La misma conclusión amplio se puede llegar de otra manera: Hasta el momento, nuestra atención se ha centrado en gran medida en el procesamiento de datos impulsada o de abajo hacia arriba. Es decir que hemos hablado de cómo la información entrante (los "datos") desencadena una respuesta de los detectores de características, que a su vez desencadena una respuesta por carta de detectores (o Geon-detectores), y así sucesivamente. Los datos toman la iniciativa; los datos que funcione. Sin embargo, hay razones para creer que hay más en el reconocimiento de patrones que esto.
Reconocimiento de patrones también está influenciada por un amplio patrón de conocimiento y expectativas. Estas influencias se refieren generalmente como concepto impulsado o tog-down. Los modelos que incluyen tanto la parte superior del amanecer y componentes de abajo hacia arriba se describen como datos models.
The interactivas en la sección anterior indican algunos de los límites de la auto-contenida, modelos de datos impulsada; aquí es otra manera de hacer la misma observación general: Podemos decir temas: "Estoy a punto de mostrar una palabra muy brevemente en una pantalla de ordenador; la palabra es el nombre de algo que se puede comer." Si forzamos temas de adivinar la palabra en este punto, que sería poco probable que el nombre de la palabra objetivo.
Pero si ahora mostramos tachistoscopically la palabra '', alcachofa, '' es probable observar una gran cebado efecto, es decir, los sujetos son más propensos a reconocer "ALCACHOFA" con esta señal de lo que hubiera sido sin el taco.
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Modelos interactivos de Reconocimiento de Patrones: Parte 2 de 3