книги из ГПНТБ / Автоматы и разумное поведение. Опыт моделирования

дельностью п непрерывностью протекания всех процессов. В настоящее время общие принципы такой реализации

принципы взаимного соотнесения различных свойств внима­ ния и СУТ. Перейдем теперь к рассмотрению других вопро­ сов, связанных с возможностью психологических интерпре­ таций процессов в М-сети. Кратко остановимся на способах реализации в М-сетн различных видов памяти, а также влия­ ния структуры и параметров элементов М-сети на поведение автомата.

Память. При оппсашш языка моделирования упомина­ лось о некоторых возможных способах представления отдель­ ных видов памяти в М-сетп. В связи с особо важным мес­ том понятия памяти в работах как психологического, так н кибернетического направлений остановимся на этом вопросе более подробно.

Прежде всего перечислим способы фиксации, хранения

ивоспроизведения информации, которые реализуются в М-сети.

Однажды возбужденная i-модель, даже при отсутствии активных входных воздействий, сохраняет некоторое время состояние возбужденности, которое можно рассматривать как память о прошлом воздействии. При наличии активных входных воздействий на уже возбужденную i-модель проис­ ходит нелинейное суммирование собственной возбужденнос­ ти i-модели, отражающей предыдущие активные воздействия, и вновь поступивших воздействий. Таким образом, в каждый момент времени в возбужденности г'-моделп отражена память о целом ряде последовательных входных воздействий. Дли­ тельность этой памяти зависит от вида характеристики за­ тухания г-модели.

В процессе функционирования г'-модели происходит ги­ пертрофия и адаптация ее характеристик. Если i-модель длительное время имеет достаточно высокую возбужден­ ность, т. е. важность зафиксированной в ней информации постоянно велика, то характеристики i-модели изменяются

i-модели уменьшается. Таким образом, изменения возбуди­ мости i-модели, определяемые гипертрофией или адаптацией ее характеристик, реализуют память об «истории» активнос­ ти данной i-модели. Память такого типа является, естест­ венно, более длительной но сравнению с памятью возбуж­ дений.

Между двумя возбужденными i-моделями устанавли­ вается связь. Впоследствии ее проходимость увеличивается или уменьшается в зависимости от изменения возбужден­ ности обеих i-моделей. Состояние связи как бы отражает «историю» (память) их совместных возбуждений, усреднен­ ную во времени. Если связь установлена с достаточно высо­ кой проходимостью или достигла определенного уровня про­ ходимости в процессе последовательных проторений, то значительно увеличивается и постоянный компонент прохо­ димости, что, в свою очередь, увеличивает вероятность дли­ тельного сохранения этой связи.

При длительном возбуждении группы i-моделей происхо­ дит их объединение в некоторую устойчивую структуру — ансамбль, элементы которого сильно взаимосвязаны друг с другом. Наличие связей с высокой проходимостью между i-моделямп ансамбля обеспечивает память об определенном состоянии М-сети даже после затухания возбуждения всех входящих в ансамбль i-моделей. «Вспоминание» этого со­ стояния происходит уже при возбуждении части элементов ансамбля.

В М-сети существует еще один способ длительного запо­ минания состояний: формирование i-модели — «представи­ теля» ансамбля. Такая i-модель имеет прямые и обратные связи со всеми i-моделями ансамбля. Возбуждение «предста­ вителя» ведет к возбуждению всего ансамбля, т. е. к восста­ новлению, «вспоминанию» состояния сети даже в том случае, когда сам ансамбль уже частично распался из-за затухания связей.

Между i-моделями различных ансамблей могут устанав­ ливаться связи, сила (проходимость) которых зависит от частоты совместных возбуждений входящих в ансамбль i-мо­ делей, состояния интегральных центров оценки Пр и НПр и некоторых других факторов. В результате сильно связан­ ные i-модели имеют большую вероятность последовательного выделения системой усиления — торможения по сравнению с остальными i-моделями сети. Аналогично, при выделении СУТ i-модели, принадлежащей одному из двух сильно свя­ занных ансамблей, велика вероятность того, что через не­

i-моделей или элементов определенных групп i-моделей мож­ но сопоставить, как это уже упоминалось ранее, с ассоциа­ тивным переключением внимания у человека. Подобные ассоциации могут возникать между i-моделями одного или различных уровней, одной или различных сфер М-сети. При изменении конфигурации связей в ходе функционирования

сети могут изменяться и установившиеся системы ассоциаций. Учитывая то обстоятельство, что конфигурация связей в сети существенно зависит от воспринимаемой извне информации, т. е. от характера среды, в которой функцио­ нирует автомат, можно говорить, что система ассоциаций в М-сети автомата в определенной мере отражает состояние среды и «отношение» автомата к воспринимаемой извне информации. Развитая система ассоциаций позволяет авто­

в М-сети. В зависимости от разности возбуждеиностей г-мо­

и НПр могут и не иметь существенно длительной памяти, однако косвенно память о состоянии этих г-моделей может существовать в сети значительное время. Так, например, еслп в какой-то момент времени возбужденность г-модели НПр намного превышает возбужденность г-модели Пр, то проходимости связей в сети существенно изменяются. Таким образом, путем изменения связей в М-сети осуществляется «память» об оценках ее деятельности.

Из изложенного видно, что память в М-сети реализуется всеми протекающими в ней процессами, а различные виды памяти представляют собой различные свойства и особен­ ности этих процессов. Так, например, изменения возбужден­ ности г-модели можно интерпретировать как кратковремен­ ную, а изменения проходимостей связей — как долговремен­ ную память. При этом цо длительности запоминания фиксируемой связями информации можно различать два ви­ да долговременной памяти, реализуемых временным и по­ стоянным компонентами связи.

Рассмотрение содержательной стороны процессов в М-сети позволяет различать такие виды памяти, как двигательная, эмоциональная, образная и словесно-логическая. Они реали­ зуются связями между г-моделями соответствующих сфер М-сети и, частично, связями между г'-моделями, принадлежа­ щими различным сферам. Так, связи внутри двигательной сферы фиксируют последовательности заученных автоматом действий. Чем больше проходимость таких связей, тем точ­ нее выполняется вся последовательность. В то же время, чем быстрее проторяются связи внутри двигательной сферы, тем быстрее автомат запоминает необходимые действия. Таким образом, изменением параметров, определяющих величину проторения связей в двигательной сфере, можно изменять «силу» двигательной памяти автомата. Аналогичные рас­ суждения могут быть проведены п относительно словссно-ло-

гпческой памяти. Что же касается эмоциальной и образной памяти, то здесь большую роль играют характеристики воз­ буждения г'-моделей этих сфер, а также связи от других сфер М-сети. Так, например, гипертрофированность характе­ ристик i-моделей эмоциональной сферы и установленные с последними связи с высокой проходимостью могут обусло­ вить преимущественную выраженность эмоциональной па­ мяти. Аналогично, сильные связи к i-моделям образной сфе­ ры обеспечат повышенную образную память.

Запоминание информации в М-сети может происходить как при участии СУТ, так и без нее. Установление и прото­ рение связей зависит в основном от возбужденности соеди­ няемых ею i-моделей. Однако, если одна из них выделена СУТ, то направленная к ней связь будет усилена в большей степени, чем это произошло бы в «обычных» условиях, по­ скольку i-модель получает дополнительное возбуждение от СУТ. Переключения СУТ могут быть обусловлены опреде­ ленной задачей, например задачей запоминания какого-либо материала. В этом случае можно говорить, что установление связей с высокой проходимостью между последовательно выделяемыми СУТ i-моделями соответствует произвольному запоминанию. В остальных случаях изменения конфигура­ ции сети и значений параметров i-моделей и связей можно сопоставлять с непроизвольным запоминанием входной ин­ формации и результатов ее переработки. Более детальное обсуждение вопросов психологических интерпретаций про­ цессов запоминания в М-сети может быть проведено при использовании М-автоматов в качестве моделей психики. Однако, поскольку нашей задачей является построение си­ стем ИР, ограничимся уже приведенными интерпретациями и перейдем к последнему вопросу этого раздела — влиянию структуры и параметров М-сети на поведение автомата.

Типы М-автоматов. Конструируя М-автомат, мы задаем его структуру и функциональные характеристики элементов, исходя из имеющихся представлений о моделируемом виде деятельности. Естественно, что выбранная структура не дол­ жна и не является единственной, способной обеспечить «эффективное поведение» автомата в среде. Возможен целый класс автоматов с различными структурами и характеристи­ ками ее элементов, который будет удовлетворять общим кри­ териям «разумности» поведения в данной среде. В то же время каждый автомат этого класса будет организовывать свое поведение несколько отлично от других, так что в об­ щем случае «стили» поведения автомата будут различны. Рассмотрим кратко пути преднамеренного задания автомату нужного «стиля» поведения.

Как уже говорилось, сеть М-автомата в соответствии с се­ мантикой i-моделей может быть разделена на сферы. Связь

между i-моделями внутри сфер и между сферами, а также распределение возбуждений в сети определяют как внешнюю реакцию автомата на восприятие конкретной ситуации — действия, так и внутренние реакции автомата — «ход мыш­ ления», предшествующий выполнению этого действия. Ха­ рактеристики i-моделей и параметры связей М-сети задают как бы «жизненный опыт» автомата. Естественно, что, изме­ няя характеристики i-моделей или связей, мы может полу­ чить различные внешние и внутренние реакции автомата в ответ на одинаковые воздействия. Так, например, повысив коэффициенты возбуждения всем i-моделям двигательной сферы, можно сделать автомат «импульсивным» — он будет часто выполнять действия и мало «думать». Каждый шаг при этом будет обусловлен ие всей воспринятой информа­ цией с ее логическим и эмоциональным анализом, а только частичной, поверхностной оценкой наиболее сильных раздра­ жителей. Автомат можно сделать «смелым» или «трусли­ вым», задав определенным образом связи между i-моделя.мн сферы воспрпятпй и эмоциональной сферы. Аналогичного эффекта можно добиться, повысив коэффициент возбудимос­ ти нужных i-моделей эмоциональной сферы автомата.

Такпм образом, изменяя параметры элементов М-сети, можно получать автоматы, различным образом реагирующие на сходные внешние воздействия. Это позволяет устанавли­ вать аналогии между типом поведения автомата и характе­ рологическими особенностями поведения человека и говорить (условно), что структура М-сети и значения параметров ее элементов определяют «характер» автомата.

В начале настоящего раздела отмечалось, что все кон­ кретные интерпретации и аналогии мы будем давать только в тех случаях, которые кажутся нам полезными для более полного понимания результатов экспериментального исследо­ вания разработанных М-автоматов. Приводя достаточно под­ робное описание процессов «сознательной» и «подсознатель­ ной» переработки информации, мы тем самым стремились создать основу для аналогий, более широких и отвлеченных от конкретной направленности этой книги. Однако деталь­ ный анализ этих аналогий, несомненно, выходит за рамки стоящих перед нами задач.

Интерпретируя реализуемые в М-сетях процессы, мы на­ меренно ограничились рассмотрением психологических ана­ логий только тех элементов, свойств и функций М-сети, ко­ торые уже проверены нами при экспериментальном исследовании разработанных М-автоматов. Это сделано по следующим причинам. Прежде всего, при разработке слож­ ных систем исследователь не может быть заранее уверен в том, что предлагаемые им механизмы или принципы после реализации дадут именно тот эффект, который предполагал-

ся теоретически. Кроме того, мы надеемся, что приведенные выше описания процессов в М-сети и указания на их психо­ логические соответствия послужат основой для проведения дальнейших аналогий и, главное, облегчат чтение ряда опи­ саний экспериментов с М-автоматами, в которых мы широко пользовались терминологией, заимствованной из описаний поведения человека.

§ 4. Обсуждение

Рассмотрим особенности изложенного выше языка моделиро­ вания с точки зрения требований, предъявляемых к языкам

необходимо в явной форме зафиксировать все предположе­ ния и допущения, принимаемые при моделировании, а также определить численные значения используемых в модели па­ раметров. Исходные предположения фиксируются в М-ав- томате заданием начального набора г'-моделей и связей меж­ ду ними (т. е. М-сети); выбором конкретного вида характе­ ристик i-моделей и связей и определением набора операций, составляющих алгоритм функционирования А. Количествен­ ная мера вводится в модель при задании численных значе­ ний коэффициентов в выражениях, описывающих характе­ ристики г'-моделей; связей и СУТ, а также при задании начальных значений проходимостей связей и возбужденнос­ тей г'-моделей.

Предлагаемый язык моделирования ориентирован на ши­ рокий класс технических средств реализации действующих моделей. Так, г'-модель может быть представлена в виде ячей­ ки памяти ЦВМ, хранящей некоторое число, характеризую­ щее возбужденность г-модели. Связь также может быть пред­ ставлена ячейкой (или набором ячеек), в которой зафикси­ рованы адреса соединяемых г'-моделей и числа, харак­ теризующие проходимость связи. Алгоритм функциони­ рования А и характеристики элементов М-сети также могут быть естественным образом реализованы средствами вычис­ лительной техники. С другой стороны, г'-модель можно пред­ ставить физическим устройством, например электронной схе­ мой, обладающей соответствующими характеристиками и вы­ рабатывающей на выходе напряжение, интерпретируемое как показатель возбужденности г'-модели. Аналогичным об­ разом может быть представлена и связь между г'-моделями. Алгоритм А в этом случае можно реализовать процессами

в схеме, состоящей из блоков i-моделей и связей, а функ­ цию СУТ — работой специальной схемы.

Вообще говоря, М-автомат является информационной мо­ делью и может быть представлен с помощью элементов са­ мой различной физической природы. Существенным в этом вопросе является то обстоятельство, что предлагаемый язык моделирования удобен для представления описываемых с его помощью систем физическими средствами, поскольку предпо­ лагает построение большого числа однотипных устройств (i-моделей и связей). В то же время этот язык ориентирован и на использование средств вычислительной техники, так что построение сложных и дорогих физических моделей, реа­ лизующих М-автоматы, может предваряться исследованием их вычислительных аналогов. Предлагаемый язык моделиро­ вания удобен для представления в нем сведений и понятий, определенных содержательно. В самом деле, задание в М-се­ ти связей, соединяющих какую-либо i-модель с другими, при содержательной интерпретации соответствует конструктив­ ному определению этого понятия путем указания его отно­ шений с другими ПОНЯТИЯМИ данной системы. Поясним ска­ занное. Природа человеческих эмоций в настоящее время недостаточно исследована, что зачастую рассматривают как препятствие для моделирования соответствующих сторон психической деятельности. Однако в психологической и худо­ жественной литературе существует обширный материал по феноменологии эмоций (например, переживание чувства гпева усиливает двигательную активность, подавляет чувство голода и т. п.). Если ввести в М-сеть i-модель, соответствую­

санию эмоции гнева, например: к i-модели «действовать» — усиливающую связь и т. п. Построенная таким образом си­ стема может проявлять признаки «эмоциональности».

Представление содержательных понятий в предлагаемом языке связано с их «конструктивизацией», осуществляемой путем задания связей между i-моделями и характеристик элементов М-сети. Связи и характеристики могут быть за­ даны эвристически, на основе аналогий и правдоподобных рассуждений. В этом случае эффективность принятых пред­ положений может быть проверена в ходе экспериментального исследования действующей модели. Для задания характерис­ тик и связей могут быть проведены также соответствующие психологические или нейропсихологические исследования. В этом случае язык моделирования определяет конкретные цели и направление таких исследований, поскольку указы­ вает, в какой именно форме и какие именно параметры изучаемого явления должны быть определены. Можно ска­ зать, таким образом, что использование аппарата М-сетей

предполагает своеобразную формализацию представляемых в моделях понятий и определяет методы такой формали­ зации.

Предлагаемый язык моделирования позволяет описывать „ процессы параллельного развития и взаимодействия различ­ ных программ переработки информации мозгом. Действи­ тельно, задание М-автомата сводится к заданию правил взаимодействия множества формальных элементов, соответст­ вующих корковым информационным моделям, а его функцио­ нирование — к реализации этого взаимодействия. Процессы передачи возбуждения между г-моделями М-сети являются, таким образом, модельным представлением процессов изме­ нения активностей корковых информационных моделей, в ходе которых и реализуются программы переработки инфор­ мации в коре. Указанная возможность представляется весь­ ма важной в связи с тем обстоятельством, что подавляющее большинство сколько-нибудь сложных проявлений психиче- * ской активности и целенаправленной деятельности человека является результатом именно параллельного развития и вза­ имодействия тех или иных конкретных программ. Соответ­ ственно, при моделировании сложной деятельности наиболее перспективный подход связан не с воспроизведением какихлибо отдельных программ, рассматриваемых изолированно от других (например, построения моделей памяти, восприя­ тия, эмоций и т. п.), а, напротив, с воспроизведением слож­ ного взаимодействия различных программ в ходе их парал­ лельного функционирования. Язык М-сетей является, следо­ вательно, адекватным языком моделирования, поскольку ориентирован на решение задач именно такого рода.

Как уже упоминалось, при построении М-автоматов мо­ гут быть использованы содержательные данные об объекте моделирования. Формализация таких данных в процессе по­ строения автомата осуществляется поэтапно: вначале они представляются в виде совокупности г-моделей и связей, за­ тем определяются характеристики г-моделей, проходимости связей и т. д. Понятно, что ошибки и неточности, возникшие при выполнении первого этапа, т. е. при задании М-сети, мо­ гут привести в дальнейшем к новым ошибкам и существен­ но ухудшить качество модели в целом. В ходе проверки мо­ дели (оценка поведения, возврат к начальным этапам и их коррекция, см. гл. 1) эти ошибки могут быть обнаружены. Для сложных моделей выполнение циклов проверки связано с большими затратами времени и сил. Поэтому желательно, чтобы средства представления содержательных данных, осо­ бенно на начальных этапах моделирования, были сравни­ тельно просты, наглядны п представляли информацию в лег­ кообозримой форме. Именно этим требованиям хорошо удов­ летворяет М-сеть, представляющая в графической или таб-

личной (матричной) форме большое количество взаимо­ связанных понятий. Предлагаемый язык моделирования по­ зволяет широко использовать при построении М-автоматов данные психологии и нейрофизиологии. Эта возможность обеспечивается тем, что язык удобен для модельного пред­ ставления данных и понятий, определенных содержательно, позволяет описывать процессы параллельного развития и взаимодействия программ, сравнительно прост и нагляден.

При построении М-автоматов данные конкретных наук о мозге и психике могут быть использованыдвояким обра­ зом. С одной стороны, их можно применить для задания функциональных характеристик i-моделей и связей, для определения правил работы СУТ, для построения специаль­ ных алгоритмов, работающих сопряженно с М-сетью (в слу­ чае неполных М-автоматов). С другой стороны, эти данные могут быть использованы при задании исходного набора i-моделей в М-сети и связей между ними. В ходе последую­ щего обучения и самоорганизации в М-сети могут появляться новые i-модели и связи, дополняющие и корректирующие первоначально заданную структуру. Речь идет, таким обра­ зом, о том, что предлагаемый язык моделирования позволяет использовать данные конкретных наук для задания осмыс­ ленной (неслучайной) начальной организации М-автоматов, для их целенаправленного предпрограммирования. Известно, что такая возможность оказывается чрезвычайно важной при построении сложных самообучающихся систем.

Предлагаемый язык моделирования дает возможность со­ держательно анализировать процессы переработки информа­ ции в М-автоматах. Эта возможность обеспечивается тем, что каждой i-модели ставится в соответствие некоторое содержа­ тельное понятие, так что в целом М-сеть является сетью с семантикой. Возбужденность i-моделп в данный момент ука­ зывает степень ее влияния (в этот момент) на процесс при­ нятия решения автоматом, т. е. характеризует меру прагма­ тической ценности соответствующей ей информации. Конфи­ гурация и проходимости связей в М-сети определяют «механизм» влияния каждой i-модели на общий процесс, или, иными словами, указывают на способ реализации теку­ щих ценностей каждой информационной единицы.

Анализ динамики возбуждений i-моделей сети и рассмот­ рение изменений ее структуры могут быть положены в осно­ ву содержательного анализа процессов переработки инфор­ мации в М-автомате. Существенно, что предлагаемый язык обеспечивает проведение содержательного анализа процессов на разных уровнях общности.. Наиболее грубые оценки «хода мышления» М-автомата могут быть получены при рассмот­ рении работы СУТ. Здесь анализу подвергаются последова­ тельности i-моделей или их совокупностей, выделяемых СУТ