Глава V. Практическая реализация метода вихревого

прогнозирования

 

Программа MIRACLE

1. Для коррекции вихрей и для нахождения упрощенного критерия качества могут быть использованы сравнительно простые вычислительные процессы. Для того, чтобы наглядным образом продемонстрировать справедливость такого утверждения, при изучении некоторых вихрей все вычислительные процессы были реализованы с помощью простейшего инструментального средства, представляющего собой примитивный компьютер на К18018 процессоре с тактовой частотой 3 МГц и 16К ОЗУ. Программа, позволяющая проводить на таком вычислителе коррекцию вихрей и находить упрощенный критерий качества, была написана на одной из самых простых версий языка Бейсик и получила название MIRACLE, ее распечатка приводится в ПРИЛОЖЕНИИ.

2. Поскольку в качестве имен циклоидных переменных вихря используются натуральные числа, то в программе MIRACLE, для обозначения циклоидных переменных, были использованы индексированные переменные. Изначально V(1)=1, V(2)=max, остальные переменные перед первым оборотом вихря равны нулю. Регистрируемой переменной является переменная с нулевым индексом - V(0). Дискретные распределения вероятностей возможных значений циклоидных переменных находятся в массиве V!(Y%,Z%). Максимальное значение, которое могут принимать циклоидные переменные, равно Z%. Общее количество циклоидных переменных вихря равно Y%. Количество актов переноса в циклоидах вихря, т.е. количество строк в его программе работы, задается переменной X%. Длина истории, на которой производится коррекция вихря, равна SS%, а содержимое этой истории находится в массиве S%(SS%). Произведение вероятностей возможных вероятностей выполнения переносов, хранится в RR(10,X%).

Количество возможных вероятностей выполнения переносов, в каждой строке вихря, принято равным 11.

3. Для нахождения вероятности P _n,k того, что из множества частных моделей мира входящих в состав исследуемого вихря, правильной является модель представленная той вероятностной циклоидой, у которой вероятность выполнения переноса в n-ой строке равна некоторому, наперед заданному значению p _n,k , программа MIRACLE использует метод машинного эксперимента. При реализации этого метода, для каждой из возможных вероятностей p _n,k производятся многократные испытания стохастических кибернетических моделей, имитирующих вероятностную циклоиду входящую в состав вихря и имеющую в n-ой строке вероятность выполнения переноса равную p _n,k .

При каждом испытании, модель циклоиды пробует построить конечную последовательность чисел тождественную заданной истории. Числа, показывающие соотношения количества тех испытаний, в которых модель использующая вероятность p _n,k смогла построить такую последовательность, к общему количеству проведенных испытаний, могут быть использованы для вычисления вероятности P _n,k возможной вероятности выполнения переносов p _n,k .

4. Используемый MIRACLE метод нахождения P _n,k , позволяет, путем изменения количества проведенных испытаний, т.е. путем изменения количества затрат временных ресурсов, варьировать точность с которой вычисляется P _n,k, что может быть чрезвычайно полезным для нормальных устройств функционирующих в реальном масштабе времени. Этот метод позволяет прервать процесс коррекции вихрей после любого количества проведенных испытаний, в образовавшейся паузе использовать вихри для нахождения оптимального действия (и немедленного его осуществления), а затем продолжить коррекцию обычным порядком. Следовательно, применение такого метода дает нормальным устройствам возможность реагировать на любое внезапное событие с минимальными задержками и, тем самым, дает им возможность осуществлять гибкое и динамичное поведение.

            Очевидно, что при небольшом количестве проведенных испытаний, вероятность того, что выбранное в условиях дефицита времени действие окажется наилучшим, может быть невелика, но в некоторых экстремальных ситуациях, когда задержки в осуществлении необходимых действий

 

 

Параллелизм вычислений в нормальных

       интеллектуальных  устройствах

1. Проведенные измерения показали, что если для коррекции вихрей использовать вышеописанный вычислитель, то программа MIRACLE сможет откорректировать 4-х строчный вихрь на истории из 10 событий, при 100   испытаниях, за 70-80 минут. Очевидно, что при таких затратах временных ресурсов ни одно сколь-нибудь полноценное нормальное интеллектуальное устройство не сможет успешно функционировать в условиях реального мира. Не спасет положение и переход к более мощным однопроцессорным вычислительным машинам. Как показывают расчеты, применение наиболее мощных на сегодняшний день цифровых суперкомпьютеров все равно не позволит решить проблему увеличения быстродействия нормальных устройств удовлетворительным образом.

2. При внимательном знакомстве с концепцией нормальных интеллектуальных устройств нельзя не заметить, что вся эта концепция, сверху донизу, пронизана духом параллелизма.    

             На высших уровнях обработки информации возможность параллелизма вычислений обеспечивается за счет того, что все используемые нормальным устройством модели мира могут строиться совершенно независимо друг от друга. Это возможно потому что все модели мира унифицированы таким образом (путем представления их с помощью однотипных абстрактных вычислительных машин), что ко всем полученным моделям может быть применен один и тот же критерий качества. С помощью этого критерия любой из используемых моделей мира может быть выставлена такая оценка качества, которая ни в коей мере не зависит от оценок полученных другими моделями и потому носит абсолютный характер ¹.

            На более низком уровне – на уровне коррекции вихрей, уже имеющихся в распоряжении нормального устройства, возможность распараллеливания вычислений обеспечивается тем, что все вихри на всех историях могут корректироваться независимо друг от друга.

            На низшем уровне обработки информации, т.е. на уровне нахождения вероятностей возможных вероятностей переносов, возможность параллельных вычислений проистекает за счет того, что все   необходимые статистические данные получаются экспериментально, а статистика может быть набрана при испытаниях одной и той же циклоиды одновременно  сразу в нескольких местах.    

3. Возможность тотального распараллеливания большинства вычислительных процессов определяет архитектуру тех инструментальных средств, на которых нормальные устройства могут быть реализованы на практике наиболее оптимальным образом. Например, таким инструментальным средством может быть вычислитель образованный из множества однотипных, сравнительно автономных структурных единиц. На уровне коррекции вихрей основными структурными единицами могут быть сравнительно простые стандартные модули. Каждый из этих модулей должен быть способен самостоятельно корректировать один вихрь на каком-то одном варианте разбиения хроники событий (для этого каждый модуль должен иметь доступ к информации поступающей в монитор событий).

4. Вообще говоря, в основе каждого такого модуля может быть обычный цифровой процессор фон-неймановского типа, либо группа таких процессоров, включенная в конвейер.  Однако, для коррекции вихрей  гораздо рациональней использовать специально предназначенные для этого  аналоговые процессоры (оптические или на приборах с зарядовой связью), способные путем массового моделирования процессов переноса, проистекающих в исследуемой циклоде, находить вероятности возможных вероятностей переносов с высокой точностью и за сравнительно небольшое время.

5. При разработке принципов работы таких  модулей можно воспользоваться уже имеющимися техническими решениями, которые используются в конструкциях живых существ.

--------------------------

¹ Шкала абсолютных оценок позволяет распараллеливать процесс поиска истинной модели окружающего мира на все более высоких уровнях обработки информации. Ведь если критерий качества моделей мира одинаков у всех нормальных устройств, то и результат, полученный одним устройством при оценке некоторой модели вполне пригоден и для другого устройства.  Отсюда следует, что поиск истинной модели мира может проводиться одновременно несколькими нормальными устройствами, либо даже сообществами устройств. Возможно, именно из факта существования абсолютного критерия качества моделей мира и проистекают те предпосылки, которые и обеспечивают принципиальную возможность общения между вполне, вообще говоря, самодостаточными, нормальными устройствами.  При условии наличия у них соответствующего желания.  Желание же наладить межличностное общение автоматически следует из желания найти правильную, т.е. адекватную, пригодную для решения насущных задач жизнеобеспечения, модель мира.  

 

Нейронные основы обучения

1. Сравнительно давно усилиями физиологов было установлено, что при обучении живых существ, например, при выработке у них различных условных рефлексов, основные изменения происходят в нервной системе. Вместе с тем, до последнего времени не было точно известно, в чем конкретно эти изменения выражаются. Многие исследователи предполагали (как выяснилось – ошибочно), что изменения, происходящие в нервной системе живых существ при обучении, сводятся к дискретному изменению конфигурации межклеточных соединений нейронов (по типу релейных схем).

2. В начале 80-х годов, Д.Элкону с сотрудниками, удалось экспериментально показать, что основные изменения происходящие при обучении живых существ, заключаются в изменении проницаемости мембран отдельных нейронов [11].

Д.Элкон проводил свои эксперименты с морскими улитками Hermissenda crassicornis, у которых в процессе обучения вырабатывались довольно простые условные рефлексы. Вместе с тем, поразительное сходство биохимических реакций происходящих в нервных клетках живых существ, резко отличающихся друг от друга по степени сложности внутренней организации, позволило ему выдвинуть вполне обоснованное предположение о том, что те механизмы, на которых основывается процесс обучения сравнительно простых организмов, должны быть свойственны и высшим животным. По мнению Д.Элкона, разница в уровне обучаемости, т.е. разница в уровне развития интеллекта, проявляется на уровне нейронных сетей и определяется величиной и сложностью этих сетей. А не конструктивными особенностями отдельных нейронов, входящих в эти сети.

3. Как известно, в покое нейрон электрически поляризован. Разность потенциалов между внутренней и внешней поверхностями мембраны нейрона  порождается разницей в концентрации ионов внутри и снаружи клетки, а эта концентрация, в свою очередь, определяется избирательной проницаемостью мембраны нейрона, которая сплошь пронизана ионоспецифичными белковыми каналами. В ответ на сенсорную стимуляцию эти ионные каналы могут открываться. При открытии натриевых каналов, ионы натрия проникают внутрь нейрона деполяризуя его мембрану. После такой деполяризации открываются калиевые каналы, что приводит к восстановлению отрицательного потенциала покоя. Изменения мембранного потенциала могут распространяться по мембране и в отдельных случаях вызывать деполяризацию способную распространяться по всей длине аксона. Это и есть нервный импульс или потенциал действия.

4. В ходе исследований, Д.Элкон обнаружил, что в результате обучения деполяразиция некоторых клеток, в ответ на раздражение, усиливается –они становятся более возбудимыми. Было доказано, что изменение величины деполяризации связано с уменьшением количества калиевых каналов и увеличением количества кальциевых. Т.е. в результате обучения проницаемость мембран нервных клеток для одних ионов уменьшается, а для других – увеличивается.

5. Для каждого иона процесс прохождения через мембрану может быть описан как процесс стохастический. Вероятность успешного прохождения отдельного иона через мембрану нейрона может изменяться и зависит от степени проницаемости мембраны, т.е.  от количества соответствующих ионных каналов и степени их открытости.  Поскольку проницаемость мембраны нейрона при обучении изменяется, то и вероятность прохождения через мембрану отдельного иона будет в процессе обучения также изменяться.

6.  Каждый переход иона через мембрану нейрона мы можем рассматривать как процесс моделирования процедуры переноса количества из одного Е-объекта некоторой циклоиды, в другой. Вероятность перехода иона через мембрану соответствует вероятности выполнения переноса. Для определения вероятности успешного прохождения отдельного иона сквозь мембрану достаточно знать соотношение между количеством тех ионов, которым удалось такое прохождение, к общему количеству ионов участвовавших в этом процессе. Поскольку в реальном нейроне в таком процессе участвует очень большое количество ионов, то и точность, с которой может быть определено это соотношение, а значит и значения вероятности переноса, может быть очень велика.

7. Если допустить, что переходы ионов через мембрану нейрона используются для моделирования процессов переноса, то происходящее в процессе обучения живых существ изменения вероятностей перехода ионов через мембраны их нейронов можно трактовать как процесс коррекции вероятностей вероятностей  переносов, осуществляемых в каких-то циклоидах. Эти циклоиды могут входить в состав  некоторого вихря, либо (если допустить, что разные участки мембраны нейронов могут иметь разную проницаемость)  как процесс коррекции полной вероятности вихря. Исходя из этого можно предположить, что соответствующим образом организованные ансамбли нейронов могут как имитировать работу вихрей, так и производить их коррекцию. В том случае, если это предположение соответствует действительности, любое, достаточно высокоорганизованное живое существо, может рассматриваться нормальное интеллектуальное устройство. 

 

Взаимосвязь между критерием качества моделей мира и эвристиками

1. Принято считать, что разумные существа способны решать достаточно трудные и разнообразные интеллектуальные задачи  за счет применения   особых правил называемых эвристиками.

2. Для того, чтобы снабдить искусственное интеллектуальное устройство некими эвристиками, эти эвристики можно попытаться вводить в устройство поочередно, одну за другой, для этого предварительно тем или иным образом их выделив и формализовав.

  Такой путь, строго контролируемого, последовательного введения эвристик, представляется нам совершенно бесперспективным по следующей причине. Для того, чтобы интеллектуальное устройство могло использовать эвристики с максимальной эффективностью, эти эвристики должны быть представлены в устройстве не как набор отдельных, изолированных друг от друга правил, а в виде цельной системы. Каждое правило, входящее в эту систему, должно дополнять остальные. Но даже одну, отдельную, эвристику выделить и формализовать должным образом совсем не просто, формализация же достаточно развитой системы взаимодополняющих и взаимодействующих эвристик может оказаться непомерно сложной проблемой.

3. Эвристиками называются правила облегчающие поиск решения интеллектуальных задач. В частности, эвристиками могут быть правила, позволяющие сравнивать между собой, по степени истинности, различные модели мира, вырабатываемые и используемые в процессе решения задач. Такие эвристики носят наиболее фундаментальный характер – поскольку на их основе может быть произведена оценка истинности всех остальных эвристик ¹ .

4. Если в нашем мире возможно существование некоего критерия качества, позволяющего однозначно оценивать степень истинности различных моделей мира ², то этот критерий может быть использован для сравнения моделей мира между собой. Результаты такого сравнения должны в большинстве случаев совпадать с результатами получаемыми с помощью тех эвристик, правильность которых на интуитивном уровне представляется неоспоримой.

7. Очевидно, что эвристики содержат особым образом упакованную информацию о свойствах того мира, в котором существует субъект, решающий задачи с помощью этих эвристик. Если некоторый критерий качества способен правильно оценивать степень истинности различных моделей мира, ставя при этом в соответствие любой модели мира одно-единственное число-оценку, то это может означать одно – этот критерий отражает наиболее общее свойство мира, свойство,  из которого следуют все остальные, более частные свойства. Поэтому, интеллектуальное устройство, которое при решении задач будет опираться на те модели мира, истинность которых обосновывается оценками полученными с помощью критерия качества, тем самым будет автоматически использовать ³ готовую полноценную систему эвристик.

6.  Критерий качества моделей мира, отображающий наиболее общее свойство реального мира, а потому содержащий в себе все частные свойства этого мира, отображаемые частными эвристиками, может быть использован в качестве источника эвристик. Для этого необходимо располагать информацией о оценках, выставленных с помощью критерия различным моделям мира, после их коррекции на специально подобранных обучающих выборках, либо информацией о результатах сравнения таких оценок между собой, поскольку именно такая информация может служить основой для создания новых эвристик.

-----------

¹Любая оцениваемая эвристика сама по себе может рассматриваться как составная часть некой модели мира.

²При разработке конструкции нормальных интеллектуальных устройств подразумевалось, что критерий качества моделей мира существует в действительности и что его можно формализовать.

³В неявном виде.

 

7. Некоторые характерные особенности описанного выше (см. Гл. IV) критерия качества моделей мира позволяют заранее предсказывать, каким моделям может быть отдано предпочтение после тех или иных историй (т.е. какими будут результаты сравнения оценок),  и на этом основании сделать вывод о возможности существования некоторых эвристик, как очень простых и очевидных¹,  так и достаточно сложных, которые чрезвычайно затруднительно точно сформулировать обычным образом.

8. Чем проще представляющие модели мира вихри и чем больше тех событий, на которых они монотонно поляризуются, тем выше будет оценка их качества. Из этого свойства критерия качества следует, что в том мире, в котором возможно существование критерия качества , должны существовать эвристики связанные с различными видами аналогий. В самом деле, если после последовательной коррекции некоторого вихря на двух историях S1 и S2 его поляризация, а с ней и качество, возрастают, то это означает, что процессы развития этих историй подчиняются одним и тем же законам, а именно, тем законам, которые заложены в конструкцию наиболее успешно поляризуемого вихря. Сходство между законами, используемыми при генерации некоторых историй, приводит к сходству самих этих историй, поэтому из похожести (т.е. “аналогичности”) историй  следует возможность сходства законов используемых при генерации этих историй, а значит и возможность сходства продолжений этих историй.

Можно предположить, что в количественном отношении степень “аналогичности” двух объектов описываемых историями S1 и S2 пропорциональна величине возрастания качества наиболее качественного из вихрей.

9. Если качество вихря после его коррекции на S1 повышается, а после коррекции на S2 – понижается, то история S2 имеет мало общего с историей S1 и может рассматриваться как случайное, а не закономерное продолжение S1. Из этого следует, что критерий качества моделей мира может быть использован для оценки степени “случайности”² индивидуальной последовательности случайных чисел.

--------

¹Например, такая интуитивно очевидная эвристика: ”если про все возможные действия устройства, кроме действия А, известно, что они приводят к отрицательным последствиям, то попробовать совершить действие А”, следует из того, что при прочих равных условиях наиболее высокие оценки получают самые простые модели.

²А значит и для оценки степени “сложности”.

 

 

Примеры коррекции вихрей

Во всех примерах при расчетах использовалась программа MIRACLE. 

Пример 1.  В основе вихря однострочная циклоида V₂V₁V₀ .

При работе этой циклоиды регистрируемая переменная увеличивается на единицу после каждого оборота. Это означает, что при полной вероятности переноса в вихре равной единице этот вихрь генерировал бы монотонно возрастающую последовательность вида: 1,2,3,4,5, …  .

а) После коррекции вихря на истории S=1 (состоящей из одного события ), оценка качества вихря Q будет равна 0,48. Если откорректированный на этой истории вихрь использовать для прогнозирования, т.е. для нахождения возможных продолжений истории S, то получим следующие прогнозы: с вероятностью р=0,09 следующий член будет равен 1; с вероятностью р=0,48 следующий член будет равен 2.

б) После коррекции вихря на истории S=1,2 получим   Q=0,6. Прогнозируемые продолжения будут: 2 (р=0,048) ; 3 (р=0,6).

в) После истории S=1,2,3,4,5 получим Q=0,78. Прогнозируемые продолжения будут: 5 (р=0,01); 6 (р=0,78).

Легко заметить, что с увеличением длины такой истории, каждое событие которой подтверждает правила заложенные в вихрь, оценка качества этого вихря возрастает, а делаемые им прогнозы становятся все более убедительными. В том случае, если вихрь используется для  представления модели мира, такая информация может быть использована для создания эвристики “чем больше событий соответствует некоторой модели мира, тем более достоверной является эта модель”.

В том случае, если очередное продолжение истории S будет невозможным, с точки зрения законов заложенных в вихрь (например, если последующие члены приведенной выше последовательности начнут уменьшаться), то MIRACLE выдаст сообщение “IMPOSSIBLE SITUATION!”, означающее, что по отношению к предлагаемой истории имеющийся вихрь является полностью ложным.

г) Пусть дана история S=0 (из одного события). После коррекции вихря получим Q=0,47. Прогнозируемые продолжения: 0 (р=0,47); 1 (р=0,1).

д) Если S=0,0 ; то Q=0,59. Прогноз: 0 (р=0,58); 1 (р=0,053).

е) Если S=0,0,0,0,0 ; то Q=0,799. Прогноз: 0 (р=0,799); 1 (р=0,011).

Как и следовало ожидать. Для истории состоящей из одних нулей наиболее вероятным продолжением являются тоже нули. Чем длиннее была история, т.е. чем больше было событий подтверждающих эту закономерность, тем выше качество вихря.

Пример 2. В основе вихря двухстрочная циклоида : 

V₀V₁V₂

                                                                                  V₂V₁V₀

В первой строке этого вихря происходит уменьшение результирующей переменной,  а во второй – её увеличение. Напомним, что во всех строках вихря полные вероятности переносов P_пол. Изначально равны 0,5.

а) После коррекции вихря на истории S=1,2,3,4,5; его оценка качества Q=0,61. Прогнозируемые продолжения: 4  (р=0,0009); 5 (р=0,021); 6 (р=0,81).

При этом полная вероятность выполнения переносов в первой строке уменьшится (P_пол =0,11), а во второй увеличится (P_пол =0,9).

б) При S=0,0,0,0,0; получим Q=0,402. Прогноз: 0 (р=0,402); 1 (р=0,005).

При этом полная вероятность выполнения переносов в первой строке почти не изменится (P_пол =0,46), а во второй уменьшится (P_пол =0,11).

в) При S=0,1,0,0,1; получим Q=0,16. Прогнозы: 0 (р=0,16); 1 (р=0,12); 2 (р=0,14).

Из сравнения примеров 1-в,1-е и 2-а,2-б видно, что чем проще вихрь, тем выше его оценка. Информация такого рода может быть использована при создании эвристики “при прочих равных условиях, чем проще используемая модель мира – тем лучше”. Вихрь из 2-а,б сложнее потому что в него заложено лишнее правило.

Пример 3.  В основе вихря циклоида  V₀V₁V₂ .

При работе этой циклоиды производятся попытки уменьшения величины регистрируемой переменной. После коррекции такого вихря на истории состоящей из одних нулей, его оценка Q не будет меняться. Из сравнения этого вихря с вихрем описанным в Примере 1, можно придти к такому любопытному выводу: по мнению программы MIRACLE  для истории, в которой результирующая переменная всегда равна нулю (т.е. единственная наблюдаемая величина неизменна), более естественной является модель мира  в котором ничего не происходит, нежели мира, в котором делаются попытки обнуления величины результирующей переменной (изначально уже равной нулю).

Пример 4.  В основе вихря 4-х строчная циклоида:

 

V₃V₁V₂

V₀V₁V₃

V₂V₁V₀

V₀V₃V₂

 

            В этот вихрь заложено следующее правило: в регистрируемую переменную могут прибавляться единицы, и в том случае, если регистрируемая переменная приняла значение равное единице, в следующем обороте её значение будет равно нулю. Таким образом, появление единицы является признаком позволяющим предсказать появление нуля. Этот вихрь является признаковым, т.к. после его коррекции на соответствующей истории те строки, которые отвечают за появление единицы, могут иметь полную вероятность    P_{пол =}~0,5, а те строки, которые обеспечивают появление после единицы нуля, должны будут иметь полную вероятность P_пол ® 1 .

а) После коррекции вихря на истории S=0,1,0,0,1; его оценка качества Q=0,053. Прогнозируемые продолжения этой истории: 0 (р=0,053); 1 (р=0,016); 2 (р=0,005). В этой истории правило, заложенное в вихрь, выполняется – после единиц всегда идут нули. Вихрь улавливает эту закономерность и правильно предсказывает, что после очередной единицы появится нуль.

б) После повторения таких историй, на которых предложенное для выявления правило выполняется, качество вихря будет неуклонно расти:

 

после 2-х историй Q=0,09,  прогноз: 0 (р=0,098);

после 3-х историй Q=0,15,  прогноз: 0 (р=0,155).

 

Интересно отметить, что при небольшом количестве событий некоторые вихри (например, вихрь в Примере 2-в), несмотря на то, что они никоим образом не выявляют и не используют закономерности скрытой в истории S=0,1,0,0,1; имеют тем не менее, более высокое качество. Это объясняется тем, что циклоиды лежащие в их основе значительно проще циклоиды используемой в Примере 4, что и дает им возможность при малом количестве событий иметь более высокое качество.

При большем количестве событий вихрь, правильно отражающий закономерность скрытую в этой истории, наверстывает свое качество: после 4-х историй Q=0,1609,  прогноз: 0 (р=0,16).

в) Если в очередной истории обнаруженная было закономерность нарушается, то вихрь очень быстро теряет свое качество. Так, если в 5-ой истории после единиц следуют уже единицы, а не нули, т.е. история имеет вид: S=1,1,1,1,1; то качество вихря станет равным Q=0,058. Достоверность совершаемых прогнозов также резко снизится: 0 (р=0,04); 1 (р=0,058); 2 (р=0,004).

г) Можно легко убедиться, что такой, “сбитый с толку”, вихрь перестаёт улавливать правило “после единиц следуют нули”, т.е. единица перестает быть для него сигнальным признаком. Например, если 6-ая история имеет вид: S=1,1,1,0,1; то вихрь сделает такие прогнозы: 0 (р=0,034); 1 (р=0,11); 2 (р=0,004). Качество такого вихря Q=0,18.

д) Если теперь некоторое время не испытывать вихрь на предмет его способности по улавливанию закономерностей, т.е. предъявлять истории состоящие только из нулей, то получим:

 

после 7-ой истории Q=0,08,  прогноз: 0 (р=0,081);

после 9-ой истории Q=0,1,  прогноз: 0 (р=0,098).

е) Как ни удивительно, такой, “отдохнувший”, вихрь снова начнет адекватно реагировать на появление в историях единицы. Даже если перед этим его опять не корректировать на обучающих историях, как в Примере 4-а. После 10-ой истории, имеющей вид: S=0,0,0,0,1; получим прогнозы: 0 (р=0,1); 1 (р=0,016). А после 11-ой истории, имеющей вид: S=0,1,0,0,1; получим прогноз: 0 (р=0,11); 1 (р=0,019). При этом Q=0,106.

 

Условные рефлексы и признаковые вихри

 

1. Для всех разработчиков интеллекта искусственного не могут не представлять интерес принципы работы интеллекта естественного. Один из наиболее объективных методов исследования высших функций нервной системы живых существ основывается на анализе специфических реакций называемых условными рефлексами. Как известно, условный рефлекс вырабатывается в результате сочетания безусловного стимула (например, пищи) и условного раздражителя – когда живое существо начинает реагировать на условный раздражитель точно так же, как оно реагирует на безусловный.

 

2. Большинство исследователей сходятся в том, что условные рефлексы выполняют ярко выраженную приспособительную функцию: условный раздражитель сигнализирует о возможности наступления тех или иных событий, заблаговременно подготавливая организм к ним, при этом в организме происходят такие реакции, которые обычно возникают при воздействии соответствующего безусловного раздражителя.

Процесс выработки условного рефлекса является процессом приобретения знаний о особенностях окружающей среды, о существующих в ней закономерностях. Поэтому можно утверждать, что условный рефлекс. Имеющий несомненную физиологическую природу, одновременно представляет собой и психическое явление, элементарный психический акт.

3.   Условные рефлексы изучаются уже давно и на сегодняшний день создано несколько различных теорий с тем или иным успехом объясняющих механизм их возникновения. На наш взгляд, при изучении основных принципов работы механизма выработки условных рефлексов могут оказаться полезными некоторые идеи и представления заложенные в концепцию нормальных интеллектуальных устройств. В свою очередь, результаты наблюдений за процессами выработки условных рефлексов в естественных условиях могут оказаться полезными при совершенствовании самой этой концепции.

4. Нормальное интеллектуальное устройство в процессе своего существования решает две главные задачи – задачу прогнозирования и задачу выбора оптимального действия. Всякое живое существо обладает некоторой моделью мира, пользуясь которой оно способно, прогнозируя само или пользуясь уже имеющимися результатами прогнозирования, выбирать для практического осуществления те или иные конкретные действия¹ .  Применение живым существом некоторых результатов прогнозирования не обязательно означает, что это существо само, в явном виде, производит прогнозирование. Поясним, как может быть осуществлено такое “прогнозирование без прогнозирования” на следующем примере. Когда животное начинает есть пищу, такие сигнальные раздражители, как запах и вкус пищи, запускают специфические реакции организма по выработке слюны и желудочного сока,  способствующих перевариванию пищи. Это означает,  что уже в самой конструкции организма содержится (в неявном, ,и тем более, в не декларативном  виде) информация как о прогнозе будущего (если ощущается вкус пищи, то пища вскоре окажется в желудке), так и о том,  что из множества возможных действий (оптимальных реакций) данного животного оптимальными являются действия по включению в работу пищеварительной системы, ибо именно такие действия приведут к максимально положительной эмоции в будущем² .   

-----------

¹Здесь следует иметь в виду, что для представления модели мира используются не только нервная система. Значительная часть информации о свойствах окружающей среды, а также о некоторых, уже имеющихся, результатах прогнозирования, отражена в особенностях конструкции всего организма живых существ. Поскольку само существо не может изменять свою конструкцию произвольным образом, то это означает, что некоторые реакции организма живого существа можно считать действиями, осуществляемыми с учётом ранее полученных (не обязательно самим этим существом) результатов прогнозирования последствий осуществляемых реакций.

²Процесс занесения знаний о внешнем мире в особенности конструкции организма живого существа, иначе говоря, процесс выработки конструкции живого существа, есть процесс эволюции вида. Если считать, что в конструкции живого существа отражается некоторая модель мира, то процесс эволюции вида можно рассматривать как процесс во многом схожий с процессом мышления.  Точно так же, как в процессе мышления могут возникнуть мысли “умные” и  “глупые”, т.е. мысли правильно либо ошибочно отражающие и использующие свойства реального мира, так и в процессе эволюции вида могут возникнуть отдельные экземпляры хорошо приспособленные к существующей внешней среде, либо плохо приспособленные.

 

 

5. То обстоятельство, что живые существа сразу после рождения уже могут совершать вполне пусть неосмысленные, но целенаправленные действия, означает, что они изначально обладают некими моделями мира. Концепция нормальных интеллектуальных устройств содержит утверждение гласящее, что для представления моделей мира интеллектуальные устройства могут использовать вихри, позволяющие после появления некоторых  внеэмоциональных сигнальных событий (которыми могут быть ощущения и действия) прогнозировать будущие эмоции. Если предположить, что и живые существа для представления моделей мира используют вихри, то из этого предположения следует, что у живых существ, изначально обладающих моделями мира, позволяющими совершать им конкретные действия, эти модели представлены изначально поляризованными вихрями. Наличие таких, изначально поляризованных вихрей, дает живому существу возможность сразу же после рождения совершать действия в той или иной мере соответствующие окружающим его условиям. (Можно предположить, что все инстинкты и безусловные рефлексы задаются такими, изначально поляризованными, вихрями.) Вместе с тем, интеллект существа изначально обладающего более поляризованными вихрями, будет менее гибок и пластичен.

6. Способное обучаться живое существо не может использовать абсолютно неизменные, раз и навсегда заданные модели мира. Если живое существо способно обучаться и, в частности, вырабатывать условные рефлексы, то используемые им модели мира будут в процессе обучения совершенствоваться и корректироваться. В терминах вихревого моделирования это означает, что вихри, представляющие собой модели мира живого существа, не могут быть изначально полностью поляризованными. Та часть строк этих вихрей, которая связывает появление некоторых событий с наступлением в будущем тех или иных эмоций нормального устройства, т.е. которая определяет безусловно-рефлекторную составляющую условного рефлекса (например, ту, которая позволяет по вкусу пищи во рту спрогнозировать появление положительной эмоции), может быть полностью поляризованной, а другая часть, которая позволяет связать между собой любые, и, в том числе,  такие к которым устройство изначально индифферентно, события,  т.е. которая позволяет выделить признаки сигнального раздражителя, будет поляризоваться в процессе выработки условного рефлекса.

7.  Чем меньше изначально поляризованы вихри, тем большей гибкостью в обучении может обладать использующее их живое существо. Но тем более продолжительным является тот период обучения, в течение которого происходит поляризация вихрей и в течение которого это живое существо остается полностью беспомощным (речь идет как о времени младенчества живого существа, так и о тех периодах, когда оно погружается в сон). Высшая степень обучаемости, когда существо способно самостоятельно строить принципиально новые вихри, возможно и является основой сознательного поведения.

8. Главная отличительная особенность естественных условных рефлексов заключается в том, что все они способны самопроизвольно восстанавливаться после угашения. Отметим, что и все исследованные нами признаковые вихри (один из которых был описан выше в Примерах) продемонстрировали точно такую же способность к спонтанному восстановлению¹.

-----------

¹Поскольку нами была исследована лишь небольшая часть признаковых вихрей, то мы не беремся утверждать, что эта особенность характерна для всех подобных вихрей.