Создание искусственного разума

Любое техническое устройство можно считать разумным, если оно способно выделять, перерабатывать и выдавать информацию. Каждый из этих трех компонентов может быть выражен в разной степени или даже существовать самостоятельно, будучи "приключенным" к естественному разуму.

Выделение первичной информации осуществляется у человека или животных рецепторами, кодирующими энергию внешних воздействий нервными импульсами, уже представляющими собой элементарную модель. В ней количественно отражено изменение одного вида энергии в ограниченном пространстве, в ограниченное время.

Увеличение объема первичной информации осуществляется у животных путем использования рецепторов, улавливающих разные виды энергии. Число однородных рецепторных клеток, воспринимающих воздействия с разных точек окружающего пространства и в разных диапазонах количества попадающей на них внешней энергии, огромно.

Этот процесс осуществляется и в технических устройствах. Датчики воспринимают световую, тепловую, химическую, механическую энергии и превращают их в электрический потенциал. Зачастую по чувствительности и безынерционности они превосходят естественные рецепторы. Отличие пока состоит в том, что рецепторные клетки гораздо меньше датчиков. Экономичностью размеров рецепторных клеток объясняется их большое число в организме и, следовательно, возможность выделить огромный объем первичной информации. Однако сокращение размеров датчиков - чисто технологическая задача. Живые системы имеют явно избыточное количество рецепторов. Чувствительность большинства из них искусственно понижается настройкой, осуществляющей преимущественное выделение информации с того места пространства, где сосредоточены наиболее важные для жизнедеятельности воздействия.

Переработка информации сводится к возбуждению (активизации) моделей, в которых отражено пространственное или временное распределение возбужденных рецепторов в соответствующих картинах внешнего мира. Этот процесс можно условно разделить на три компонента:

1. Запоминание во временной памяти, изменение степени возбуждения (потенциала уровня активности) группы или одного рецептора за некоторый промежуток времени.

2. Сравнение полученной временной модели с некоторым эталоном, записанным в постоянной памяти постоянной моделью. Сравнение осуществляется по вероятностному, а не по тождественному принципу.

3. При совпадении временной и постоянной моделей последняя возбуждается, то есть повышается ее "потенциал", и сигнал может распространиться по связям на другие модели.

После того как появились вычислительные машины, этот процесс тоже воспроизводится в технических устройствах. Любую информацию, полученную с датчиков, можно представить в виде набора цифр, сравнить их с некоторым другим набором и при точном или приблизительном совпадении выдать сигнал, отражающий наличие именно такой картины вовне; это обозначено условным местом модели в некоторой матрице пространства или времени.

Наконец, третий элемент "разумной" деятельности выражается в новом превращении информационной модели в физические воздействия, направленные вовне,- в виде импульсов энергии (иногда вместе с ее материальными носителями - эффекторами). Эти воздействия служат для управления внешним миром - неодушевленными предметами либо живыми существами. В последнем случае пространственное и временное распределение энергии может отражать в определенном коде передаваемую информацию, иными словами, производится "считывание моделей".

И этот процесс уже реализован в технике. Модели, записанные в памяти вычислительной машины, управляют сложными техническими процессами, движением космических кораблей.

Таким образом, основные элементы разума реализованы человеком в технических устройствах. Все дело - в объеме перерабатываемой информации и программах переработки. В этом состоит пока еще огромная разница между уровнями развития техники и естественного разума.

Однако понятие "объем информации" очень сложно. Можно сказать, что это - количество разнообразия, воспринимаемое и выдаваемое моделирующей ("разумной") системой в единицу времени. К сожалению, само разнообразие понимается по-разному. Не определено истинное разнообразие природы, так как структуру любой системы можно "начинать" с элементарных частиц, с атомов, молекул, их агрегатов, крупных составных частей. В зависимости от "уровня" изменится количество разнообразия. Фактически разнообразие объекта определяется разнообразием его модели, которую способна создать моделирующая установка - будь то мозг или машина. Однако даже подробное описание объекта, начатое с какого-то низкого уровня его структуры,- еще не вся информация нем. Из первоначальной модели низшего этажа можно вывести целую иерархию моделей смысла и качеств, прием количество информации - разнообразие - в этих высших моделях может значительно превысить разнообразие первичной модели. Разум обязательно включает способность образовывать модели высших этажей, без которых нет полноты понимания окружающего мира и нет общих правил управления им.

Итак, "количество разума" - это не только количество разнообразия (информации), которое система способна представить в виде моделей внешних объектов на нижнем этаже, но также и число этажей моделей смысла и качеств, выделяемых из первичных. По всей вероятности, можно создать некоторую систему исчисления разумности как смысле общего количества этажей информации, так и скорости ее переработки.

Попытаемся дать классификацию "разумных" систем, чтобы по ней представить себе возможность создания искусственных устройств различных классов с разной степенью "разумности".

Всякая переработка информации осуществляется за чет определенных программ, отражающих взаимодейтвие элементов системы. Любая программа предусматривает цель, выражающуюся в достижении или поддержании некоторого состояния системы. Все естественные сложные системы ("типа живых") имеют несколько программ, отражающих несколько целей. Искусственные же системы можно создать для реализации одной цели, одной программы. Точно так же можно искусственно выделить часть сложной системы, осуществляющей одну из программ, одну цель. Разные программы могут противоречить руг другу. Следовательно, необходимы дополнительные механизмы (программы!) доминирования и соответственно подавления в зависимости от некоторых показателей, на пример степени приближения к цели. Для осуществления этого каждая программа должна иметь изменяющийся "вес", что можно представить, например, в виде изменения уровня активности моделей, связанных с понятием "чувства". Таким образом, чувства являются универсальным!: и очень важными. Чувства отражают степень "напряженности" соответствующей программы, связанной с необходимостью и трудностью достижения цели. Как уже говорилось, для живых систем можно выделить три типа программ - "для себя" (выражается инстинктом самосохранения), "для рода" (выражается инстинктом продолжения рода), "для вида" (состоит в особых качествах изменчивости, а у некоторых животных - в стадном инстинкте). Только у человека программа "для вида" приобрела особую важность, трансформировавшись в программы общественного поведения, что связано со значительным усложнением мозга,

Любую из основных программ живые системы реализуют, перерабатывая с неодинаковой степенью "разумности" разное количество информации и пользуясь биологическими структурами соответствующей сложности. Как уже упоминалось, мы выделили три уровня сложности систем: одноклеточные, многоклеточные животные (до человека включительно) и общество. В последнем наслаиваются три степени разнообразия: структуры из молекул, из клеток, из индивидуумов. К этому нужно еще добавит! разнообразие вещей, создаваемых людьми.

Если отнести к разумным все системы, в которых создаются модели и перерабатывается информация, то в зависимости от объема информации, сложности программ ее переработки и числа иерархических этажей моделей можно условно выделить несколько классов разума:

1. Автомат с жесткими программами выделения и переработки информации без обучения, с ограниченными возможностями рецепторов и набором моделей. Здесь возможно несколько вариантов (с обратными связями и без них, с простыми моделями внешней среды и с этажными моделями смысла, с наличием механизмов доминирования и переключения на разные программы). Представителями подобного рода систем являются животные с нервной системой, но без коры головного мозга. Правда, обучаемость присуща всем живым существам, даже одноклеточным, но в этих случаях она ограничена и требует многих повторений.

2. Автомат с обучением имеет программу формирования новых моделей на базе готовых - врожденных. Он соответствует корковым животным. Количество возможных моделей, их этажность, длительность памяти - все эти качества различны, и в зависимости от них автомат подымается по шкале разумности. Однако на этом уровне из перечисленных шести программ человека есть только три - восприятия, действия, чувств - и примитивное сознание в виде программы внимания. Но даже эти программы имеют ограниченный объем, учитывая их качества - сложность, способность к предвидению, число этажей смысла и качеств, память.

3. Следующую ступень представляет собой автомат с программами человека. Я не буду их перечислять. Степень "разумности" тоже может быть различной в зависимости от объема знаний, уровня сознания и способности к творчеству. В конце концов все сводится к объему, уровню и особенностям переработки информации, количеству моделей, их изменениям и взаимодействию.

Возможна ли система более разумная, чем человек? конечно. Прежде всего такой системой является общество, вернее, ограниченные организованные общественные системы. В сущности они тоже имеют программы животного для себя" - это настоящее, "для рода" - будущее, сложные рефлексы - любопытства, свободы, самовыражения. Все они являются отражением человеческих качеств, точно так же как качества человека - биологического существа - являются отражением свойств его элементов - клеток. Тем не менее объем информации накладывает свой отпечаток, и наряду с прежними качествами появляются новые. Общественные системы пока еще в значительной степени можно уподобить низшим животным, у которых дифференцировка клеток не зашла далеко и программы целого отражают программы частей. Специфические качества общества как высшей системы появятся, когда будет создан искусственный разум - мозг общества, способный к собственным программам переработки информации: восприятию воздействия и созданию моделей, действиям и сознанию.

Сами принципы выделения и переработки информации измениться не могут, так как они не зависят от технических средств. Информация - это всегда модель, всегда упрощение и искажение оригинала, будь то его структура или функция. Но форма моделей меняется. В клетках - это ДНК, в мозгу - структуры из нейронов, в обществе недавнего прошлого, да и поныне,- это вещи и книги, являющиеся только придатком мозга. Однако уже создается иная форма моделей в виде памяти в машинах и иной способ передачи информации - от одной машины к другой без посредства человека. Надо думать, что именно эти формы моделей и их передачи будут совершенствоваться и вытеснять традиционные.

Прежде чем раздумывать об особенностях интеллекта, превосходящего человеческий, попытаемся разобраться в некоторых принципиальных вопросах создания искусственного разума в его низших формах либо приближающегося к человеку.

Очень велико разнообразие естественных разумных существ. Как уже было сказано, они различаются по основным программам, по классу - жесткие или с самоорганизацией, по уровню высших этажей моделей, например сознания. В разной степени развития представлены у животных программы восприятия и моделирования внешнего мира, программы действий, чувств, не говоря уже о второй сигнальной системе - речи или уровнях сознания, присущих только людям. Таким образом, перед нами огромный диапазон систем, способных перерабатывать информацию, - от технических автоматов до человека. Поэтому прежде чем моделировать разум, нужно определить его объем. К сожалению, технические возможности моделирования пока столь ограниченны, что приходится начинать именно с них и выяснять, какой объем информации можно переработать существующей техникой. Сейчас много говорят о будто бы практически неограниченных возможностях вычислительных машин - об огромном объеме их памяти и быстродействии. Складывается впечатление, что техническая база для создания искусственного разума уже готова. В действительности это не так.

На рис. 1 показана схема системы для выделения, переработки и сообщения информации с этажными моделями. Рецепторы 1-7 получают внешние воздействия в разных пространственных и временных отношениях, а отраженные в них картины внешнего мира распознаются через активизацию (возбуждение) моделей а, b и α, β на первом этаже, А и I-III - на втором. В правой стороне схемы тот же путь проделывается в сторону действий - от высших моделей В', IV', V' через с', d', γ', δ' к возбуждению органов действий 1'- 6'. С первого взгляда все кажется просто - дело сводится к распознаванию разных комбинаций возбужденных рецепторов 1-7. Для этого достаточно составить их матрицу и находить по ней модели высших этажей простым перебором, пользуясь огромной памятью и быстродействием машин. Однако стоит только представить себе тысячу, даже сто рецепторов, хотя бы с десятью моментами времени, как оказывается, что машина уже не может справиться с задачей перебора. Более того, задача будет вообще неразрешимой, поскольку из любого набора в 20 возбужденных рецепторов на нижнем этаже могут одновременно активизироваться сотни возможных комбинаций из них на высшем. Практически это означает, что придет в движение вся сеть. Следовательно, матрицы, простой перебор и два состояния ("да - нет") рецептора и модели непригодны для построения сколько-нибудь сложного разумного автомата. Необходимы по крайней мере какие-то специальные алгоритмы, позволяющие выбрать из всех моделей одну доминирующую и избежать сплошного перебора комбинаций. По существу, к этому и сводится задача построения "разумной" системы-автомата.

Неизбежно нужна семантическая сеть из моделей разной активности, с разными связями между ними. Попробуем выяснить значение отдельных свойств системы-сети, претендующей на разумность. Технические возможности ограничены, поэтому нужно отобрать лишь самые необходимые свойства, чтобы, тем не менее, попытаться достигнуть уровня человеческого разума.

1. Нужна ли СУТ? Нельзя ли обойтись разными степенями активности, связанными с различной силой действующих раздражителей, и изменением характеристик моделей, обусловленных тренированностью? Мне кажется, что СУТ необходима, так как простого доминирования недостаточно для того, чтобы отделить сферу сознания (внимание) от подсознания, а следовательно, обеспечить выбор в каждый данный момент наиболее важной модели.

2. Насколько можно ограничить набор "основных" программ искусственной системы? Как говорилось выше, у человека число этих программ значительно: кроме инстинктов самосохранения и продолжения рода, а также сложных рефлексов вроде любопытства и свободы, есть еще комплекс общественных программ - принадлежность к государству, нации, классу, профессии, убеждения, вкусы и пр. Однако и человека можно представить в некоторых искусственных условиях, когда действует всего несколько программ, например инстинкт самосохранения. Бывают периоды профессиональной деятельности, когда человек работает как сложный автомат под влиянием одного стимула. Искусственную систему в пределе можно представить как "думающую машину" с одной программой - скажем, чтение и реферирование литературы. Единственным стимулом (программой) в этом случае будет интерес, позволяющий отделить важное от второстепенного. Разве что еще понадобится "долг", заставляющий ценой затраты усилий "выдавать продукцию" в виде рефератов. Попутно замечу, что, видимо, невозможно создать машину, которая будет лишь читать, то есть обращаться с речевыми моделями. Уже говорилось выше, что речь мыслима только как надстройка, система "вторых сигналов" над моделями конкретных образов.

Итак, в пределе можно представить разум с одной программой, с одним стимулом к деятельности.

3. Нужны ли чувства? Как было сказано, чувства отражают "напряженность" основной программы как в отношении необходимости определенных действий, вызванной внутренними и внешними раздражителями, так и в отношении оценки эффективности этих действий. Каждая система программ (например, общественных или продолжения рода) имеет свою систему чувств. Чувства оказывают определяющее влияние на уровень активности ("потенциал") связанных с ними моделей внешнего мира или собственных действий. Разные программы "к" разные чувства.

Они сравниваются на неких универсальных чувствах приятного и неприятного. Переключение с одной программы деятельности на другую происходит вследствие "конкуренции" чувств. Поэтому немыслима многопрограммная искусственная разумная система без чувств. Даже "думающая" машина с одной программой требует одного чувства, хотя бы просто "приятно - неприятно". Отличие важного от неважного тоже определяется по чувственной оценке. Связь модели с чувством - это ее "вес", активность, без чего обработка информации по моделям в несколько этажей немыслима.

4. В какой степени можно ограничить число рецепторов и время запоминания последовательности их возбуждения? Видимо, возможно вообще отказаться от моделирования рецепторов и начать прямо с этажа первичных моделей-образов, которые возбуждаются в результате опознания среды по информации, выделяемой рецепторами. Разумеется, ее разнообразие нужно ограничить. Что касается времени, то все зависит от соразмерности скорости тактов со скоростью человеческих реакций. Ясно, что нельзя доказать разумность на очень примитивном ассортименте первичных моделей и при короткой памяти.

Эти же соображения касаются и разнообразия действий.

5. Каково число иерархических этажей моделей смысла (понятий) и качеств? Оно, видимо, невелико и у человека. Многообразие внешнего мира запоминается во временной памяти связей между моделями при последовательном их узнавании, а не по принципу, что для каждой сложной ситуации есть своя модель на высшем этаже. Тем не менее несколько этажей моделей понятий и смысла необходимы.

Если реализовать все перечисленные пункты в минимально допустимом объеме, мы получим самую низкую ступень разумной системы, действующей в ограниченном отрезке времени, когда процессами обучения можно еще пренебречь. Для следующей ступени обучение в виде изменения проходимости связей, тренированности моделей и даже образования новых уже необходимо. В зависимости от объема перерабатываемой информации искусственная система с такими качествами будет соответствовать животному с корой головного мозга или ребенку, еще не умеющему говорить.

Следующий уровень - это система с речью. "Вторые сигналы" необходимы для образования моделей сложных и абстрактных понятий, без них искусственный разум останется на уровне животного. Разумеется, можно мыслить разный объем речи - словарный запас, грамматику, синтаксис. Сложность структуры языка тесно связана с уровнями сознания. В них отражены понятия времени, "Я" и "не-Я", субъект, объект, условия, обстоятельства. Воспроизведение всех сложностей требует большой сети.

Высшим проявлением интеллекта является творчество. Я не вижу никаких принципиальных препятствий к моделированию этого процесса. Он получится почти автоматически, как только вырисуется программа воображения, то есть синтеза новых моделей на нижнем этаже при наличии исходных моделей смысла и качеств на высшем. Воспроизведение корковых моделей в словах рукописи или в вещи является уже сравнительно несложным делом (хотя не следует преуменьшать трудности управления органами движения).

К сожалению, это совсем не значит, что все можно сделать легко и уже сейчас. Хотя задача и представляется мне технической, но именно техники, нужной для ее решения, пока нет.

Рассмотрим существующие возможности для реализации гипотезы о механизмах мышления. Мне представляются три метода: алгоритм, сеть и физическая модель.

Алгоритмический метод моделирования психики почти безраздельно господствует в науке. Разумеется, его применяют для воспроизведения только частных программ, поскольку еще не существует общей гипотезы о механизмах мышления. Я не буду ссылаться на соответствующую литературу, чтобы доказать ограниченность ставившихся разными авторами задач. Нас интересуют разумные системы, по крайней мере на уровне высших животных с теми же атрибутами, которые уже перечислялись: этажность, разная активность моделей, разная проходимость связей, СУТ, выделяющая сферы сознания и подсознания, чувства и желания, в которых отражены основные программы (хотя бы одна из них).

Задача сводится к расчету уровня активности разных моделей, и особенно тех, что определяют "выходы" модели действий.

Составим структуру системы, состоящей из моделей. Каждую модель представляем в виде комплекса нескольких одинаковых моделей с разным "весом", которым определяется уровень их активности, например А₁, А₂, А₃, А₄, A₅. При возбуждении комплекса моделей в зависимости от уровня их активности возбуждается А₁ или А₅ по принципу "да - нет".

По каждому блоку составляется номенклатура (список) моделей отдельно для каждого этажа. Связи между моделями выражаются таблицами-матрицами, в которых нужно отразить также и проходимость. Примитивно это можно выразить соответствием индексов при буквах, обозначающих модель. Например, модель высшего этажа внешнего мира В имеет связи с моделью действий С. При высшей проходимости связи можно допустить, что В₅ вызывает активность С₃, то есть на два пункта ниже. При плохой проходимости разница может составлять три или даже пять пунктов: В₅------→ С₁. Для отражения всех связей как внутри каждого из блоков, так и между ними понадобится множество таблиц-матриц, число которых катастрофически возрастает с увеличением числа моделей.

Деятельность СУТ можно отразить в повышении индекса активности модели, находящейся в сознании, и понижении индекса активности модели, находящейся в подсознании, например В₅ и В₃. (Возможно, что пяти степеней активности окажется недостаточно для воспроизведения необходимого разнообразия функций).

Активность чувств нужно связать с состоянием тела ("снизу") или усилением воздействий со стороны внешнего мира ("сверху"). Работу модели следует подчинить "тактам" времени - за каждый такт пересчитывать активность (индекс при модели А₁ или А₃). Характеристики "генераторов" модели можно отразить в закономерном изменении их от такта к такту при отсутствии новых возбуждающих воздействий со стороны других моделей. Это - динамическая характеристика (например, A₄-A₃-A₂ или A₄-A₄-А₃-А₃-А₂...). Переменный характер связи после возбуждения "ведомой" модели выражается изменением разницы в индексах тоже по тактам времени.

После того как структура и характеристики выработаны, задаются начальные условия системы - распределение активности моделей и начальные проходимости связей. Затем задаются среда и исходное положение в ней модели. После этого начинается расчет по тактам времени, и внешне это выражается в действиях (например, передвижении по лабиринту).

К сожалению, все эти условности (введение которых необходимо для приближения модели к гипотезе) очень усложняют алгоритм расчетов. Для того чтобы получить результат, то есть окончательный уровень активности к концу цикла, нужно проверять его и пересчитывать по десяткам таблиц-матриц, в которых отражены различные поправки. В итоге теряется смысл алгоритмического метода, поскольку главное достоинство его- простота - исчезает, а недостаток - жесткость - остается.

Метод сетей. Задача состоит в том, чтобы воспроизвести семантическую сеть, в которой отражены свойства мозга: переменная активность моделей из нейронов, изменяющаяся проходимость связей и самоорганизация - проторение новых связей и образование новых моделей. На такой сети нужно смоделировать все шесть программ поведения человека - восприятие, действия, чувства, речь, сознание, творчество. Конечно, было бы интересно создан "полную" модель личности, но пока невозможно построить структуру такой сложности и просчитать ее. Поэтому приходится ограничивать задачу воссозданием отдельным программ, захватывая другие только в минимальной степени, поскольку практически невозможно выделить одну программу, претендуя в то же время на ее достаточное выражение.

Подробное описание методики сетевых моделей представляет собой задачу специального труда. Здесь я лишь коротко изложу план подобной работы.

1. Постановка задачи. Следует выбрать для моделирования одну или несколько психических функций. Если предполагается решать прикладные задачи в виде создания автомата для выполнения определенных целей, тогда нужно четко их поставить. Возможна еще большая точность - определение психических программ и круга деятельности автомата, наделенного ими.

2. Сбор сведений из психологии, касающихся задачи. Может быть, постановка специальных психологических экспериментов.

3. Составление гипотезы о механизмах программы. Разумеется, мы считаем, что для этого нужно использовать нашу общую гипотезу о психике, выбрав и развив те ее разделы, которые имеют отношение к задаче. Гипотеза в общем виде представляет собой костяк структуры будущей сети, основные блоки которой необходимы для выполнения программы. Например, выбираются рецепторы, система их настройки, блок моделей конкретных образов внешнего мира, блок двигательных моделей, блок чувств и эмоций. Обязательно присутствует СУТ, без которой невозможна реализация ни одной программы. Для воспроизведения высших психических функций задаются блоки речи, сознания. Короче говоря, из общей гипотезы выбираются те ее составные, которые будут участвовать в данной модели.

4. Выбор среды, в которой предстоит действовать автомату, определяется поставленными целями. Если задача состоит в создании программы, то и тогда нужно выбрать конкретную обстановку, в которой наилучшим образом будет показана эта программа. Обычно любую среду можно свести к лабиринту (неподвижному или изменчивому), населенному живыми существами того или иного уровня развития. Тем самым определяется круг воздействий на автомат из среды и его обратные реакции.

5. Составление номенклатуры - алфавитов моделей, которые предполагается включить в сеть, исходя из целей гипотезы, программ и среды. Алфавиты обязательно состоят из нескольких этажей. Внизу располагаются конкретные понятия среды и собственных ответных действий или слова речи, если имеется в виду ее использование. Выше - обобщенные понятия, которые также связываются с "ключевыми" словами. То же касается чувств и желаний. Некоторые модели высших этажей получаются от пространственного, другие - от временного суммирования энергии, от моделей низших этажей. Кроме того, выделяются модели качеств. После того как составлены алфавиты, уже приблизительно определяется размер модели. Правда, если предполагаются программы обучения и особенно самоорганизации с созданием новых моделей, исходный объем модели может в дальнейшем значительно возрасти. Однако этот рост тоже следует как-то планировать. Размер модели знать необходимо, так как система расчетов жестко ограничивает его. Если после составления алфавитов оказалось, что модель велика, нужно ее тут же сократить, отказавшись от всего, без чего можно обойтись, и даже, возможно, пересмотреть исходные положения о количестве выбранных программ.

6. Далее следует собственно составление схемы или структуры модели. Ее можно представить на плоскости сначала в упрощенном варианте - в виде блоков и линий связей между ними, а затем и в виде тонкой структуры с изображением всех отобранных элементов алфавитов и соединяющих их связей. К сожалению, если модель велика (состоит, например, из тысячи элементов), ее подробная схема с массой связей уже теряет наглядность. Есть и табличный способ выражения модели. В принципе предполагается, что каждая из моделей может быть связана со всеми другими. Это значит, что модель можно изобразить в виде матрицы (таблицы), в которой по вертикали и горизонтали перечислены все элементы, а на пересечениях показаны характеристики связей, например их проходимость. Поскольку все-таки многие модели не будут взаимосвязаны, можно представить модель в виде собрания таблиц по блокам и между блоками. Это особенно важно для этажных моделей внутри блоков. Во всяком случае, для составления программы на машину нет необходимости в графическом изображении модели.

7. Этот пункт является, пожалуй, самым трудным: нужно выбрать характеристики моделей и связей. По существу это функциональная основа всей модели. Выше были описаны типы характеристик. В случае простых моделей - это кривые (или формулы), отражающие зависимости между энергией входов и выхода,- для статистических характеристик; изменение активности во времени при включении и выключении внешних воздействий - для динамических характеристик. В случае сложных информационных моделей, объединяющих на высшем этаже последовательность возбуждения во времени неких моделей низших этажей, нужно строить характеристики (матрицы) для узнавания последовательности и для "генератора", включаемого после узнавания. Следующей степенью сложности могут быть характеристики моделей качеств, так как они должны отражать первую или вторую производные от изменения внешних раздражителей либо выделять информацию еще более сложных видов. Однако все это вполне преодолимые трудности.

Характеристики моделей первого порядка отражают "временную активную память". Для обучающихся систем нужны также законы адаптации и тренировки, то есть характеристики соответственно второго и третьего порядков.

Не менее важно и, пожалуй, более трудно выразить характеристики связей. В них нужно отразить "временную память связи". Это кривые первого порядка, фиксирующие на время последовательность возбуждения моделей и "длительную память связи", используемую при обучении. Отдельно отражается порядок установления (проторения) связей, используемых для обучения и создания новых моделей.

Элементами характеристик являются также "пороги возбудимости", ответы на тормозные и усиливающие воздействия со стороны соседних моделей и особенно СУТ. Еще одним важным показателем является "временная задержка" при переключении возбуждения с одной модели на другую. Именно эта величина определяет такты времени - интервалы, через которые нужно пересчитывать активность всех элементов модели, чтобы учесть влияние обратных связей.

Нет необходимости задавать характеристики очень сложными математическими выражениями с претензией отразить все физиологические данные. Чем сложнее математические построения, тем меньше предельный объем модели. Эффект модели - в сложности и разнообразии структуры, а не в формулах для элементов. Разумеется, некоторый минимум необходим. Для выбора характеристик приходится прибегать к маленьким служебным моделям, чтобы нащупать порядок величин и отразить требуемые свойства.

Теперь модель вчерне готова. Нужно составить алгоритм и программы для ЭВМ, чтобы рассчитывать изменение активности элементов и таким образом дать модели жизнь.

8. Суть алгоритмов расчета сводится к тому, чтобы определить уровень активности генератора ("потенциал") каждой модели через короткие интервалы времени - такты. Высота активности определяется по статистической характеристике как функция количества энергии, поступившей на модель за предыдущий такт со всех ее входов - по связям от других моделей с учетом их проходимости. Проходимость изменяется от временной памяти связи - от такта к такту, согласно характеристикам. После этого вносится поправка на действие СУТ - активность всех моделей сравнивается, выбирается самая возбужденная, и она дополнительно усиливается в зависимости от характеристик СУТ. Все другие модели соответственно тормозятся. В этом состоит один тур расчета. Активность отражает "поведение" модели за такт времени.

Это самый простой случай - модель без обучения и самоорганизации. Если же такие программы предусмотрены, то, кроме того, производится расчет изменения характеристик за каждый такт - отражение второго этажа регулирования модели (тренировка, адаптация, изменение возбудимости и порога, изменение постоянной памяти всех связей). Это большой объем расчетов, хотя они обязательны не для каждого цикла. Создание новых моделей возможно только как формирование высших этажей над информацией, выделяемой рецепторами. Практически это означает, что при повторении одновременного возбуждения некоторого пространственного комплекса низших моделей над ними создается объединяющая модель высшего этажа. То же самое касается высшей модели, соответствующей временной последовательности возбуждения некоторого комплекса низших моделей. Это вполне возможно. Разумеется, я описал самый общий алгоритм расчетов. Его можно изменять как угодно, лишь бы получить должный результат. В конце концов мы заново "изобретаем" мозг и не связаны никакими ограничениями.

9. После того как программа расчетов для ЭВМ составлена, можно приступать к исследованию модели. Для этого прежде всего нужно задать ее исходное состояние в виде проходимости связей и начального уровня активности элементов и определить место модели в среде, то есть задать внешние воздействия. Само исследование заключается в просчитывании уровня активности каждой модели, входящей в состав всей модели, от такта к такту. На выход программы можно выдавать все модели или любую из них. Практически невозможно следить за таблицами с множеством цифр, если модель велика, и можно опустить все внутренние отношения, ограничившись регистрацией действий, как это будет в случае с техническими автоматами, обладающими "разумом". Однако интерес научного исследования заключается как раз в том, чтобы проследить внутренние мотивы внешнего поведения. Это тем более необходимо, что первые испытания модели обязательно выявят ее несовершенство и потребуют исправления недочетов. Нужен анализ, даже если он будет продолжительным, так как придется выражать графически изменение активности во времени многих моделей. Другая цель исследований модели заключается в изучении ее поведения при различных внешних условиях и разных "типах характера", что отражается в характеристиках моделей чувств и СУТ.

Важным моментом в исследовании модели является трактовка ее поведения. Как можно доказать, что оно разумное? Видимо, только объективным сравнением с поведением человека в соответствующей ситуации. Однако сделать это нелегко, поскольку объем моделей у испытуемого неизмеримо больший. Потребуется поместить его в искусственную среду с ограниченным числом раздражителей. Поведение разных людей в этих условиях тоже будет различным. Таким образом, для сравнения и доказательств нужны специальные психологические эксперименты. Разумеется, после того как будут созданы большие модели, обладающие речью, определение разумности не составит труда. Пока же мы считаем важными и скромные результаты, которые подкрепляются возможностью проследить механизмы психических реакций хотя бы в одной гипотетической трактовке.

В отделе биокибернетики Института кибернетики АН УССР уже три года проводится практическая работа по созданию моделей психики.

Главная трудность, с которой мы столкнулись, связана с недостаточной мощностью вычислительных машин.

Опыты проводились на ЦВМ М20. Для того чтобы просчитать один цикл простенькой модели РЭС, состоящей из 90 моделей без обучения, понадобилось 1,5 мин. машинного времени. Модель МОД, состоящая из 300 моделей с обучением, требует уже 5 мин., а модель из 1000 элементов с речью, обучением и самоорганизацией, видимо, потребует около 30 мин. А ведь эта модель тоже еще очень мала и совершенно несравнима с естественным мозгом.

Другие пункты плана создания модели также сопряжены с трудностями, хотя они более преодолимы. Так, например, нелегко представить себе сеть из сотен моделей (не говоря уже о тысячах), нелегко подобрать характеристики, которые не могут быть одинаковыми для разных этажей и качеств.

Впереди видятся примерно такие возможности увеличения размеров и полноты моделей:

1. Использование самых современных машин с большой оперативной памятью, высоким быстродействием, быстрым вводом. При этих условиях удастся получить приемлемые сроки просчета цикла.

2. Совершенствование программ, с тем чтобы не просчитывать те части модели, элементы которых имеют низкую активность.

3. Ограничение рассчитываемой части модели только ее логикой. При этом остаются в стороне рецепторная и эффекторная части, которые требуют множества элементов и, следовательно, места в программе ЭВМ, но не дают специфики психики.

4. Этой же цели служит максимальное сокращение второстепенных программ или выведение их на другие машины, связанные с главной.

5. Часть модели можно представлять не в виде сети, а в виде алгоритма. Например, это касается СУТ, которую, конечно, можно представить в виде особой сети с большим числом моделей, но проще воспользоваться алгоритмом для сравнения активности всех моделей и выбора наиболее возбужденной из них.

6. Наконец, для преодоления трудностей программирования сложных моделей Можно пытаться создать новый тип программы, обеспечивающий автоматический рост сети, с тем чтобы программа сама себя увеличивала. Впрочем, пока это находится в сфере предположений.

Как свидетельствуют эти пункты, еще имеется достаточно возможностей для увеличения и совершенствования моделей из семантических сетей, которые можно рассчитывать на универсальных цифровых машинах. Однако при всех условиях эти возможности ограничены. При современной технике трудно получить приемлемое время расчета одного цикла для модели, состоящей из нескольких тысяч элементов.

Третий тип моделей разума можно представить в виде физической сети, составленной из искусственных нейронов. Работы в этом направлении ведутся во многих лабораториях. Кибернетики составили уже сотни моделей нейронов и множество ансамблей из них. К сожалению, пока все модели довольно сложны, однако надежды на их упрощение и уменьшение вполне реальны, поскольку технология развивается быстро. Когда это произойдет, появится возможность создать систему типа аналоговой машины, в которой будут воспроизведены те же структуры и программы, что и в семантической сети. Это будет настоящий искусственный мозг, хотя и отличный от естественного. Преимущества его перед разумом - программой ЭВМ очень велики, так как переработка информации в нем, то есть передача энергии между моделями, станет осуществляться сразу по всем связям. Поскольку речь идет об электрических сигналах, можно рассчитывать, что по скорости переработки информации искусственный мозг значительно превзойдет естественный. Разумеется, все зависит от элементов: воспроизведут ли они нужные характеристики "генераторов" и связей, в том числе и такие, как способность к тренировке, временная и постоянная память связей, способность к изменению возбудимости под влиянием тормозных и усиливающих воздействий со стороны СУТ,. Пожалуй, всего труднее будет обеспечить способность к установлению новых связей, так как для этого нужно уже заранее проложить большой избыток проводников между моделями.

Я недостаточно знаком с аналоговой техникой, чтобы обсуждать реальные возможности и трудности создания электронного искусственного мозга. Полагаю, что если будет создана программа-разум на ЭВМ, то тем самым определится структура мозга и будут заданы характеристики его элементов - моделей. Надо надеяться, что технологи решат задачу воплощения этой сети в физических элементах, хотя, возможно, и не так быстро. Конечно, речь идет не о простом повторении семантической сети, поскольку условия будут другими. Поэтому проектирование такой системы должно происходить при активном участии специалистов по моделированию психики. Их задача - дать первое техническое задание и потом скорректировать его в зависимости от возможностей техники.