Алгоритмы разума - Амосов Николай Михайлович (книги онлайн txt) 📗
Разумеется, никто не будет отрицать, что именно нейрофизиологам принадлежат основополагающие открытия, благодаря которым стали возможными попытки строить модели. Перечислю несколько основных.
Первое — учение И. М. Сеченова о возбуждении и торможении. Разный уровень активности нейрона — от полного «молчания» до максимального возбуждения — это важнейший механизм взаимодействия моделей. Открытие И. П. Павловым условных рефлексов и условных связей дало объяснение обучаемости и самоорганизации. Учение А. А. Ухтомского о доминанте позволяет предположить механизм превалирования главной модели над всеми остальными. Если к этому добавить работы о ретикулярной формации, то, вместе взятые, они подсказали идею центрального регулирования активности коры — систему усиления-торможения (СУТ) и механизм сознания и подсознания. 3. Фрейд достаточно обосновал большое значение подсознания в психической жизни человека. Опыты X. Дельгадо и Н. П. Бехтеревой со вживленными электродами показали, как центры чувств управляют поведением, являясь источниками активности для моделей коры. Наконец, исследования Н. П. Бехтеревой и др. обнаружили так называемый «код слов», то есть наличие самих моделей слов речи, которые, видимо, запечатлены в нескольких или даже многих ансамблях нейронов. Следует также упомянуть П. К. Анохина, предложившего общие принципы управления физиологическими процессами.
Простое перечисление основных идей нейрофизиологии показывает, что наша гипотеза об алгоритме интеллекта является лишь одним из возможных вариантов их компоновки в единое целое. Это сделано для того, чтобы попытаться применить метод эвристического моделирования для изучения мышления и поведения. Если нейрофизиология идет к психике «снизу» путем анализа, от механизмов нейронов и их ансамблей, то кибернетическое моделирование идет «сверху», путем синтеза. Мне представляется, что второй подход имеет право на научность. Не уверен, что модели уже сейчас предложат физиологии новые идеи для экспериментов, но для создания искусственного интеллекта они дадут достаточно материала. К сожалению, попытки заинтересовать моделями физиологов и психологов пока терпят неудачу. Они кажутся им слишком примитивными в сравнении с огромной сложностью мозга. Что ж, против этого пока нечего возразить. Нужны более доказательные модели, способные продемонстрировать как можно больше феноменов поведения человека. Именно к этой цели и направлены работы отдела биокибернетики Института кибернетики АН УССР. Приведу их краткую историю.
Некоторые результаты моделирования сетевого интеллекта
В 1963—1964 гг. мною был сформулирован первый вариант гипотезы о механизмах мышления в обобщенном виде. В 1965 г. эта гипотеза была опубликована в книге «Моделирование мышления и психики». Два года спустя книгу переиздали в США. Последующее развитие идей нашло отражение в монографии «Искусственный разум», напечатанной в 1969 г.
Модели, реализованные на ЦВМ. В 1963 г. мы начали серию работ по созданию моделей интеллекта, построенных на принципе семантических сетей с СУТ. Такие сети были названы термином «М-сети», а модели, построенные на них,— «М-автоматами». В последующие годы создавались новые варианты моделей, однако все они основывались на использовании сетевого интеллекта с СУТ. Принцип его действия уже был описан: М-сеть представляет собой систему элементарных моделей (i-модели), каждой придано определенное значение, например модель — объект среды, модель действия, чувства, отношения и др. Модели имеют статические и динамические характеристики, в которых отражена величина уровня активности и зависимости от времении «входных» раздражителей — то есть от величины некоей энергии, поступающей по связям с других моделей или от рецепторов. У первых моделей связи задавались жестко, у последующих проходимость связей менялась в зависимости от использования — тренировки. Это же относится к характеристикам возбуждения i-моделей. Исследование модели состоит в пересчете на ЦВМ уровня активности всех элементарных моделей за условный такт времени. СУТ выбирает одну, самую активную модель и еще дополнительно ее усиливает согласно своим характеристикам, а все остальные тормозит. «Входами» М-автомата являются внешние объекты, «выходами» — его действия, направленные на среду. Все это типично для СИ.
Первая модель — РЭМ отображала условный сюжет путешествия некоего «искусственного субъекта» в среде, которая содержала полезные и опасные для него объекты. Мотивы поведения субъекта определялись ощущениями усталости, голода и стремлением к самосохранению. Субъект изучал среду, выбирал цель движения, строил план достижения этой цели и затем реализовал его, выполняя действия-шаги, сравнивая результаты, получаемые в ходе движения, с запланированными, дополняя и корректируя план в зависимости от складывающихся ситуаций.
М-сеть РЭМа содержала 90 i-моделей, около 400 связей и была способна воспринимать три типа объектов (входных параметров). Среда могла содержать до 400 объектов, произвольно расположенных на плоскости. РЭМ выполнял восемь действий и был построен как неполный М-автомат, иными словами, кроме М-сети с заданной на ней СУТ, он содержал функционирующие сопряженно с М-сетью алгоритмические структуры. Большинство из них осуществляло функции планирования. РЭМ был реализован в виде комплекса программ для ЦВМ М-220. Программы содержали свыше 3000 рабочих команд. Время просчета одного такта функционирования М-сети (единицы автоматного времени) — 1,5 мин. В течение каждого такта производился расчет величин возбуждений и параметров характеристик всех i-моделей, а также параметров всех связей М-сети (эта процедура названа пересчетом). Последовательность операций, производимых за один такт, такова: восприятие информации из внешней среды, пересчет, выбор СУТ наиболее возбужденной i-модели, принятие на основании полученной информации решения о взаимодействии со средой, выполнение этого решения. Эксперименты с РЭМом включали просчеты его состояний и регистрацию решений на протяжении 10—20 тактов.
Результаты исследования РЭМа показали перспективность использования М-сетей как при построении моделей процессов мышления, так и при разработке систем типа «искусственный разум», способных к самостоятельному эффективному функционированию в сложных условиях. Выяснилась также целесообразность дальнейшего проведения работ по изучению возможностей аппарата при построении более мощных моделей, а также исследования весьма важного в практическом и теоретическом отношениях вопроса об адаптивных возможностях М-автоматов.
Затем была построена и исследована новая модель — МОД. При его создании сохранялись как общая схема постановки задачи, так и принципиальная структура выбранного ранее условного сюжета моделирования. МОД также был разработан в виде неполного М-автомата. При этом его алгоритмическая часть отображала процессы планирования, связанные с предварительной организацией движения, а структурная — процессы принятия решений в ходе непосредственного взаимодействия со средой. Обе части целесообразно рассматривать как независимые модели мыслительных процессов, между которыми может быть организовано постоянное взаимодействие. Эти модели названы соответственно МОД-1 и МОД-2.
МОД-1 вырабатывал план деятельности М-автомата в среде в виде совокупности подцелей движения, основной цели и ожидаемых (предвидимых) состояний автомата в ходе движения. Алгоритмы восприятия внешней информации в МОД-1 моделировали процессы зрительного восприятия человека, построения возможных вариантов плана, их оценки, синтеза окончательного варианта, его разбиения на отдельные этапы, выбора объектов-ориентиров для каждого из этапов, моделировали процессы принятия решения человеком в условиях отсутствия полной информации о среде.
МОД-1 являлся неполным М-автоматом, основной объем его функций реализовался алгоритмическими структурами. М-сеть здесь содержала 62 i-модели, около 1000 связей и использовалась в основном для представления мотивационной сферы модели. МОД-1 был реализован в виде комплекса программ для ЦВМ М-220. Программы включали до 15 000 команд, их просчет занимал 20—30 мин машинного времени. Среда модели могла содержать до 625 объектов (это максимальное число). Каждый из объектов задавался упорядоченным набором из 8—10 признаков (входных воздействий). Выходом модели являлся оптимальный план передвижений в среде. В среднем такой план мог состоять из 30 элементов (целей, подцелей и ожидаемых отклонений внутренних состояний).
