अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत

अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत (पीसीटी) ऋणात्मक प्रतिक्रिया नियंत्रण लूप के गुणों के आधार पर व्यवहार का मॉडल है। नियंत्रण पाश पर्यावरण के भौतिक गुणों द्वारा मध्यस्थता के रूप में उस चर पर इसके आउटपुट के प्रभाव के माध्यम से संदर्भ मूल्य पर या उसके पास संवेदी चर को बनाए रखता है। नियंत्रण सिद्धांत में, संदर्भ मान सिस्टम के बाहर उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित किए जाते हैं। उदाहरण थर्मोस्टेट है। जीवित जीव में, नियंत्रित अवधारणात्मक चर के संदर्भ मूल्यों को अंतर्जात रूप से बनाए रखा जाता है। जैविक समस्थिति और पलटा िस सरल, निम्न-स्तरीय उदाहरण हैं। नियंत्रण के गणितीय सिद्धांतों की खोज ने पर्यावरण (परिपत्र कारण) के माध्यम से बंद ऋणात्मक प्रतिक्रिया पाश को मॉडल करने का विधि प्रस्तुत किया, जिसने अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत को जन्म दिया। यह व्यवहारवाद और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के सिद्धांतों से मौलिक रूप से भिन्न है जो व्यवहार के कारणों (रैखिक कारण) के रूप में उत्तेजनाओं को मॉडल करता है। पीसीटी अनुसंधान प्रायोगिक मनोविज्ञान, तंत्रिका विज्ञान, नैतिकता, नृविज्ञान, भाषा विज्ञान, समाजशास्त्र, रोबोटिक्स, विकासात्मक मनोविज्ञान, संगठनात्मक मनोविज्ञान और प्रबंधन, और कई अन्य क्षेत्रों में प्रकाशित है। पीसीटी को शैक्षिक प्रणालियों के डिजाइन और प्रशासन के लिए लागू किया गया है, और इसने मनोचिकित्सा को जन्म दिया है जिसे स्तरों की विधि कहा जाता है।

इतिहास
पीसीटी की जड़ें क्लाउड बर्नार्ड की शारीरिक अंतर्दृष्टि और 20वीं सदी में वाल्टर ब्रैडफोर्ड कैनन | वाल्टर बी. कैनन द्वारा किए गए शोध और नियंत्रण प्रणाली इंजीनियरिंग और साइबरनेटिक्स के क्षेत्र में हैं। मौलिक ऋणात्मक प्रतिक्रिया नियंत्रण 1930 और 1940 के दशक में इंजीनियरों द्वारा तैयार किया गया था, और आगे नॉर्बर्ट वीनर द्वारा विकसित किया गया, विलियम रॉस एशबी, और अन्य साइबरनेटिक्स के क्षेत्र के प्रारंभिक विकास में। 1950 के दशक की प्रारंभ में, विलियम टी। पॉवर्स ने जैविक नियंत्रण प्रणालियों के लिए इंजीनियर नियंत्रण प्रणालियों की अवधारणाओं और विधियों को लागू किया और पीसीटी की प्रायोगिक पद्धति विकसित की। पीसीटी की प्रमुख अंतर्दृष्टि यह है कि नियंत्रित चर सिस्टम (व्यवहार संबंधी क्रियाएं) का आउटपुट नहीं है, बल्कि इसका इनपुट है, जो कि पर्यावरण की कुछ स्थिति का संवेदी और रूपांतरित कार्य है जो नियंत्रण प्रणाली के आउटपुट को प्रभावित कर सकता है। क्योंकि ये संवेदी और रूपांतरित इनपुट पर्यावरण के सचेत रूप से कथित पहलुओं के रूप में प्रकट हो सकते हैं, शक्तियों ने नियंत्रित चर धारणा को लेबल किया। मनोविज्ञान पर लागू नियंत्रण सिद्धांत के अतिरिक्त सिद्धांत को अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत या पीसीटी के रूप में जाना जाता है क्योंकि नियंत्रण सिद्धांतकार अधिकांशतः जोर देते हैं या मानते हैं कि यह सिस्टम का आउटपुट है जो नियंत्रित है। पीसीटी में यह पर्यावरण में कुछ चर की स्थिति का आंतरिक प्रतिनिधित्व है- रोजमर्रा की भाषा में धारणा- जिसे नियंत्रित किया जाता है। पीसीटी के मूल सिद्धांतों को पहली बार पॉवर्स, क्लार्क और मैकफ़ारलैंड द्वारा 1960 में व्यवहार के सामान्य प्रतिक्रिया सिद्धांत के रूप में प्रकाशित किया गया था, साइबरनेटिक लेखकों नॉर्बर्ट वीनर और विलियम रॉस एशबी के क्रेडिट के साथ। तब से इसे अनुसंधान समुदाय में व्यवस्थित रूप से विकसित किया गया है जो इसके आसपास एकत्र हुए हैं। प्रारंभ में, इसे संज्ञानात्मक क्रांति (बाद में संज्ञानात्मक विज्ञान द्वारा प्रतिस्थापित) द्वारा छायांकित किया गया था, अपितु अब यह उच्चतम रूप से ज्ञात हो गया है। शक्तियों और क्षेत्र में अन्य शोधकर्ता मनोविज्ञान की नींव पर उद्देश्य, कारण और टेलीोलॉजी की समस्याओं को इंगित करते हैं जो सिद्धांत को नियंत्रित करता है। विलियम जेम्स और जॉन डूई के माध्यम से अरस्तू से यह माना गया है कि व्यवहार उद्देश्यपूर्ण है और केवल प्रतिक्रियाशील नहीं है, अपितु इसका हिसाब कैसे लगाया जाए यह समस्याग्रस्त रहा है क्योंकि इरादों का एकमात्र सबूत व्यक्तिपरक था। जैसा कि पॉवर्स ने बताया, विल्हेम वुंड्ट, एडवर्ड थार्नडाइक, जॉन बी. वाटसन और अन्य का अनुसरण करने वाले व्यवहारवादियों ने मनोविज्ञान के वस्तुपरक विज्ञान के डेटा के रूप में आत्मनिरीक्षण रिपोर्टों को खारिज कर दिया। केवल देखने योग्य व्यवहार को डेटा के रूप में स्वीकार किया जा सकता है। इस रुख से इस धारणा का अनुसरण होता है कि पर्यावरणीय घटनाएं (प्रोत्साहन) व्यवहार क्रियाओं (प्रतिक्रियाओं) का कारण बनती हैं। यह धारणा संज्ञानात्मक मनोविज्ञान में बनी रहती है, जो उत्तेजना और प्रतिक्रिया के बीच संज्ञानात्मक मानचित्रों और अन्य पोस्ट किए गए सूचना प्रसंस्करण को रोकती है, अपितु अन्यथा पर्यावरण से व्यवहार तक रैखिक कारण की धारणा को बरकरार रखती है। एक अन्य, अधिक विशिष्ट कारण जो पॉवर्स ने मनोवैज्ञानिकों द्वारा उद्देश्य या इरादे की धारणाओं को खारिज करने के लिए देखा था, वह यह था कि वे यह नहीं देख सकते थे कि कैसे लक्ष्य (एक राज्य जो अभी तक अस्तित्व में नहीं था) उस व्यवहार का कारण बन सकता है जिसने इसे आगे बढ़ाया। पीसीटी टेलिअलोजी के बारे में इन दार्शनिक तर्कों को हल करता है क्योंकि यह जीवों के कामकाज का मॉडल प्रदान करता है जिसमें उद्देश्य का उद्देश्य आत्मनिरीक्षण के बिना होता है, और जिसमें फ़ीडबैक लूप्स के चारों ओर कार्य-कारण होता है।

उदाहरण
एक साधारण ऋणात्मक प्रतिक्रिया नियंत्रण प्रणाली कार के लिए क्रूज नियंत्रण प्रणाली है। क्रूज कंट्रोल सिस्टम में सेंसर होता है जो गति को पहियों से सीधे जुड़े ड्राइव शाफ्ट के स्पिन की दर के रूप में मानता है। इसमें ड्राइवर-समायोज्य 'लक्ष्य' भी है जो विशेष गति को निर्दिष्ट करता है। संवेदी गति की तुलना उपकरण (तुलनित्र कहा जाता है) द्वारा निर्दिष्ट गति से की जाती है, जो संग्रहीत लक्ष्य मान से वर्तमान में संवेदी इनपुट मान घटाता है। अंतर (त्रुटि संकेत) थ्रॉटल सेटिंग (त्वरक अवसाद) को निर्धारित करता है, जिससे कि पर्यावरण की स्थिति में बदलाव के रूप में कार की गति को उस वांछित गति से बढ़ने या घटने से रोकने के लिए इंजन आउटपुट लगातार विविध हो।

यदि कार की गति लक्ष्य-गति से कम होने लगती है, उदाहरण के लिए पहाड़ी पर चढ़ते समय, त्रुटि संकेत में छोटी वृद्धि, प्रवर्धित, इंजन उत्पादन में वृद्धि का कारण बनती है, जो त्रुटि को लगभग शून्य पर रखती है। यदि गति लक्ष्य से अधिक होने लगती है, उदा। पहाड़ी से नीचे जाने पर, इंजन को ब्रेक के रूप में कार्य करने के लिए वापस थ्रॉटल किया जाता है, इसलिए फिर से गति को लक्ष्य गति से बकठिनाई पता लगाने योग्य राशि से अधिक प्रस्थान करने से रखा जाता है (ब्रेक तभी आवश्यक होता है जब पहाड़ी बहुत खड़ी हो)। परिणाम यह होता है कि क्रूज नियंत्रण प्रणाली लक्ष्य के करीब गति बनाए रखती है क्योंकि कार ऊपर और नीचे की पहाड़ियों पर जाती है, और अन्य गड़बड़ी जैसे कि हवा कार की गति को प्रभावित करती है। यह सब कुछ विशिष्ट कार्यों की योजना के बिना और उत्तेजनाओं के लिए किसी भी अंधा प्रतिक्रिया के बिना किया जाता है। मुख्य रूप से, क्रूज कंट्रोल सिस्टम हवा के दबाव जैसी गड़बड़ी को बिल्कुल भी महसूस नहीं करता है, यह केवल नियंत्रित चर, गति को महसूस करता है। न ही यह इंजन द्वारा उत्पन्न शक्ति को नियंत्रित करता है, यह संवेदी गति को नियंत्रित करने के साधन के रूप में इंजन शक्ति के 'व्यवहार' का उपयोग करता है।

ऋणात्मक प्रतिक्रिया नियंत्रण के समान सिद्धांत (अप्रत्याशित बाहरी या आंतरिक गड़बड़ी के प्रभावों को कम करने की क्षमता सहित) जीवित नियंत्रण प्रणालियों पर लागू होते हैं। इन सिद्धांतों के निहितार्थ हैं उदा। जैविक साइबरनेटिक्स और मेडिकल साइबरनेटिक्स और सिस्टम जीव विज्ञान द्वारा गहन अध्ययन किया गया।

पीसीटी की थीसिस यह है कि जानवर और लोग अपने व्यवहार को नियंत्रित नहीं करते हैं; बल्कि, वे अपने व्यवहार को बाहरी गड़बड़ी के साथ या उसके बिना, अपनी धारणाओं को नियंत्रित करने के साधन के रूप में बदलते हैं। यह सामंजस्यपूर्ण रूप से ऐतिहासिक और अभी भी व्यापक धारणा के अनुरूप है कि व्यवहार प्रोत्साहन इनपुट और संज्ञानात्मक योजनाओं का अंतिम परिणाम है।

मॉडलिंग की पद्धति, और मॉडल के रूप में पीसीटी
पीसीटी पद्धति में प्रमुख डेटा नियंत्रित चर है। पीसीटी अनुसंधान का मौलिक कदम, नियंत्रित चर के लिए परीक्षण, पर्यावरण में चर की स्थिति के लिए परेशान करने वाले प्रभावों के धीमे और कोमल अनुप्रयोग के साथ प्रारंभ होता है, जो शोधकर्ता अनुमान लगाता है कि पहले से ही देखे गए जीव द्वारा नियंत्रण में है। यह आवश्यक है कि जीव की नियंत्रण करने की क्षमता पर हावी न हों, क्योंकि इसी की जांच की जा रही है। यदि जीव अपने कार्यों को केवल इसलिए बदलता है जिससे कि परेशान करने वाले प्रभाव को उस चर पर अपेक्षित प्रभाव से रोका जा सके, तो यह इस बात का पुख्ता सबूत है कि प्रायोगिक क्रिया ने नियंत्रित चर को परेशान किया। प्रेक्षक की धारणाओं और दृष्टिकोणों को देखे गए जीव से अलग करना महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण है। पर्यावरण की स्थिति के किस पहलू को नियंत्रित किया जा रहा है, इसे अलग करने के लिए परीक्षण के कई रूपांतर हो सकते हैं, जैसा कि देखे गए जीव द्वारा माना जाता है। पीसीटी ब्लैक बॉक्स पद्धति का उपयोग करता है। प्रेक्षक द्वारा मापा गया नियंत्रित चर मात्रात्मक रूप से उस धारणा के संदर्भ मूल्य से मेल खाता है जिसे जीव नियंत्रित कर रहा है। नियंत्रित चर इस प्रकार जीव द्वारा उन विशेष व्यवहारिक क्रियाओं के उद्देश्य या इरादे का उद्देश्य सूचकांक है - वह लक्ष्य जो गड़बड़ी के अतिरिक्त उन क्रियाओं को प्राप्त करने के लिए लगातार काम करता है। कुछ अपवादों के साथ, तंत्रिका विज्ञान की वर्तमान स्थिति में यह आंतरिक रूप से बनाए रखा संदर्भ मूल्य संभवतः ही कभी सीधे देखा जाता है (उदाहरण के लिए न्यूरॉन में फायरिंग की दर के रूप में), क्योंकि कुछ शोधकर्ता जीवित रहने के समय अपने विशिष्ट मार्गों से प्रासंगिक विद्युत और रासायनिक चर का पता लगाते हैं। जीव व्यवहार के रूप में हम बाहरी रूप से जो देखते हैं उसमें संलग्न है। चूंकि, जब डिजिटल कंप्यूटर पर काम करने वाली ऋणात्मक प्रतिक्रिया प्रणाली अनिवार्य रूप से देखे गए जीवों के समान होती है, तो सिमुलेशन या मॉडल (सफेद बॉक्स) की अच्छी तरह से समझी जाने वाली ऋणात्मक प्रतिक्रिया संरचना को जीव के भीतर अनदेखी ऋणात्मक प्रतिक्रिया संरचना को प्रदर्शित करने के लिए समझा जाता है ( ब्लैक बॉक्स)।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए व्यक्तियों के डेटा एकत्र नहीं किए जाते हैं; इसके अतिरिक्त, जनरेटिव मॉडल बनाया गया है जो बहुत उच्च निष्ठा (0.95 या उच्चतम रूप से) वाले व्यक्तियों के लिए देखे गए डेटा को दोहराता है।. किसी दिए गए व्यवहारिक स्थिति के ऐसे मॉडल का निर्माण करने के लिए तीन देखे गए चरों के सावधानीपूर्वक माप की आवश्यकता होती है:

एक चौथा मान, आंतरिक रूप से बनाए रखा संदर्भ r (एक चर 'सेटपॉइंट'), उस मूल्य से घटाया जाता है जिस पर जीव q को बनाए रखने के लिए मनाया जाता है।i, जैसा कि नियंत्रित चर के लिए परीक्षण द्वारा निर्धारित किया गया है (इस खंड की प्रारंभ में वर्णित)।

निर्दिष्ट दो चर के साथ, नियंत्रित इनपुट qiऔर संदर्भ आर, ठीक से डिज़ाइन की गई नियंत्रण प्रणाली, डिजिटल कंप्यूटर पर सिम्युलेटेड, आउटपुट क्यू का उत्पादन करती हैoनियंत्रित इनपुट के लिए अप्रत्याशित गड़बड़ी का लगभग त्रुटिहीन रूप से विरोध करता है। इसके अतिरिक्त, पूर्ण नियंत्रण से विचलन जीवित जीवों के लिए देखे गए के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। पूर्ण नियंत्रण से गड़बड़ी का शून्य प्रभाव होगा, अपितु जीवित जीव पूर्ण नियंत्रक नहीं हैं, और पीसीटी का उद्देश्य जीवित जीवों का मॉडल बनाना है। जब कंप्यूटर सिमुलेशन प्रायोगिक रूप से मापे गए मानों के >95% अनुरूपता के साथ प्रदर्शन करता है, तो q के बराबर और विपरीत मान उत्पन्न करके d में अप्रत्याशित परिवर्तनों के प्रभाव का विरोध करता हैo, यह जीव के व्यवहार और आंतरिक नियंत्रण-पाश संरचना को मॉडल करने के लिए समझा जाता है।

विस्तार से, सिद्धांत का विस्तार संज्ञानात्मक प्रक्रिया और व्यवहार का सामान्य मॉडल बनाता है। प्रत्येक विशिष्ट मॉडल या व्यवहार के अनुकरण के साथ जो देखे गए डेटा के विरुद्ध निर्मित और परीक्षण किया जाता है, सिद्धांत में प्रस्तुत सामान्य मॉडल संभावित चुनौती के सामने आता है जो संशोधन के लिए कॉल कर सकता है या खंडन का कारण बन सकता है।

गणित
पीसीटी सिमुलेशन में नियोजित गणितीय गणनाओं को स्पष्ट करने के लिए, खोज ट्रैकिंग कार्य पर विचार करें जिसमें प्रतिभागी माउस कर्सर को कंप्यूटर मॉनीटर पर चलती लक्ष्य के साथ संरेखित रखता है।

मॉडल मानता है कि प्रतिभागी के भीतर अवधारणात्मक संकेत इनपुट मात्रा q के परिमाण का प्रतिनिधित्व करता हैi. (यह कम से कम निम्नतम स्तरों पर न्यूरॉन में फायरिंग की दर के रूप में प्रदर्शित किया गया है।) ट्रैकिंग कार्य में, इनपुट मात्रा लक्ष्य स्थिति T और कर्सर स्थिति C के बीच की ऊर्ध्वाधर दूरी है, और लक्ष्य स्थिति की यादृच्छिक भिन्नता उस इनपुट मात्रा की गड़बड़ी d के रूप में कार्य करती है। इससे पता चलता है कि अवधारणात्मक संकेत p मात्रात्मक रूप से कर्सर स्थिति C माइनस लक्ष्य स्थिति T का प्रतिनिधित्व करता है, जैसा कि समीकरण p = C-T में व्यक्त किया गया है।

लक्ष्य और कर्सर की धारणा और उनके बीच की दूरी का प्रतिनिधित्व करने वाले सिग्नल के निर्माण के बीच τ मिलीसेकंड की देरी होती है, जिससे कि समय टी पर काम करने वाला अवधारणात्मक संकेत पूर्व समय में लक्ष्य-से-कर्सर दूरी का प्रतिनिधित्व करता है, टी - τ. परिणामस्वरूप, मॉडल में प्रयुक्त समीकरण है

1. पी (टी) = सी (टी-τ) - टी (टी-τ)

ऋणात्मक प्रतिक्रिया नियंत्रण प्रणाली संदर्भ संकेत r प्राप्त करती है जो दिए गए अवधारणात्मक संकेत के परिमाण को निर्दिष्ट करता है जो वर्तमान में अभीष्ट या वांछित है। (जीव के भीतर r की उत्पत्ति के लिए, नीचे #A नियंत्रण के पदानुक्रम के अनुसार देखें।) r और p दोनों r उत्तेजक और p निरोधात्मक के साथ सरल तंत्रिका संरचना के लिए इनपुट हैं। इस संरचना को तुलनित्र कहा जाता है। प्रभाव p को r से घटाना है, त्रुटि संकेत e उत्पन्न करना जो वांछित परिमाण r और वर्तमान में दी गई धारणा के इनपुट परिमाण p के बीच अंतर के परिमाण और संकेत को इंगित करता है। मॉडल में इसका प्रतिनिधित्व करने वाला समीकरण है:

2. ई = आर-पी

त्रुटि संकेत ई को आउटपुट मात्रा क्यू में बदलना चाहिएo(माउस की स्थिति को प्रभावित करने वाले प्रतिभागी के मांसप्रस्तुतियों के प्रयासों का प्रतिनिधित्व)। प्रयोगों से पता चला है कि आउटपुट फ़ंक्शन के लिए सबसे अच्छे मॉडल में, माउस वेग Vcursorएक लाभ कारक G (अर्थात, V) द्वारा त्रुटि संकेत e के समानुपाती होता हैcursor= जी * ई)। इस प्रकार, जब अवधारणात्मक संकेत पी संदर्भ संकेत आर से छोटा होता है, तो त्रुटि संकेत ई का धनात्मक संकेत होता है, और इससे मॉडल कर्सर के ऊपरी वेग की गणना करता है जो त्रुटि के समानुपाती होता है।

कर्सर की अगली स्थिति Cnewवर्तमान स्थिति सी हैoldप्लस वेग वीcursorकार्यक्रम के पुनरावृत्ति की अवधि डीटी गुना। साधारण बीजगणित द्वारा, हम V के स्थान पर G*e (जैसा कि ऊपर दिया गया है) को प्रतिस्थापित करते हैंcursor, तीसरे समीकरण की उपज:

3. सीnew= सीold+ जी*ई*दि

ट्रैकिंग कार्य के लिए ये तीन सरल समीकरण या प्रोग्राम चरण मॉडल का सबसे सरल रूप बनाते हैं। जब इन तीन युगपत समीकरणों का मूल्यांकन मानव प्रतिभागी द्वारा अनुभव की गई लक्ष्य स्थिति की समान रूप से वितरित यादृच्छिक गड़बड़ी d के साथ किया जाता है, तो कर्सर की आउटपुट स्थिति और वेग ट्रैकिंग कार्य में प्रतिभागी के कार्यों को उनके चरम के 4.0% के भीतर दोहराते हैं- टू-पीक रेंज, बहुत विस्तार से।

इस सरल मॉडल को भिगोना कारक डी के साथ परिष्कृत किया जा सकता है जो कि गड़बड़ी डी को अधिकतम कठिनाई पर सेट करने पर मॉडल और मानव प्रतिभागी के बीच विसंगति को 3.6% तक कम कर देता है।

3'। सीnew= सीold+ [(जी*ई)–(डी*सीold)]*दि

(पॉवर्स 2008) में इस मॉडल की विस्तृत चर्चा स्रोत और निष्पादन योग्य कोड दोनों सम्मलित हैं, जिसके साथ पाठक यह सत्यापित कर सकता है कि यह सरल प्रोग्राम वास्तविक व्यवहार को कितनी अच्छी तरह अनुकरण करता है। वेबर-फेचनर कानून | वेबर-फेचनर कानून, सिस्टम में संभावित शोर, जोड़ों पर लगातार बदलते कोण, और कई अन्य कारक जो प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं, यदि यह सरल रैखिक मॉडल था, तो संभावित गैर-रैखिकताओं पर कोई विचार करने की आवश्यकता नहीं है। कोई व्युत्क्रम कीनेमेटीक्स या भविष्य कहनेवाला गणना की आवश्यकता नहीं है। मॉडल केवल इनपुट पी और संदर्भ आर के बीच विसंगति को कम करता है क्योंकि यह वास्तविक समय में उत्पन्न होता है, और यह सब आवश्यक है - जैसा कि सिद्धांत द्वारा भविष्यवाणी की गई है।

इंजीनियरिंग नियंत्रण सिद्धांत से अंतर
नियंत्रण सिद्धांत द्वारा निर्दिष्ट कृत्रिम प्रणालियों में, संदर्भ संकेत को 'संयंत्र' के लिए बाहरी इनपुट माना जाता है। इंजीनियरिंग नियंत्रण सिद्धांत में, संदर्भ संकेत या निर्धारित बिंदु सार्वजनिक होता है; पीसीटी में, यह नहीं है, बल्कि नियंत्रित चर के लिए परीक्षण के परिणामों से घटाया जाना चाहिए, जैसा कि मॉडलिंग की पद्धति और मॉडल के रूप में पीसीटी में ऊपर वर्णित है। ऐसा इसलिए है क्योंकि जीवित प्रणालियों में संदर्भ संकेत बाहरी रूप से सुलभ इनपुट नहीं है, बल्कि इसके अतिरिक्त सिस्टम के भीतर उत्पन्न होता है। पदानुक्रमित मॉडल में, उच्च-स्तरीय नियंत्रण छोरों का त्रुटि आउटपुट, जैसा कि नियंत्रण के #A पदानुक्रम में वर्णित है, सिनैप्स-लोकल मेमोरी से संदर्भ सिग्नल r को उद्घाटित करता है, और r की शक्ति (भारित) शक्ति के समानुपाती होती है त्रुटि संकेत या या अधिक उच्च-स्तरीय सिस्टम से संकेत। इंजीनियरिंग नियंत्रण प्रणालियों में, ऐसे स्थिति में जहां ऐसे कई संदर्भ इनपुट हैं, 'नियंत्रक' को उन इनपुटों में हेरफेर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिससे कि सिस्टम के डिज़ाइनर द्वारा वांछित सिस्टम के आउटपुट पर प्रभाव प्राप्त किया जा सके, और कार्य नियंत्रण सिद्धांत (इतनी कल्पना) उन जोड़तोड़ की गणना करना है जिससे कि अस्थिरता और दोलन से बचा जा सके। पीसीटी मॉडल या सिमुलेशन के डिजाइनर सिस्टम के आउटपुट पर कोई विशेष वांछित प्रभाव निर्दिष्ट नहीं करते हैं, सिवाय इसके कि संदर्भ के अनुरूप पर्यावरण (अवधारणात्मक संकेत) से इनपुट लाने के लिए जो भी आवश्यक हो, वह होना चाहिए। अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत में, संदर्भ सिग्नल के लिए इनपुट फ़ंक्शन आंतरिक रूप से जेनरेट किए गए सिग्नल (कैनोनिकल स्थिति में, उच्च-स्तरीय त्रुटि सिग्नल) का भारित योग है, और पूर्ववर्ती खंड में स्केच किए गए तरीके से प्रत्येक लूप के लिए लूप स्थिरता स्थानीय रूप से निर्धारित की जाती है। पीसीटी के #गणित पर (और #संदर्भों में पूरी तरह से विस्तृत)। भारित राशि को विकास, विकास और सीखने में पुनर्गठन के परिणाम के रूप में समझा जाता है।

इंजीनियरिंग नियंत्रण सिद्धांत कम्प्यूटेशनल रूप से मांग कर रहा है, अपितु पीसीटी के गणित के रूप में, पीसीटी नहीं है। उदाहरण के लिए, इंजीनियरिंग नियंत्रण सिद्धांत में उलटा पेंडुलम के मॉडल के कार्यान्वयन की तुलना करें पांच सरल नियंत्रण प्रणालियों के पदानुक्रम के रूप में पीसीटी कार्यान्वयन के साथ।

नियंत्रण का पदानुक्रम
पीसीटी में धारणाएं स्तरों के पदानुक्रम में निर्मित और नियंत्रित होती हैं। उदाहरण के लिए, किसी वस्तु की दृश्य धारणा प्रकाश की तीव्रता में अंतर या उसके किनारों पर रंग जैसे संवेदनाओं में अंतर से निर्मित होती है। वस्तु के आकार या स्थान को नियंत्रित करने के लिए संवेदनाओं या तीव्रता (जो निम्न-स्तरीय प्रणालियों द्वारा नियंत्रित होती हैं) की धारणाओं को बदलने की आवश्यकता होती है। यह आयोजन सिद्धांत सभी स्तरों पर लागू होता है, सबसे अमूर्त दार्शनिक और सैद्धांतिक निर्माणों तक।

रूसी फिजियोलॉजिस्ट निकोलाई बर्नस्टीन स्वतंत्र रूप से ही निष्कर्ष पर पहुंचे कि व्यवहार को परतों में बहुआयामी-संगठित पदानुक्रम होना चाहिए। पीसीटी और बर्नस्टीन के काम दोनों में लगभग ही समय में साधारण समस्या ने इस निष्कर्ष को जन्म दिया। स्पाइनल रिफ्लेक्सिस गड़बड़ी के विरुद्ध अंगों को स्थिर करने का काम करता है। वे व्यवहार करने के लिए उन अंगों का उपयोग करने से मस्तिष्क में उच्चतर केंद्रों को क्यों नहीं रोकते हैं? चूंकि मस्तिष्क स्पष्ट रूप से व्यवहार के उत्पादन में रीढ़ की हड्डी की प्रणालियों का उपयोग करता है, इसलिए सिद्धांत होना चाहिए जो उच्च प्रणालियों को प्रतिबिंबों को सम्मलित करके संचालित करने की अनुमति देता है, न कि केवल उन पर काबू पाने या उन्हें बंद करने से। उत्तर यह है कि स्पाइनल रिफ्लेक्स के लिए संदर्भ मान (सेटपॉइंट) स्थिर नहीं है; बल्कि, यह उच्च-स्तरीय प्रणालियों द्वारा उनके अंगों को हिलाने के साधन के रूप में भिन्न होता है (सर्वोमैकेनिज्म)। यह सिद्धांत उच्च फीडबैक लूप पर लागू होता है, क्योंकि प्रत्येक लूप इसके ऊपर के सबसिस्टम के लिए समान समस्या प्रस्तुत करता है।

जबकि इंजीनियर नियंत्रण प्रणाली में किसी बाहरी एजेंसी द्वारा समायोजित संदर्भ मूल्य या सेटपॉइंट (नियंत्रण प्रणाली) होता है, जैविक नियंत्रण प्रणाली के संदर्भ मूल्य को इस तरह से सेट नहीं किया जा सकता है। सेटपॉइंट कुछ आंतरिक प्रक्रिया से आना चाहिए। यदि व्यवहार को प्रभावित करने का कोई विधि है, तो किसी भी धारणा को क्षण भर के लिए उच्च स्तरों द्वारा निर्दिष्ट स्थिति में लाया जा सकता है और फिर अप्रत्याशित गड़बड़ी के विरुद्ध उस स्थिति में बनाए रखा जा सकता है। नियंत्रण प्रणालियों के पदानुक्रम में, उच्च स्तर निचले स्तरों के लक्ष्यों को अभी भी उच्चतर प्रणालियों द्वारा निर्धारित अपने स्वयं के लक्ष्यों तक पहुंचने के साधन के रूप में समायोजित करते हैं। स्वायत्त जीवित नियंत्रण प्रणाली (जीव) के किसी भी प्रस्तावित बाहरी नियंत्रण के लिए इसका महत्वपूर्ण परिणाम है। उच्चतम स्तर पर, संदर्भ मान (लक्ष्य) आनुवंशिकता या अनुकूली प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित किए जाते हैं।

विकास, विकास और सीखने में पुनर्गठन
यदि कोई जीव अनुचित धारणाओं को नियंत्रित करता है, या यदि यह अनुचित मूल्यों के लिए कुछ धारणाओं को नियंत्रित करता है, तो यह संतान को परिपक्वता तक लाने की संभावना कम होती है, और मर सकती है। परिणामस्वरूप, प्राकृतिक चयन द्वारा जीवों की क्रमिक पीढ़ियां विकसित होती हैं जिससे कि वे उन धारणाओं को नियंत्रित कर सकें, जब उचित सेटपॉइंट्स के साथ नियंत्रित किया जाता है, इष्टतम स्तरों पर या कम से कम गैर-घातक सीमाओं के भीतर महत्वपूर्ण आंतरिक चर बनाए रखने की प्रवृत्ति होती है। पॉवर्स ने इन महत्वपूर्ण आंतरिक चरों को आंतरिक चर (एशबी के आवश्यक चर) कहा।

तंत्र जो नियंत्रित होने वाली धारणाओं की संरचनाओं के विकास को प्रभावित करता है, को पुनर्गठन कहा जाता है, जीव के भीतर प्रक्रिया जो प्राकृतिक चयन के अधीन होती है जैसे कि प्रजाति के भीतर व्यक्तियों की विकसित संरचना होती है। यह पुनर्गठन प्रणाली जीव की विरासत संरचना का हिस्सा बनने का प्रस्ताव है। यह अंतर्निहित मापदंडों और नियंत्रण पदानुक्रम की कनेक्टिविटी को रैंडम-वॉक तरीके से बदलता है। आंतरिक चर में परिवर्तन की बुनियादी निरंतर दर है जो कुल त्रुटि (और शून्य त्रुटि पर रुक जाती है) द्वारा निर्धारित गति से आगे बढ़ती है, हाइपरस्पेस में दिशा में यादृच्छिक परिवर्तनों द्वारा विरामित किया जाता है, जिसमें महत्वपूर्ण चर होते हैं। यह एशबी के समस्थिति का कमोबेश प्रत्यक्ष अनुकूलन है, जिसे पहली बार 1960 के पेपर में पीसीटी में अपनाया गया था और फिर कोशलैंड (1980) द्वारा वर्णित पोषक तत्वों के ग्रेडिएंट्स को नेविगेट करने की ई. कोली की विधि का उपयोग करने के लिए बदल दिया गया। पुनर्गठन किसी भी स्तर पर हो सकता है जब उस स्तर पर नियंत्रण की हानि आनुवंशिक रूप से निर्धारित निर्धारित बिंदुओं से विचलित करने के लिए आंतरिक (आवश्यक) चर का कारण बनती है। यह मूल तंत्र है जो ट्रायल-एंड-एरर लर्निंग में सम्मलित है, जो अधिक व्यवस्थित प्रकार की सीखने की प्रक्रियाओं के अधिग्रहण की ओर ले जाता है।

मनोचिकित्सा: स्तरों की विधि (एमओएल)
पुनर्गठन की अवधारणा ने मनोचिकित्सा की विधि का नेतृत्व किया है जिसे स्तरों की विधि (एमओएल) कहा जाता है। एमओएल का उपयोग करते हुए, चिकित्सक का उद्देश्य संघर्षों को हल करने और पुनर्गठन की अनुमति देने के लिए रोगी को उसकी जागरूकता को उच्च स्तर की धारणा में स्थानांतरित करने में मदद करना है।

सीखना
वर्तमान में, सीखने के सिनैप्टिक, न्यूरोनल या प्रणालीगत आधार की व्याख्या करने के लिए किसी सिद्धांत पर सहमति नहीं बन पाई है। 1973 के बाद से प्रमुख, चूंकि, यह विचार है कि निष्कर्ष की आबादी का दीर्घकालिक पोटेंशिएशन (LTP) प्री- और पोस्टसिनेप्टिक तंत्र दोनों के माध्यम से सीखने को प्रेरित करता है। एलटीपी हेब्बियन सीखने का रूप है, जिसने प्रस्तावित किया कि उच्च-आवृत्ति, न्यूरॉन्स के सर्किट के टॉनिक सक्रियण से उस प्रभावकारिता में वृद्धि होती है जिसके साथ वे सक्रिय होते हैं और मानक न्यूरॉन (हेब, 1949) की तुलना में किसी दिए गए उत्तेजना के प्रति उनकी प्रतिक्रिया का आकार ). हेब्ब की प्रसिद्ध सरल व्याख्या के पीछे ये तंत्र सिद्धांत हैं: वे जो साथ आग लगाते हैं, साथ तार करते हैं।

1966 में तेर्जे लोमो द्वारा पहली बार देखे जाने के बाद से एलटीपी को बहुत समर्थन मिला है और यह अभी भी कई आधुनिक अध्ययनों और नैदानिक ​​शोध का विषय है। चूंकि, एलटीपी में अंतर्निहित संभावित वैकल्पिक तंत्र हैं, जैसा कि 2009 में एनोकी, हू, हैमिल्टन और फाइन द्वारा प्रस्तुत किया गया था। जर्नल न्यूरॉन (पत्रिका) में प्रकाशित। वे मानते हैं कि एलटीपी सीखने का आधार है। चूंकि, वे सबसे पहले प्रस्ताव देते हैं कि एलटीपी अलग-अलग सिनैप्स में होता है, और यह प्लास्टिसिटी वर्गीकृत (बाइनरी मोड के विपरीत) और द्विदिश है। दूसरे, समूह का सुझाव है कि ट्रांसमिटर रिलीज की संभावना में परिवर्तन के माध्यम से सिनैप्टिक परिवर्तन पूरी तरह से प्रीसानेप्टिक रूप से व्यक्त किए जाते हैं। अंत में, टीम का अनुमान है कि एलटीपी की घटना आयु-निर्भर हो सकती है, क्योंकि नवजात मस्तिष्क की प्लास्टिसिटी परिपक्व मस्तिष्क की तुलना में अधिक होगी। इसलिए, सिद्धांत भिन्न होते हैं, क्योंकि पूर्व और पश्च-अन्तर्ग्रथनी तंत्र द्वारा एलटीपी की चालू/बंद घटना का प्रस्ताव करता है और दूसरा केवल प्रीसानेप्टिक परिवर्तन, श्रेणीबद्ध क्षमता और आयु-निर्भरता का प्रस्ताव करता है।

ये सिद्धांत एलटीपी के तत्व पर सहमत हैं, अर्थात्, यह सिनैप्टिक झिल्ली/एस, यानी सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी में भौतिक परिवर्तनों के माध्यम से होना चाहिए। अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत इन दोनों विचारों को सम्मलित करता है। यह सीखने के आधार के रूप में विकास, विकास और सीखने में 'पुनर्गठन' के तंत्र का प्रस्ताव करता है। पुनर्गठन मानव या जानवर के अंतर्निहित नियंत्रण प्रणाली के भीतर होता है, जो इसके पदानुक्रमित संगठन के अंतर और अंतःसंबंधों के पुनर्गठन के द्वारा होता है, जो कि तंत्रिका प्लास्टिसिटी की न्यूरोसाइंटिफिक घटना के समान है। यह पुनर्गठन प्रारंभ में सीखने के परीक्षण-और-त्रुटि के रूप की अनुमति देता है, जो शिशुओं में देखा जाता है, और फिर संघ के माध्यम से अधिक संरचित सीखने की ओर बढ़ता है, शिशुओं में स्पष्ट होता है, और अंत में व्यवस्थित सीखने के लिए, आंतरिक रूप से और दोनों से सीखने की वयस्क क्षमता को कवर करता है। बाहरी रूप से उत्पन्न उत्तेजनाओं और घटनाओं। इस तरह, पीसीटी सीखने के लिए वैध मॉडल प्रदान करता है जो एलटीपी के जैविक तंत्र को विकासात्मक क्षमता से जुड़े तंत्र की प्रगति और परिवर्तन की व्याख्या के साथ जोड़ता है। 2008 में पॉवर्स ने भुजा समन्वय का अनुकरण तैयार किया। उन्होंने सुझाव दिया कि आपके हाथ को स्थानांतरित करने के लिए, चौदह नियंत्रण प्रणालियां सम्मलित हैं जो चौदह संयुक्त कोणों को नियंत्रित करती हैं, और वे साथ और स्वतंत्र रूप से पुनर्गठित होती हैं। यह पाया गया कि इष्टतम प्रदर्शन के लिए, आउटपुट कार्यों को तरह से व्यवस्थित किया जाना चाहिए जिससे कि प्रत्येक नियंत्रण प्रणाली का आउटपुट केवल पर्यावरणीय चर को प्रभावित कर सके। इस सिमुलेशन में, पुनर्गठन प्रक्रिया काम कर रही है जैसा कि इसे करना चाहिए, और जैसा कि पॉवर्स ने सुझाव दिया है कि यह मनुष्यों में काम करता है, आउटपुट को कम करता है जो त्रुटि का कारण बनता है और त्रुटि को कम करने वालों को बढ़ाता है। प्रारंभ में, गड़बड़ी का जोड़ों के कोणों पर बड़ा प्रभाव पड़ता है, अपितु समय के साथ संयुक्त कोण सिस्टम के पुनर्गठित होने के कारण संदर्भ संकेतों से अधिक निकटता से मेल खाते हैं। शक्तियों का सुझाव है कि वांछित आंदोलनों का उत्पादन करने के लिए संयुक्त कोणों के समन्वय को प्राप्त करने के लिए, यह गणना करने के अतिरिक्त कि इस आंदोलन को उत्पन्न करने के लिए कितने संयुक्त कोणों को बदलना चाहिए, मस्तिष्क आवश्यक संयुक्त कोणों को उत्पन्न करने के लिए ऋणात्मक प्रतिक्रिया प्रणाली का उपयोग करता है। एकल संदर्भ संकेत जो उच्च-क्रम प्रणाली में भिन्न होता है, आंदोलन उत्पन्न कर सकता है जिसके लिए ही समय में कई संयुक्त कोणों को बदलने की आवश्यकता होती है।

श्रेणीबद्ध संगठन
2008 में बोट्वनिक प्रस्तावित किया कि संज्ञानात्मक क्रांति की संस्थापक अंतर्दृष्टि में से मानव व्यवहार में पदानुक्रमित संरचना की मान्यता थी। दशकों के शोध के अतिरिक्त, चूंकि, पदानुक्रमित संगठित व्यवहार के अंतर्निहित कम्प्यूटेशनल तंत्र अभी भी पूरी तरह से समझ में नहीं आए हैं। 2009 में बेड्रे, हॉफमैन, कोनी और डी'स्पोसिटो प्रस्तावित किया कि संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में मौलिक लक्ष्य ललाट प्रांतस्था के कार्यात्मक संगठन को चिह्नित करना है जो कार्रवाई के नियंत्रण का समर्थन करता है।

हाल के न्यूरोइमेजिंग डेटा ने परिकल्पना का समर्थन किया है कि ललाट लोबों को पदानुक्रम में व्यवस्थित किया जाता है, जैसे कि उत्तरोत्तर दुम क्षेत्रों में नियंत्रण का समर्थन किया जाता है क्योंकि नियंत्रण कार्रवाई के अधिक ठोस विनिर्देश के लिए चलता है। चूंकि, यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि निम्न-क्रम नियंत्रण प्रोसेसर उच्च-क्रम नियंत्रण में हानि से भिन्न रूप से प्रभावित होते हैं जब किसी कार्य को पूरा करने के लिए बीच-स्तर की बातचीत की आवश्यकता होती है, या उच्च-स्तर के नियंत्रण पर निम्न-स्तर के प्रतिक्रिया प्रभाव होते हैं या नहीं. 2008 में बोट्वनिक पाया गया कि पदानुक्रमित संरचित व्यवहार के सभी सम्मलिता मॉडल कम से कम सामान्य धारणा साझा करते हैं - कि मानव क्रिया के पदानुक्रमित, भाग-संपूर्ण संगठन को अंतर्निहित आंतरिक या तंत्रिका अभ्यावेदन में प्रतिबिंबित किया जाता है। विशेष रूप से, धारणा यह है कि न केवल निम्न-स्तरीय मोटर व्यवहारों का प्रतिनिधित्व सम्मलित है, बल्कि उच्च-स्तरीय व्यवहार इकाइयों के वियोज्य प्रतिनिधित्व भी हैं। मॉडलों की नवीनतम फसल नई अंतर्दृष्टि प्रदान करती है, अपितु अनुभवजन्य शोध के लिए नए या परिष्कृत प्रश्न भी प्रस्तुत करती है, जिसमें यह भी सम्मलित है कि सीखने के माध्यम से अमूर्त कार्रवाई का प्रतिनिधित्व कैसे होता है, वे कार्रवाई नियंत्रण के विभिन्न तरीकों के साथ कैसे बातचीत करते हैं, और वे प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (PFC) के भीतर कैसे छांटते हैं। ).

अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत (पीसीटी) तंत्रिका संगठन का व्याख्यात्मक मॉडल प्रदान कर सकता है जो वर्तमान विवादों से संबंधित है। पीसीटी व्यवहार के पदानुक्रमित चरित्र का वर्णन करता है जैसा कि पदानुक्रमित संगठित धारणा के नियंत्रण द्वारा निर्धारित किया जाता है। शरीर में नियंत्रण प्रणाली और मस्तिष्क के भीतर अरबों इंटरकनेक्टेड न्यूरॉन्स के आंतरिक वातावरण में अप्रत्याशित रूप से परिवर्तनशील वातावरण में जीवित रहने योग्य सीमाओं के भीतर अवधारणात्मक संकेतों को रखने के लिए जिम्मेदार हैं, जहां से ये धारणाएं प्राप्त होती हैं। पीसीटी यह प्रस्ताव नहीं करता है कि आंतरिक मॉडल है जिसके भीतर मस्तिष्क उस व्यवहार को निष्पादित करने के लिए आदेश जारी करने से पहले व्यवहार का अनुकरण करता है। इसके अतिरिक्त, इसकी विशिष्ट विशेषता व्यवहार के मस्तिष्क संगठन की सैद्धांतिक कमी है। बल्कि, व्यवहार जीव का परिवर्तनशील साधन है जो विभिन्न बाहरी और आंतरिक इनपुट पर आधारित धारणाओं और संदर्भ मूल्यों के बीच विसंगति को कम करता है। व्यवहार को अपने अवधारणात्मक लक्ष्यों को बनाए रखने के लिए जीव के लिए लगातार अनुकूल और बदलना चाहिए। इस तरह, पीसीटी पदानुक्रम के सहज पुनर्गठन के माध्यम से सार सीखने की व्याख्या प्रदान कर सकता है। पीसीटी का प्रस्ताव है कि अलग-अलग प्रतिक्रियाओं के अतिरिक्त किसी दिए गए धारणा के लिए अलग-अलग संदर्भ मूल्यों के बीच संघर्ष होता है, और यह सीखना नियंत्रण प्रणालियों के गुणों के परीक्षण और त्रुटि परिवर्तन के रूप में कार्यान्वित किया जाता है, अतिरिक्त किसी विशिष्ट प्रतिक्रिया पर लगाम कसने के। इस तरह, व्यवहार पर्यावरण के लिए अनुकूल रहता है, जैसा कि यह सामने आता है, न कि सीखे गए क्रिया पैटर्न पर भरोसा करने के अतिरिक्त जो फिट नहीं हो सकता है।

अवधारणात्मक नियंत्रण के पदानुक्रम को कंप्यूटर मॉडल में सिम्युलेटेड किया गया है और व्यवहार संबंधी डेटा के साथ घनिष्ठ मेल प्रदान करने के लिए दिखाया गया है। उदाहरण के लिए, मार्केन तीन प्रयोगों में छह स्वस्थ स्वयंसेवकों के साथ अवधारणात्मक नियंत्रण पदानुक्रम कंप्यूटर मॉडल के व्यवहार की तुलना करते हुए प्रयोग किया। प्रतिभागियों को बाईं रेखा और केंद्र रेखा के बीच की दूरी को केंद्र रेखा और दाईं रेखा के बराबर रखना आवश्यक था। दोनों की दूरी 2 सेमी के बराबर रखने का भी निर्देश दिया। उनके हाथों में 2 चप्पू थे, बाईं रेखा को नियंत्रित करता था और मध्य रेखा को नियंत्रित करता था। ऐसा करने के लिए, उन्हें लाइनों की स्थिति पर लागू यादृच्छिक गड़बड़ी का विरोध करना पड़ा। जैसे ही प्रतिभागियों ने नियंत्रण हासिल किया, वे अपने पैडल चलाकर गड़बड़ी के अपेक्षित प्रभाव को कम करने में कामयाब रहे। सभी प्रयोगों में विषयों और मॉडल के व्यवहार के बीच संबंध 0.99 तक पहुंच गया। यह प्रस्तावित है कि इस तरह के पदानुक्रमित नियंत्रण प्रणालियों के मॉडल का संगठन हमें उन मानव विषयों के संगठन के बारे में सूचित करता है जिनके व्यवहार को यह इतनी बारीकी से पुनरुत्पादित करता है।

वर्तमान स्थिति और संभावनाएं
पीसीटी सिद्धांतों की पूर्ववर्ती व्याख्या इस बात का औचित्य प्रदान करती है कि कैसे यह सिद्धांत तंत्रिका संगठन की वैध व्याख्या प्रदान कर सकता है और यह कैसे वैचारिक मॉडल के कुछ सम्मलिता विवादों की व्याख्या कर सकता है।

अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत वर्तमान में मानव मन और तंत्रिका वास्तुकला में प्रणालियों द्वारा नियंत्रित धारणाओं के 11 स्तरों के पदानुक्रम का प्रस्ताव करता है। ये हैं: तीव्रता, संवेदना, विन्यास, संक्रमण, घटना, संबंध, श्रेणी, अनुक्रम, कार्यक्रम, सिद्धांत और प्रणाली अवधारणा। निचले स्तर पर विविध अवधारणात्मक संकेत (जैसे तीव्रता की दृश्य धारणा) उच्च स्तर पर एकल धारणा बनाने के लिए इनपुट फ़ंक्शन में संयुक्त होते हैं (उदाहरण के लिए रंग संवेदना की दृश्य धारणा)। निचले स्तरों पर निर्मित और नियंत्रित होने वाली धारणाएँ उच्च स्तरों पर अवधारणात्मक आदानों के रूप में पारित की जाती हैं। बदले में उच्च स्तर निचले स्तरों के संदर्भ स्तरों (लक्ष्यों) को समायोजित करके नियंत्रण करते हैं, प्रभाव में निचले स्तरों को बताते हैं कि क्या अनुभव करना है।

जबकि सिद्धांतों के कई कंप्यूटर प्रदर्शन विकसित किए गए हैं, प्रस्तावित उच्च स्तरों को मॉडल करना कठिनाई है क्योंकि इन स्तरों पर मस्तिष्क कैसे काम करता है, इसके बारे में बहुत कम जानकारी है। अलग-अलग उच्च-स्तरीय नियंत्रण प्रक्रियाओं की जांच की जा सकती है, अपितु नियंत्रण के व्यापक पदानुक्रम के मॉडल अभी भी केवल अवधारणात्मक हैं, या सर्वोत्तम प्रारंभिक हैं।

अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत को मुख्यधारा के मनोविज्ञान में व्यापक रूप से स्वीकार नहीं किया गया है, अपितु डोमेन की महत्वपूर्ण श्रेणी में इसका प्रभावी ढंग से उपयोग किया गया है मानव कारकों में, नैदानिक ​​मनोविज्ञान, और मनोचिकित्सा (स्तरों की विधि), यह समाजशास्त्र में अनुसंधान के बड़े निकाय का आधार है, और इसने नाटो अनुसंधान अध्ययन समूहों के उत्तराधिकार द्वारा उपयोग किए जाने वाले संदर्भ मॉडल के लिए वैचारिक आधार तैयार किया है। यह दुनिया भर के कई विश्वविद्यालयों में पढ़ाया जा रहा है और कई पीएचडी शोध प्रबंधों का विषय है। हाल के दृष्टिकोण कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने के लिए नई एल्गोरिथम नींव प्रदान करने के लिए अवधारणात्मक नियंत्रण सिद्धांत के सिद्धांतों का उपयोग करते हैं।

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लेख

 * पीसीटी फॉर द बिगिनर बाय विलियम टी. पॉवर्स (2007)
 * द डिस्प्यूट ओवर कंट्रोल थ्योरी बाय विलियम टी. पॉवर्स (1993) - एक्सेस स्वीकृति की आवश्यकता है
 * गैरी ज़िको द्वारा अवधारणात्मक नियंत्रण का प्रदर्शन (2006)

ऑडियो

 * पीसीटी की उत्पत्ति और इतिहास पर विलियम टी. पॉवर्स के साथ साक्षात्कार (भाग - 20060722 (58.7M)
 * पीसीटी की उत्पत्ति और इतिहास पर विलियम टी. पॉवर्स के साथ साक्षात्कार (भाग दो - 20070728 (57.7M)

वीडियो

 * पीसीटी के सिद्धांतों के आधार पर दृश्य सर्विंग और दबाव नियंत्रण के साथ रोबोट भुजा का प्रदर्शन

वेबसाइट्स

 * द इंटरनेशनल एसोसिएशन फॉर परसेप्चुअल कंट्रोल सिस्टम्स - आईएपीसीटी वेबसाइट।
 * पीसीटीवेब - पीसीटी पर वॉरेन मैन्सेल की व्यापक वेबसाइट।
 * लिविंग कंट्रोल सिस्टम पब्लिशिंग - पीसीटी के बारे में संसाधन और किताबें।
 * माइंड रीडिंग - पीसीटी पर रिक मार्केन की वेबसाइट, कई इंटरैक्टिव प्रदर्शनों के साथ।
 * स्तर की विधि - स्तर की विधि पर टिमोथी केरी की वेबसाइट।
 * परसेप्चुअल रोबोट्स - रोबोटिक्स पर लागू पीसीटी पद्धति और वास्तुकला।
 * ResearchGate Project - हालिया शोध उत्पाद।

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