Алгоритмы разума

б) активностью (потенциалом энергии), изменяющейся по статическим и динамическим характеристикам в зависимости от энергии, получаемой по связям от рецепторов и других моделей. На этом основана кратковременная память;

в) свойством тренируемости, то есть изменением характеристик в зависимости от интенсивности и длительности предшествовавшей активности;

г) способностью образовывать новые связи между наиболее активными моделями и тренировать их при частом использовании.

Тренировка моделей и связей обеспечивает обучение, воспитание и самоорганизацию разума.

Важнейшими действиями с моделями являются: активирование новой модели от других, сравнение моделей для определения общего и различий, превращение частных моделей в обобщенную и, наоборот, развертывание обобщенной модели в набор частных.

Эффективное управление, то есть выбор действий и доведение их до цели при наличии «помех» со стороны других раздражителей среды и критериев, возможно только при реализации специального алгоритма усиления моделей наиболее значимого функционального акта и торможения всех других ФА. Такой алгоритм возможен в виде системы усиления-торможения — СУТ. При этом модельно воспроизводятся основные психологические понятия — сознание, подсознание, мысль.

Эволюция «мощности» интеллекта выражается в возрастании способности отвечать на максимальное и изменяющееся разнообразие среды действиями, спланированными и реализованными во времени так, чтобы получать максимум эффекта по многим критериям в длительные отрезки времени. Это возможно путем взаимодействия ФА разной обобщенности и направленности при возрастающем количестве и сложности моделей в памяти.

Можно условно выделить несколько ступеней эволюции интеллектов:

Первая — жесткий автомат. Структурно это прямая связь: рецептор —> усилитель —> эффектор. Функционально: признак в среде —> действие. Критерии заложены в структуре связей и специфике рецептора. ФА короткий, без обратных связей, с блокировкой до окончания действия.

Вторая — сложный многопрограммный автомат. В структуре — несколько рецепторов и эффекторов. Разум представлен сложной системой коммуникаций, включающей обратные связи, усилители, блокировку, торможение. Функция выражается в способности выделять несколько видов признаков и в зависимости от набора включать один из нескольких ФА, состоящих из последовательности действий, выполняемых под контролем обратных связей, при блокировке всех других ФА. Алгоритм реализован в клетках и технике.

Третья — разум животных, не имеющих коры головного мозга. Он похож на сложный автомат. Отличие : много рецепторов, вероятностное распознавание — выбор моделей из постоянной памяти, включение моделей действий в зависимости от критериев состояния внутренней среды. От них же могут включаться «ФА поиска». Ограниченное обучение реализуется за счет избирательной тренировки нейронов, избыточных их связей и мышц. Выделение самого значимого ФА обеспечивается торможением, блокировкой всех других, но при этом возможно слежение за средой для экстренного переключения на другой ФА.

Четвертая — разум млекопитающих, представленный корой головного мозга, этажом над подкоркой. Кора состоит из большого числа нейронов с удлиненными характеристиками, обеспечивающими сложные модели в памяти с разной степенью обобщенности. Функционируют СУТ, элементарное сознание, система критериев, представлены все этапы ФА, включая короткое прогнозирование и планирование. Обучение достигается между нейронами. Возможно случайное творчество через запоминание удачных проб, заложенных в «ФА поиска». Специальной дрессировкой (тренировкой) человек может привить животному простейшие «убеждения».

Пятая — разум человека. Его преимущества, видимо, объясняются большим количеством нейронов «новой коры» с удлиненными характеристиками и повышенной тренируемостью. Это привело к созданию сложных моделей, большому объему памяти и высокой собственной активности новых моделей, достигаемой упражнением. Отсюда все следствия: обобщенные модели, охватывающие большие участки пространства и интервалы времени, речь, через нее — воспитание и обучение, и в частности самоорганизация и формирование убеждений — активных речевых моделей поведения. Высокий уровень сознания выражается в слежении за мыслями, перевоплощении, овладении «нереальным планированием» — мечтами, искусством. Творчество и труд, как создание новых моделей и их физическое воплощение, являются алгоритмом развертывания обобщенных моделей задачи в детальные и считывания их действиями.

Шестая — искусственный интеллект выше уровня человека. Если не принимать во внимание трудности технологии, то можно предположить моделирование человеческого разума с увеличением его собственной памяти и созданием нового типа памяти внешней в виде количественных действующих моделей, призванных дополнить библиотеки из книг. Это расширит возможности творчества и самопознания, что и явится самым главным продуктом интеллекта.

* * * * * *

Чувствую, что книга вышла несовершенной. В ней нет ссылок и цитат, мало имен авторитетов, которые должны подкрепить высказывания автора. Мне не хотелось перегружать изложение нарочитой «научностью», чтобы не отвлекать внимание от основной идеи. Тем более что книга рассчитана на читателей очень разных специальностей — от инженеров до врачей. В конце концов я хотел лишь представить новый подход к пониманию механизмов психики — не от физиологического анализа, а от кибернетического синтеза. К сожалению, такой подход имеет важный недостаток: истину нужно доказывать работающей моделью. Пока ее нет, все построения висят в воздухе.

Может быть, не следовало торопиться писать. Подождать, пока будет модель. Но, ох как медленно они делаются, модели! Поэтому прошу рассматривать эту книгу как гипотезу. Они ведь тоже иногда приносят пользу.

Список литературы

1. Амосов Н. М. Моделирование мышления и психики.— Киев, 1965.

2. Амосов Н. М. Моделирование процессов мышления.— Кибер нетика, 1968, № 2.

3. Амосов Н. М. Искусственный разум.— Киев, 1969.

4. Амосов Н. М., Касаткин А. М., Касаткина Л. М., Талаев С. А. Автоматы и разумное поведение: Опыт моделирования.— Киев, 1973.

5. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык.— М., 1976.

6. Касаткина Л. М., Касаткин А. Эвристическая модель поведения.— В кн.: Некоторые проблемы биокибернетики... Киев, 1966, вып. 2, с. 21—36.

7. Мак-Каллох У. Надежность биологических систем.— В кн.: Самоорганизующиеся системы. М., 1964, с. 358—378.

8. Минский М., Пейперт С. Персептроны.— М., 1971.

9. Сутро Л., Киллмер У. Совокупность решающих устройств для управления роботом.— В кн.: Интегр. роботы. М., 1973, с. 112—163.

10. Нильсон Н. Искусственный интеллект.— М., 1973.

11. 11. Сэмюэль А. Некоторые исследования возможности обучения машин на примере игры в шашки.— В кн.: Вычислительные машины и мышление. М., 1967, с. 71—112.

12. Ньюэл .., Саймон Г. GPS — программа, моделирующая процесс человеческого мышления.— Там же, с. 283—301.

13. Шенк Р., Абельсон Р. Сценарий, планы и знание.— В кн.: Тр. IV Междунар. объед. конф. по ИИ. М., 1975, с. 208—220.

14. Файкс Р., Нильсон Я. Система STRIPS ...— В кн.: Интегр. роботы. М., 1973, с. 382—403.

15. Hewitt С. PLANNER language for proving Theorems in Robots.—In: Int. joint. conf. Art., Intel. Wash., 1969, p. 295—301.

16. Hewitt C. Procedural Imbedding of Knowlege in PLANNER.— In: Second Int. joint. conf. Art. Intel. L. 1971, p. 167—182.

17. Robinson J. A. The generalized resolution principle. N.-Y., 1968, 3, p. 77—94.