Fundamentaalne: kuidas taastada info põhjal tegelik maailm) - Algoritmiline/representatsiooniline tasand – tuleks leida sisendid ja väljundid nt erutusmustrid - Rakenduse tase – kuidas see kõik töötab, millised funktsioonid ellu viivad nt neurobioloogiline alus Lahknevusnegatiivsus (MMN) Mis see on, mida näitab? - Infotöötluse spetsiifiline kortikaalne muster ja automaatne erinevuste tuvastamise mehhanism ajus. Tähelepanueelne muutusespetsiifiline aju bioelektriline signaal, mis annab märku mälujälgedest ja mida saab kasutada eristamisvõime objektiivseks hindamiseks. - Erinevus ise - Ei ole ainult vastus sensoorsele adaptsioonile vaid mälujälje võrdlus - Tekib väga erinevate tunnuste peale - Tekib ka stiimuli ärajäämise peale st töötab ennustuste peal - Mõõdetakse EEG ja MEG-ga - Võimas tööriist Mille poolest on MMN närviteadusele kasulik ja milles seisneb MMN-i
ning võidab see mille puhul pole tarvis modaalsust vahetada - Ümberkodeerimise idee - Aeglustumine tekib kui ülesandes on vaja informatsiooni tõlkida erinevate süsteemide vahel nt kategoriseerida ja valida vastamise viis - Stroopi katse on õpitav, tekib harjutamise efekt Klassikaline näide automaatsest ajust – lahknevusnegatiivsus - Automaatne erinevuse tuvastamise mehhanism ajus - Tähelepanueelne muutusespetsiifiline aju bioelektriline signaal mis annab märku mälujälgedest ja mida saab kasutada eristamisvõime objektiivseks hindamiseks Lahknemisnegatiivsus (MMN) – infotöötluse spetsiifiline okrtikaalne muster – automaatne ernevuse avastamise mehhanism - MMN sõltub erinevuse suurusest - Mmn ei ole vastus sensoorsele adaptsioonile vaid mälujälje võrdlus (ennustus) - Tekib väga erinevate tunnuste erinevuse peale