Искусственный интеллект

Описанный способ работы ФС представляет собой обычный режим функционирования. Вводится также экстраординарный режим, который имеет место, если прогноз существенно отличается от фактического результата. В экстраординарном режиме величина е (вероятность выбора случайного действия) в данной ФС и ее субсистемах резко возрастает, и поиск новых решений включает большую случайную компоненту. Этот поиск может сопровождаться случайным формированием и селекцией новых функциональных систем, аналогично селекции нейронных групп в теории нейродарвинизма Дж. Эдельмана [43]. Таким образом, обычный режим функционирования может рассматриваться как тонкая настройка системы управления аниматом, в то время как экстраординарный режим - это грубый поиск подходящего поведения в чрезвычайных ситуациях.

Подробнее о работе данной схемы Мозга Анимата см. в [20,39].

Исследования адаптивного поведения - актуальное, содержательное и конструктивное направление, которое непосредственно связано с моделированием когнитивной эволюции. Также это направление исследований важно как биологически инспирированная научная основа разработок систем искусственного интеллекта. Это направление использует серьезные математические и компьютерные методы, и здесь построено множество интересных и содержательных моделей. Однако, в целом, результаты этих исследований пока еще далеки от решения стратегических задач, поставленных при инициировании этого направления.

Один из значительных и достаточно неожиданных выводов этих исследований состоит в том, что часто нетривиальное поведение может быть сформировано простой системой управления [11]. Причем, такой системой управления, о которой сам исследователь может и не догадаться - система управления (в частности, нейронная сеть) может формироваться в процессе эволюционной самоорганизации, например, с помощью генетического алгоритма.

Направление исследований Искусственный интеллект (ИИ), скорее всего, можно рассматривать как прикладное - применение принципов естественного интеллекта в искусственных практически важных для человека компьютерных системах. Судьба прикладных разработок зависит от наличия достаточно серьезного научного фундамента, на котором базируются такие разработки. Например, научной базой развития микроэлектроники во второй половине 20-го века была физика твердого тела. При этом для физиков чисто научные исследования твердого тела были интересны фактически независимо от применения их исследований, в результате чего научная основа микроэлектроники интенсивно развивалась. И результаты микроэлектроники, как наукоемкой технологии, впечатляющи.

Моделирование когнитивной эволюции чрезвычайно интересно и важно с точки зрения научного миропонимания. Следовательно, можно ожидать, что такие исследования, которые предоставили бы картину возникновения и эволюционного формирования естественного интеллекта, будут очень интересны для ученых. Но эти исследования могут быть тесно связаны и с разработками ИИ. И, следовательно, могло бы быть взаимное обогащение фундаментальных и прикладных исследований природы интеллекта И, тем самым, исследования когнитивной эволюции могли бы служить научной основой разработок систем ИИ.

Итак, очерчены модели и задел исследования когнитивной эволюции. Видно, что хотя проделана большая работа, ученые еще очень далеки от понимания того, как возникали и развивались системы управления живых организмов, как развитие этих систем способствовало эволюции когнитивных способностей животных, и как процесс когнитивной эволюции привел к возникновению интеллекта человека. Тут огромная область чрезвычайно интересных исследований, которые только-только начинаются.

Очень хороший задел к исследованию когнитивной эволюции -модели адаптивного поведения (раздел 2), дальняя цель которых как раз и состоит в осмыслении эволюции когнитивных способностей животных в контексте эволюционного происхождение человеческого интеллекта. Поэтому предложим план исследований, отталкиваясь от работ по моделям адаптивного поведения.

Разработка схем и моделей адаптивного поведения анимата на базе проекта «Мозг Анимата». Воплощение в конкретные модели конструкций Мозга Анимата разумно начать с анализа целостного адаптивного поведения простых агентов, имеющих естественные потребности: питания, размножения, безопасности. Эволюционная схема формирования нейросетевой системы управления подобных агентов, обеспечивающей достаточно нетривиальную структуру целей и подцелей, была исследована М.С. Бурцевым [37]. Теперь было бы полезно промоделировать подобные системы управления в рамках проекта «Мозг анимата».

Дальнейшая работа могла бы включать в себя анализ интеллектуальных изобретений биологической эволюции, таких как привыкание и условные рефлексы (раздел 1), на основе исследований проекта «Мозг анимата».

Исследование перехода от физического уровня обработки информации в нервной системе животных к уровню обобщенных образов. Такой переход можно рассматривать, как появление в «сознании» животного свойства «понятие». Обобщенные образы можно представить как мысленные аналоги наших слов, не произносимых животными, но реально используемых ими. Например, у собаки явно есть понятия

«хозяин», «свой», «чужой», «пища». И важно осмыслить, как такой весьма нетривиальный переход мог произойти в процессе эволюции.

Исследование процессов формирования причинной связи в памяти животных.По-видимому, запоминание причинно-следственных связей между событиями во внешней среде и адекватное использование этих связей в поведении - одно из ключевых свойств активного познания животным закономерностей внешнего мира. Такая связь формируется, например, при выработке условного рефлекса: животное запоминает связь между условным стимулом (УС) и следующим за ним безусловным стимулом (БС), что позволяет ему предвидеть события в окружающем мире и адекватно использовать это предвидение.

Естественный следующий шаг - переход от отдельных причинных связей к «базам знаний», к логическим выводам на основе уже сформировавшихся знаний.

Исследование процессов формирования логических выводов в «сознании» животных.Фактически, уже на базе классического условного рефлекса животные способны делать «логический вывод» вида: {УС, УС — > БС} => БС или «Если имеет место условный стимул, и за условным стимулом следует безусловный, то нужно ожидать появление безусловного стимула». Можно даже говорить, что такие выводы подобны выводам математика, доказывающего теоремы (раздел 1). И целесообразно разобраться в системах подобных выводов, понять, насколько адаптивна логика поведения животных и насколько она подобна нашей, человеческой логике.