книги из ГПНТБ / Слэйгл Д. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования

(Проверка\

А(І)

Ф и г. 12.2. Программа обучения строит эти сети после предъявления второго стимула Л Е Д и второй реакции льот.

вместо проверки А(1) проверку А(3) для последней бук­ вы в стимуле. Для повышения эффективности своих дейст­ вий дискриминационная программа обучения в действи­ тельности строит также и так называемые избыточные проверки. Так, в нашем примере она, вероятно, образова­ ла бы одну избыточную проверку, и построенный таким образом третий конечный узел остался бы пустым и мог бы в дальнейшем оказаться полезным. Мы больше не бу­ дем упоминать об избыточных проверках.

Вернемся теперь к нашему примеру. Дискримина­ ционная программа обучения генерирует также модель стимула Л — —. Аналогичным образом дискримина­ ционная программа обучения построит потом фонемати­ ческую сеть, изображенную на фиг. 12.2. Ассоциативная программа обучения записывает в алфавитную сеть сиг­ нал л и модель стимула Л .

Третьим стимулом является САН. Функционирование программы ответов начинается с применения к алфавит­ ной сети дискриминатора. Последний применяет провер-

[Проверкам 1 АО) '

Функционирование программы ответов начинается с при­ менения дискриминатора к изображенной на фиг. 12.3 алфавитной сети. Дискриминатор выполняет проверку А(1) и переходит к левой ветви, так как первой буквой является буква С. После проверки В(3) дискриминатор переходит направо, так как третьей буквой является Н.

После этого он находит конечный узел, в котором содер­ жится модельный список ( С — Н , с — и). Программа ответов выделяет сигнал с — н и применяет дискримина­ тор к изображенной на фиг. 12.3 фонематической сети. После проверки а(1) дискриминатор переходит к левой ветви, так как первым звуком является звук с. А после проверки Ь(3) он переходит к правой ветви, так как по­ следним звуком является звук н. После этого он находит конечный узел, в котором содержится модельный список (сан). Программа ответов, исходя из этой модели сан, прямо генерирует правильный ответ сан. Сообщаемый ответ — тоже сан, так что обучения программы не про­ исходит.

Третьим стимулом во второй серии является САД. Программа ответов применяет дискриминатор к изобра­ женной на фиг. 12.3 алфавитной сети. После проверки А(1) дискриминатор переходит к левой ветви, так как первой буквой является буква С. После этого стимул САД проходит проверку В(3), которая должна обеспечить переход к правой ветви стимула, оканчивающегося на букву Н. Таким образом, стимул САД может быть распре­ делен как направо, так и налево. Распределение направо приводит к ошибочному ответу сан, и программа обуче­ ния выполняет соответствующие действия. Если же САД распределяется налево, то программа ответов на­ ходит сигнал с — — и применяет к изображенной на фиг. 12.3 фонематической сети дискриминатор. Послед­ ний после проверки а(1) переходит к левой ветви, так как первым звуком является звук с. После этого дискри­ минатор подвергает проверке Ь(3) конечный звук в сигна­ ле с — —. Так как конечный звук в сигнале неизвестен, после проверки Ь(3) можно с одинаковой вероятностью попасть как на левую, так и на правую ветвь. При по­ падании на правую ветвь программа ответов выдает оши­ бочный ответ сан, и программа обучения принимает со­ ответствующие меры. При попадании на левую ветвь программа ответов выдает правильный ответ CAT, и обу­ чения программы не происходит. При этой последней возможности ЕРАМ выдаст во всей второй серии только правильные ответы. Экспериментатор, полагая, что ЕРАМ уже полностью обучилась ассоциациям, обычно

прекращает на этом эксперимент. Однако ЕРАМ при реагировании на стимул САД «гадала», так что она с вероятностью 0,5 выдаст в следующей серим ошибочную реакцию.

В качестве второго примера проследим, каким обра­ зом ЕРАМ могла бы выполнять роль испытуемого в эксперименте, описанном в табл. 12.1. В силу того что и стимулами, и ответами являются бессмысленные слоги, используется лишь алфавитная сеть. Первым стимулом в первой серии является ДАС. Поскольку еще не построе­ на ни одна сеть, программа ответов не реагирует. Когда сообщается реакция ЖИК, программа обучения строит сеть, показанную на фиг. 12.4. Дискриминационная программа обучения строит целую сеть, за исключением сигнала Ж • После проверки А(1) налево распреде­ ляются слоги с первой буквой Д,. а направо — слоги, начинающиеся с Ж- Ассоциативная программа обучения записывает сигнал Ж — — и модель стимула Д — —.

Вторым стимулом является ПИН. Программа ответов применяет дискриминатор к сети, изображенной на фиг. 12.4. Если проверка А(1) распределяет ПИН на­ право, то дискриминатор выработает модельный список (ЖИК), а поскольку сигнала нет, программа ответов не будет реагировать. Однако в этом примере мы примем, что проверка А(1) распределяет ПИН налево. Дискри­

меняет дискриминатор к той же сети. Дискриминатор находит модельный список (ЖИК). Исходя из модели ЖИК, программа ответов прямо генерирует ответ ЖИК . Этот ответ ошибочен, и сообщается ответ ЖУРПрограм­ ма обучения из сети, изображенной на фиг. 12.4, строит сеть, изображенную на фиг. 12.5.

Во второй серии первым стимулом является ПИН. Программа ответов выдает правильную реакцию ЖУР, так что обучения программы не происходит. Вторым сти­ мулом является ДАС. Программа ответов применяет к изображенной на фиг. 12.5 сети дискриминатор, который находит модельный список (Д , Ж )• Програм­ ма ответов получает сигнал Ж — — и применяет дискри­ минатор к той же сети. Так как третья буква сигнала Ж — — неизвестна, проверка С(3) приводит к случайно­ му распределению. При попадании на правую ветвь программа ответов «угадает» правильный ответ ЖИК . Однако в этом примере предполагается, что после про­ верки дискриминатор попадает налево, и, следовательно, программа ответов выдает ошибочный ответ ЖУРСооб­ щаемый ответ — ЖИК . Программа обучения принимает соответствующие меры, а именно ассоциативная про­ грамма обучения заменяет сигнал Ж — — на сигнал

фонематической задаче она приступает к задаче чтения. Программа чтения аналогична программе ответов, за исключением того, что в программе чтения дискриминатор используется не два, а три раза. Программа чтения клас­ сифицирует алфавитный стимул в алфавитной сети и на­ ходит фонематический сигнал; классифицирует фонемати­ ческий сигнал фонематической сети и находит предмет­ ный сигнал; классифицирует предметный сигнал в пред­ метной сети и генерирует предметный ответ. После того как ЕРАМ обучилась решению обеих задач — как фоне­ матически-предметной, так и алфавитно-фонематической, она успешно справляется с задачей чтения уже в первой серии.

Что касается выводов, то проведенные с ЕРАМ экспе­ рименты по парной ассоциации и «чтению» способствова­ ли углублению понимания процессов механического за­ поминания и вербального поведения человека и показали, что ЕРАМ (или некоторое расширение программы) может оказаться полезным инструментом, способным оказать

помощь ЭВМ при решении сложных задач. Например, ЕРАМ может оказаться полезной при автоматизации ин­ формационного поиска. В этом случае ЕРАМ могла бы строить динамический расширяющийся индекс по вход­ ным элементам, относящимся к большому числу храня­ щихся в памяти документов. Наличие определенных эле­ ментов в индексе зависит от производившегося в прошлом поиска информации. Фейгенбаум и Саймон интересуются прежде всего выводами, которые имеют отношение к пси­ хологии. Поведение ЕРАМ количественно и до некоторой степени качественно совпадает со многими аспектами по­ ведения человека в аналогичных экспериментальных усло­ виях. Как ЕРАМ, так и испытуемые проявляют забывчи­ вость, колебания, ретроактивное торможение, подвержен­ ность помехам, склонность к обобщению стимулов и от­ ветов. ЕРАМ иногда забывает в ходе обучения хорошо, казалось бы, заученные ответы. При колебании испытуе-