Книги по психологии

КАКОВ ЕСТЕСТВЕННЫЙ ПУТЬ К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ?1
Периодика - Психология. Журнал Высшей школы экономики

В. Г. РЕДЬКО


КАКОВ ЕСТЕСТВЕННЫЙ ПУТЬ К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ?1


Редько Владимир Георгиевич — заместитель директора по науке Института оптико-нейронных технологий РАН, доктор физико-ма­тематических наук. Автор более 100 научных публикаций, в том чи­сле книг «Эволюционная кибернетика» (2001), «Эволюция, ней­ронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной ки­бернетики» (2005), «От моделей поведения к искусственному интеллекту» (2006).

Область научных интересов: проблема происхождения интеллекта человека, эволюционная кибернетика, модели адаптивного поведе­ния, нейроинформатика. Специалист в области моделирования биологических информационных и кибернетических систем. Контакты: Vgredko@gmail. com


Резюме

Обсуждаются подходы к теоретическим исследованиям когнитивной

Эволюции и аргументируется, что эти исследования могут составить

Естественнонаучную основу будущих разработок искусственного

Интеллекта.


В настоящей статье обсуждаются подходы к теоретическим исследова­ниям когнитивной эволюции — эво­люции познавательных способностей биологических организмов — и аргу­ментируется, что эти исследования могут составить естественнонаучную основу будущих разработок искус­ственного интеллекта (ИИ), характе­ризуются философские предпосыл­ки исследований когнитивной эво­люции, анализируется направление исследований «Адаптивное поведе­ние» (анимат-подход к ИИ), которое может рассматриваться как задел мо­делей когнитивной эволюции, представлен проект «Мозг анимата», на­целенный на формирование общей платформы для моделирования адаптивного поведения, и предложе­ны контуры программы будущих ис­следований когнитивной эволюции.

1. Философские предпосылки

Исследований когнитивной

Эволюции

Существует глубокая гносеологи­ческая проблема: Почему Человече­ское Мышление применимо к позна­нию Природы? Ведь далеко не очевид­но, что те мыслительные процессы, которые мы используем в научном познании, применимы к процессам, происходящим в природе, так как эти два типа процессов различны. Рассмотрим, например, физику, наи­более фундаментальную из есте­ственнонаучных дисциплин. Мощь физики связана с эффективным при­менением математики. Но математик строит свои теории совсем независи­мо от внешнего мира, используя свое мышление (в тиши кабинета, лежа на диване, в изолированной камере…). Почему же результаты, получаемые математиком, применимы к реаль­ной природе?

Можно ли конструктивно подой­ти к решению этих вопросов? Скорее всего, да. Чтобы продемонстриро­вать такую возможность, будем рас­суждать следующим образом.

Рассмотрим одно из элементар­ных правил, которое использует ма­тематик в логических заключени­ях,— правило modus ponens: «если имеет место А и из А следует В, то имеет место В», или {А, A —>- B} => B.

А теперь перейдем от математика к собаке И. П. Павлова. Пусть у соба­ки вырабатывают условный рефлекс, в результате в памяти собаки форми­руется связь «за УС должен последо­вать БС» (УС — условный стимул, БС — безусловный стимул). И когда после выработки рефлекса собаке предъявляют УС, то она, помня о хранящейся в ее памяти «записи» (УС —>- БС), делает элементарный «вывод» {УС, УС —>- БС} => БС. И у собаки, ожидающей БС (скажем, ку­сок мяса), начинают течь слюнки.

Конечно, применение правила modus ponens (чисто дедуктивное) математиком и индуктивный «вы­вод», который делает собака, явно различаются. Но можем мы ли ду­мать об эволюционных корнях логи­ческих правил, используемых в мате­матике? Да, вполне можем: умоза­ключение математика и индуктив­ный вывод собаки аналогичны.

Более того, было бы очень инте­ресно попытаться построить модели эволюционного происхождения мыш­ления. По-видимому, наиболее чет­кий путь такого исследования — по­строение математических и компью­терных моделей «интеллектуальных изобретений» биологической эволю­ции, таких, как безусловный реф­лекс, привыкание (угасание реакции на биологически нейтральный сти­мул), условный рефлекс, цепи ре­флексов, …, логика. Иными словами, целесообразно с помощью моделей представить общую картину когни­тивной эволюции — эволюции ког­нитивных способностей животных и эволюционного происхождения ин­теллекта человека.

2. Почему эти исследования актуальны

A. Эти исследования интересны с
естественнонаучной точки зрения.
Интеллект, мышление, логика — ос­
нова когнитивных, познавательных
способностей человека. «Смотри в
корень» — надо разобраться, как эти
способности произошли.

Б. Исследования происхождения естественного интеллекта могут стать научной основой для разрабо­ток искусственного интеллекта.

B. Эти исследования важны с фи­
лософской, эпистемологической
точки зрения; они могут способство­
вать прояснению причин происхож­
дения интеллекта человека и причин применимости человеческого мы­шления в познании природы.

Г. Эти исследования важны с со­циальной точки зрения; они должны способствовать развитию научного миропонимания, научной культуры человеческого сообщества, с их по­мощью возможно повышение пре­стижа науки. Узнать ответ на вопрос: как произошел интеллект?— инте­ресно и ученому, и просто любозна­тельному человеку.

3. Модели адаптивного поведения —

Задел исследований когнитивной

Эволюции

С начала 1990-х годов за рубежом активно развивается направление исследований «Адаптивное поведе­ние» (Редько, 2005; От моделей пове­дения к искусственному интеллекту, 2006; Meyer, Wilson, 1990). Основной подход этого направления — кон­струирование и исследование искус­ственных (в виде компьютерной про­граммы или робота) «организмов», способных приспосабливаться к вне­шней среде. Эти организмы называ­ются аниматами (от англ. animal + robot = animat). Данное направление исследований рассматривается как бионический подход к разработке систем искусственного интеллекта.

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.

Программа-максимум как раз со­ответствует задачам исследования когнитивной эволюции.

Хотя «официально» направление «Адаптивное поведение» было про­возглашено в 1990 г., были явные провозвестники этого направления; например, в нашей стране еще в 1960–1970-х гг. исследования адап­тивного поведения вели ряд талант­ливых ученых: М. Л. Цетлин, М. М. Бонгард, Д. А. Поспелов.

4. Исследователи адаптивного поведения

Исследования по адаптивному поведению ведутся в ряде универси­тетов и лабораторий:

– AnimatLab (Париж, руководи­тель — один из инициаторов данного направления Жан-Аркадий Мейер). Подход AnimatLab (сайт лаборатории: Http://animatlab. lip6.fr/index. en. html) предполагает, что система управле­ния анимата может формироваться и модифицироваться посредством 1) обучения, 2) индивидуального раз­вития (онтогенеза) и 3) эволюции;

– лаборатория искусственного интеллекта в университете Цюриха (руководитель Рольф Пфейфер). Основной подход этой лаборатории (Http://www. ifi. unizh. ch/groups/ailab/) — познание природы интеллекта путем его конструирования («understan-ding 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), ведущая исследования в области эво­люционной роботики и принципов формирования адаптивного поведе­ния (Http://gral. ip. rm. cnr. it/);

– лаборатория информатики и ис­кусственного интеллекта в Массачу-сетском технологическом институте (руководитель — Родни Брукс), ко­торая ведет исследования широкого спектра интеллектуальных и адап­тивных систем, включая создание интеллектуальных роботов (Http:// Www. csail. mit. edu/);

– Институт нейронаук Дж. Эдель-мана, где ведутся разработки поколе­ний моделей работы мозга (Darwin I, Darwin II…) и исследования поведения искусственного организма NOMAD (Neurally Organized Mobile Adaptive Device), построенного на базе этих моделей ( Http://www. nsi. edu/).

В России исследования адаптив­ного поведения пока ведутся скром­ными усилиями ученых-энтузиас­тов, среди этих работ следует отме­тить (От моделей поведения к искусственному интеллекту, 2006):

– модели поискового адаптивного поведения (В. А. Непомнящих, Ин­ститут биологии внутренних вод им. И. Д. Папанина РАН);

– концепции и модели автоном­ного адаптивного управления на ос­нове аппарата эмоций (А. А. Жданов, Институт системного программиро­вания РАН);

– разработку принципов построе­ния систем управления антропоморфных и гуманоидных роботов (Л. А. Станкевич, Санкт-Петербург­ский политехнический универси­тет);

– разработку нейросетевых моде­лей поведения роботов и робототех-нических устройств (А. И. Самарин, НИИ нейрокибернетики им. А. Б. Ко­гана РГУ);

– модели адаптивного поведения на основе эволюционных и нейросе-тевых методов (В. Г. Редько, М. С. Бур­цев, О. П. Мосалов, Институт опти­ко-нейронных технологий РАН, Ин­ститут прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН).

5. Проект «Мозг анимата»

Анализ исследований в рамках анимат-подхода показывает, что раз­работанные модели пока еще очень фрагментарны и иллюстрируют только отдельные стороны адаптив­ного поведения. Поэтому в наших ра­ботах (Редько, 2005; От моделей по­ведения к искусственному интел­лекту, 2006; Red’ko, Prokhorov, Burtsev, 2004) предложен проект «Мозг ани-мата», который нацелен на формиро­вание общей схемы построения таких моделей. Проект основан на теории функциональных систем П. К. Ано­хина и предполагает, что система управления анимата обеспечивает целенаправленное адаптивное пове­дение, соответствующее естествен­ным потребностям питания, размно­жения, безопасности, накопления знаний. Система управления имеет блочную архитектуру, каждый блок представляет собой функциональ­ную систему (ФС). Управление мо­жет передаваться от одних ФС к дру­гим. В каждый момент активна только одна ФС, в которой формируется те­кущее действие.

Каждая ФС содержит две нейрон­ные сети — Контроллер и Модель. На вход активной ФС поступает инфор­мация о текущей ситуации S(T). S(T) — набор параметров (сенсорных сигна­лов), характеризующий внешнюю и внутреннюю среду анимата (время T Дискретно, T = 1,2,…). Контроллер по известной ситуации S(T) формирует действие анимата A(T). Модель по известным векторам S(T) и A(T) про­гнозирует ситуацию в следующий такт времени S(T+1). После выполне­ния действия происходит передача управления той ФС, которая будет активна в следующий момент време­ни T+1. Передача управления проис­ходит в соответствии со связями между ФС.

Анимат обучается без учителя, в ре­зультате непосредственного взаимо­действия с внешней средой. Обуче­ние в нейронных сетях осуществля­ется следующим образом. Имеется два режима обучения: 1) грубого по­иска, 2) тонкой доводки.

Грубый поиск происходит, если есть сильное рассогласование между ожидаемым и полученным результа­том: прогноз ситуации Spr(T+1) су­щественно отличается от реальной ситуации S(T+1). При грубом поиске происходит реорганизация работы системы управления анимата: моди­фицируются связи между ФС, а так­же происходит случайная генерация новых ФС, и среди этих ФС проис­ходит отбор тех, которые в наиболь­шей степени способны выполнять действия, направленные на достиже­ние текущей цели/подцели.

В режиме тонкой доводки обуче­ние происходит путем настройки весов синапсов нейронов в ФС, актив­ной в текущий момент времени, и в ФС, бывших активными несколько предыдущих тактов времени. При этом усиливаются/ослабляются свя­зи в нейронных сетях Контроллеров, приведшие к положительным/отри­цательным подкреплениям. Также происходит уточнение прогнозов, формируемых в нейронных сетях Моделей. Так как модификация ве­сов синапсов происходит и в тех ФС, которые были активны в предыду­щие такты времени, данная схема по­зволяет формировать цепочки после­довательных действий.

Предполагается, что есть первич­ный и вторичный репертуар поведе­ния. Первичный репертуар форми­руется эволюционным путем, путем селекции и мутаций ФС и связей между ними, а изложенное выше об­учение формирует вторичный репер­туар.

Проводится компьютерное моде­лирование с целью проверки эффек­тивности прогнозов в рассматривае­мой системе управления и исследо­вания условий согласованности между формированием цепочек дей­ствий (обеспечиваемых Контролле­рами) и познанием причинно-след­ственных закономерностей (обеспе­чиваемых Моделями).

6. Моделирование когнитивной эволюции — естественнонаучная

Основа разработок искусственного интеллекта (ИИ)

Направление исследований ИИ, скорее всего, можно рассматривать как прикладное — применение прин­ципов естественного интеллекта в искусственных практически важных для человека компьютерных систе­мах. Судьба прикладных разработок зависит от наличия серьезного науч­ного фундамента, на котором базиру­ются такие разработки. Например, научной базой развития микроэлек­троники во второй половине XX в. была физика твердого тела. При этом для физиков чисто научные исследо­вания твердого тела были интересны фактически независимо от примене­ния их исследований, в результате чего научная основа микроэлектро­ники интенсивно развивалась. И ре­зультаты микроэлектроники как на­укоемкой технологии впечатляющи. Моделирование когнитивной эво­люции чрезвычайно интересно и важно с точки зрения научного ми­ропонимания. Следовательно, мож­но ожидать, что такие исследования, которые способны представить кар­тину эволюционного формирования естественного интеллекта, будут очень интересны для ученых. Но эти исследования могут быть тесно свя­заны и с разработками ИИ. И, следо­вательно, возможно взаимное обога­щение фундаментальных и приклад­ных исследований природы интел­лекта. Тем самым исследования когнитивной эволюции могли бы служить научной основой разрабо­ток систем ИИ.

7. Контуры программы будущих исследований

Анализ современных исследова­ний адаптивного поведения показы­вает, что, хотя проделана большая ра­бота, ученые еще очень далеки от по­нимания того, как возникали и развивались системы управления живых организмов, как развитие этих систем сопровождалось эволюцией когнитивных способностей живот­ных и как процесс когнитивной эво­люции привел к возникновению ин­теллекта человека. Следовательно, есть огромная область чрезвычайно интересных исследований, которые только-только начинаются. Предло­жим эскизный план будущих иссле­дований когнитивной эволюции.

A. Разработка схем и моделей
адаптивного поведения на базе про­
екта «Мозг анимата».
Воплощение в
конкретные модели конструкций
Мозга анимата разумно начать с ана­
лиза целостного адаптивного поведе­
ния простых «организмов», имею­
щих естественные потребности — пи­
тания, размножения, безопасности.
Подход к такому моделированию
очерчен выше.

Б. Исследование перехода от физического уровня обработки ин­формации в нервной системе живот­ных к уровню обобщенных образов.

Такой переход можно рассматривать, как появление в «сознании» живот­ного свойства «понятие». Обобщен­ные образы можно представить как мысленные аналоги наших слов, не произносимых животными, но реаль­но используемых ими. Например, у со­баки явно есть понятия «хозяин», «свой», «чужой», «пища». И важно осмыслить, как такой весьма нетри­виальный переход мог возникнуть в процессе эволюции.

B. Исследование процессов фор­
Мирования причинной связи в памя­
Ти животных. По-видимому, запоми­
нание причинно-следственных свя­
зей между событиями во внешней
среде и адекватное использование
этих связей в поведении — одно из
ключевых свойств активного познания животным закономерностей внешне­го мира. Такая связь формируется, например, при выработке условного рефлекса: животное запоминает связь между условным стимулом (УС) и следующим за ним безуслов­ным стимулом (БС), что позволяет ему предвидеть события в окружаю­щем мире и адекватно использовать это предвидение.

Естественный следующий шаг — переход от отдельных причинных связей к логическим выводам на ос­нове уже сформировавшихся знаний.

Г. Исследование процессов фор­мирования логических выводов в «сознании» животных. Фактически, уже на базе классического условного рефлекса животные способны делать «логический вывод» вида {УС, УС —► БС} => БС или: «Если имеет место условный стимул и за условным сти­мулом следует безусловный, то нуж­но ожидать появление безусловного стимула». Можно даже говорить, что такие выводы подобны выводам математика, доказывающего теоремы (п. 1). И целесообразно разобраться в системах подобных выводов, по­нять, насколько адаптивна логика поведения животных и насколько она подобна нашей, человеческой ло­гике.

Д. Исследование коммуникаций, Возникновения языка. Наше мыш­ление тесно связано с языком, с язы­ковым общением людей. Поэтому це­лесообразно проанализировать, как в процессе биологической эволюции возникал язык общения животных, как развитие коммуникаций привело к современному языку человека, как развитие коммуникаций и языка способствовало развитию логики, мышления, интеллекта человека.

Конечно же, перечисленные пунк­ты формируют только контуры пла­на будущих исследований. Тем не ме­нее уже сейчас видно, сколь широк фронт исследований и как много не­тривиальной, интересной и важной работы предстоит сделать.



Литература

От моделей поведения к искусствен­ному интеллекту / Под ред. В. Г. Редько. М.: УРСС, 2006.

Редько В. Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюци­онной кибернетики. М.: УРСС, 2005.

Meyer J.-A., Wilson S. W. (eds.). From Animals to Animats. Proc. of the First In­ternational Conference on Simulation of

Adaptive Behavior. The MIT Press: Cam­bridge, Massachusetts, London, England, 1990.

Red’ko V. G., Prokhorov D. V., Burtsev M. S. Theory of functional systems, adaptive crit­ics and neural networks // Proc. Interna­tional Joint Conference on Neural Net­works (IJCNN 2004) Budapest. 2004. Р. 1787–1792.