CEU kutatás: "Mindannyiunkban rejtőzik egy kis statisztikus zsebtolvaj"

Miért olyan hatékonyak a zsebmetszők? Részben azért, mert olyan tárgyakat is képesek azonosítani csupán tapintással, amiket korábban soha nem láttak. Így ahelyett, hogy a kulacsot vagy a füzetünket vennék ki a táskánkból, azonnal megtalálják a mobiltelefonunkat vagy a pénztárcánkat, és csak ezeket az értékes, könnyen pénzzé tehető dolgokat emelik ki.
„Mindannyian hasonló képességekkel rendelkezünk, ha tapintás után kell elképzelnünk, hogy miként néz ki egy tárgy, és visszafelé is ugyanígy: ránézve is hasonlóan ki tudjuk következtetni, milyen érzés lehet megérinteni valamit” - mondta Lengyel Gábor, a CEU Kognitív Tudományi Tanszékének doktorandusz hallgatója, aki vezető szerzőként jegyzi az eLife-ban megjelent, az emberi megismerés egyik klasszikus elméletét megkérdőjelező tanulmányt.
Képzeljük el, hogy bemegyünk egy boltba, hogy vegyünk egy új pénztárcát ahelyett, amit kiloptak a táskánkból. Csak azzal, hogy végignézünk a kirakatba kitett pénztárcákon, már előre tudjuk, milyen érzés lesz kézben tartani és kinyitni őket — már azelőtt, hogy valóban egyenként kézbe vennénk őket. [...]
Az emberi agy a korábbi tapasztalatok kifinomult statisztikai elemzése révén képes ezekre a mutatványokra - állapítja meg "Unimodal statistical learning produces multimodal object-like representations" (Az unimodális statisztikai tanulás multimodális objektumszerű reprezentációkhoz vezet) című tanulmány, ami a CEU Kognitív Tudományi Tanszéke, a Cambridge-i Egyetem Elméleti és Biológiai Tanulási Laboratóriuma (University of Cambridge, Computational and Biological Learning Lab), illetve a Columbia Egyetem Zuckerman Tudat-Agy-Viselkedés Intézete (Columbia University, Zuckerman Mind Brain Behavior Institute) több kutatójának közös munkája. [...]
A "Unimodal statistical learning produces multimodal object-like representations" (Az unimodális statisztikai tanulás multimodális objektumszerű ábrázolásokhoz vezet) című tanulmányt a CEU részéről Lengyel Gábor, Fiser József és Lengyel Máté; a Cambridge-i és a Columbia egyetem részéről pedig Goda Zalalyte, Alexandros Pantelides, James Ingram és Daniel Wolpert közösen jegyzi.