Array Array - Алгоритмы разума

Для АИ сравнение моделей — банальная операция вычитания двух строк цифр. Выраженная цифрами модель разделена на разряды со своими значениями. Можно предположить, что в первом разряде представлена наиболее обобщенная модель (какое-то материальное тело), во втором — крупные структурные блоки (голова, туловище, ноги, отличающие человека), в последующих разрядах — детали. Такой образ всегда имеет место, когда мы воспринимаем объект, даже при фокусировке зрения на его деталях. По этим разрядам и будет осуществляться сравнение.

Сравнение известной модели с неизвестными лежит в основе распознавания образов. По модели объекта, отпечатанного с рецептора в кратковременной памяти, которая не имеет связей с другими моделями и, следовательно, является неизвестной, нужно найти модель-эталон, имеющую такие связи, иначе говоря, входящую в различные «фразы» и числящуюся в «словарях». Именно связями определяется то, насколько знаком нам тот или иной объект: чем больше связей, тем лучше мы его знаем. Вероятность распознавания определяется точностью совпадений неизвестной модели с эталонами. Множественное число я употребил не случайно: объект может походить на несколько других, известных.

Распознавание в СИ осуществляется автоматически: ансамбль возбужденных с рецептора элементов, который представляет собой модель неизвестного объекта, накладывается на другую модель. Она активируется, а затем активируются связанные с ней модели, опознающие объект. Поочередно может активироваться несколько похожих моделей, каждая со своей степенью сходства.

В АИ для распознавания модели нужна специальная программа извлечения из постоянной памяти серии моделей и сравнение каждой из них с моделью объекта. Выборка моделей из памяти должна производиться начиная с самого обобщенного признака — «буквы». По ней выбирается «словарь» и далее сравниваются вторые и следующие «буквы», так же как производится поиск значения «слова» по «словарю». «Известность» наиболее близкого из искомых «слов» определяется числом вхождений его в «словари фраз». Степень вероятности опознания объекта определяется совпадением последних «букв» — деталей, потому что по первым «буквам», определяющим обобщенные признаки, всегда можно найти много похожих. Человека легко отличить от других объектов, труднее распознать — кто есть кто.

Остановлюсь на двух обстоятельствах, осложняющих распознавание. Первое — «неполнота» модели объекта, обусловленная помехами восприятия, дальностью расстояния или недостаточным напряжением рецептора. Неполнота или неясность первичной модели выражается в отсутствии ряда деталей, в «крупноблочности». При этом всегда присутствует «буква», объясняющая неполноту,— показатель низкой настройки рецептора или наличия внешних помех. Я намеренно не употребил понятие «обобщенность» применительно к такой модели, потому что оно предусматривает выражение модели крупными блоками в результате специального отказа от деталей, а не отсутствия их из-за плохого восприятия. Неполную модель можно распознать, только сравнивая ее с обобщенными моделямиэталонами, чем и определяется полнота распознавания. Например, видно, что объект — человек, но мужчина это или женщина, определить нельзя из-за неясности образа. Более четкую первичную модель можно получить за счет настройки рецепторов или приближения к объекту.

Рис. 20. Схема гипотетических «рельсов» в «рецепторном поле», позволяющих производить приведение модели к одному определенному размеру. В памяти хранится модель а. При восприятии объекта с близкого расстояния большая модель б уменьшается до размеров а; при восприятии объекта с большого расстояния малые модели в или г увеличиваются до размеров а.

Второе обстоятельство — это различие в размерах первичной модели и моделей-эталонов. Общеизвестно, что человек может распознать объект с разного расстояния, если он хорошо изучен вблизи. Распознавания прямым наложением моделей здесь не получится. Нужно допустить специальный механизм приведения модели к одному определенному размеру в виде своеобразных «рельсов» в «рецепторном поле», как показано на рис. 20. «Рельсы» эти позволяют изменять размер первичной модели, сохраняя сходство. По всей вероятности, нечто подобное есть в зрительной области коры. Для АИ перекодирование первичной модели цифровым кодом должно предусматривать приведение к стандартному размеру моделей-эталонов.

Есть еще ряд обстоятельств, затрудняющих распознавание: различия исходных положений объекта, его деформации и др. Многие из возникающих здесь вопросов подробно исследовались кибернетиками, и полученные ими результаты можно применить и для АИ.

Операцией дописывания «фразы» можно назвать активацию какой-либо одной модели, являющейся следствием активации другой модели. Активация происходит по связи, соединяющей обе эти модели. Такую операцию можно еще обозначить термином «вспоминание». Активация последовательности «слов» во «фразе» осуществляется по принципам, описанным в начале этого раздела. «Фразы» могут быть самыми различными, в них может запечатлеваться любая последовательность воспринятых образов, закрепленная в памяти повторным вспоминанием. В АИ «фразы» записаны в «словарях фраз». Их много: предмет—действие, предмет—качество и др., и наоборот. Важными являются, так сказать, вертикальные «фразы»: «вверх» — от детали к обобщению, «вниз» — как расшифровка обобщенной модели детальными вариантами. Память в АИ должна состоять из коротких «фраз» в 2—4 «слова», а длинные последовательности моделей должны составляться из нескольких «фраз». Это проще, чем создавать «словари» длинных «фраз». Человеческий разум тоже оперирует короткими «фразами» образов. Вызов следующего «слова» «фразы» возможен только в случае достаточной активности первого «слова» и достаточной проходимости связи от него ко второму. Активность рассчитывается по входам на первое «слово» от других моделей (по другому «словарю»), а параметр связи записан в «словаре».

Операция выделения обобщенной модели из серии конкретных моделей осуществляется их последовательным сравнением и выделением общего признака сходства между ними (пример — «четвероногие»). При этом все остальные признаки, по которым модели серии отличаются друг от друга, становятся все более неясными, иными словами, в обобщенной модели они выступают с низкой активностью. Такая обобщенная модель, полученная на материале ряда конкретных моделей, имеет «букву обобщения», указывающую название действия, в результате которого модель образовалась. Этой «буквой» она отличается от неясной модели конкретного объекта, при которой стоит «буква восприятия».