Читать «Алгоритмы разума» онлайн - страница 2

Эвристическое моделирование Н. М. Амосова, в отличие от динамического моделирования Дж. Форрестера, оперирует в основном графическими нелинейными характеристиками элементов, а не их дифференциальными уравнениями, хотя использование последних не исключается. Это допустимо, так как изучаются только постоянно действующие установившиеся зависимости (об ограничениях области рассмотрения, принятой в книге, будет сказано ниже). Наблюдающийся сейчас несомненный успех применения и быстрое распространение имитационных методов моделирования объясняются удачным распределением «обязанностей» между человеком и машиной. Человек хорошо придумывает поэлементные характеристики, а машина хорошо обобщает их в единую систему уравнений, решая которую получает искомые результаты. Слабой стороной имитационных методов моделирования является их субъективный характер. Если изменятся представления автора модели о характеристиках элементов объекта, то изменятся и модели. К тому же практически сколько авторов — столько и моделей. Двух авторов с совершенно одинаковыми представлениями об объекте найти трудно. Здесь уместно напомнить читателю о существовании других, объективных методов моделирования, таких, как метод эвристической самоорганизации моделей, основанных на обработке небольшой таблицы опытных данных. Различие состоит в том, что имитационные методы моделирования, не требуя опытных данных, позволяют получить модели некоторых обобщенных объектов, тогда как экспериментальные методы дают модель конкретной личности, коллектива и общества.

В данной книге рассматривается имитационное моделирование указанных объектов в постановочном плане. На первых порах искусственный интеллект может не достигать полного совпадения модели и объекта. Моделирование вначале может решать только часть интересующих нас актуальных задач.

Основные ограничения следующие: динамика процессов выбора цели (целеполагания) и образования «установки» не рассматривается; цель объекта и система правил поведения считаются заданными или уже выработанными; эмоции не моделируются; рассматривается только неслучайная, регулярная составляющая психологических процессов; динамика не учитывается, поскольку уравнения элементов системы задаются как установившиеся характеристики.

В книге оговаривается, что эмоции человека в описываемых алгоритмах пока не моделируются. Кроме того, моделирование учитывает только так называемую регулярную составляющую результатов мышления и поведения, обусловленную воздействиями — «стимулами». При этом учитываются как точка зрения бихевиористических теорий (закон «стимул—реакция»), элементы гештальт-психологии (учет «врожденной», то есть заложенной при создании машины образной информации), так и предыстория одновременного взаимодействия многих элементов (обучение). Случайная составляющая результатов моделированию не подлежит. Поясним это. Мышление, как известно, связано с процедурой постановки задач и принятия решений. Каждое из решений происходит в условиях воздействия на личность многих признаков (термины «признак», «стимул» и даже «критерий» в данном контексте являются синонимами). В области задачи, где все признаки действуют согласованно, в одном направлении, решение является регулярным, однозначным, определенным. Например, если все рецепторы свидетельствуют о том, что распознаваемая буква есть буква А, то другая классификация буквы исключается. Отметим, что нас будет интересовать область случайных или нерегулярных решений задач, где действуют противоречивые признаки или стимулы. Грубо говоря, если сумма противоречивых стимулов с учетом их важности близка к нулю, например часть рецепторов утверждает: «буква А», а другая часть — «буква Б», то мозг принимает «чисто» случайные, равновероятные решения. Именно в этой области проявляется так называемая свобода выбора. В книге указывается, что в случае нерегулярности, согласно учению о доминанте, происходит всемерное усиление внимания и разрешающей способности, но если и оно не помогает, то в действие вступает случай.