Сергей Толкачев - Нейронное программирование диалоговых систем

© Сергей Толкачев, 2019

ISBN 978-5-4496-3928-8

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Способность выслушать и понять собеседника является одним из наиболее ценных достоинств человеческого общения. Задавая вопросы или просто обмениваясь фразами в процессе разговора, мы стремимся получать ответы, адекватные нашим внутренним потребностям. Нас в равной степени не удовлетворяют как сообщения, не приносящие информации, так и ответы, в которых ее количество значительно превосходит внутренние ограничения, установленные нами для конкретного разговора. Смысловое содержание ответа или адекватная реакция собеседника является одним из основных критериев, определяющим качество разговора и влияющим на изменение внутреннего состояния человека в процессе коммуникативного общения.

Если предположить, что у субъекта разговора существует некоторая целевая функция, которая определяет ожидаемое количество информации ( желаемый результат ), а количество информации, в поступающих к этому субъекту сообщениях, изобразить в виде некоторой траектории, то в зависимости от характера разговора эти траектории могут принимать самую разнообразную форму (рис. 1). Иногда необходимый результат может быть достигнут оптимальным образом ( а ). В иных случаях, задав тот или иной вопрос, вместо полезного ответа может быть получено большое количество избыточной информации, которая может увести далеко от первоначальной цели ( b ) и ( c ).

Рис. 1. Траектории развития процессов взаимодействия

Поток слов, поступающих к участнику разговора в процессе обмена сообщениями, вызывает возмущение сознания, которое можно представить себе, как волнение поверхности воды в результате падения капель дождя. Распространение информационных волн в сознании, их интерференция друг с другом и взаимодействие с глубинными внутренними процессами образуют сложную систему, исследование и моделирование которой может быть достигнуто с применением методов и средств, аналогичных тем, которые применяются в физике и позволяют описывать поведение полей и частиц, основываясь на корпускулярно-волновых свойствах материи.

Если считать, что ожидаемое количество информации, которое мы стремимся получить в процессе взаимодействия, должно быть адекватно количеству информации, которое нам будет передано в ответе, мы можем сформулировать принцип информационной адекватности следующим образом:

где

В вычислительной технике широко применяются информационные характеристики различных видов устройств: памяти, процессоров, каналов связи и т. п., а из теории информации хорошо известны способы измерения информационных свойств потоков сообщений. Мы можем использовать аналогичные меры для оценки качества процессов взаимодействия и состояния, участвующих в этом процессе систем. Однако если большинство информационных характеристик в вычислительной технике являются статическими, то процессы человеческого общения имеют ярко выраженный динамический характер. Моделирование таких процессов, определение их информационных характеристик, нахождение оптимальных траекторий взаимодействия и т. п. относятся к группе наиболее сложных и трудоемких задач в современном программировании. Среди основных факторов, определяющих их сложность можно выделить, в первую очередь, следующие:

Решение этих задач только лишь средствами традиционного программирования сопряжено с проблемами, корни которых лежат в логических основаниях алгоритмического моделирования. Программирование алгоритмических моделей, основу которого составляют последовательности пассивных логических конструкций, во многих случаях позволяет получить приемлемый результат, но при этом программа и результат принципиально различаются и отделены друг от друга. В нейронных моделях используются активные элементы, обладающие внутренними динамическими свойствами и способные самостоятельно принимать и передавать сигналы. При этом исполнительные элементы и результаты представляют собой единое целое – динамическое пространство параллельных процессов и их состояний. Одним из способов создания таких моделей является нейронное программирование, под которым мы будем понимать методы организации и управления активными элементами в интерпретирующих системах. Нейронное программирование обладает одним неоспоримым достоинством – природа в процессе эволюции уже построила огромное количество биологических прототипов, широкий спектр которых включает как нервные системы простейших многоклеточных, так и человеческий мозг, самую сложную из известных на сегодняшний день организованных систем, поэтому применение знаний биологии и нейрофизиологии может оказать существенную помощь при программировании искусственных нейронных систем.

Большой разброс в сложности моделируемых систем предполагает применение соответствующих технологий программирования. В такой же степени, как и в алгоритмическом программировании методы построения больших операционных систем отличаются от методов написания небольших индивидуальных программ, в нейронном программировании процесс построения больших моделей существенно отличается от создания небольших по своему объему систем.

Технологии построения информационных систем относятся к области особых интересов в программировании. Среди многих работ в этом направлении можно выделить раннюю статью Э. Дейкстры « The Structure of „THE“-Multiprogramming System » [7], в которой он сформулировал принципы построения программных систем, существенно отличающиеся от широко принятых тогда технологий программирования (см., например, Ф. Брукс « Мифический человеко-месяц » [3]). В этой работе Дейкстра рассматривает не только общие технологические принципы, но также вводит синхронизирующие примитивы – семафоры, при помощи которых ему удается решить проблему асинхронного распараллеливания процессов. Технология и новые структурно-функциональные решения в его работе взаимосвязаны, и это в совокупности позволяет ему получить решение, значительно опережающее известные в то время системы.