):
https://visualisingdata.com/resources/

〰️ Знаменитый учебник Barabasi по сетевой науке:
https://networksciencebook.com/

cogito

©️О многих из этих материалов мы узнали благодаря чату ThinkCog, каналам www.tg-me.com/noProspectTheory, https://www.tg-me.com/nastengraph
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥30💘4👾2
🧠Как город влияет на мозг? Нейроурбанистика, тревожность и здоровье мозга в мегаполисе

Нейроурбанистика — новое междисциплинарное направление на стыке нейронаук, архитектуры и психологии, которое изучает, как городская среда влияет на наш мозг и поведение.

🏠В новом ролике канала “Нейрониндзя” мы разобрали, почему высокие этажи вызывают тревожность, как деревья за окном влияют на интеллект и наше эмоциональное состояние, и почему даже животные и насекомые меняются под воздействием мегаполиса на генетическом уровне.

🌳Я также рассказала о (нейро)урбанистических проектах, реализуемых в нашем Институте когнитивных нейронаук, привела примеры успешных биофильных городов и дала несколько рекомендаций к тому, как комфортно существовать в довольно агрессивной среде мегаполисов.


➡️Ссылка на ролик на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=mOnQ0jcJEOE&t=19s

➡️Смотреть можно также на RuTube.

P.S. ТГ-канал прекрасного ведущего (а также моего друга) Тёмы — https://www.tg-me.com/ostavimtak.

P.P.S. А еще это первый ролик на Ю-тубе с моим участием в качестве эксперта, так что я буду очень рада вашим лайкам, комментариям и репостам! 😴

#нейронауки #психология #нейроурбанистика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2💘7🔥5
🧐 Не секрет, что классической формулы бихевиористов «стимул-реакция» не хватает для объяснения поведения животных, но несмотря на это исследования когнитивной этологии (наука о познавательных процессах и когнитивных способностях животных) часто не знакомы широкой аудитории. Именно поэтому мы начинаем серию постов, в которой ближе познакомимся с «миром животных».

Небольшая ремарка: мы стремимся рассматривать их без привязки к людям и отказаться от поисков подтверждений уникальности Homo Sapiens, вместо этого мы вместе посмотрим на птиц, кошек, кашалотов и других как на равных.

🔵Наше когнитивное сафари начнется с птиц и их способностей к научению! Остановимся на более естественном поведении птиц, а именно на пении.

Все еще думаете, что птицы умеют хорошо петь с рождения? Скорее читайте карточки, чтобы развеять мифы о пении птиц🤪

Что почитать?

Sexual Selection: Perspectives and Models from the Neotropics, ed. R. H. Macedo and G. Machado (Amsterdam: Elsevier Academic Press, 2013), 341-63.
J. Podos, P.S. Warren. "The evolution of geographic variation in birdsong" Adv Stud Behav 37 (2007): 403-58.
P. Marler, M. Tamura. “Song 'dialects' in three populations of white-crowned sparrows," Condor 64 (1962): 368-77.
S. C. Woolley, A.J. Doupe. "Social context-induced song variation affects female behavior and gene expression," PLoS Biol 6 (2008): e62.
S. Nowicki, W. A. Searcy. "Song function and the evolution of female preferences: Why birds sing, why brains matter," Ann N Y Acad Sci 1016 (2004): 704-23.
E.D. Jarvis. "Evolution of brain pathways for vocal learning in birds and humans," in Birdsong, Speech, and Language, ed. J.J. Bolhuis and M. Everaert (Cambridge, MA: MIT Press, 2013), 63-107.
L. Kubikova et al. " Basal ganglia function, stuttering, sequencing, and repair a dut songbirds, Sci Rep 13, no. 4 (2014): 6590.


#cogito_животные

cogito
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
113🔥11👾7💘3
Мы попросили ChatGPT сгенерировать алфавит на тему когнитивная наука

Вот что из этого вышло

Особенно порадовали щели, йега и юрист (его нам подкинули)

cogito
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤡17👾15💘51
#пост_по_регламенту

Итак, продолжаем выкладывать трудолюбиво собранные нашим Зоопарком папки, которые, как нам кажется, уже более или менее готовы. Если кто еще хочет в них добавиться - пишите ЛС нашего Зоопарка или в комменты (но не затягивайте, иначе смысла нет).

Встречайте, смотрите, выбирайте на свой вкус и добавляйтесь - тематические подборки:

Биология, сельское хозяйство и тому подобное (кроме медицины) - 27 каналов,

Разные гуманитарные науки и примкнувшие к ним - 24 канала.

В процессе сборки:

-математика и все, что около нее
-физика
-медицина
-инженеры-технари. Пока что именно эти папки пополняются так себе, в отличие от того, что уже было (науки о Земле и химия с материалами), так что не факт, что выйдут - но постараемся.

Как и раньше, собираем отдельно "мегапапку" - самые крупные, избранные каналы о науке и образовании (или просто особо понравившиеся нам).
1🔥122💘1
2025/10/20 09:15:01
Back to Top
HTML Embed Code: