Алгоритмы разума - Амосов Николай Михайлович. Страница 5

М-автомат МОД-2 вырабатывал конкретные реализации планов, построенных МОД-1. Его основная особенность связана с реализацией на М-сети программ самообучения. Последнее осуществлялось путем изменения веса первоначально заданных связей, установления новых связей и порождения новых узлов М-сети. Протекание процессов изменения структуры сети определялось особенностями среды, в которой действовал автомат, соотнесенными с поставленными перед ним задачами. Задачи могли формулироваться, например, в следующем виде: действовать так, чтобы обеспечить максимальное значение оценки «собственного комфорта», максимальное соответствие внешних и внутренних реакций автомата реакциям моделируемого объекта или быстрейшее достижение цели. Возможны были и комбинированные задачи.

Автомат может рассматриваться как модель деятельности человека по принятию решений в задачах движения в лабиринте. Кроме того, МОД-2 может быть использован в качестве устройства, управляющего передвижением технических систем, предназначенных для сбора информации, транспортировки и т.п. В зависимости от цели использования автомата изменяется и критерий оценки эффективности его функционирования.

МОД-2 — полный М-автомат. Его М-сеть может содержать до 400 i-моделей и до 2000 связей. На М-сети задана двухуровневая СУТ. МОД-2 был реализован в виде программы для ЦВМ БЭСМ-6. Программа содержала около 6000 команд. Время просчета одного такта 30—50 сек. Экспериментально были исследованы реакции автомата на протяжении до 300 тактов. На входы автомата подавалась информация о плане движения и об объектах среды, каждый из которых относится к одному из шести возможных типов. Всего среда могла содержать до 400 расположенных произвольным образом объектов. Предварительная информация о некоторых характеристиках среды и структуре оценочных функций задавалась в процессе начальной организации М-сети автомата. Количество выполняемых МОД-2 действий (выходных параметров или решений) — 22. Из них 17 — различного рода действия — шаги, перемещающие автомат в среде, а 5 — «активные» действия, изменяющие состояние среды или автомата («есть», «спать», «нести объект», «бросить объект», «создать убежище»). Поведение автомата состояло в формировании последовательностей решений о выполнении тех или иных действий и соответственно их фактическим выполнением. Были разработаны оценки поведения и предложены процедуры оптимизации автомата. Оптимизация выполнялась варьированием значений шести параметров обучения.

В ходе исследования МОД-2 был решен ряд вспомогательных задач-тестов. Представляет самостоятельный интерес результат одной из таких задач, связанной с моделированием процессов формирования понятий человеком. Здесь показана приводимость М-автомата к формам, моделирующим как индивидуальное, так и обобщенное групповое поведение. Были продемонстрированы методы такого приведения.

Модель механизмов речи. Одновременно с разработкой МОДа проводилось исследование, цель которого состояла в том, чтобы изучить возможности М-сетей в области нейрофизиологии и нейропсихологии, а также оценить практическую и познавательную важность таких моделей. Был разработан и исследован М-автомат, моделирующий механизмы речи. В модели представлены такие аспекты устной речи, как восприятие, осмысливание, словесное выражение. Преимущественное внимание уделялось содержательной стороне процессов переработки словесной информации. Модель предназначена для воспроизведения относительно простых речевых функций — ответов на вопросы ограниченного типа, повторения, называния. Она содержит следующие блоки: слуховых восприятий, сенсорный речевой, проприоцептивный речевой, понятийный, эмоций, мотивационный, двигательный речевой, артикуляторный и блок СУТ. Блоки модели соотнесены с определенными мозговыми образованиями. При задании организации М-сети использовались данные нейроморфологии, нейрофизиологии и клинической неврологии.

Модель представлена в виде необучающегося полного М-автомата. Его М-сеть содержит более 1000 i-моделей и 8000 связей между ними. М-автомат реализован в виде программы для ЦВМ БЭСМ-6, содержащей около 500 команд. Время просчета одного такта — 2 сек. В экспериментах наблюдалось поведение модели на протяжении до 100 тактов. На вход модели подавались буквы русского алфавита, объединенные в слова и фразы, а также специальные объекты, соответствующие образам предметов. На выходе модели, в зависимости от режима ее работы, наблюдались последовательности букв русского алфавита, которые были либо ответами на входные вопросы, либо повторением входных слов, либо названиями предметов. То обстоятельство, что при создании модели широко использовались данные нейрофизиологии, позволило в экспериментах имитировать ряд поражений мозга органического и функционального характера, приводящих к нарушениям функций речи. В частности, получены модельные отображения синдромов сенсорной, моторной, проводниковой и транскортикальной афазий.

Описанные М-автоматы составляют основной фонд «больших» моделей, разработанных и исследованных в процессе изучения возможностей и практических методов использования М-сетей.

Нами были выполнены и некоторые модельные разработки, в которых аппарат М-сетей использовался эпизодически или в модифицированном виде. Анализ результатов, полученных в разработках такого рода, может представлять серьезный интерес при оценке возможностей и свойств обсуждаемого нами аппарата.

Весь опыт моделирования поведения «разумного субъекта» в некоей среде — «лабиринте» — с использованием М-сети и расчетами на ЦВМ подытожен в монографии [4]. В качестве примера на рис. 3 приведены результаты одного из экспериментов по исследованию поведения такого «субъекта».

Семь-восемь лет мы занимались созданием сетевых моделей на ЦВМ, пока не убедились, что возможности таких моделей ограничены. Объем расчетов оказался слишком большим даже для компьютера: за один такт нужно пересчитать циркуляцию «энергии» по всем связям и изменения в их проходимости, подсчитать активность всех элементарных моделей, пересчитать изменение их тренированности для следующего такта. Если же предусмотреть и возможность образования новых связей и новых моделей, иными словами, воспроизвести принцип самоорганизации, то количество счетной работы будет расти подобно снежному кому. Затраты машинного времени увеличиваются приблизительно пропорционально кубу числа моделей в сети. Но дело не только в расчетах — так же трудно оказалось отладить громоздкие программы. Так или иначе, выйти за предел 1000 моделей и 8000 связей нам не удалось. Формально мы воспроизвели в МОД самые простые программы психики, такие, как сознание и подсознание, оптимизация действий по многим критериям — чувствам с предвидением и планированием. Была продемонстрирована разная обобщенность или иерархия моделей, обучение, забывание и даже различия характера. Но в целом этот «субъект», путешествующий среди врагов и препятствий в поисках пищи, соответствовал лишь довольно примитивному животному.

Рис. 3. Схема движений и действий МОДа по карте.

Аналоговые модели. Роботы. Тем не менее существует много задач, для которых вполне достаточен и такой ограниченный интеллект. В частности — для роботов, предназначенных для специализированной деятельности. Важнейшим требованием для них должна быть автономность, независимость от ЦВМ, что привело к реализации сетевого интеллекта на физических элементах. Идея сама по себе проста: представить каждую элементарную модель в виде усилителя, на вход которого поступает потенциал от других моделей, а на выходе формируется усиленный потенциал, который тоже передается по связям и гасится пропорционально их сопротивлению. Из таких элементов-усилителей можно создать любую сеть, если каждому придать определенное значение — семантику. Одни элементы — модели предметов, другие — чувств и т.д., как в сетевых моделях РЭМ и МОД. Разные характеристики усилителей и разные сопротивления связей позволяют создать структуры любого назначения. Модель интеллекта на физических элементах в наибольшей мере приближается к имитации мозга. К сожалению, есть разница: несоизмеримо мало число элементов и связей. Однако сложность такого интеллекта целиком определяется технологией. Можно создать довольно большие сети, во всяком случае достаточные для робота.