Моделирование ментальных феноменов

В течение тысячелетий человек пытается понять, как он думает. В области искусственного интеллекта решается еще более ответственная задача: специалисты в этой сфере пытаются не только понять приррду интеллекта, но и создать интеллектуальные сущности.

Татьяна Капитонова,

научный сотрудник Центра философско-методологических и междисциплинарных исследований Института философии НАН Беларуси, кандидат философских наук

оделирование

ентальных

еноменов

В сфере искусственного интеллекта существуют два основных подхода к имитации ментальных феноменов: структурный и функциональный. Первый наиболее ярко представлен коннек-ционистской методологией (от англ. connection - связь, соединение), связанной с использованием искусственных нейросетей для динамической имитации когнитивных процессов. Помимо нейро-сетей к структурному направлению искусственного интеллекта можно отнести методы эволюционного моделирования, в том числе генетические алгоритмы, клеточные автоматы, фрактальные

структуры и др., а также моботицизм. Основополагающей для коннекционист-ской методологии является идея моделирования нейронов довольно простыми автоматами. В рамках этой модели вся сложность мозга и гибкость его функционирования определяется связями между нейронами. При этом постулируется, что их широкие возможности компенсируют упрощенность элементной базы и повышают надежность системы. Коннекцио-нистская парадигма, позволяя перебросить концептуальный мост между микроскопическим уровнем нейронов мозга и макроскопическим феноменом сознания, предоставляет исследователям многообещающий инструментарий для развития когнитивных наук.

В свою очередь, функциональный подход, лежащий в основе классического искусственного интеллекта, игнорирует принципы физической реализации функции и выдвигает на первый план функциональные отношения в системе. Цель функционального моделирования -достижение одинаковой реакции компьютерной модели и человека, в то время как моделирование механизмов или алгоритмов мышления отодвигается на второй план. Критерий выбора применяемых для достижения цели методов и моделей формулируется, исходя из сравнения результатов функционального моделирования с результатами решения тех же интеллектуальных задач человеком. Классическим примером данного критерия может выступить тест Тьюринга на лингвистическую компетентность.

Во главу угла нейросетевой (кон-некционистской) методологии поставлен принцип структурной доминанты, согласно которому функция системы является вторичной и определяется ее структурой. При этом в технических устройствах реализуются такие способности мозга, как адаптивность, обучаемость, ассоциативность, самоорганизация, большая вычислительная мощность, надежность функционирования и т.п. Таким образом, исходной целью коннекционизма выступает как можно более точная имитация структуры, принципов представления и обработки информации мозгом для достижения таких же когнитивных способно-

стей. Критерием выбора искомых методов и моделей является в конечном счете их нейрофизиологическая и биологическая адекватность.

Направление функционального моделирования в традиционном искусственном интеллекте дополняется так называемой компьютерной метафорой, интерпретирующей когнитивные процессы с позиций критерия результативной вычислимости. В данном контексте познавательные процессы представляются в виде совокупности эффективно вычислимых функций, то есть тех, для которых существуют алгоритмы, высчитывающие их за конечное число шагов, используя, скажем, универсальную машину Тьюринга. Компьютерная метафора состоит в проведении аналогии между познавательными процессами и переработкой информации в универсальном вычислительном устройстве, то есть познание понимается как обработка информации с целью создания внутренних моделей мира и их преобразования в соответствии с требованиями конкретной задачи.

В свою очередь, в коннекционист-ской методологии при трактовке природы познавательных процессов имеет место другая расстановка акцентов: вместо компьютерной метафоры используется метафора работы мозга как ориентир для создания нейроморфных вычислительных устройств. Коннекци-онизм заменяет вычислительно-репре-зентационный подход к познавательным процессам, свойственный функциональному моделированию, на динамически вычислительный. Манипулированию символами и принципу эффективной вычислимости предложена альтернатива: нейросетевая динамическая обработка информации на основе принципа эмер-жентной вычислимости.

Одно из фундаментальных положений функционального моделирования выражается в виде требования максимальной формализации и точного представления знаний на основе логических и синтаксических манипуляций над символьными репрезентациями. При этом постулируется принципиальная возможность моделирования интеллектуального по-

ведения через использование логических и синтаксических манипуляций над символами. Чаще всего для моделирования познавательных процессов применяются предикативные модели представления знаний. В этом случае стандартная модель познавательного процесса представляет собой логическое манипулирование внутренними репрезентациями, в качестве которых могут выступать фреймы, планы, сценарии и т.п. Таким образом, внутренние репрезентации являются символьными структурами, которые характеризуются семантической значимостью, а познавательные процессы трактуются как синтаксические манипуляции над данными структурами.

В свою очередь, коннекционизм предлагает новый подход к воспроизведению механизмов представления информации в мозге, разрабатывая распределенную версию ментальных репрезентаций. В ее рамках формирование внутренних репрезентаций связывается с распределенными нейросетевыми паттернами активности и их динамикой. Композициональному характеру семантики, свойственному для классического искусственного интеллекта, коннекцио-нисты противопоставляют семантически незначимый характер отдельных нейронов и отсутствие семантически значимых составляющих в распределенных паттернах нейронной активности. Таким образом, коннекционизм предлагает новое видение репрезентационных процессов, отказываясь от классической трактовки ментальных репрезентаций как символьных в пользу субсимвольного, распределенного варианта репрезентаций и заменяя статические, логические операции с квазилингвистическими последовательностями на динамическую, чувствительную к структуре, обработку информации.

На аппаратном уровне функциональное моделирование представлено фон-неймановской компьютерной архитектурой, к числу определяющих характеристик которой относятся: необходимость программной алгоритмизации предписываемых вычислительной машине действий, использование четко определенного формата данных, невысокая надежность

функционирования, адресное кодирование данных в памяти вычислительной машины и т.п.

В свою очередь, аппаратному обеспечению нейросетевого моделирования свойственна высокая степень эффективного параллелизма вследствие использования нейронной параллельной архитектуры. Одно из определяющих ее характеристик - отсутствие программной алгоритмизации предписываемых нейронной сети действий вследствие наличия процедуры обучения, позволяющей сети адаптироваться к данным обучающей выборки. Для нейросетевого моделирования познавательных процессов характерна также аналоговая распределенная обработка информации массивно параллельным образом при высокой взаимосвязанности элементов. Кроме того, на смену адресному кодированию данных приходит широкое использование структур ассоциативной памяти с адресацией по содержанию. Следует также отметить, что, в противоположность фон-неймановской компьютерной архитектуре, нейросетевая параллельная характеризуется повышенной надежностью и устойчивостью функционирования вследствие возможности структурной самоорганизации нейронной сети.

Коннекционистская методология ориентируется на разработку аналогии в области механизмов представления и обработки информации между моделями когнитивных процессов и их прототипами. В частности, в коннекционистских моделях учтены следующие принципы и механизмы представления и обработки информации, свойственные информатике мозга: малая глубина информационных процессов в сочетании с их высокой параллельностью, совместное использование систем параллельной и последовательной обработки данных, распределенный характер хранения информации в мозге, ее аналоговые представление и обработка (определяющие помехоустойчивость и надежность нейронных структур мозга, а также размытый, неточный характер хранимой информации), наличие структур ассоциативной памяти с адресацией по содержанию, принцип

контекстности хранения информации, наличие механизмов обнаружения сходства, самоорганизация и ряд других свойств [1].

В то же время исследователи часто указывают на недостаточную степень воспроизведения особенностей структурной и функциональной организации мозга в коннекционистских моделях. При этом основной мишенью критиков выступает чрезмерная упрощенность данных моделей, зачастую игнорирующих нейрофизиологические данные, касающиеся структурной и функциональной организации мозга [2].

В частности, ряд исследователей придерживается того мнения, что важные особенности реального нейрона как элемента структурной организации мозга и функциональной единицы нейроинфор-мационной обработки не отражены в достаточной степени в коннекционистской методологии, использующей слишком упрощенную схему функционирования искусственного нейрона Мак-Каллока -Питтса. В числе приводимых ими аргументов указываются следующие: в данной модели не учитываются задержки во времени, оказывающие значительное влияние на динамику биологического прототипа; за рамки модели вынесена синхронизирующая функция биологического нейрона и т.д. [3, 4].

По мнению критиков, слишком упрощенная модель нейрона дополняется также небольшой рекурсивностью нейросетевых моделей когнитивных процессов; биологически маловероятными комбинациями возбуждающих и ослабляющих связей; нереалистичными обучающими алгоритмами, обособленными от общего осмысления работы нервной клетки и часто игнорирующими важную роль молекулярных механизмов в биологическом обучении. Кроме того, коннекционистские модели когнитивных процессов не имеют аналогов таких элементов, как нейропередатчики и гормоны, оказывающих значительное влияние на процесс познания [5].

Соглашаясь с этими аргументами, отметим, что, пытаясь воплотить в ней-росетевой модели все морфологические, структурные и функциональные особен-

ности отдельного нейрона, мы рискуем столкнуться с проблемой чрезвычайной сложности модели и трудностью ее технической реализации. В силу этого необходимо провести достаточно четкое разграничение существенных и несущественных для моделирования элементов в работе биологической нейронной сети. Решение данной задачи, в свою очередь, предполагает наличие достаточно четкой модели работы мозга, скорректированной с учетом возможностей, предоставляемых современными технологиями для моделирования.

И здесь перед нами возникают значительные трудности. Дело в том, что существует относительно непротиворечивая система взглядов о принципах переработки информации в нейронных структурах, но говорить о наличии единой теории мозга, на основе которой можно было бы установить четкие приоритеты для построения корректных нейросетевых моделей когнитивных процессов, пока преждевременно.

Следовательно, слишком упрощенный подход к моделированию нервной ткани, в котором часто упрекают коннекци-онистскую методологию, свидетельствует прежде всего об упрощенности нейробио-логических представлений: современные нейросетевые модели проектируются исходя из нейробиологических представлений о работе мозга, и потому ограничения, присущие нейробиологическим моделям, автоматически наследуются и коннекцио-нистскими [6]. В этой связи нейросетевое моделирование заинтересовано как в дальнейшем развитии нейробиологиче-ских представлений о работе мозга, так и в осмыслении достижений нейробиологии с позиций их продуктивности для развития модельных представлений.

При рассмотрении проблемы имитации структурной и функциональной организации мозга в коннекционистском моделировании большое значение имеет вопрос об элементарных структурных и функциональных единицах организации мозга.

Изначальной догмой нейронауки, нашедшей свое воплощение и в кон-некционистских моделях когнитивных процессов, явилось постулирование

16 НАУКА И ИННОВАЦИИ №12(118) Декабрь 2012

нейрона в качестве элементарной единицы структурной организации мозга и одновременно в качестве функциональной единицы нейроинформационной обработки. Данная догма все чаще подвергается сомнению со стороны ряда исследователей, предлагающих других претендентов на роль структурной и функциональной единицы нейроинфор-мационной обработки.

Например, в качестве таковой сегодня все чаще рассматривается не отдельный нейрон, а скоординированная во времени и пространстве, функционально однородная популяция нейронов. В частности, в рамках селек-ционистской теории Дж. Эделмена и М. Маунткасла функциональными элементами нейроинформационной обработки выступают нейронные колонки -скоординированные во времени и пространстве функционально-однородные группы нейронов. Постулируется, что популяционные взаимодействия в нейрофизиологических системах обработки информации с большей вероятностью, чем взаимодействия между отдельными нейронами, отражают характерные свойства системы и ее поведения.

Если сторонники популяционного кодирования в поисках нового претендента на роль функциональной единицы ней-роинформационной обработки пытаются выйти вовне, за пределы отдельного нейрона, то сторонники мультицеллю-лярной модели нейрона обращаются вглубь структуры отдельного нейрона. В частности, А.В. Савельев отмечает: «Огромная сложность реальных нейронов и широчайший диапазон вариаций их свойств, морфологических особенностей, физических и физиологических параметров не укладывается в рамки уницеллюлярной модели» [7], трактующей нейрон как самостоятельную отдельную клетку и элементарную единицу структурной организации мозга. Признание мультицеллюлярной структуры некоторых высокоорганизованных нейронов позволяет объяснить ряд феноменов, выходящих за рамки уницеллюлярной модели. Например, мультицеллюлярная модель позволяет систематизировать и упорядочить текущие морфодинами-

ческие перестройки, а также открывает возможности для развития новой «морфологической парадигмы» обучения нейронных сетей, связанной с появлением или исчезновением ряда структурных элементов такой сети.

Расходясь во мнениях об элементарных структурных и функциональных единицах организации мозга, а также в определении существенных для нейро-сетевого моделирования особенностей функционирования биологического прототипа, исследователи сходятся в том, что представления о структуре и механизмах переработки информации, лежащие в основе нейросетевого моделирования, должны быть пересмотрены.

Представляется, что дальнейшее развитие коннекционистской методологии с данных позиций предполагает непосредственное взаимодействие двух составляющих. Одна из них связана с дальнейшим изучением особенностей моделируемого прототипа и, прежде всего, с построением в рамках нейронаук единой теории мозга; в то время как вторая составляющая, связанная с будущим развитием вычислительных технологий, предоставляет расширенные возможности для воплощения первой составляющей в нейросетевом моделировании.

Необходимость создания и разработки нейрофизиологических моделей обусловливает взаиморекурсивные связи нейроинформатики и нейрофизиологии. В самом деле, переход последней на более высокий уровень понимания механизмов работы мозга является значимым также и для создания новой интеллектуальной вычислительной техники, функционирование которой будет подчинено биологическим принципам.

В свою очередь, развитие вычислительных технологий предоставляет возможность расширить рамки коннекци-онистского моделирования и более полно воссоздать в нейросетевой модели особенности моделируемого прототипа, в том числе и за счет сочетания коннекционист-ской и междисциплинарной методологий. Возможным вариантом подобной гибридизации может выступить использование в нейросетевом моделировании идей и методов, наработанных в рамках направле-

ния синергетики и диссипативного хаоса, теории фрактальных структур и т.п.

Согласно другой точке зрения, расширение коннекционистской методологии можно осуществить за счет использования математического аппарата нейронных полей, позволяющего объединить возможности коннекционистской и квантовой методологий [8, 9]. Эвристический потенциал квантовой эпистемологии для коннекционизма связан с возможностью репрезентации семантического аспекта информации на основе нейроквантовой когерентности. Кроме того, смещение акцента с нейронного на нейроквантовый уровень моделирования позволит учесть субклеточный, квантовый и виртуальный уровни иерархической структуры мозга. Таким образом, дальнейшее развитие коннекционизма в обозначенном нами направлении послужит более тесному сближению биологических и технологических парадигм, а также формированию и развитию междисциплинарного языка, общего для нейрофизиологов и кибернетиков.

Литература

1. Крутиков Р.И. О структуре функциональной организации головного мозга в процессах памяти // Вопросы философии. 1978, №1. С. 96-107.

2. Koch C. Methods in neuronal modeling: From ions to networks. - Cambridge, MA: MIT Press, 1998.

3. Hertz J., Krogh A., Palmer R. Introduction to the Theory of Neural Computation. - Addison Wesley Publishing Company, 1991.

4. Dudai Y. The Neurobiology of Memory: Concepts, Findings, Trends. - Oxford, 1989.

5. Либерман Е.А. Молекулярная вычислительная машина клетки: Общие соображения и гипотезы // Биофизика. -1972. Т. 17, №5. C. 932-943.

6. Савельев А.В. Философия методологии нейромодели-рования: Смысл и перспективы // Философия науки. 2003, №1. С. 50-51.

7. Савельев А.В. Модель нейрона как возможная мульти-целлюлярная структура: (К вопросу о том, что все-таки мы моделируем) // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002, №1-2. С. 18-19.

8. Linkevich A.D. Thinking, Language, Self and Attractors: Cognitive Studies and Synergetic Paradigm // Nonlinear Phenomena in Complex Systems. 1999. Vol. 2. № 1. P. 24-40.

9. Perus M. Multi-Level Synergetic Computation in Brain // Nonlinear Phenomena in Complex Systems. 2001. Vol. 4, No 2. P. 157-193.