Искусственный интеллект
Шрифт:
Эти подсистемы связаны друг с другом при помощи передачи фокуса управления. Когда проактивная подсистема создаёт новый паттерн поведения системы в изменившихся условиях и среда «устоялась», контур управленческого воздействия спускается в реактивную систему, происходит автоматизация реакции, так как фактически для неизменяющихся условий деятельности обучение и проактивное поведение не требуется, а потому реактивная реакция будет работать быстрее. Если же в процессе «рефлекторного» действия реактивной системы обнаруживается изменение в среде или объекте управления, то реактивная система эскалирует фокус внимания на проактивную для обработки изменившихся условий и выработки новых правил и паттернов поведения.
Цикл управления в рамках такой интеллектуальной системы управления теперь заключается в последовательном выполнении следующих шагов.
1. Сбор входной информации со всех сенсоров, которые осуществляют
2. Сенсоры очищают входную информацию от шумов и осуществляют первый выбор пути дальнейшей обработки. Если входная информация с сенсоров соответствует каким-либо автоматическим паттернам поведения системы, то фокус управления передаётся в реактивную подсистему, которая выбирает конкретный паттерн и исполняет его. Однако если в процессе реагировать по реактивному сценарию, система обнаруживает, что что-то пошло не так, осуществляется эскалация на проактивную подсистему управления, как было описано ранее.
3. Если входная информация не имеет автоматической реакции для своей обработки, то осуществляется интеграция всех модальностей восприятия системы в единый блок описания объекта управления и среды. На выходе этого модуля появляется целостная картина восприятия, которая передаётся в проактивную подсистему управления.
4. Проактивная подсистема управления принимает решение на основе имеющихся у неё динамических моделей себя самой, объекта управления и среды. Здесь как раз и используются методы машинного обучения и нисходящей парадигмы искусственного интеллекта. На выходе проактивной подсистемы управления появляется управленческое воздействие, которое записывается в реактивную подсистему в качестве нового правила, а также направляется на исполнение.
5. Для исполнения управленческое воздействие переводится на язык конкретных исполнительных устройств, которые взаимодействуют с объектом управления и средой. Исполнительные устройства выполняют команду. Цикл работы завершается.
Таким образом видно, что гибридная интеллектуальная система отличается тем, что её аффекторы (сенсоры, датчики) и эффекторы (исполнительные устройства) связаны с подсистемой управления и принятия решений через нейронные сети. Тем самым реализуется «грязный» подход. Аффекторная нейронная сеть принимает очищенные сенсорами сигналы внешней среды и преобразует их в символы, которые подаются на вход универсальной машине вывода. Последняя осуществляет вывод на основе символьных знаний из своей базы знаний и выводит результат, который тоже представляется в виде символов. Тем самым реализуется «чистый» подход. Символьный результат подаётся на вход моторной нейронной сети, которая преобразует высокоуровневые символы в конкретные сигналы управления исполнительными устройствами.
Кроме всего прочего, внутри гибридной интеллектуальной системы должны быть реализованы контрольные связи от всех её элементов к сенсорам. Тем самым реализуются адаптационные механизмы, основанные на гомеостазе внутреннего состояния системы. Сенсоры фиксируют изменение внутреннего состояния каждой подсистемы, их элементов и комплексов, а в случае выхода контролируемых значений за пределы установленных гомеостатических интервалов подсистемой управления принимается решение, целью которого будет возврат изменённых показателей в установочный интервал.
Наконец, связь от проактивной подсистемы управления в саму себя олицетворяет так называемый «внутренний конфликт», когда искусственная интеллектуальная система может рассматривать и моделировать различные варианты развития ситуации. Цикл оценки и выбора приемлемой альтернативы осуществляется до тех пор, пока этот внутренний конфликт не будет улажен.
Интерес вызывает то, что система именно с такой архитектурой при переходе через определённый порог сложности может считаться разумной. Действительно, в соответствии с определением, данным нейрофизиологом Е. Р. Джоном (цитируется по книге Хофштадтера и Деннета «Глаз разума»), сознание – это «процесс, в ходе которого информация о множественных индивидуальных модальностях восприятия и ощущения сводится в единое многоплановое представление о состоянии системы и её окружения и интегрируется с информацией о воспоминаниях и потребностях организма, порождая эмоциональные реакции и программы поведения, способствующие приспособлению организма к его окружению». Представленная на предыдущей диаграмме кибернетическая схема на довольно высоком уровне абстракции описывает, как функционирует нервная система человека и высших животных. Ведь «разумность» в этом смысле определяется как адекватное реагирование не только на стимулы внешней среды, но и на внутренние состояния, что также включает в себя постоянный
Чтобы более точно понять изложенное, имеет смысл рассмотреть несколько примеров. Самым тривиальным примером интеллектуальной системы является человек. На определённом уровне абстракции человек как система выглядит именно так, как представлено на диаграммах выше. Роль сенсоров выполняют не только такие общеизвестные рецепторные системы, как зрение, слух, вкус, обоняние, осязание и равновесие, но и различного рода ноцицепторы, терморецепторы, проприорецепторы и хеморецепторы. Именно последние из перечисленных осуществляют мониторинг гомеостаза внутренних параметров организма, начиная от кислотности крови и заканчивая наличием и концентрацией в физиологических жидкостях организма определённых веществ. Каждый тип рецепторов непрерывно воспринимает сигналы из внешней по отношению к нему среды, при этом сразу же осуществляется первичная фильтрация входных значений по полосе принимаемого диапазона. Например, фоторецепторы на сетчатке глаза воспринимают фотоны только определённых длин волн.
Далее отфильтрованные сигналы «оцифровываются» и передаются в первичные сенсорные нейронные сети, где осуществляется перекоммутация и задействование следующих областей нервной системы. Потом сигнал идёт во всевозможные центры принятия решений, и часто он даже не доходит до некортекса, «поглощаясь» в подсознательных областях (но там также накапливается информация, которая в какой-то момент может стать основой и источником интуитивного инсайта). Если же сигнал доходит до неокортекса, в нём он начинает активно преобразовываться и задействовать множество ассоциативных связей, возбуждая побочные цепи. В итоге до верхних слоёв неокортекса префронтальных долей, где, как предполагается, и находится сознание, доходит символьная информация.
Например, если последовательность множества сигналов, падающих на сетчатку глаза, формирует на ней изображение движущейся рыжей кошки, то на верхних слоях неокортекса активированы те нейроны, которые отвечают за такие символы, как «кошка», «млекопитающее», «рыжее животное» и множество других.
Путём логических умозаключений (на самом деле последовательного возбуждения каскадов нейронов в ассоциативно-теменном и префронтальном участках неокортекса) формируется ответная реакция. Она также кодируется в виде символов. Например, человек, видящий кошку, может выбрать из всего множества ассоциаций одно слово «кошка», сосредоточившись на нём и подав сигнал нижележащим подсистемам активировать поведенческую реакцию типа «воскликнуть наименование объекта». Моторная нейронная сеть воспринимает этот символьный сигнал и начинает распространять его всё ниже и ниже. На самом нижнем уровне символ «кошка» преобразуется в динамическую последовательность сокращений мышц в разных отделах тела, чья совместная деятельность заключается в таком синхронизированном выполнении ряда элементарных сокращений, которые приведут к возникновению исходящего из лёгких потока воздуха с одновременным формированием в голосовых связках, нёбе, языке и зубах быстрого ряда сжатий и растяжений, приводящих к возникновению вибраций определённой амплитуды и частоты. Которые, в свою очередь, воспринимаются окружающими людьми и самим человеком, произнёсшим слово, как слово «кошка». Сам человек воспринимает ушами сказанное самим собой слово, которой через такой же каскад реакций и перекоммутаций нейронных сигналов доходит до контролирующего элемента неокортекса, что сравнивает заказанное и исполненное слово – они должны совпасть. Эта петля обратной связи контроля поведения широко используется в большинстве поведенческих актов человека. Всё это происходит практически мгновенно и без задействования сознания и внимания. Но похоже, что и сознание основано именно на этом механизме.
Другим примером является интеллектуальная система управления перекрёстком на улично-дорожной сети города. Здесь окружающей средой, в которой действует интеллектуальный агент, является дорожное движение. Сенсорами являются детекторы транспорта и другие периферийные устройства, которые снимают показатели транспортных и пассажиропотоков, значения выделенных погодных показателей и показателей локальной экологии, а также коммуникационное оборудование, принимающее сигналы операторов из центра управления. Кроме того, система постоянно опрашивает все подключённые к ней устройства на предмет их работоспособности, и это функция контроля собственного гомеостаза. Исполнительными устройствами являются светофоры, табло отображения информации и иные средства прямого и косвенного управления дорожным движением. В качестве подсистемы управления выступает контроллер светофорного объекта, выполняющий сценарии управления при возникновении тех или иных шаблонных или особых ситуаций на дороге, характеризующихся выделенными множествами значений входных параметров, включаются те или иные режимы управления дорожным движением.