La même conclusion générale peut être atteint d'une autre manière: Jusqu'à présent, notre objectif a été en grande partie sur le traitement de données-conduit ou bottom-up. Voilà, nous avons discuté comment l'information entrante (le "data") déclenche une réponse par des détecteurs de fonctionnalité, qui à son tour déclenche une réponse par lettre-détecteurs (ou Geon-détecteurs), et ainsi de suite. Les données prennent l'initiative; les données faire avancer les choses. Cependant, il ya des raisons de croire qu'il ya plus de reconnaissance de formes que cela.
La reconnaissance de formes est également influencée par un vaste modèle de connaissances et attentes. Ces influences sont généralement désignées comme-concept, ou tog-bas. Les modèles qui incluent à la fois haut de l'aube et composants bottom-up sont décrits sous forme de données interactives models.
The dans la section précédente ont indiqué certaines des limites de AUTONOME, modèles pilotés par les données; voici une autre façon de faire la même remarque générale: Nous pouvons dire sujets: «Je suis sur le point de vous montrer un mot très brièvement sur un écran d'ordinateur, le mot est le nom de quelque chose que vous pouvez manger." Si nous avons forcé sujets de deviner le mot, à ce stade, il est peu probable de nommer le mot cible.
Mais si maintenant nous montrons tachistoscopique le mot, '' artichaut, '' nous sommes susceptibles d'observer une grande amorçage effet qui est, les sujets sont plus susceptibles de reconnaître "artichaut" avec ce repère que ce qu'ils auraient été sans la queue.
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Modèles interactifs de reconnaissance de formes: la partie 2 de 3