Александр Гордон - Диалоги (июль 2003 г.)

А.Ж.Вы правильно говорите, но задачу: «Узнать это пятно» – можно решить, как бы не влияя на него в некотором смысле слова. То есть, если у вас несколько раз повторяется эта конфигурация, вы можете даже не воздействовать на неё, но узнавать: «Вот это лицо я уже видел неоднократно в толпе».

А.Г.Но кто это, я не знаю.

А.Ж.Я пока не знаю. Второе. Теперь надо найти, как я могу своими выходными воздействиями повлиять на это красное пятно. Ну, естественно, если у вас никаких знаний нет, вы начинаете что-то случайно перебирать. Наконец, вы находите, что вот это действие позволяет это пятно убрать. А вот это действие позволяет его вызвать. Это то, вообще говоря, с чего начинает ребёнок. Какие действия он находит первыми? Как игрушку взять, а следующее действие, он что находит? Как её бросить. Как маму вызвать? Как маму отогнать. Как это получить? Как от этого избавиться? Потому что он имеет дело с бинарными сигналами и бинарными объектами, и бинарными действиями. Либо я вызываю этот образ, либо я его вытесняю.

Эта связь образов, наших действий и обратной реакции на них уже есть знания. И если эти знания статистически достоверны, то есть связи не первый раз повторяются, если я понимаю, что, видимо, всегда это действие вызывает такой-то эффект, то я должен запомнить это, мне нужна память. Мы это называем базой знаний. В базе знаний записываются сведения о том, как действия влияют на образы. Естественно, для того чтобы хранить образы, нужна ещё память образа, где хранится эта конструкция, эти найденные мною образы.

Хорошо. Предположим, у меня эти знания накапливаются, то есть, сидя в этой чёрной комнате, наблюдая за входами и выходами я себе в блокноте, в конце концов, записываю, как эти действия влияют на эти образы. Предположим, у меня этих знаний накопилось много. Могу ли я управлять теперь ими? Могу, но я не знаю – зачем. Что здесь хорошо? Что здесь плохо? Мне нужны какие-то качественные критерии. Для этого в каждом организме есть такой блок или подсистема, которую мы назвали аппаратом эмоций. Может быть, мы ошибаемся, и биологи нас поправят, но такая вещь должна быть.

А.Г.Она и есть.

А.Ж.Она, в общем-то, есть, судя по всему. Это аппарат, который задаёт качественную окраску этим образам. Это очень хитрый, очень сложный, очень многофункциональный аппарат, который на самом деле решает много задач. Одна из них – это соотнести эти сформированные образы с теми целевыми функциями. Это происходит примерно так. Видимо, есть некоторая шкала, напоминающая термометр, и указатель на этой шкале. Один из моих студентов удачно назвал это штуку «хорошометром». То, что она есть, я могу сейчас доказать.

Если я сейчас спрошу: Валентин Анатольевич, вам сейчас как? Вы скажите, да так, ничего. На четвёрку, может быть, с плюсом. То есть на огромный комплекс распознанных в этот момент образов вы как-то отреагировали, сжали, свернули и превратили всё это в одну оценку. И этих оценок у каждого из нас штук десять – слов-то в русском языке не так и много, чтобы выразить наше состояние.

А.Г.В русском больше, чем в любом другом всё-таки.

А.Ж.Да, но не 50. От «очень плохо», от «безобразно» до «хорошо», «так себе», «прекрасно», «великолепно», вот, собственно, и всё. Примерно десяток-другой оценок. Это одна из этих функций.

Так вот, мне теперь надо понять, как влияет на эту оценку то, что вы распознаете появление того или другого образа на экране входной информации. Если каждый раз уже знакомое нам красное пятно вызывает у меня отрицательное ощущение, падение этого «хорошометра», значит, это что-то такое плохое. Значит, с помощью тех знаний, которыми я уже обладаю в своём блокнотике, в своей базе знаний, я буду каждый раз при появлении этого пятна делать что-то такое, чтобы оно исчезло, наконец, с глаз долой. А если этот объект, другой образ, для меня полезен, если он каждый раз вызывает повышение «хорошометра»? Скажем, это опять знакомая нам мама с бутылочкой молока, и я нашёл здесь какие-то кнопочки, нажав на которые, я вызову появление мамы? Сразу же поднимется мой «хорошометр», значит, я буду стараться этим пользоваться.

Я вам примерно рассказал алгоритм управления.

Подождите секундочку с этим слайдом. В целом, есть ещё один блок, который я бы сюда добавил, это блок вывода новых знаний из старых. То есть, если система такая умная, что она уже из накопленной совокупности каких-то знаний может вывести какие-то гипотезы, предположения, то этот блок тоже есть. Но, по всей видимости, вывод новых знаний тоже происходит через среду. Это отдельный разговор, потому что здесь речь идёт о языке. То есть, это связано с тем, что я должен сам испытать свою базу знаний. Я должен сам себе представить в уме: «Ага, в этой ситуации, а что если я побегу туда, а получится вот что». То есть я сам себе как бы подаю на свою базу знаний какие-то сигналы. «А что если я вот этот цилиндр рассеку плоскостью, может быть, даже нарисую получившееся сечение графически: вот что получится». То есть, я как бы разговариваю сам с собой, испытываю свою базу знаний и вывожу какие-то новые знания. Вот, пожалуй, грубое описание всех подсистем и всех основных задач, которые должна решать система управления.

И мне кажется, что…

А.Г.Простите, перебью. Здесь везде бинарная логика.

А.Ж.Да.

А.Г.Повсюду?

А.Ж.Здесь никогда нельзя что-то очень сильно утверждать.

А.Г.Потому что когда вы стали говорить про вывод новых знаний, тут вопрос…

А.Ж.Вы понимаете, нервная система дискретна. Всюду бегают однотипные сигналы. Дискретное число входов, рецепторов, дискретное число выходов. Дискретные сигнальщики. Но там есть и некоторые непрерывные величины. Например, частоты. Например, размеры синусов. Они могут иметь какие-то значения. То есть там есть нечто аналоговое, что имеет, по всей видимости, важный смысл. Я могу даже предположить – какой. Может быть, к этому просто можно будет вернуться. То есть дискретная техника не отражает природы. Это очень интересные моменты, связанные уже с немножко другими вопросами. Давайте мы их сейчас опустим. Будем предполагать, что система всё-таки дискретна.

Теперь бы хотелось показать, что можно сделать на основании такой системы управления. Можно строить вполне конкретные реальные системы. Они будут работать. И мы делаем такие системы. Мы делаем даже прикладные системы. А потом я, может быть, скажу несколько слов о том, что не все так просто, что здесь есть на самом деле проблемы. Есть проблемы математические, а есть проблемы принципиальные. Покажу на примере, может быть, близком к тому, о чём говорил Валентин Анатольевич: на примере с мобильным роботом.