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/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / bit / listserv / csgl / 2052 < prev    next >
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Text File  |  1993-01-05  |  7.5 KB  |  150 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!sdd.hp.com!wupost!psuvax1!psuvm!auvm!MCIMAIL.COM!0004972767
  3. Return-Path: <@VMD.CSO.UIUC.EDU:0004972767@mcimail.com>
  4. Message-ID: <20930105183202/0004972767DC4EM@mcimail.com>
  5. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  6. Date:         Tue, 5 Jan 1993 18:32:00 GMT
  7. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  8. From:         Hortideas Publishing <0004972767@MCIMAIL.COM>
  9. Subject:      The Devil Influenced Me to Do It
  10. Lines: 138
  11.  
  12. From Dr. Diabolo, channeled by Greg Williams (920105)
  13.  
  14. Note to Joe Lubin: MIND READINGS is $18 postpaid most anywhere.
  15.  
  16. >Bill Powers (930104.0900)
  17.  
  18. >Even trying to play Devil's Advocate pushes one into the
  19. >qualitative mode. Greg said that it is possible to detect the
  20. >disturbance through its effect on the cursor. That is true,
  21. >qualitativly. Everyone can tell immediately THAT there is a
  22. >disturbance, because the cursor doesn't behave as they expect it
  23. >to under the hypothesis that they have the sole means of
  24. >affecting it. But nobody can tell, on that qualitative basis
  25. >alone, WHAT THE DISTURBANCE IS.
  26.  
  27. For the tracker to "respond" to the "discriminative stimuli," all that is
  28. necessary is for him/her to be able to see the cursor movement, NOT to
  29. "tell... WHAT THE DISTURBANCE IS." If the cursor is seen to be moving away
  30. from the target position -- due to the net COMBINATION of handle position and
  31. net disturbance, of course -- then the tracker responds by moving the handle
  32. in the direction (determined previously in practice, via "reinforced"
  33. learning) which moves the cursor in the direction toward the target position.
  34.  
  35. >I should also point out that no matter what method a person uses,
  36. >there is no way of telling HOW MANY disturbing variables are
  37. >acting at the same time, or what their individual magnitudes and
  38. >directions are.
  39.  
  40. Agreed. Only the net result of all disturbances AND handle position upon
  41. cursor movement is visible. If the net disturbance is zero and an
  42. inexperienced tracker "noisily" jerks the handle so that the cursor heads
  43. upward, the stimulus of solely-tracker-induced cursor movement will result in
  44. a response of change in handle velocity increasing in the direction which
  45. moves the cursor back toward the target. There might be overshoot, in which
  46. case the tracker responds again, appropriately. If the tracker is really
  47. "jumpy," there might be large continuing oscillations in the absence of any
  48. net disturbance. The degree of "jumpiness" or "smoothness" manifested by a
  49. tracker would be reflected in his/her personal stimulus-response functions.
  50.  
  51. >Greg caught on to this in showing how, by looking at the
  52. >relationship between the handle and the cursor, the participant
  53. >could get more information about the disturbance.
  54.  
  55. I didn't mean that the person is perceiving the handle position and using that
  56. to compute something about the disturbance. The person doesn't care where the
  57. handle is. He/she simply moves the handle away (in the "corrective" direction)
  58. from WHEREVER it is at a given time IF he/she sees the cursor move away from
  59. the target.
  60.  
  61. If there are "noisy" functions relating "stimuli" and "responses" for
  62. practiced trackers, so be it. We demons admit that we need to add in random
  63. terms to our models of the PURELY EXTERNAL (TO THE ORGANISMS) FUNCTIONAL
  64. RELATIONSHIPS BETWEEN STIMULI AND RESPONSES. You PCTers boast about a high
  65. correlation between handle position and disturbance, but that glosses over the
  66. fact of irreducible noise in the stimulus-response functions. You simply
  67. integrate and the noise becomes less apparent. We, on the other hand, choose
  68. to tell it like it is: the tracker sees the cursor moving away from the target
  69. (under the influence of net disturbance AND handle position), and the tracker
  70. responds by changing -- with a pseudorandom component -- the velocity of the
  71. handle. If you like correlations, the integral of cursor velocity over time
  72. equals 0 equals the integral of handle velocity over time, but mere
  73. correlations don't identify "stimuli" and "responses." The record of handle
  74. position vs. time does not describe the true "responses" over the course of
  75. the experiment, it is only the RESULT of those responses. There is no
  76. necessity that the responses correlate well with the stimuli when noise is
  77. significant, since the responses tend to correct the "mistakes" of previous
  78. responses.
  79.  
  80. -----
  81.  
  82. Rick Marken (930104.1800)
  83.  
  84. >The experiment does NOT rule out the possibility that there may be
  85. >a relationship between derivatives or integrals of c1(t) and c2(t)
  86. >and, indeed, if you compute the indefinite integral of the cursor
  87. >traces  -- call it int(c(t)) -- you DO find a correlation between
  88. >the integrals -- and there IS a high correlation between
  89. >int(c1(t)) and o1(t), for example. So now the clever nonPCTer
  90. >can get excited and say -- AH HA!! int(c1(t)) IS THE STIMULUS
  91. >that guides responses in a tracking task -- the INPUT-OUTPUT
  92. >MODEL IS SAVED!!!
  93.  
  94. Again, high correlations don't necessarily identify the real "stimuli" and
  95. "responses" when there is noise. The integration simply washes out the noise
  96. and leads the clever PCTer to get excited and say -- AH HA!! the INPUT-OUTPUT
  97. MODEL IS LOST!!! Of course, the inputs and outputs that got lost were those
  98. chosen by PCTers, not by us devils (and devilettes).
  99.  
  100. >This is where quantitative modelling is needed again (one little
  101. >demo can't shut the non-PCTer up forever -- if at all). If int(c(t))
  102. >is the stimulus for tracking then we should be able to build a
  103. >model using int(c(t)) as the stimulus.
  104.  
  105. One last time: don't take high correlations as THE sign of stimulus-response
  106. relationships. Low correlations between stimuli and responses can result in
  107. "good-enough" performance of organisms over the long-run. (I.e., if there is a
  108. two-second constant lag between a light coming on and your throwing a switch
  109. that turns it off, and you want the light off, if the light comes on once
  110. every few minutes, over 24 hours it will be almost always off (nearly perfect
  111. correlation with the desired outcome), yet there will be zero correlation
  112. between the stimulus and the response each time the light comes on.)
  113.  
  114. >>Where is the person who is claiming that there is ONE function which maps
  115. >>all of the different i's to the same o? They will say that each i has a
  116. >>different function mapping to the same o, which is perfectly possible,
  117. >>mathematically.
  118.  
  119. >Then I hope they will also say HOW the system knows which function to
  120. >pick each time in order to map the different c(t)'s into the same o(t).
  121.  
  122. You should know us demons well enough by now to realize that we think trying
  123. to answer such questions is not important.
  124.  
  125. -----
  126.  
  127. Gary Cziko 920105.1523 GMT
  128.  
  129. >Greg, have you gotten the Koza book on _Genetic Programming_ yet?
  130.  
  131. No, not yet. I expect it this week.
  132.  
  133. >It seems to me that this would be a nice problem for symbolic regression
  134. >(i.e., function identification) using genetic programming.  You could
  135. >include all kinds of functions that you think could possibly relate the
  136. >output to the input and then let evolution do its stuff to find the magic
  137. >combination.  If there is anyway to express the output as a function of the
  138. >input, it seems to me that genetic programming should be able to snuff it
  139. >out.  These functions could involve time lags as well.
  140.  
  141. And pseudorandom components, too, presumably. So the task for Koza is to come
  142. up with the function relating cursor position and velocity to handle velocity.
  143.  
  144. Pat says that it might be appropriate to stress that velocity is a vector,
  145. including a specification of direction as well as speed.
  146.  
  147. As ever,
  148.  
  149. Greg
  150.