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

В моей модели ощущение, поведение и желание - одинаково слепые информационные потоки для неопытного мозга. Когда я говорю, что мозг ищет правильное поведение, это означает, что он пытается изменить данные во всех информационных потоках, чтобы "предсказать" удовлетворение желания. Мозг не отличает "объективных" данных от созданных им самим "субъективных". Но организм-хозяин только некоторые потоки использует, как "поведение", в то время как другие потоки информации являются "ощущениями", неподконтрольными командам мозга. Абстрактный мозг не знает, что эти потоки чем-то отличаются и что некоторые из них являются "входящими", а некоторые "исходящими" для организма.

"Желание" имеет биологическую аналогию. Я думаю, что живой мозг получает часть информации по нервным волокнам, а часть - из биохимического состояния организма. Последнее и моделируется сигналом "Желание". Оно зависит от биохимического (и эмоционального) состояния (самочувствия) организма. Такое "химическое желание" имеет предопределённый смысл для мозга. Алгоритмически, этот смысл состоит в том, что мозг лучше запоминает своё состояние когда желание удовлетворено. Другие сигналы имеют чисто информационный смысл. Бабочка чувствует себя плохо (желание не удовлетворено), и на основании прежнего опыта она выбирает (то есть вспоминает) такое поведение, в результате которого она будет чувствовать себя хорошо (желание удовлетворено).

Когда вы запускаете программу, бабочка не имеет опыта. Её зрение (но не мозг) видит цветок, так как оно устроено, чтобы видеть. Её моторная система устроена так, что она может перемещать "тело" бабочки в одном из четырёх направлений. Мозг "не понимает", что бабочка чувствует себя плохо, так как она ещё ни разу не касалась цветка и "чувство цветка" не вырабатывало "гормоны удовольствия", способствующие запоминанию.

Ассоциация стимула с поведением создаёт условный рефлекс.

Вначале мозг (единственный творческий мотор в бабочке) не имеет цели, намерений, стремлений. Он не понимает, что бабочка видит цветок, и что это означает. Он не понимает, что может двигаться и может чувствовать себя хорошо. Цветок абсолютно не привлекает внимания неопытного существа. Он начинает привлекать внимание только по мере накопления опыта. Через некоторое время, после десятков случайных касаний цветка, у бабочки возникает условный рефлекс на вид цветка. Бабочка видит цветок и понимает, что нужно делать, чтобы получить удовольствие. Она приобретает цель, которая представляет собой желание плюс способ его удовлетворения.

Я думаю, что сложность и богатство целей живого существа развиваются из богатства условий окружающего мира по мере того, как это существо периодически удовлетворяет свои простые желания. Чем богаче чувства и желания, тем разумнее поведение. Я думаю, что живая бабочка имеет более развитые органы чувств и более слабый мозг, чем моя кибер-бабочка.

Ассоциативное узнавание приводит к самоорганизации памяти в виде причинно-связанных цепочек событий.

Механизм предвидения

Прогноз возможен только путём "воспоминаний"

Большинство природных явлений могут быть описаны в виде физических моделей, содержащих дифференциальные уравнения. "То, что произойдёт в ближайшие секунды" рассчитывается из этих уравнений. Но мозг и отдельные нейроны не могут использовать предопределённые уравнения для предвидения, поскольку биологически одинаковые нейроны должны уметь предвидеть события различной физической природы. Единственный способ такого "универсального" предвидения, на который способны нейроны – это "воспоминание о своих прежних впечатлениях". Это похоже на "решение" уравнений по таблицам. Этот способ гораздо хуже и слишком конкретный по сравнению с решением уравнений. Но другого не дано.

Перейти на страницу: 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Немного больше о технологиях >>>

Обработка резанием
Обработка резанием является универсальным методом размерной обработки. Метод позволяет обрабатывать поверхности деталей различной формы и размеров с высокой точностью из наиболее используемых конструкционных материалов. Он обладает малой энергоемкостью и высокой производительно ...

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 ...

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