Анализ закономерностей, свойственных содержательным психологическим моделям, позволяет сформулировать два основных принципа «действия» таких моделей:

а) детерминированность функционирования моделей воспринимаемыми структурами и задачей и как следствие их адаптивность;

б) эвристичность функционирования моделей при решении сложных перцептивно-опознавательных задач, проявляющуюся прежде всего в многоуровневом решении задачи и общей композиционной активности процесса, включая самопрограммирование.

Последнее не исключает вероятностных аспектов перцептивно-распознавательной деятельности. Все эти особенности определяют преимущества человека перед машиной в информационном плане: активность, избирательность, гибкость, огромный арсенал «лингвистических» средств, возможность использования недостаточной и искаженной информации, огромные возможности обучения, т. е. универсальность функционирования.

Для расширения сферы применения автоматических распознающих и других технических средств с «интеллектуальными» функциями в них должны воспроизводиться основные особенности функционирования соответствующих содержательных психологических моделей. Разумеется, преимущества человека должны использоваться с учетом возможностей и преимуществ машины: высокого быстродействия, пропускной способности, точности, постоянной работоспособности при заданном уровне надежности и т. д. Конечно, не все слепо должно заимствоваться у природы, у человека. Большое значение имеет поиск и использование более экономных или вообще более выгодных в каком-то отношении решений по сравнению с биологическими системами. Однако эти решения, как правило, могут касаться лишь частных, узкоспециализированных функций. Для полифункциональных технических систем, а к ним относятся распознающие автоматы, более или менее полное соответствие с функциями человека является весьма желательным. Это будет способствовать резкому повышению надежности и эффективности технических средств.

Итак, в основу моделирования процессов восприятия и распознавания в интересах построения технических устройств широкого назначения должен быть положен «детерминированно-эвристический» подход с реализацией основных принципов функционирования содержательных психологических моделей, «структурной» детерминированности, взаимодействия моделей разного характера и уровня, эвристичности перцептивно-опознавательной деятельности. Детерминированность рассматривается с содержательно-психологических позиций, а эвристичность – в широком смысле слова, не исключая вероятностные аспекты. Из указанных принципов вытекают как следствие все перечисленные преимущества психического управления и восприятия, включая иерархичность, взаимную корреляцию функциональной и лингвистической структур, кольцеобразность (замкнутость) функциональной структуры в целом и ее элементов и т. д.

Возможные пути построения эффективно действующих непримитивных автоматов на принципах психики:

а) анализ характера психофизиологических и психологических моделей, описывающих в естественном языке деятельность человека;

б) формальное описание психофизиологических функций человека при решении соответствующих задач и построение математических моделей (цифровых, аналитических);

в) создание физических моделей из специализированных (например, оптико-электронных) конструкций и экспериментальная проверка их в различных условиях;

г) формирование интегральной системы, содержащей совокупность физических и математических моделей.

Основными задачами построения формальных моделей являются:

обеспечение универсальности функционирования рецепторных устройств, производящих обработку любой входной информации; воспроизведение функциональной структуры психического управления с реализацией соответствующих эвристик и алгоритмов выделения, преобразования и фиксации информации как при построении психологических моделей, так и их функционировании; разработка иерархического языка для адекватного описания объектов среды и отражающих их текущих образов;

разработка принципов построения внутренней модели проблемной ситуации в ходе ее решения на перцептивно-опознавательном уровне. В настоящее время эти задачи являются центральными в области кибернетической психологии.

При построении моделей восприятия и распознавания необходимо учитывать следующие основные требования:

а) модель должна быть непротиворечивой в рамках моделируемых процессов, способной «вписываться» в более общую модель, быть основой для детализации частных моделей;

б) модель должна выполнять определенные информационные функции, нести новые знания о структуре моделируемых процессов, обеспечивать прогнозирование их функционирования;

в) модель должна быть реализуемой на современных технических средствах, обладать практической полезностью и представлять собой новое средство автоматического выполнения всей системы операций, реализуемых в моделируемых ею психофизиологических структурах.

Полная модель, учитывающая все свойства зрительного анализатора, до настоящего времени не разработана, поэтому при составлении и оценке алгоритмов аналого-цифрового преобразования основные особенности зрительного анализатора учитываются раздельно, а не в совокупности. Особенности зрения выявляются при этом с помощью относительно простых тестовых изображений (штрихов, резких перепадов яркости и т. п.). Полученные результаты затем распространяются на изображения с более сложной структурой.

Сетчатка, которая содержит сложную сеть нейронов, связывающих перекрестно фоторецепторы и соединяющихся с ганглиозными клетками, аксоны которых образуют зрительный нерв, а также связывающих друг с другом ганглиозные клетки, осуществляет преобразование оптического изображения в нейронное, представляющее собой распределение интенсивности возбуждения нейронов, образующих сетчатку. Это преобразование является нелинейным и определяется химическими процессами в фоторецепторах и в системе взаимосвязанных клеток сетчатки, расположенных сразу после фоторецепторов. Изменения, происходящие при этом с изображением, моделируются путем его поэлементного преобразования нелинейной функцией, обычно логарифмической или степенной, с показателем степени 1/3. Использование логарифмической функции удобнее с методической точки зрения, т. к. она согласуется с законом Вебера-Фехнера, который сам является приближенным, применение же степенной функции позволяет получить несколько более точные результаты.