新颖性检测

新颖性检测是一种机制，通过这种机制，智能生物体能够将传入的感觉模式识别为迄今为止的未知。如果该模式足够突出或与高的积极或强烈的消极效用相关，它将被赋予计算资源，以便今后进行有效的处理。这一原则在神经生理学中早已为人所知，其根源在于索科洛夫（E.N.Sokolov）在50年代的定向反应研究。相反的现象是习惯化，即已知模式产生不太明显的反应的现象。早期的神经模型尝试是由耶胡达-萨鲁进行的。关于大脑中的相应机制，已经收集了越来越多的知识。

在技术方面，该原理在冷战期间对雷达探测方法变得非常重要，不寻常的飞机反射模式可以表明一种新型飞机的攻击。今天，这一现象在机器学习和数据科学中发挥了重要作用，相应的方法被称为异常检测或离群点检测。Markou和Singh给出了一个广泛的方法学概述。