Поисковое поведение животных

22.07.03

(хр.00:50:02)

Участники:

Валентин Анатольевич Непомнящих – кандидат биологических наук, г. Борок, Ярославская обл.

Александр Аркадьевич Жданов – врач физико-математических наук

Александр Гордон: Хорошей ночи! Человек обучился справляться с задачами, каковые необходимо поставить перед интеллектом «неестественным», до тех пор пока в кавычках, пока в двойных кавычках, в то время, когда эти задачи прекрасно формализованы. И данный, с позволения сообщить, интеллект находится в прекрасно организованной неестественной среде. И примеры тому, скажем, шахматные компьютеры, каковые время от времени побеждают у людей, пребывав с ними на одном уровне, скажем так, игры. Но в то время, когда речь заходит о создании автомобили либо интеллекта, что обязан поставить не чётко сформулированную формальную задачу, да ещё в среде, совсем незнакомой, неформализованной, не неестественной, вот тут мы до тех пор пока сталкиваемся с огромными трудностями, а без этого об неестественном интеллекте, подобном людской, речи, само собой разумеется, идти не имеет возможности. Это первый ход, что нам предстоит сделать и с которым отлично справляются все живые организмы на земле, включая бактерий. Из-за чего у них это получается, а у нас пока не весьма, мы сейчас и попытаемся поболтать. Итак, из-за чего?

Валентин Непомнящих: Да, вправду, из-за чего? Представим себе такую задачу. На некую планету отправлен робот, правильнее – независимый робот, другими словами таковой, что не испытывает недостаток в управлении со стороны человека. И пускай перед ним поставлена весьма расплывчатая задача, которую в действительности любой геолог осознает: необходимо пройти по некоей территории и собрать геологические образцы – скажем, с громаднейшим содержанием урана. Наряду с этим заблаговременно никак не оговаривается, какое содержание нужно считать громадным, а какое – мелким. Необходимо это решить по ходу дела. Конечно, времени у робота мало, запасов энергии также мало, исходя из этого способности обучаться, в случае если кроме того они имеется у предполагаемого робота, мало чем ему окажут помощь. Он обязан на ходу пользоваться какими-то правилами поиска, каковые возможно назвать эвристиками. И тут, само собой разумеется, имеет суть взглянуть, как животные решают задачи поиска.

Имеется такое насекомое – ручейник, личинка которого живёт на дне водоёмов и сооружает домик-трубку из других материалов и песка. Личинка практически именно решает задачу, о которой мы говорим. Трубку выстроить необходимо весьма скоро, по причине того, что она нужна для защиты и дыхания от хищников. А вдруг трубка повреждена частично, к примеру, обрезана в опыте, то её необходимо скоро вернуть, и у личинки нет времени разбираться и проводить изучение, как распределён материал в водоёме либо в экспериментальной установке: где частицы материала более подходящие, а где – менее подходящие. Необходимо материал. Однако, она с данной задачей справляется.

Я, фактически говоря, и желал начать с того, дабы представить вам этого ручейника. Я думаю, уже на данный момент возможно продемонстрировать его домик, дабы это было видно. Домик – это легко трубка. Ручейники того вида, о котором я говорю, смогут делать домики из песка либо из плоских частиц либо каких-нибудь листьев. Тут продемонстрирован домик из песка, но в действительности личинки «обожают» частицы большего размера, чем песчинки, и наряду с этим предпочитают плоские частицы. Обстоятельство для того чтобы предпочтения несложна. Они сшивают частицы протеиновой нитью – паутиной. Конечно, чем больше частицы, тем меньше швов между ними, тем меньше затраты паутины, и меньше, следовательно, затраты энергии. Соответственно, личинкам нужно выбрать в том месте, где они находятся в момент поломки домика, такие частицы, каковые разрешат им сэкономить эту нить.

Мы проводили опыты, дабы изучить, как личинки это делают. Это чисто лабораторные опыты, но, потому, что личинка практически слепая и не применяет зрение на протяжении поиска, лабораторный опыт достаточно прекрасно имитирует то, что происходит в ручье.

Александр Жданов: В этом случае речь заходит о том, что ручейник обязан отыскать большую частицу, да?

В.Н. Да, он обязан, говоря человеческим, антропоморфным языком, «решить», какие конкретно частицы достаточно большие, а какие конкретно возможно отбросить. Чтобы упростить наблюдение, мы применяли вместо песка скорлупки, кусочки яичной скорлупы, громадные и мелкие. Ручейник должен был выбирать между этими скорлупками. Вот как он это делает. Потому, что ручейник слепой, он обязан ощупать частицу передними ногами (возможно продемонстрировать, как это он делает) и оценить её размер, форму, гладкость и многие другие параметры. Мы будем говорить до тех пор пока просто о форме и размере. В итоге, ручейник цели достигает. Вот тут продемонстрирован готовый уже домик, он сделан, как видите, из частиц приблизительно однообразного размера.

А.Г. А вы предлагали ему совсем различные частицы? От весьма небольших до больших?

В.Н. Да, различные. Они различались по площади в восьмеро (по длине стороны, соответственно, они различались меньше). Ручейник не всегда использует самые громадные частицы, бывают неточности, но в целом он может делать верный выбор и весьма скоро.

А.Г. Но потому, что время ограничено, это значит, что он не выбирает все песчинки либо все кусочки чтобы понять, какие конкретно частицы отбирать.

В.Н. Совсем правильно. Вот в этом-то именно его секрет. Он может частицу забрать и за угол, и за широкую сторону. И он обязан в любой момент времени решать, стоит ли с ней дальше копаться либо нет. Полное обследование частицы занимает пара мин.. Ручейник обязан каждую сторону ощупать, проверить, имеется ли в том месте грязь, имеется ли в том месте трещины. Но ручейники, в большинстве случаев, этого не делают. Они смогут частицу скоро покрутить и выкинуть, а смогут оценивать продолжительно. Из-за чего это происходит?

С позиций внешнего наблюдателя, ручейник генерирует собственного рода догадки. К примеру, в случае если ему попадается хорошая, громадная частица и он прикрепит её к домику, а следующая частица будет нехорошая, то ручейник будет ощупывать её весьма долго. Это выглядит так, словно бы ему хочется, дабы частица была хорошая. Как раз такое чувство создаётся у наблюдателя. Ручейнику жалко расстаться с частицей. Позже он её всё равняется выбросит, но время он утратит. Помой-му совсем неразумное поведение. Иначе, также имеется достаточно неразумное поведение: в то время, когда ручейнику попадается небольшая частица, он её выбрасывает и начинает искать рядом другие частицы (напомню, что ручейник всё делает вслепую). В случае если сейчас он отыщет большую частицу, но схватит её за угол, то дальше уже не станет её контролировать, а выкинет. Другими словами ручейник ведёт себя так, как словно бы он верит, что по окончании нехорошего будет также нехорошее. Что получается?

А.Ж. Валентин Анатольевич, возможно я тут самую малость прерву. В случае если наблюдать на это насекомое как на распознающую совокупность, то тут напрашивается таковой аналог: процесс распознавания требует некоего управления. Данный процесс возможно прекратить раньше, возможно продолжить измерительные опыты, но израсходовать лишнюю энергию на эти опыты – уменьшить риск неточности, но израсходовать энергию. Всё время нужно…

А.Г. Балансировать.

А.Ж. В этом содержится баланс: как бы мельче сделать опытов, но как бы повысить риск верного распознавания. Да?

А.Г. И где тут оптимум тогда получается?

А.Ж. Вот то, что ручейник делает, говорит о том, что он как-то данный оптимум нащупал и эту стратегию он и проводит. Как в данном конкретном случае.

В.Н. Я бы сообщил так (само собой разумеется, это моё личное вывод): возможно, само собой разумеется, постараться отыскать данный оптимальный баланс, применяя те средства, каковые имеется у ручейника. Баланс между использованием и затратами энергии самых лучших частиц. Но я желаю напомнить, что у ручейника обстановка не такая, дабы искать оптимум, ему необходимо легко скоро отыскать приличные частицы. Другими словами, ему достаточно решить задачу удовлетворительно, а вовсе не оптимально. И, возможно, метод поиска, о котором я сказал, не нацелен на оптимизацию поведения, а нацелен на то, дабы задачу удовлетворительно.

А.Ж. Другими словами, в случае если я верно осознаю, речь заходит о том, что тут мы замечаем не выработку метода поиска, а применения метода уже готового. Метод сам, по всей видимости, был отыскан раньше. Но данный метод снабжает действенный поиск нужной частицы. Да? Другими словами, результатом поиска есть не метод поведения, а результатом есть поиск больших частиц.

В.Н. Да, поиск в буквальном смысле.

А.Г. Как я осознал, главным словом в вашем рассуждении было слово «сценарий», другими словами ручейник действует по какому-то сценарию, выстраивает догадку о том, что будет дальше.

В.Н. Да, совершает это на основании, в неспециализированном-то, случайного события. Случайно ему попадается или громадная частица, или малая. На основании этого краткого отдельного события, опять-таки антропоморфным языком говоря, ручейник выстраивает догадку о том, что и дальше будут попадаться однотипные (или громадные, или малые) частицы. Это предсказание распространяется не только на одну следующую частицу, и итог этого предсказания получается таковой: в то время, когда частицы различного размера смешаны совсем случайно, то протокол опыта говорит о том, что прикрепления частиц и отказы от них следуют сериями. Другими словами, имеется тенденция повторять прикрепления одно за вторым. А по окончании отказа появляется тенденция повторять отказы.

Но, не обращая внимания на это, неспециализированный итог поиска однако таков, что ручейник всё-таки прикрепляет по большей части приличные частицы. Из-за чего он применяет таковой метод, из-за чего такие догадки выдвигает? Дело в том, что в природе не бывает случайного распределения чего бы то ни было. В настоящих ручьях и плоские частицы и круглые, и небольшие и большие не перемешаны случайно. Напротив, однородные частицы собраны в определённых местах, в зависимости от течения, в зависимости от глубины. Исходя из этого, в случае если ручейник где-то находит хорошие частицы, то в реальности это указывает, что тут необходимо остаться и искать дальше. Мы совершили таковой опыт, что бы при систематическом изучении среды завёл бы ручейника в тупик. Легко он не имел возможность отыскать то, что ему необходимо. Возможно продемонстрировать, как это смотрелось: экспериментальная установка, которая представляла собой легко маленький коридор, что целый был засыпан песком, но на одном его маленьком участке вперемешку с песком были и скорлупки.

А.Ж. Валентин Анатольевич, верно ли я осознаю, что речь заходит вот о чём. Метод, что отрабатывает ручейник, выстроен не на той догадке, что искомые частицы распределены равномерно случайно, а он выстроен на догадке, что эти частицы в среде распределены неравномерно.

А.Г. Произвольно сгруппированы.

В.Н. Где-то они собраны…

А.Ж. Эти события, что именуется, коррелируют между собой.

В.Н. Да, метод поиска базируется на данной догадке, которую откуда-то знает ручейник, правильнее, его поведение «знает». Мы, возможно, к этому ещё возвратимся, а в опыте происходит вот что.

Если бы ручейник попал за пределы участка со скорлупой и стал бы контролировать каждую песчинку, то он увяз бы в песке и в буквальном, и в переносном смысле, по причине того, что песчинок в коридоре – тысячи. Но ручейник действует в противном случае. Если он находится на участке со скорлупой и находит скорлупку, то он её приклеивает, а после этого начинает ощупывать частицы около себя. Имеется два варианта результатов этого поиска. Или он находит, в итоге, ещё скорлупку, приклеивает её и процесс повторяется, а ручейник остаётся на месте. Либо же ему выпадает такая неудача, что вместо скорлупки он находит пара песчинок подряд. Сперва ручейник с ними продолжительно копается, по причине того, что, как я сказал, он «ожидает» чего-то от них. Позже это опробование каждой очередной частицы делается всё меньше и меньше, и, в итоге, ручейник сдвигается с места и начинает ползти. И вот в то время, когда он натыкается на скорлупку на протяжении для того чтобы перемещения, шансов на то, что он не то что её прикрепит, а кроме того её пробовать, осматривать, вернее, ощупывать, значительно меньше. Кроме того если он и берёт скорлупку, то может её кинуть тут же, не успев разобраться, а что это такое.

А.Г. Ничего хорошего он не ожидает от неё.

В.Н. Да, ничего хорошего не ожидает.

А.Ж. Другими словами, он уже чего-то ожидает, он уже какую-то догадку выдвинул.

В.Н. Что получается в следствии? Ручейник может выйти за пределы участка со скорлупой и двигаться дальше по коридору. Ещё раз повторю, что если бы он начал пробовать песчинки в коридоре, то застрял бы в том месте на долгое время. Но, в большинстве случаев, ручейник их не пробует, а весьма скоро пробегает данный коридор, по причине того, что не ожидает ничего хорошего. Само собой разумеется, он время от времени может забрать какую-то тут и песчинку же кинуть её. Время от времени может кроме того приклеить, если она более плоская, чем другие. Но это исключения, и ручейник, в итоге, возвращается на участок со скорлупой. И тут, в то время, когда он натыкается на скорлупку, то значительно чаще её берёт. Но, однако, из-за того что он двигается и «ничего хорошего не ожидает», ручейник может и проскочить пара раз данный участок. Но опять-таки, опыты с десятками личинок говорят о том, что они в целом, строят собственные домики на этом месте и строят из скорлупок. Иначе говоря эта не весьма, казалось бы, рациональная стратегия предсказания по единичным событиям разрешает ручейникам в целом побеждать.

Мы это контролировали, выстроив математическую модель, где правила поведения, о которых я говорю, были заложены в программу. И модель подтвердила, что этих правил достаточно для того, чтобы ручейники планировали и строили именно на том участке, где имеется скорлупки. Тут, конечно, появляется таковой вопрос: в то время, когда мы моделируем, мы вводим правила, но это ничего не может сказать о механизме управления поведением, другими словами о том, откуда берутся эти правила. Единственное, что возможно тут сделать, с моей точки зрения, – это предложить следующую аналогию.

Имеется динамические совокупности, так именуемые нелинейные совокупности (одна из них тут изображена), поведение которых возможно весьма сложным – не обращая внимания на то, что сама совокупность описывается весьма несложным уравнением. В зависимости от величины параметра «А» (продемонстрировано на рисунке), переменная в уравнении может изменяться сложным образом, как иногда, так и не иногда. И поведение совокупности оказывается одновременно и случайным, и предсказуемым. Оно случайно в том смысле, что нереально угадать, в какой момент времени случится переход от громадных значений переменной к малым значениям. Одновременно с этим, поведение совокупности упорядочено: мы видим, что громадные и малые значения идут приятель за втором сериями.

Тут имеется аналогия с ручейником, у которого реакции также повторяются сериями. Пускай эта аналогия поверхностная, но пока я буду на ней, так сообщить, настаивать. Потом, в случае если некоторый внешний сигнал (некая хорошая величина) прибавляется к параметру «А», то после этого переменная на долгое время возрастает, не обращая внимания на то, что сигнал – коротенький. Это – ещё одна аналогия с ручейником: одна частица может на долгое время поменять его поведение. Само собой разумеется, для того чтобы несложного уравнения не хватает чтобы моделировать поведение целого ручейника. Всё-таки его поведение сложнее: он и берёт частицы, и крутит их.

А.Ж. Но вы на данный момент моделируете какую-то одну составляющую.

В.Н. Да, и мы решили пойти пара более несложным путём: моделировать не ручейника, а некую условную инфузорию, которая движется в условном пространстве и находит в том месте участки с пищей. Пища – это легко химические вещества, каковые инфузория может в буквальном смысле всасывать. Никакого сложного пищевого поведения тут не требуется. В то время, когда на эту инфузорию не действуют никакие сигналы, то её поведение определяется единственным уравнением, а траектория её перемещения получается такая, что в ней чередуются практически прямые пробеги с петлями. Эти петли (опять-таки с позиций внешнего наблюдателя), возможно трактовать как отыскивание какого-либо места в пространстве.

А.Ж. Другими словами, идёт таковой локальный поиск, что чередуется с большими перемещениями в попытке отыскать какое-то либо более богатое «месторождение».

В.Н. На данном этапе, в то время, когда нет никаких сигналов, искать, фактически говоря, нечего. Я желал бы выделить, что это поведение, чередование таких спонтанных поисков на одном месте…

А.Ж. Прекрасная картина. Данный спонтанный поиск, эти вот петли, узлы такие. И долгие эти пробеги. Прекрасно.

В.Н. Это поведение на самом-то деле типично для многих животных. И не только инфузорий, но и для червей, для насекомых – для таких животных, не через чур больших, для которых возможно выстроить экспериментальную установку, в которой нет никаких сигналов, освещение и все внешние факторы распределены равномерно.

Сейчас мы вводим в это пространство пищу: у нас имеется три участка, на слайде это возможно продемонстрировать. На одном участке концентрация пищи маленькая, на втором – громадная, а между ними находится безлюдной участок. И вот отечественная условная инфузория начинает поиск с бедного участка. В какой-то момент ей не везёт, не попадается пищевых веществ. В следствии инфузория перестаёт обрисовывать петли на этом месте и начинает двигаться прямо. Тут трудится несложная совокупность, продемонстрированная раньше, которая из одного режима поведения переходит в второй режим: вместо громадных значений переменной, каковые снабжают поворот, сейчас наблюдаются малые значения, соответствующие прямому пробегу. Исходя из этого инфузория сейчас летит прямо, пролетает безлюдное место и попадает на богатый участок. Само собой разумеется, она может и уйти из богатого участка. Но на богатом участке пища сосредоточена плотнее, в том месте меньше возможность серии неудач, и исходя из этого, в итоге, инфузории скапливаются на богатых участках.

Так, фактически, поступают и настоящие инфузории – я желал бы выделить сходство поведения модели с настоящими организмами. Кроме того, посредством таковой несложной совокупности возможно добиться ещё более богатого поведения, в случае если добавить к ней различные сенсоры, различные органы эмоций. Вот на следующем слайде, к примеру, продемонстрирована ориентация…

А.Ж. А возможно остановиться на этом слайде на секундочку. Хочется обратить внимание на то, что эта картина характерна не только для инфузорий, для разглядываемых тут объектов, а это по большому счету житейская картина. В то время, когда мы обсуждали в передаче отечественные неприятности, появилась весьма хорошая аналогия с человеком, что также ищет, где лучше и где глубже. Допустим, он ищет в пределах собственного города, находит всё, что может, а в то время, когда решает, что всё тут уже отыскано, то он совершает какую-то миграцию.

А.Г. Скачок в пространстве.

А.Ж. Да. И в том месте снова начинает локальный поиск. По окончании чего может последовать снова таковой долгий бросок куда-то. Весьма интересно. Другими словами, данный метод реализуется, по всей видимости, на многих, на различных уровнях управления, для различных объектов, и мне он думается весьма увлекательным.

В.Н. Вот тут я желал бы добавить, что, само собой разумеется, данный метод, это порождение догадок вправду подобно у различных организмов. Но это не означает, что механизм порождения догадок неизменно одинаковый. До тех пор пока что мы разглядываем поведение весьма простенького уравнения. Вся проблема-то в том, что в таком виртуальном пространстве, такую виртуальную инфузорию достаточно легко имитировать. А вот в то время, когда речь заходит о животном уже с нервной совокупностью, сложной, которое не просто двигается, но ещё манипулирует предметами, решает задачу не просто поиска в физическом пространстве, а поиска в каком-то пространстве возможностей, всё делается сложнее. Ясно, что в этих обстоятельствах трудится более сложная совокупность. Аналогией тут, возможно, полезно руководствоваться, но сама аналогия не есть моделью.

Я продолжу, дабы закончить с данной инфузорией. Тут продемонстрирована её ориентация на источник запаха. Источник продемонстрирован кружком, а инфузория двигается к нему такими вот зигзагами. Из-за чего так происходит? Дело в том, что мы ввели в модель сенсор, что принимает отличие между раздражением сейчас времени и прошлый момент времени. Чем больше эта отличие, тем больше подавляется тенденция модели к поворотам. Фактически говоря, таков же механизм ориентации у бактерий и реальных инфузорий. Что делает отечественная инфузория? Вместо того дабы всё время корректировать собственный путь к источнику запаха, она генерирует догадки, не смотря на то, что это звучит как преувеличение. Вот пример: в случае если отличие между последовательными раздражениями хороша, то инфузория кидается прямо вперёд, не смотря на то, что это может увести её в сторону от источника запаха.

А.Г. «Что-то пахнет, по-моему, в том месте». И рванула, да?

В.Н. Да. И она опомнится лишь тогда, в то время, когда рассогласование между целью и направлением движения будет весьма сильным. После этого она скорректирует собственное перемещение, возможно, снова неточно. Но, в итоге, она приходит к этому источнику. Расчёты говорят о том, что в действительности такое поведение экономнее и стремительнее, чем если бы она всё время пробовала…

А.Г. Идти по прямой к данной цели.

В.Н. Да. Она просто тратила бы время на постоянную коррекцию собственного перемещения. Помимо этого, модель кроме этого предполагала, что на протяжении поворота, как любое физическое тело, инфузория движется медленнее, чем в то время, когда она летит прямо. Но это…

А.Ж. А вот на протяжении для того чтобы громадного броска, она уже не принимает ответов, да? Другими словами она просто отрабатывает уже принятое ответ совершить бросок.

В.Н. Да, и в данной модели, в данной динамической совокупности происходит это весьма легко, по причине того, что сигнал подавляет переменную, управляющую поворотом, так что инфузория не имеет возможности развернуть. А в то время, когда наступает сильное рассогласование, сигнал делается отрицательным. И тогда совокупность начинает опять трудиться. Она опять начинает искать. И опять выбирает какое-то направление.

В то время, когда инфузория достигает цели, она в том месте не останавливается, а начинает обыскивать окрестности источника запаха (на этом рисунке это, возможно, не сильно выражено). Итог этого поведения таковой: в случае если в пространстве имеется много других источников, и кое-какие издают более сильный запах, то у инфузории имеется шанс отыскать второй, лучший источник.

Данный метод ориентации, в действительности, существует и у настоящих бактерий, они ориентируются посредством как раз таких бросков. Тут серой полосой продемонстрирован разрыв в градиенте запаха, как и не редкость в реальности. Но отечественная инфузория также проскакивает разрыв…

А.Ж. Разрыв – это что?

В.Н. К примеру, разрыв возможно в воде: турбулентность воды либо какое-то течение вызывает…

А.Г. Ну, либо ветер в другую сторону…

В.Н. В случае если в воздухе – то это ветер.

В то время, когда отечественная инфузория сориентирована приблизительно на источник, конечно, активность динамической совокупности подавлена и поворот не осуществляется. Исходя из этого, в случае если разрыв узкий, она его . В случае если же он широкий, инфузория переходит к блужданию. Но блуждание приводит её или по ту сторону разрыва, которая удалена от источника, или на ту сторону, которая к источнику ближе. В последнем случае всё прекрасно…

А.Ж. Другими словами, если бы она решения принимала неизменно, она бы в данной полосе запуталась бы сходу…

В.Н. Она бы не знала, что в том месте делать.

А.Г. А так, маршем её берёт.

В.Н. Или она обязана знать карту местности, которой у неё нет, или пользоваться каким-то вторым методом. А как функционировать на безлюдном месте, фактически…

А.Ж. Разумно.

А.Г. Более чем…

В.Н. Для инфузории кроме того весьма разумно. И, наконец, её поведение оказывается ещё богаче, в случае если приделать ещё один сенсор, что подавляет повороты при касании с жёсткой поверхностью, с препятствием. Препятствие пропускает запах, но не пропускает инфузорию. Происходит весьма увлекательная вещь, которая поразила кроме того нас – тех, кто делал эту модель: повороты происходят реже. И кончается тем, что инфузория скользит на протяжении этого препятствия в ту либо в другую сторону, пока его не обойдёт.

А.Г. По причине того, что она ощущает постоянный сигнал?

В.Н. Она ощущает сигнал, что не даёт ей уйти в другую сторону. И помимо этого, потому, что она скользит по стенке, повороты происходят с маленькой возможностью. Исходя из этого она, грубо говоря, не мельтешит на протяжении стены, не теряет время, дабы ходить туда-сюда, и, в итоге, обходит это препятствие, если оно конечно долгое. Опять-таки, это поведение отмечается у червей и: простых животных и инфузорий.

А.Ж. Не только у несложных, я вам сообщу. Я приблизительно так же также обхожу препятствие.

В.Н. Особенно, в то время, когда задумаешься над какой-нибудь научной проблемой, это так…

А.Ж. Либо забор большой.

В.Н. Ещё раз сообщу, что, само собой разумеется, это – несложная модель. Какой бы продуктивной она не казалась в качестве аналогии, она не имеет возможности растолковать поведение животных, решающих более непростые задачи. Тут нужна исследовательская работа с роботами. Получается, фактически говоря, сотрудничество между этологией – наукой о поведении, и робототехникой. В случае если я говорю, что я могу делать радиоприёмники, то мне смогут сообщить: забери да и сделай. В случае если я говорю, что осознаю, как ведёт себя животное, то разумно настойчиво попросить, дабы я запрограммировал робота. Но тут-то и узнается, что отечественные теории недостаточны для этого, не смотря на то, что этология существует уже 50 лет, а поведение животных изучается больше ста лет. В действительности существующие теории поведения весьма ограничены. Они не разрешают воспроизвести адаптивное поведение животных в роботе, и из этого сходу видно, что отечественные знания ограничены. Это приходится признать.

Получается, что работа с роботами оказывается, с позиций биолога, новым инструментом изучений, что разрешает контролировать отечественные знания.

А.Г. Это, в общем, достаточно совершенный инструмент. Это в каком-то смысле лучше, чем известная дрозофила. По причине того, что тут возможно плодить популяции, в случае если сказать об эволюции этих неестественных объектов, как у нас шла обращение в одной из программ. Другими словами у исследователя время не ограничено…

А что же с аниматами? Я напомнить, что тут, у нас, время программы ограничено, как время поиска у ручейника.

А.Ж. Я бы желал тут поболтать, дополнить рассказ Валентина Анатольевича о том, что увлекателен вопрос: а как же вырабатывается эта стратегия поведения у организма? Это то, о чём думали мы. И тут, мне думается, что многие ответы возможно отыскать вот каким путём. В случае если подняться на место нервной совокупности организма и появляться в тех условиях, в которых находится она, то из этих условий легко логически вынужденно будет направляться и структура, и функция, и методы, по которым обязана трудиться эта совокупность. Я и желаю поведать о итогах попытки для того чтобы вывода, это то, чем мы занимаемся. Продемонстрируйте, прошу вас, первый слайд.

Представим себя на месте управляющей совокупности. Что это такое? Вот имеется любой организм – это некое тело, либо некий объект, что есть, по сути, частью среды. В случае если мы говорим о том, что данный организм управляем, значит, в него имеется управляющая совокупность, которая есть частью этого организма. Причём будем разглядывать лишь такие объекты и такие организмы, где управляющая совокупность лежит как раз в организма, а не командует им по телеметрии.

Из данной картины сразу же следуют цели управления, другими словами те цели, каковые старается достигнуть совокупность управления. Мне думается, что тут существуют две главные цели. Первая цель – это обеспечить выживание организма. В противном случае, в случае если этого нет, не о чем сказать, всё разваливается, и как такового этого тела не существует.

И вторая цель – это накопить знания, по причине того, что управляемый организм, управляемый объект мешает разрушению агрессивным действиям среды не за счёт собственной твёрдости, как бриллиант: «Вот стою тут и буду сопротивляться». Он мешает разрушению за счёт того, что ведёт себя деятельно, он совершает некое действие на среду. И через эту среду к организму возвращается реакция совсем другого типа. К примеру, в случае если ребёнок желает имеется, то он кричит, и приходит мама с бутылочкой молока. Либо, скажем, мы что-то бросаем вверх, а в следствии падает плод с дерева. Организму нужно ещё отыскать и осознать эти реакции на его личные действия.

Значит, чтобы обеспечить выживание, необходимо знание: как это воздействие сопряжено с результатом? Исходя из этого я бы тут выделил эти две цели управления. Возможно, кроме того цель накопления знания первична. В случае если мы желаем изучить какое-то малоизвестное пространство и сделаем для этого для того чтобы робота, что бы накопил знания, нам нужно поразмыслить о том, как он выживет, нам нужно обеспечить его выживание.

Из данной же картины сходу, возможно, направляться (в неотёсанном виде) метод для того чтобы поиска. Нервная совокупность обязана отыскать обратные связи через среду. Это весьма хорошая идея, которую петербургский учёный Владимир Левченко когда-то красиво сформулировал. Среди всех действий, каковые может выполнять организм, имеется такие, каковые уходят в бесконечность и никуда не возвращаются, ни при каких обстоятельствах к нам не возвратятся. Нужно отыскать те действия, каковые через среду к нам возвратятся, на отечественные датчики. И вот данный поисковый метод нам нужно отыскать.

Вы не забывайте, как Максвелл в своё время внес предложение собственного демона, которого помещал вовнутрь тёмного коробки и, пользуясь этим приёмом, он логически рассуждал, что же в том месте должно происходить. Давайте мы на данный момент с вами, подобно этому демону, погрузимся вовнутрь этого кружка нервной совокупности и посмотрим, что же она обязана делать, если она находится в этих условиях.

Продемонстрируйте, прошу вас, следующий слайд. Исходное условие – это автономность совокупности управления, как я уже сообщил. Другими словами мы находимся в тела. Второе условие – это дискретность, другими словами у нас имеется дискретные входы. Вот эти канальчики, по которым поступает дискретная информация. И имеется дискретные выходы. Возможно, их большое количество. Но это дискретные кнопочки, каковые мы можем надавить. Другими словами, то, что есть выходом нервной совокупности – это пучок волокон, через каковые идут двоичные сигналы, совершенно верно равно как и через вход. Их возможно большое количество, миллионы рецепторов, но через них поступают двоичные сигналы.

И вот перед нами имеется экран с входящей информацией, на котором мы видим входящие сигналы. И имеется целый, так сообщить, комплект кнопочек, на каковые необходимо нажимать.

Представим себя внутри, в данной тёмной комнате с экраном, на что нам проецируется информация из окружающего мира. Первая задача, которую совокупность обязана решить – как в этом потоке входной информации обучиться выяснять что-то привычное. К примеру, сообщить: «Ага, вот это красное пятно я уже когда-то видел». И в то время, когда данный момент случится, тем самым случится некое формирование образа (вот этого пятна) и акт его распознавания – «я его выявил». Сейчас совокупность его будет выяснять неизменно, в то время, когда она его заметит, она его выявит. Это первое. Исходя из этого на данной схеме, которая на данный момент видна, первый блок в нервной совокупности – это распознавание и формирование образов.

А.Г. Чтобы выявить, всё-таки нужно каким-то образом оказать влияние на это красное пятно чтобы сделать заключение о том, что это такое. Так как не хватает легко сенсорно вычислять.

А.Ж. Вы верно рассказываете, но задачу: «Определить это пятно» – возможно решить, как бы не воздействуя на него в некоем смысле слова. Другими словами, в случае если у вас пара раз повторяется эта конфигурация, вы имеете возможность кроме того не влиять на неё, но выяснять: «Вот это лицо я уже видел много раз в толпе».

А.Г. Но кто это, я не знаю.

А.Ж. Я пока не знаю. Второе. Сейчас нужно отыскать, как я могу собственными выходными действиями оказать влияние на это красное пятно. Ну, конечно, в случае если у вас никаких знаний нет, вы начинаете что-то случайно выбирать. Наконец, вы находите, что вот это воздействие разрешает это пятно убрать. А вот это воздействие разрешает его позвать. Это то, по большому счету говоря, с чего начинает ребёнок. Какие конкретно действия он находит первыми? Как игрушку забрать, а следующее воздействие, он что находит? Как её кинуть. Как маму позвать? Как маму отогнать. Как это взять? Как от этого избавиться? По причине того, что он имеет дело с бинарными объектами и бинарными сигналами, и двоичными действиями. Или я привожу к этому образу, или я его вытесняю.

Эта сообщение образов, обратной реакции и наших действий на них уже имеется знания. И в случае если эти знания статистически точны, другими словами связи не первый раз повторяются, в случае если я осознаю, что, по всей видимости, неизменно это воздействие вызывает такой-то эффект, то я обязан запомнить это, мне нужна память. Мы это именуем базой знаний. В базе знаний записываются сведения о том, как действия воздействуют на образы. Конечно, чтобы хранить образы, нужна ещё память образа, где хранится эта конструкция, эти отысканные мною образы.

Прекрасно. Предположим, у меня эти знания накапливаются, другими словами, сидя в данной тёмной комнате, замечая за выходами и входами я себе в блокноте, в итоге, записываю, как эти действия воздействуют на эти образы. Предположим, у меня этих знаний накопилось большое количество. Могу ли я руководить сейчас ими? Могу, но я не знаю – для чего. Что тут прекрасно? Что тут не хорошо? Мне необходимы какие-то качественные параметры. Для этого в каждом организме имеется таковой блок либо система, которую мы назвали аппаратом чувств. Возможно, мы ошибаемся, и биологи нас исправят, но такая вещь должна быть.

А.Г. Она и имеется.

А.Ж. Она, в неспециализированном-то, имеется, если судить по всему. Это аппарат, что задаёт качественную окраску этим образам. Это весьма умный, сверхсложный, весьма многофункциональный аппарат, что в действительности решает большое количество задач. Одна из них – это соотнести эти организованные образы с теми целевыми функциями. Это происходит приблизительно так. По всей видимости, имеется некая шкала, напоминающая термометр, и указатель на данной шкале. Один из моих студентов удачно назвал это штуку «хорошометром». То, что она имеется, я могу на данный момент доказать.

В случае если я на данный момент спрошу: Валентин Анатольевич, вам на данный момент как? Вы сообщите, да так, ничего. На четвёрку, возможно, с плюсом. Другими словами на громадный комплекс выявленных сейчас образов вы как-то отреагировали, сжали, свернули и перевоплотили всё это в одну оценку. И этих оценок у каждого из нас штук десять – слов-то в русском языке не так и большое количество, дабы выразить отечественное состояние.

А.Г. В русском больше, чем в любом втором всё-таки.

А.Ж. Да, но не 50. От «весьма не хорошо», от «безобразно» до «прекрасно», «так себе», «замечательно», «великолепно», вот, фактически, и всё. Приблизительно десяток-второй оценок. Это одна из этих функций.

Так вот, мне сейчас нужно осознать, как воздействует на эту оценку то, что вы выявите появление того либо другого образа на экране входной информации. В случае если любой раз уже привычное нам красное пятно вызывает у меня отрицательное чувство, падение этого «хорошометра», значит, это что-то такое нехорошее. Значит, посредством тех знаний, которыми я уже владею в собственном блокнотике, в собственной базе знаний, я буду любой раз при появлении этого пятна делать что-то такое, дабы оно провалилось сквозь землю, наконец, с глаз долой. А вдруг данный объект, второй образ, для меня нужен, если он любой раз приводит к повышению «хорошометра»? Скажем, это снова знакомая нам мама с бутылочкой молока, и я отыскал тут какие-то кнопочки, надавив на каковые, я вызову появление мамы? Сразу же встанет мой «хорошометр», значит, я буду стараться этим пользоваться.

Я вам приблизительно поведал метод управления.

Поисковое поведение животных


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: