概率学习probability learning

有机体对于具有统计规律性的现象所表现的预测的行为方式及其形成过程。当人们对行为的结果难以提出明确的预测或推测的场合，也常常有必要去选择特定的对象和方法，并做出决定。把在这种不确定的场合中选择和决定行为的学习叫做概率的学习。一般来说，这种不确定场合的学习，是依存于过去的各种经验的。但它有统计的规律性。为了在理论上和实验上明确这种学习行为，就要明确规定场合和选择行为的若干条件和变量。作为条件，可以有从单纯2个选择推测一直到N个选择推测。另外，作为重要的变量，还有行为的成功或失败的概率、强化的概率等。而强化的概率所赋予的方式就叫做强化的时间表。强化如果是和先行现象独立时，就叫非依存的；如果强化是从属于先行现象时，就叫做依存的。像这样一些学习过程，可以进行概率论的、信息论的解析。现在这种解析，已经提出了若干理论模型，如刺激抽出理论、概率学习模型、对偶联想模型、线性模型等。而且作为概率学习来探讨的问题， 已经涉及到辨别学习、反应时的变化、概念学习、记忆以及各种行为决定等等领域。