Искусственный интеллект (ИИ) создается как подражание существующим биологическим системам? Или же формирование его архитектуры и принципы функционирования идёт исключительно своим путём?
Оба направления исследований ИИ сейчас имеют место.
В этом обзоре рассмотрим первый исследовательский путь: как управляется живой организм, какие информационные процессы обеспечивают работу живых существ? Информация, освещенная ниже не является уникальной ввиду широкого освещения этой темы в научной литературе, поэтому основные данные подкреплены ссылкам на источники.
Так первая конференция по Искусственной жизни состоялась в 1987 году в Лос Аламосе. Первую международную конференцию по Адаптивному поведению организовали Жан- Аркадий Мейер и Стюарт Вильсон в 1990 году в Париже.
Программа-минимум направления “Адаптивное поведение” – исследовать архитектуры и принципы функционирования, которые позволяют животным или роботам жить и действовать в переменной внешней среде.
Программа-максимум этого направления – попытаться проанализировать эволюцию когнитивных способностей животных и эволюционное происхождение человеческого интеллекта [1].
Такими вопросами занимается лаборатория Мейера AnimatLab.
Само слово «анимат» обозначает автономного агента, поведение которого должно следовать принципам поведения животных. Анимат существует в реальной или модельной среде. У него есть сенсоры для восприятия информации из внешней и внутренней сред и эффекторы, посредством которых система управления координирует восприятие и действие анимата.
Если система управления выбирает последовательные цели, которые анимат стремится достичь, то о такой системе говорят, как о мотивационной. Система управления анимата может функционировать и модифицироваться путем обучения, индивидуального развития (онтогенеза) и эволюции.
Интересной частью исследований является схема формирования структуры «нервной системы» ИИ на основании обзора онтогенеза нейронной сети аниматора.
AnimatLab представили общую схему метода формирования нервной сети анимата. Она формируется с помощью специальной программы, контролирующей процесс конструирования сети. Такая программа имитирует процесс развития нейронной сети в процессе индивидуального взросления организма. Сама программа оптимизируется с помощью эволюционного алгоритма. Нейронная сеть формируется в двумерной ограниченной области. Программа состоит из инструкций, определяющих процессы возникновения новых нейронов или исчезновения старых.
В этой области он задает расположение тех нейронов, которые заведомо необходимы (сенсорные и моторные нейроны). Затем задается множество затравочных нейронов, из которых будет развиваться нейронная сеть [2].
Рис. 1. Схема расположения изначально задаваемых нейронов в прямоугольной двумерной области.
Симметрия схемы отражает то, что она предназначена для формирования нейронной сети анимата. Каждый из затравочных нейронов имеет свою локальную систему координат, которую он затем использует при формировании дочерних нервных клеток и связей с другими нейронами.
Эта довольно простая схема показывает, что геном анимата представляет собой определенную программу, однозначно определяющую процесс формирования структуры и весов нейронной сети. Программа состоит из инструкций, которые задают правила расстановки нейронов в заданной геометрической области и формирования синаптических связей между нейронами.
Шаг за шагом исследуя возможные процессы формирования нейронной сети живого существа, продвигаясь от простых схем ко все более сложным, такие лаборатории, как AnimatLab приходят к пониманию ИИ через его схожесть с реальными биологическими системами.
Конечно, далеко не очевидно, что те мыслительные процессы, которые человек использует в научном познании, применимы к процессам, происходящим в природе. Можно представить, что в памяти животного есть семантическая сеть, сеть, узлами которой являются понятия, образы, а связи характеризуют взаимоотношения между понятиями. Можно далее представить процессы формирования разнообразных семантических сетей в процессе накопления жизненного опыта. Такие семантические сети, формируемые в памяти животных, по-видимому, аналогичны семантическим сетям, исследуемым разработчиками ИИ [3].
Однако, разработки ИИ, ведущиеся на базе исследований функционирования живых существ, не ограничиваются животным миром. Человеческий интеллект как объект изучения в качестве примера также представляет интерес. Тем более сейчас, когда поведенческие функции, специфика работы мозга и прочие аспекты деятельности неразрывно связаны с использованием компьютерных технологий.
Литература:
- Donnart J.Y., Meyer J.A. Learning Reactive and Planning Rules in a Motivationally Autonomous Animat // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B: Cybernetics. 1996. V. 26. N.3. See also: http://animatlab.lip6.fr/index.en.html
- Редько В. Г. Модели адаптивного поведения–естественнонаучный подход к развитию информационных технологий //Информационные технологии и вычислительные системы. – 2004. – №. 1. – С. 19-43.
- Искусственный интеллект. – В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы. Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304 с.
