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構造情報理論（SIT ）は、人間の知覚、特に神経認知プロセスである視覚的知覚組織化に関する理論です。これは、視覚形態知覚を中心に、視覚人間工学、データ視覚化、音楽知覚など、幅広い研究テーマに適用されています[ 1 ]。
SITは、視覚パターン分類の定量的モデルとして始まりました。現在では、対称性の知覚と非様相補完の定量的モデルを含み、視覚的規則性の知覚的に適切な形式化、視点依存性の定量的説明、強力なニューロコンピューティングの形式によって理論的に支えられています。[ 2 ] SITは、ゲシュタルトのアイデアの最もよく定義され、最も成功した拡張であると主張されています。[ 3 ]これは、もっともらしい知覚的解釈を生成する形式的計算を提供する唯一のゲシュタルトアプローチです。
最も単純なコードとは、情報負荷が最小限のコード、すなわち、最小限の記述パラメータを用いて刺激を再構成できるコードである。このようなコードは、視覚的な規則性を最大限に捉えることによって得られ、全体と部分という観点から刺激の階層的な構造を生み出す。
視覚系が最も単純な解釈を好むという仮定は、単純性原理と呼ばれています。[ 4 ]歴史的に、単純性原理は、物理システムが自由エネルギーの最小値によって定義される比較的安定した状態に落ち着くという自然な傾向に触発された、プレグナンツのゲシュタルト法則[ 5 ]の情報理論的翻訳です。さらに、後に提案されたアルゴリズム情報理論（AIT）、別名コルモゴロフ複雑性理論における最小記述長原理と同様に、データの最も単純な解釈が最良の解釈であるというオッカムの剃刀の形式化と見なすことができます。
後者の発見にとって重要なのは、SITの非様相補完の経験的に成功したモデルで提案されているように、視覚における視点非依存因子と視点依存因子の区別と統合である。[ 6 ]ベイズフレームワークでは、これらの因子はそれぞれ事前確率と条件付き確率に対応する。しかし、SITのモデルでは、両方の因子は複雑性、つまりそれぞれ物体の複雑性とそれらの空間的関係の複雑性の観点から定量化される。[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]
SITの形式的符号化モデルでは、刺激の候補となる解釈は記号列で表され、同一の記号は同一の知覚的プリミティブ（例えば、ブロブやエッジ）を参照します。このような文字列の各部分文字列は、解釈の空間的に連続した部分を表すため、文字列全体を解釈、ひいては刺激の再構成レシピとして読み取ることができます。これらの文字列は、最も単純なコードを持つ解釈を見つけるために符号化（つまり、視覚的な規則性の検索）されます。
この符号化は記号操作によって行われるが、心理学においては、「SITは脳が記号操作を行うことを前提としている」といった批判的な主張がなされてきた。しかしながら、こうした主張は、「物理学は自然がアインシュタインのE=mc²やニュートンのF=maのような公式を適用することを前提としている」や「DSTモデルは動的システムが微分方程式を適用することを前提としている」といった主張と同類のものである。
最も単純なコードを得るために、SITは反復、対称性、交替と呼ばれる種類の規則性を捉える符号化規則を適用します。これらは、(a)ホログラフィック規則性であること、(b)階層的に透明なコードを可能にすることという形式的基準を満たす唯一の規則性であることが示されています。[ 10 ]
従来考えられてきた視覚的規則性の変換的定式化との決定的な違いは、ホログラフィックな観点から見ると、鏡面対称性は対称性の半分同士の単一の関係ではなく、対称性のペア間の多数の関係から構成されている点である。変換的特徴付けは物体認識により適しているかもしれないが、ホログラフィックな特徴付けは物体知覚における心的表象の構築により整合性が高いように思われる。
ホログラフィーと透明性の基準の知覚的関連性は、視覚的規則性に対するホログラフィー的アプローチで検証されている。[ 11 ]また、ノイズが存在する場合の鏡面対称性とグラスパターンの検出可能性は、ウェーバーの法則を改良した心理物理学的法則に従うことも説明されている。[ 12 ]