Многообразие проявлений причинно-следственных связей в материальном мире обусловило существование нескольких моделей причинно-следственных отношений. Исторически сложилось так, что любая модель этих отношений может быть сведена к одному из двух основных типов моделей или их сочетанию.

Механизмы сознания

Иногда животное повторяет ситуацию своими действиями, например, охотится.

При повторении ситуации существо пытается подобрать более выгодное поведение.

В результате, в такой ситуации оно ведёт себя довольно успешно.

Ключевое различие между обучением и самообучением состоит в способе выработки поведения. При обучении учитель показывает или прямо стимулирует правильное поведение. Он ставит оценку за элементы поведения, то есть за промежуточные этапы работы. Обучая детей, роботов и нейронные сети мы применяем промежуточные оценки за каждый успех или неудачу. При этом только учитель способен оценить эффективность каждого этапа обучения.

При самообучении существо само изобретает правильное поведение, получая положительную оценку (удовольствие, избежание опасности) только за правильный конечный результат. Между поведением и оценкой имеется логическая причинная связь, которая обычно далеко не очевидна. Решение проблемы "За что именно получена оценка" - одна из основных задач механизма сознания.

Я определяю качество моих "разумных" алгоритмов по скорости их самообучения в некоторых стандартных задачах. Интересно сравнить разные алгоритмы с животными в похожих тестах. Где сейчас находится мой алгоритм самообучения? Между гидрой и улиткой, или между муравьём и бабочкой?

Самообучающаяся бабочка

Сейчас у меня есть простейшая демонстрация адаптирующегося искусственного интеллекта, которая способна впечатлить пока только тех, кто понимает. Это программа tmpbrain.zip для Windows.

Здесь цветок растёт посреди поля, а в работающей программе ему приходится перемещаться, чтобы обучать бабочку.

Программа показывает маленький мир, в котором живут бабочка и цветок. Бабочка специально сделана настолько простой, как только я смог себе представить. Она имеет чувства (органы чувств), моторную систему (органы действий) и мозг.

Органы бабочки

Чувство цветка, или желание. Wish=0 означает, что желание удовлетворено. Бабочка ощущает это при помощи специального органа, когда она касается цветка. Wish=1 означает, что бабочка имеет желание.

Зрение определяет, с какой из четырёх сторон света находится цветок. При помощи зрения бабочка чувствует одно из четырёх качеств, которые позже ассоциируются у неё с направлениями к цветку. Номера направлений используются мозгом как четыре не связанных друг с другом качества, которые первоначально не имеют смысла.

Движение. Моторная система интерпретирует выработанный мозгом сигнал, как команду двигаться в одном из четырёх направлений. Только моторная система "знает", что это за направления, и как нужно двигаться.

Мозг получает сигналы от органов чувств (сенсоров) и подаёт сигналы моторной системе. Единственный сигнал, имеющий смысл для мозга, это "желание". Мозг пытается выработать такой выходной сигнал, чтобы удовлетворить желание.

Движение бабочки довольно медленное и хаотичное. Но правильная ориентация в пространстве развивается у неё достаточно быстро. Постепенно она начинает двигаеться менее случайно, и почти в правильном направлении. Она принимает решение об этом направлении ассоциативно, на основании своего предшествующего опыта.

Я догадываюсь, судя по отзывам на мою статью "Основы натуральной философии", что поначалу очень трудно оценить высокую степень абстракции используемого алгоритма. Но и живой мозг, и живые органы чувств, по-моему, тоже гораздо более абстрактны (то есть, более универсальны), чем многие думают, и готовы от рождения к жизни в любом мире. Именно это усиливает сознание организма. Никакие цели, желания и стремления не присущи мозгу изначально. Это машина, способная только на творчество, то есть на поиск и проработку "поведения".

Перейти на страницу: 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Немного больше о технологиях >>>

Проблемы квазистатической электродинамики
В работах [1], [2] мы показали, что условием выполнения градиентной инвариантности (эквивалентность калибровки Лоренца и кулоновской калибровки) является жесткое ограничение на источники полей в уравнениях Максвелла. Заряды и токи в этих уравнениях должны перемещаться со скорос ...

Новая концепция электромобиля
Электромобиль – транспортное средство, ведущие колеса которого приводятся от электромотора питаемого электробатареей, появился впервые в 1838 году в Англии. Электромобиль существенно старше автомобиля с двигателем внутреннего сгорания. Поначалу он опережал автомобиль по скорост ...

Галерея

Tехнологии прошлого

Раскрытие содержания и конкретизация понятий должны опираться на ту или иную конкретную модель взаимной связи понятий. Модель, объективно отражая определенную сторону связи, имеет границы применимости, за пределами которых ее использование ведет к ложным выводам, но в границах своей применимости она должна обладать не только образностью.

Tехнологии будущего

В связи с развитием теплотехники ученые в прошлом веке пришли к простому, но удивительному закону, потрясшему человечество. Это закон (иногда его называют принцип) возрастания энтропии (хаоса) во Вселенной. technologyside@gmail.com
+7 648 434-5512