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Erkennen von Objekten, Ereignissen und Risiken
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Unter Objekt-, Ereignis- und Risikoerkennung versteht man das Problem, sensorischen Mustern eine semantische Kategorie (Beute, Raubtier, Begleiter, Hindernis) zuzuordnen. Die Bayes'sche Entscheidungstheorie bietet den optimalen Rahmen: Maximierung des erwarteten Nutzens durch Gewichtung der A-posteriori-Wahrscheinlichkeit jeder Hypothese mit den Konsequenzen jeder Entscheidung.
Der Mahalanobis-Abstand normalisiert den Abstand zum Schwerpunkt jeder Klasse durch die Variabilität dieser Klasse (¹): Er vermeidet Verzerrungen aufgrund von Korrelationen zwischen Merkmalen. Bei der Gaußschen linearen Klassifizierung ist die optimale Entscheidungsgrenze die Hyperfläche, bei der d²_M zwischen zwei Klassen gleich ist, was eine Hyperebene ist (lineare Diskriminanzanalyse).
Die Signaldetektionstheorie (SDT) trennt die Empfindlichkeit (d', die vom SNR abhängt) vom Antwortkriterium (, das von A-priori-Wahrscheinlichkeiten und Konsequenzen abhängt). Ein Beobachter kann eine hohe Empfindlichkeit (hohes d') haben und dennoch Fehler machen, wenn sein Kriterium verzerrt ist. Durch die Anwendung von TDS auf das Verhalten von Tieren können sensorische Grenzen von Entscheidungsverzerrungen getrennt werden.
Die Diffusionsevidenzintegration (Rassenmodell) sammelt sensorische Evidenz bis zu einem Schwellenwert _dec: Sie modelliert Reaktionszeit und Fehlerrate gleichzeitig. Die Driftgeschwindigkeit _drift ist proportional zum SNR des Reizes; Der Schwellenwert _dec steuert den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit. Neuronen im IPL (unterer Parietallappen) von Primaten zeigen eine ansteigende Aktivität, die mit diesem Modell übereinstimmt.
Die wahrgenommene Risikofunktion R_perc führt zu einer Kostenasymmetrie: In gefährlichen Situationen gilt C_damage >> C_falsepos, was die Aktionsschwelle sehr niedrig macht (besser vor einem Fehlalarm fliehen, als nicht vor einem echten Raubtier zu fliehen). Diese evolutionäre Asymmetrie erklärt die bei Tieren beobachteten übertriebenen Angstreaktionen und Negativitätsvorurteile.
ID:('ky', 585)
Palos Verdes, Costa de Corral, Chile