Коллектив авторов - Многомерный образ человека: на пути к созданию единой науки о человеке

• Название: Многомерный образ человека: на пути к созданию единой науки о человеке
• Автор: Коллектив авторов
• Жанр: Философия
• Год: 2006
• ISBN: 5-89826-265-2

Авторы настоящей книги продолжают реализацию того проекта, начало которому было положено изданием книги «Многомерный образ человека» (М., «Наука», 2001). Нынешнее издание – своего рода отчет о том, что было сделано в Институте человека РАН за 2001–2004 гг., вплоть до его ликвидации по решению руководства РАН.

В книге предпринимается попытка представить целостный образ человека средствами как философии, так и частных наук. Рассматриваются возможности становления единой науки о человеке, многообразные современные достижения, способствующие этому процессу.

Для философов, биологов, антропологов и всех интересующихся комплексным изучением человека.

---

– Лаборатория искусственного интеллекта в университете Цюриха (руководитель Рольф Пфейфер) [23, 24]. Основной подход этой лаборатории – познание природы интеллекта путем его создания («understanding by building»). Он включает в себя: 1) построение моделей биологических систем, 2) исследование общих принципов естественного интеллекта животных и человека, 3) использование этих принципов при конструировании роботов и других искусственных интеллектуальных систем.

– Лаборатория искусственной жизни и роботики в Институте когнитивных наук и технологий (Рим, руководитель Стефано Нолфи) [25, 26], ведущая исследования в области эволюционной роботики и принципов формирования адаптивного поведения.

– Лаборатория искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте (руководитель Родни Брукс) [27, 28], которая ведет исследования широкого спектра интеллектуальных и адаптивных систем, включая создание интеллектуальных роботов.

Итак, в настоящее время ведутся (к сожалению, в основном за рубежом) активные исследования адаптивного поведения, при этом задача-максимум этого направления работ – именно исследование когнитивной эволюции.

Каково же общее состояние моделей адаптивного поведения в контексте исследования когнитивной эволюции? Общая ситуация примерно такова. Есть множество математических и компьютерных моделей, характеризующих «интеллектуальные» изобретения: модель возникновения безусловного рефлекса на молекулярно-генетическом уровне [29], модели привыкания [13, 30], большое количество моделей условных рефлексов [31–35]. Однако эти модели очень фрагментарны, слабо разработаны и пока не формируют общую картину эволюционного происхождения мышления, логики, интеллекта.

Для осмысления многообразия форм адаптивного поведения необходимо не только исследование конкретных моделей, но и разработка общих концепций и схем, позволяющих взглянуть сверху, «с высоты птичьего полета» на эти исследования.

Одной из таких концептуальных теорий может служить теория функциональных систем, предложенная и развитая в 30—70-х годах известным советским нейрофизиологом П.К. Анохиным [36–38].

5. Теория функциональных систем П.К. Анохина как концептуальная основа исследований адаптивного поведения

Функциональная система по П.К. Анохину – схема управления, нацеленного на достижение полезных для организма результатов.

Рис. 4. Структура функциональной системы. ОА – обстановочная афферентация, ПА – пусковая афферентация.

Работа функциональной системы (рис. 4) может быть описана следующим образом.

Сначала происходит афферентный синтез, который включает в себя нейронные возбуждения, обусловленные: 1) доминирующей мотивацией, 2) обстановочной и пусковой афферентацией, 3) врожденной и приобретаемой памятью.

За афферентным синтезом следует принятие решения, при котором происходит уменьшение степеней свободы для эфферентного синтеза и выбор конкретного действия в соответствии с доминирующей потребностью животного и с другими составляющими афферентного синтеза.

Затем следует формирование акцептора результата действия, то есть прогноза результата. Прогноз включает в себя оценку параметров ожидаемого результата.

Эфферентный синтез — подготовка к выполнению действия. При эфферентном синтезе происходит генерация определенных нейронных возбуждений перед подачей команды на выполнение действия.

Все этапы достижения результата сопровождаются обратной афферентацией. Если параметры фактического результата отличаются от параметров акцептора результата действия, то действие прерывается и происходит новый афферентный синтез. В этом случае все операции повторяются до тех пор, пока не будет достигнут конечный потребный результат.

Таким образом, функциональная система имеет циклическую (с обратными афферентными связями) саморегулирующуюся архитектонику.

Теория П.К. Анохина подразумевает динамизм функциональных систем. Для каждого конкретного поведенческого акта может быть сформирована своя функциональная система.

Функциональные системы формируются в процессе системогенеза. Теория системогенеза, которая исследует закономерности формирования функциональных систем в эволюции, индивидуальном развитии и обучении [39], может рассматриваться как отдельная ветвь теории функциональных систем.

Каждая функциональная система ориентирована на достижение конечного потребного результата.

Необходимо подчеркнуть, что теория функциональных систем была разработана в первую очередь для интерпретации нейробиологических данных и зачастую сформулирована в очень интуитивных терминах. Поэтому, хотя она и хорошо известна, она не общепризнана и практически не использовалась при разработке серьезных моделей адаптивного поведения. Можно сказать, что попытки формализации теории функциональных систем только начинаются [40–42]. Тем не менее эта теория базируется на многочисленных биологических экспериментальных данных и представляет собой хорошую концептуальную основу для исследования широкого спектра проблем адаптивного поведения.

Что же можно делать сразу сейчас? Какие интересные задачи можно исследовать, отталкиваясь от теории функциональных систем?

Важное понятие функциональной системы – мотивация. Роль мотивации состоит в формировании цели и поддержке целенаправленных форм поведения. Мотивация может рассматриваться как активная движущая сила, которая стимулирует нахождение такого решения, которое адекватно потребностям организма в рассматриваемой ситуации. И имеет смысл провести моделирование эволюционного возникновения целенаправленного адаптивного поведения и анализ роли мотиваций в формировании целенаправленного поведения. Также следует отметить, что целенаправленность могла возникнуть на очень ранних стадиях эволюции, до появления каких-либо форм индивидуально приобретаемой памяти [43], поэтому, следуя пути, пройденному эволюцией, разумно начать с анализа этого свойства. Кроме того, свойство целенаправленности важно само по себе – это существенная особенность поведения именно живых существ.

Модель эволюционного возникновения целенаправленного адаптивного поведения была построена и исследована в работах [44, 45]. Охарактеризуем основные результаты этого моделирования.

6. Модель эволюционного возникновения целенаправленного адаптивного поведения

В данной модели исследовался возможный механизм эволюционного возникновения целенаправленного поведения, обусловленного мотивациями.

Основные предположения модели состоят в следующем:

– Имеется популяция агентов (искусственных организмов), имеющих естественные потребности: 1) потребность энергии и 2) потребность размножения.

– Популяция эволюционирует в одномерной клеточной среде (рис. 5), в клетках может эпизодически вырастать трава (пища агентов). Каждый агент имеет внутренний энергетический ресурс R, который пополняется при съедании травы и уменьшается при выполнении каких-либо действий. Уменьшение ресурса до нуля приводит к смерти агента. Агенты могут скрещиваться, рождая новых агентов.

– Потребности характеризуются количественно мотивациями. Если энергетический ресурс агента уменьшается, то возрастает мотивация к пополнению энергетического ресурса (характеризующая потребность энергии) и уменьшается мотивация к размножению. При увеличении энергетического ресурса мотивация к пополнению ресурса уменьшается, а мотивация к размножению растет.

– Поведение агента управляется его нейронной сетью. Сеть имеет один слой нейронов. На входы нейронов подаются сигналы, характеризующие внешнюю и внутреннюю среду агента, выходы нейронов определяют действия агента. Каждому возможному действию соответствует ровно один нейрон. В каждый такт времени совершается действие, соответствующее максимальному сигналу на выходе нейрона.

Рис. 5. Агенты в одномерной клеточной среде.

– Агенты «близорукие» – агент воспринимает состояние внешней среды только из трех клеток его поля зрения (рис. 5): той клетки, в которой агент находится, и двух соседних клеток.

– Агент может выполнять следующие действия: 1) быть в состоянии покоя («отдыхать»), 2) двигаться, то есть перемещаться на одну клетку вправо или влево, 3) прыгать через несколько клеток в случайную сторону, 4) есть (питаться), 5) скрещиваться.

– Нейронная сеть имеет специальные входы от мотиваций. Если имеется определенная мотивация, то поведение агента меняется, с тем чтобы удовлетворить соответствующую потребность. Такое поведение можно рассматривать как целенаправленное (есть цель удовлетворить определенную потребность).