Информация. Подборка из книг. Мозг человека и искусственный интеллект. Напалков А. В., Прагина Л. Л.. Мозг человека, мышление и кибернетика.

С помощью методики выявления алгоритмов удалось расшифровать механизмы многих ранее недоступных для анализа явлений, например таких, как обучение, восприятие информации, формирование понятий, концепций, доказательства правдоподобия версий и др. Однако создавалось впечатление ^[1], что по мере того, как исследователи раскрывали новые алгоритмы, они все дальше и дальше уходили от решения проблем нейрофизиологии, от ответов на вопрос, как работают нервные центры ^[2] человеческого мозга и сложные организации нервных клеток, каким образом в результате их совокупной деятельности возникает способность к мышлению ^[3] человека.

В период, предшествующий изучению алгоритмов, этот вопрос, казалось бы, решался достаточно просто. Субстратом осуществления условных рефлексов ^[4] являлось формирование временных связей между нервными клетками. Задачи нейрофизиологии можно было свести к анализу биофизической и биохимической основы формирования таких связей. Выявление сложных систем правил работы мозга, алгоритмов приводило к разрушению этой «удобной» для исследователей ситуации.

Ученых заинтересовал вопрос, каким же образом при работе мозга может осуществляться сложное преобразование информации. На смену представлениям о том, что функционирование нервных центров определяется динамикой двух основных процессов возбуждения ^[5] и торможения, их иррадиацией, концентрацией, взаимной индукцией, приходила концепция о необходимости раскрытия роли структур мозга в процессе переработки информации, в формировании и взаимодействии новых сигналов, в осуществлении правил, работы алгоритмов и их взаимодействия. Если раньше нейрофизиолог, рассматривая под микроскопом картину сложнейших соединений в ансамбле нервных клеток, стремился представить себе возникновение новых связей между элементами, то теперь он видел всe другими глазами. Перед ним вставали значительно более сложные задачи: понять как в нейронных ансамблях реализуется работа алгоритмов. Оказалось необходимым использование достижений других отделов кибернетики.

В настоящее время разработан целый ряд разделов математики ^[6], которые не только дают возможно-сть проводить необходимые расчеты, но и приобретают решающее значение в раскрытии «существа» механизмов сложных явлений природы, К таким областям математики, в частности, относятся математическая логика ^[7] и. теория автоматов. Они позволяют подойти к решению многих проблем. Оказывается возможным строить новые системы управления и переработки информации на основе использования формальных методов. Задание для построения такого автомата (синтеза автомата) может быть сформулировано на основе изучения биологической системы в форме описания поведения ^[8] на языке математической логики. Метод «синтеза» обеспечивает возможность создания такого устройства, которое заведомо будет осуществлять заданное поведение ^[9]. Наряду с этим большое значение имеет возможность анализа принципов организации ^изучаемого объекта. Рассматривая систему и определяя, каким образом соединены ее элементы, можно выяснить, какое именно поведение она будет осуществлять при своем функционировании.

Развитие теории автоматов продемонстрировало ряд интересных возможностей, которые привлекли внимание физиологов и философов. Как мы уже говорили ранее, одной из основных проблем, возникающих при изучении работы мозга, была проблема перехода от изучения систем нервных элементов, объединенных в сложные конструкции, к анализу осуществляемого системой поведения. В течение длительного времени считали, что эта проблема далека от разрешения. Мы уже говорили о том, что в настоящее время специалисты в области физиологии располагают значительным объемом данных об организации отдельных нейронов, о способах их связи друг с другом. Основная проблема заключается в том, каким образом изучить те сложные организации (сети), которые возникают в результате взаимодействия большого количества элементов. Именно в этих системах появляются новые в качественном отношении явления, которые становятся основой сложных форм работы мозга (поведения). Для изучения такого взаимодействия до последнего времени не удавалось разработать достаточно эффективных методов исследования.

Разработка теории автоматов предлагала в данном случае достаточно простое и эффективное средство. Оно было основано на сочетании экспериментальных и теоретических методов. Если перед физиологами возникала задача выяснить, как организована структура сети нервных элементов и каким образом она приводит к возникновению изучаемого поведения, то можно было применить прием построения теоретических моделей. Метод синтеза автоматов позволял теоретически построить модель или несколько различных моделей, которые заведомо осуществляли исследуемое поведение. После этого можно было организовать эксперименты по проверке справедливости гипотез о целостной организации систем и, отбросив ошибочные варианты, доказать истинность одной из схем. Например, изучив поведение паука, который плетет паутину, или пчелы ^[10], которая производит достаточно сложную и весьма кропотливую работу, связанную со строительством сот для упаковки меда, можно было сначала теоретически построить модель структуры, которая заведомо будет осуществлять данное поведение. Затем можно было использовать эту теоретическую модель как гипотезу для экспериментального изучения организации и принципов взаимодействия систем нервных клеток в процессе работы нервной системы насекомого. Построенные на основе гипотезы предсказания о характере активности нервных клеток в различных условиях должны были быть сопоставлены с результатами эксперимента. Следует отметить, что подобные приемы исследования, связанные с построением целостных гипотез, используются почти во всех областях науки. Невозможно себе представить, Например, развитие современной физики и химии без использования теории, позволяющей строить и проверять экспериментально целостные концепции.

Преимущества такого подхода очевидны. Он’ позволяет преодолеть трудности, которые возникают при экспериментальном изучении целостных сложных информационных систем, не поддающихся расшифровке на основе непосредственного обобщения экспериментальных данных. Использование теории автоматов могло решить эту проблему. Можно было теоретически подойти к изучению организации систем нервных элементов работы мозга, выявить специфику возникающих новых явлений и таким образом приблизиться к разгадке и этой тайны природы.

Однако на путях развития этого направления нейрокибернетики появились неожиданные, но существенные трудности. Для того чтобы выяснить их причины, вернемся к рассмотрению уже описанной ранее модели обучающегося автомата, созданного студентами Московского энергетического института. На основе использования теории автоматов достаточно просто построить модель формирования цепей условных рефлексов. Была создана структура типа «обучающихся матриц». Но при этом оказалось необходимым повторять схему выработки ^[11] условного рефлекса ^[12] много раз. Это приводило к дублированию элементов и в то же самое время к ограничению числа возможных используемых действий. Таким образом, схема была далека от совершенства.

Возникали и другие доводы, говорящие о том, что схемы, созданные при разработке «обучающихся матриц», не могли быть эффективно использованы как теоретическая основа для изучения мозга. Дело в том, что если в этой системе исключить работу какого-либо элемента, то это приведет к строго локальным изменениям в формировании поведенческих реакций ^[13]. Как известно, подобное явление при разрушении частей мозга отсутствует. В этом случае происходит компенсация функций, и часто даже при значительных поражениях нервной, ткани видимых изменений в поведении человека и животного не наблюдается.

Наиболее существенные недостатки автомата заключались, как мы уже говорили, в том, что эта модель не обеспечивала возможности формирования целесообразного поведения в сложных условиях внешней среды. Следовательно, ее устройство не отражало основных принципов функционирования реальных механизмов работы мозга. При этом трудности были связаны не с решением задачи реализации заданного поведения в структуре автомата, а в необходимости раскрытия алгоритмов работы мозга. Теория автоматов не решала эту проблему.

Теория автоматов действительно обеспечивает возможность представления любого поведения в виде физического устройства. Однако возникает вопрос, что именно нужно реализовать в структуре автомата, чтобы получить элементы искусственного интеллекта ^[14] — конкретное поведение человека или животного, например поведение обезьяны, строящей пирамиды из ящиков? Такой автомат можно было создать, но его работа будет отражать только один из частных результатов внешнего проявления процесса мышления, а не действительные механизмы работы мозга обезьяны. Можно было реализовать в автомате правила выработки условного рефлекса ^[15] или системы условных рефлексов. Но мы видели, что при этом также не удавалось получить достаточно эффективных моделей работы мозга.

Напрашивался вывод, что, прежде чем начать применять теорию автоматов, нужно выявить ту информационную основу (алгоритмы), которая должна быть реализована на физико-химическом субстрате. Сначала необходимо изучить алгоритмы и информационные механизмы работы мозга. Именно они, а не частное поведение, проявляющееся в различных ситуациях, должны стать основой для построения кибернетических моделей.

Для того чтобы можно было осуществить успешное построение теоретических гипотез об организации сети нейронов, нужно было прежде всего выяснить, какие именно задачи решаются исследуемым отделом мозга и какие алгоритмы лежат в основе решения.

Между тем исследователи, пытающиеся использовать теорию автоматов, как правило, не располагают такими сведениями. Они основываются на использовании таких понятий, как обучение, формирование рефлексов. Однако эти виды деятельности являются результатом работы всего мозга в целом и. не отражают тех локальных задач и процессов, которые составляют .основу работы исследуемых отделов нервных центров.

При осуществлении попытки применения теории, автоматов не учитывалась также возможность использования более сложных принципов организации взаимоотношения между работой алгоритмов и их реализацией в физико-химических системах. Во многих случаях непосредственная реализация алгоритма в структуре автомата нецелесообразна. Если кибернетическая система должна обеспечить одновременную работу многих алгоритмов, необходимо их объединить в единую систему (осуществление информационного синтеза), В результате такой процедуры возникает новая организация, описываемая новым обобщенным языком. Именно такая организация, а не отдельные алгоритмы должна быть реализована в структуре автомата. Но в этом случае уже не удастся установить непосредственного соответствия элементов алгоритма и тем более поведения со структурой автомата. – –

Мы уже говорили о том, что при создании вычислительных машин были использованы более совершенные и гибкие принципы взаимодействия программ и реализующего их работу физико-химического субстрата. В этом случае одна и та же вычислительная машина могла обеспечивать работу различных программ и алгоритмов. Фактически ее организация не предопределяла работы самих программ, а только создавала условия для их реализации и функционирования. Возникала более сложная система отношений.

Различие между организацией двух описанных типов было проиллюстрированно нами на примере сравнения устройства арифмометра с вычислительной машиной. При использовании арифмометра алгоритмы воплощены непосредственно в форме физической организации прибора (в виде определенных шестеренок, которые позволяют механически осуществлять арифметическйе операции). Этот принцип эффективен в определенных условиях.

Вычислительная машина построена на других принципах. Большое значение имеет организация программ, алгоритмов. Последние предопределяют характер конкретной деятельности системы, например способность вычислительной машины участвовать в игре в шахматы, осуществлять балансировку конвейерных линий, управлять производством и т. д. Субстрат информационной деятельности, ее физико-химическая система построены на основании решения специальных задач создания условий реализации и использования программ и алгоритмов, а не задач осуществления какого-либо конкретного поведения. Эти задачи предопределяют специальные функциональные схемы соотношения блоков. Например, процессор обеспечивает преобразование информационных структур. Монитор, супервайзер решают задачи управления работой программ. Включается специальное устройство «разделения времени», которое обеспечивает возможность одновременного обслуживания большого числа «пользователей». Функции всех этих блоков, как это видно из их наименования, не связаны не только с конкретным поведением или каким-либо иным внешним проявлением в работе системы (например, способностью к обучению, выработке условных рефлексов), но и с организацией отдельных алгоритмов.

Устройство мозга, по-видимому, непосредственно не соответствует ни одной из приведенных схем организации информационных систем. Однако трудности, которые возникают при его исследовании, заставляют думать о наличии достаточно сложной системы отношений между информационной и физико-химическими системами. При формировании мозга в процессе эволюции были использованы, видимо, принципы, которые предусматривают, что в осуществлении каждого поведенческого акта должны участвовать многие нервные центры. Наличие такого принципа было обнаружено в физиологических исследованиях.

Ученые предпринимали, например, многочисленные попытки расшифровки механизмов формирования двигательных актов на основе изучения простых движений типа почесывания, отряхивания. Они думали, что выбор таких элементарных движений облегчит процесс исследования и позволит затем перейти к анализу более сложных явлений. Однако их надежды не оправдались. Задача раскрытия механизмов не была решена.

Дело в том, что в морфофизиологических системах мозга отсутствует непосредственное представительство как механизмов формирования отдельных простых двигательных актов, так и лежащих в их основе алгоритмов. В процессе эволюции была создана единая система, обеспечивающая формирование движений как целостного процесса, частными проявлениями которого являлись исследуемые движения типа почесывания, отряхивания и др. В этом заключаются трудности в исследовании работы нервной системы и причина неудачи в использовании тео’рии автоматов.

Для того чтобы расшифровать механизмы работы мозга, нужно знать не только алгоритмы его работы, но и пути их объединения в системы более сложного типа. Следовательно, методики изучения работы мозга, основанные ‘на использовании теории автоматов, могут оказаться эффективными только в условиях организации комплексного исследования. При этом сначала должны быть раскрыты информационные задачи, составляющие основу интеллектуальной деятельности, алгоритмы их решения. Далее должны быть выявлены задачи, решаемые при работе физико-химических систем, выполняющих функции субстрата информационной деятельности, и, наконец, намечен переход к определению тех локальных частных подзадач, которые составляют основу информационной деятельности исследуемого отдела мозга. Только после этого может быть успешно применена теория автоматов.

Трудности, возникшие при использовании теории автоматов, привели к поискам других путей решения проблемы построения «искусственного интеллекта», к развитию нового направления кибернетики — «эвристического программирования».