WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

«.. АМОСОВ Искусственный интеллект сегодня Системы и модели Восприятие и память Действия с моделями Взаимодействие моделей в интеллекте Функциональный акт Сознание и подсознание ...»

-- [ Страница 4 ] --

Разум человека не приспособлен для создания та­ ких полных моделей. Более или менее простые объек­ ты удалось смоделировать, благодаря совершенствова­ нию «внешних» моделей — математических, графиче­ ских и описательных. Однако все они статичны и «для оживления» должны восприниматься разумом. Кроме того, графики, формулы и слова пригодны лишь для представления простых моделей, потому что при услож­ нении они быстро становятся необозримыми. Именно по этой причине до сих пор ни одна теория сложных систем «типа живых» не доведена до такой полноты и строгости, как теория физических явлений. Можно предположить, что при существующих возможностях человеческого разума и средствах внешнего моделиро­ вания (речь, математика, графика) есть «барьер по­ знаваемости» сложности. Я не рискую категори­ чески утверждать, что он непреодолим, но кажется, что это так. Коллективное мышление здесь не помо­ жет. Разделив сложную систему на множество частей и сделав каждую из них порознь объектом специаль­ ного изучения, можно уменьшить количественное несоответствие между уровнями сложности объекта и разума. Но это не решает проблемы, потому что в сложных системах поведение части зависит от целого вследствие наличия прямых и обратных «вертикаль­ ных» связей между иерархическими уровнями струк­ туры. Следовательно, для познания такой системы ну­ жен синтез.

Вывод отсюда только один: нужны действующие модели большой сложности, то есть принципиально новый код внешних моделей. Математика предлагает аппарат для такого кода, но она статична, и хотя фор­ мулы могут отразить динамику объекта, но ручные расчеты по ним весьма ограничивают пределы слож­ ности.

Электроника и ее воплощение в компьютерах пре­ доставляют нам принципиально новые средства созда­ ния сложных действующих моделей. Во-первых, они усиливают традиционную математику, поскольку ус­ коряют счет. Во-вторых, они дают новые возможности для коллективного творчества в виде объединения моделей в единое действующее целое, которое, в пре­ деле, может стать недоступным для полного понима­ ния каждым из участников создания моделей. И нако­ нец, появилась возможность самоорганизации и само­ расширения моделей, когда они из средств выражения человеческого разума сами приобретают его качест­ ва — способность создания новых моделей.

Действующие модели сложных систем — новый и высший этап оптимального управления этими система­ ми. До тех пор, пока их модели представлены в кни­ гах и «оживают» только в мозге человека, управление остается ограниченным и будет сопровождаться ошиб­ ками.

К сожалению, построение таких моделей сопряже­ но с исключительными трудностями. Дело в том, что они должны быть количественными, как это имеет место в реальных объектах. Существующие ныне на­ уки о сложных системах «типа живых» являются в основном описательными. Они даже не имеют не­ противоречивых гипотез по самым основным вопросам функций, не говоря уже о крайней скудости количе­ ственных сведений. Первое связано со вторым: для доказательства гипотезы нужно много сопряженных количественных данных, а для их сопоставления, со- пряжения необходима модель, то есть обобщенная ги­ потеза.

Становление любой науки можно представить в такой последовательности:

а) наблюдения объекта органами чувств и словес­ ное описание его структуры и функции;

б) измерения функций и уточнение структур — сбор разрозненной количественной информации;

в) синтез «полной» модели объекта, представляю­ щей его теорию с различной степенью обобщенности.

Я называю эту модель реальной.

Все науки о живых системах находятся приблизи­ тельно между второй и третьей фазами: сведений уже много, а полные модели только начинают создаваться.

Процесс этот оказался очень трудным. По существу, еще нет ни одной полной модели. Мне кажется, что нужен новый подход к этой проблеме. Мы предлагаем его в виде метода эвристического моделирования.

Метод эвристического моделирования Принцип метода состоит в том, что создается математическая модель объекта на основа­ нии описательной гипотезы о его структуре и функ­ циях с использованием имеющихся в литературе ко­ личественных данных и добавлением недостающих путем предположений, построенных исходя из гипоте­ зы и качественных сведений. Естественно спросить:

зачем нужна такая модель и чем она лучше словес­ ного описания? Конечно, она не является реальной моделью. Однако создание ее имеет смысл и представ­ ляется мне неизбежным этапом на пути построения реальной модели. Значение эвристической модели в следующем :

а) она требует формулирования более или менее непротиворечивой гипотезы. Противоречия неизбежно вскрываются, когда при построении модели слова при­ ходится заменять цифрами, а также при дальнейшем исследовании готовой модели. Важно, чтобы она вела себя адекватно объекту по возможности в широком диапазоне режимов;

б) создается язык будущей реальной модели;

в) модель четко формулирует задачи для экспери­ ментов: нужно получить определенную количествен ную информацию для уточнения наиболее спорных мест;

г) по мере получения новых экспериментальных данных гипотетическая модель приближается к реаль­ ной;

д) модель можно исследовать вместо объекта, и она позволяет предположить его новые свойства;

е) наконец, ее можно использовать для управления объектом в тех пределах ее деятельности, где она до­ статочно точно совпадает с объектом.

Конечно, значимость отдельных пунктов меняется в зависимости от объекта.

Для создания эвристической модели предлагается типовой план:

1. Формирование цели работы или назначения мо­ дели: например, как этап в изучении объекта, как инструмент управления, для отработки языка, для проектирования экспериментов и пр. От цели зависит все последующее.

2. Выбор уровня модели. Все сложные системы по­ строены по иерархическому принципу. Степень обоб­ щенности модели определяется тем нижним структур­ ным уровнем, начиная с которого модель должна воспроизводить объект. Уровень определяется назна­ чением модели, наличной информацией и возможно­ стями ее переработки. Для управления достаточны вы­ сокие уровни, для создания новой системы и ее изуче­ ния желательны, по возможности, низкие уровни.

Пример: для понимания механизмов рака нужно мо­ делировать организм с уровня макромолекул, а для управления кровообращением достаточно начинать с уровня органов.

3. Формирование качественной гипотезы о струк­ туре и функциях объекта в пределах, ограниченных целями. Обычно приходится выбирать между несколь­ кими противоречащими друг другу гипотезами. Пер­ вый выбор определяется общей точкой зрения авто­ ров. В последующей работе гипотеза подвергается из­ менениям, если возникают непримиримые противо­ речия.

4. Построение блок-схемы объекта. Элементы, под­ системы и связи определяются гипотезой и выбранным нижним уровнем структур.

5. Выбор значимых переменных (ограничение чис­ ла связей). Сначала определяются все известные пере­ менные для каждого из элементов, потом выбираются, согласно гипотезе, значимые с учетом поставленной задачи. Таким образом, уточняются связи и строится структурная схема объекта, которая становится осно­ вой модели.

6. Установление по тем же принципам внешних «входов» системы — сначала определяются все внеш­ ние воздействия, потом из них выбираются значимые для сформулированных целей. Устанавливаются гра­ ничные условия.

7. Установление характеристик элементов, то есть зависимостей «входы» — «выходы» и «время». Это наиболее произвольный и сложный этап работы, так как данные литературы либо противоречивы, либо недостаточны, либо вообще отсутствуют. Статические и динамические характеристики каждого элемента могут быть выражены графиками, алгебраически­ ми или дифференциальными уравнениями, их систе­ мами.

8. Отладка модели. Задаются начальные внешние условия, исходное состояние элементов и производится «увязка» всех характеристик. При этом производится согласование «входов» и «выходов» как целой систе­ мы, так и ее элементов. В ходе такой работы обнаружи­ вается противоречивость характеристик некоторых элементов при крайних режимах, требующая коррек­ ций. Иногда возникает и полная невозможность сбалан­ сировать модель, указывающая на непригодность при­ нятой гипотезы. Отладка производится для нескольких граничных условий. Для сложной системы «типа жи­ вых» принципиально невозможно создать идеальную модель, так как нельзя повторить все ее низшие уровни.

9. Исследование модели, то есть просчитывание многочисленных статических и динамических режи­ мов, что осуществимо только при использовании вычи­ слительных машин. Сначала нужно создать и отладить программу, что обычно требует некоторых коррекций в самой модели, прежде всего исправления характери­ стик элементов (например, приведения их к линей­ ным). Само исследование уже позволяет получить но­ вую информацию об объекте, предположить неизвест­ ные дотоле качества.

10. Верификация модели — сравнение характери­ стики модели и объекта при одинаковых условиях, с целью определения достоверности модели и особенно границы ее применимости.

Эвристические модели некоторых сложных систем В отделе биокибернетики Института кибернетики АН УССР за последние годы была про­ делана большая работа по созданию эвристических моделей. Описание каждой из них потребовало бы специальной главы;

сведения о них опубликованы, поэтому я ограничусь лишь перечислением. Наиболее значительными были модели искусственного интеллек­ та, но об этом уже шла речь.

Следующей работой является «Модель личности», призванная воспроизвести поведение человека в самом обобщенном виде, что необходимо для создания моде­ лей социальных систем. «Выходы» модели состоят из двух разделов:

а) напряжение и продолжительность основных ви­ дов деятельности или распределение труда и времени — на работу, дом, общение, развлечения, информацию, отдых;

б) высказывания и поступки «за» и «против» по отношению к семье, коллективу, обществу, своей и другим социальным группам.

«Входы» представлены воздействиями общества в виде различного рода шкал «платы» со знаком « + » или «—», направленными на удовлетворение основных биологических и социальных потребностей личности.

Стимулами деятельности являются чувства — произ­ водные удовлетворения потребностей, которые в свою очередь представляют собой функцию интенсивности труда и шкалы «платы» за него. В зависимости от врожденной и воспитанной активности потребностей чувств, шкал «платы» и труда частные чувства изме­ няются в пределах некоторых величин от НПр до Пр.

Сумма чувств составляет вместе уровень душевного комфорта, который и является главным показателем субъективного состояния. Таким образом, модель лич­ ности связывает общество с его моральными и мате­ риальными шкалами «платы» за деятельность, с пси­ хикой человека и его трудом. В свою очередь сами шкалы являются функцией труда граждан, уров­ ня развития техники и совершенства общественного устройства, основанного на определенной идео­ логии.

Модели обобщенных личностей социальных групп могут служить базой для построения «Модели обще­ ства». Эта работа начинается в отделе биокибернетики Института кибернетики АН УССР.

Нами использован принцип эвристического моде­ лирования и в сфере физиологии, при создании «Мо­ дели внутренней сферы» организма, воспроизводящей взаимоотношение органов между собой, с нервными и эндокринными регуляторами. Практически это оз­ начало моделирование кровообращения, дыхания, вод­ ного, солевого и энергетического обмена и терморегу­ ляции. В первую очередь модель отрабатывала нор­ му — физические нагрузки разной интенсивности при неодинаковой внешней температуре. Эта работа проде­ лана, и получены удовлетворительные совпадения с опытом. Главной целью остается моделирование пато­ логических состояний с тем, чтобы в практике исполь­ зовать модель для управления лечением больных с ост­ рыми расстройствами в результате травм, операций, инфарктов и пр. Такая модель представит высший этап медицинской кибернетики, воспроизводящей не стати­ стику болезней, как делается до сих пор, а физиоло­ гические механизмы нормальных и патологических процессов. Она может претендовать на определенный уровень теории физиологии. В качестве низшего уров­ ня структур приняты органы, а клеточные механизмы учтены в обобщенном виде в характеристиках органов.

Конечно, такая модель пригодна только для описания органной физиологии и не может объяснить, например, механизмы рака или склероза.

Я не буду подробно обсуждать математические про­ блемы эвристических моделей и ограничусь лишь кратким перечислением условий, связанных с их спе­ цификой.

1. Много переменных. Количество их определяется назначением модели и наличием данных. Так, для физиологических моделей, больше других претен­ дующих на приближение к реальным, количество переменных составляет несколько сотен, поскольку для дальнейшего увеличения их числа просто нет досто­ верной информации (например, чтобы «спуститься» с уровня органов на молекулярный). Модели интел­ лекта не рассчитаны на воспроизведение процессов в мозге, но количество «слов», которыми необходимо манипулировать доказательно, чтобы смоделировать мышление человека, видимо, должно исчисляться многими тысячами. Напротив, модель личности можно ограничить сотнями переменных, так как она по своему назначению предполагает высокую обобщен­ ность и связана с ограниченными возможностями ла­ бораторной оценки психики. Другое дело — обществен­ ные системы. Их объем, видимо, должен быть весьма велик.

2. Сложные системы иерархичны по своей структу­ ре, содержат множество «горизонтальных» связей в пределах уровня и «вертикальных» — между ними.

Переменные на разных уровнях имеют разную специ­ фику и временные характеристики. Все это должно быть представлено в модели, иногда при помощи и до­ полнительных переменных, отражающих качество ос­ новных.

3. Как правило, характеристики элементов нели­ нейны. Степени их нелинейности крайне различны, и некоторые точки кривых целесообразно выражать «скачками» (или логическими переключениями), отра­ жающими дискретность в деятельности систем. Приме­ ром является переключение СУТ.

4. Необходимость обобщать переменные, то есть заменять несколько конкретных переменных одной обобщенной (условной), является неизбежной при мо­ делировании. Нужны специальные правила, описыва­ ющие, что можно, а что нельзя объединять. По всей вероятности, они должны основываться на корреля­ циях показателей.

5. В эвристических моделях нет необходимости в точности вычислений, поскольку ее нет в эксперимен­ тальных науках, изучающих моделируемые объекты.

Это очень важное условие, так как оно позволяет отказаться от сложных математических описаний.

Так, например, можно отказаться в ряде случаев от дифференциальных уравнений в пользу алгебраиче­ ских и динамику систем рассчитывать по временным тактам. Нелинейные характеристики можно заменять кусочно-линейными.

6. Модели должны предусматривать вероятностные расчеты. Поскольку в системах-объектах очень много неизвестного, то неизбежно несколько вариантов до­ пущений, существенно влияющих на поведение систе­ мы. Так, например, в модели внутренней сферы, при­ званной воспроизводить динамику развития болезни, подобные варианты совершенно необходимы. То же касается моделей общества. Иное дело — искусствен- ный интеллект, который можно создать строго детер­ минированным.

7. Специфика метода эвристического моделирова­ ния предъявляет свои условия к программированию моделей на ЦВМ. Программы должны быть гибкими, блочными, позволять произвольно изменять любую величину, любую характеристику. Это необходимо для процесса создания самой модели. Задача разработчи­ ка программы не ограничивается воспроизведением заданных формул и цифр, часто приходится их зано­ во создавать и вносить поправки в ходе отладки мо­ дели, с тем чтобы получить некоторые предполагае­ мые по гипотезе конечные «выходы».

Создание эвристических моделей — творческая ра­ бота коллектива специалистов в данной области науки и математиков. Те и другие должны проникнуться об­ щими идеями и достигнуть полного взаимопонимания.

Роль ведущего в группе определяется не специально­ стью, а способностью широко охватить предмет и соз­ давать гипотезы. Конечно, нужны также работники эрудиты, хорошо ориентирующиеся в массе имеющих­ ся фактических данных, программисты, кропотливо отлаживающие сложные программы и готовые в любой момент переделывать их заново в связи с изменением гипотезы.

Эвристические модели приближают нас к теории систем «типа живых», позволяя прогнозировать их поведение, исследовать возможности управления и да­ же реконструкции. Более того, эвристические модели обещают совершенно новый аппарат познания. Такие модели систем «типа живых» составляют основу для построения в будущем реальных моделей, призванных заменить традиционные книжные модели нашей науки.

Разработка эвристических моделей интересна сама по себе, поскольку удовлетворяет чувство любознатель­ ности. В самом деле, что может быть заманчивее, чем попытаться заглянуть в механизм работы клетки, це­ лого организма или понаблюдать поведение человека с заданными генами?

Разумеется, реальные модели систем «типа жи­ вых» такой сложности, чтобы по ним можно было создавать новые объекты и даже реконструировать их,— дело далекого будущего. Однако искусственный интеллект выше человеческого разума отстоит во вре­ мени, пожалуй, еще дальше.

Мне представляется, что для сложных объектов будет целая система действующих моделей — полных, разной степени обобщенности, и частных, в которых воспроизведены детали. Модели эти отразят разные уровни структурной иерархии. Например, можно представить себе действующую модель организма как целого — с его «входами» извне и «выходами» в виде поступков. Наша обобщенная модель личности при­ мерно соответствует этому понятию. Мыслима действу­ ющая модель организма на уровне органов — это наша модель внутренней сферы в самом первом приближе­ нии. Конечно, в биологии главной должна быть дейст­ вующая модель клетки как самого низкого структур­ ного уровня, на котором и осуществляются все биоло­ гические процессы. Они еще недоступны.

Как бы ни были сложны модели, они никогда не могут стать копией живой клетки или организма, даже если для копирования будут использованы гены дан­ ного живого существа. Поэтому модели будут всегда лишь вероятностными. Для того чтобы использовать такие модели в целях управления, придется их «при­ вязывать» или «настраивать» на объект, но и в этом случае возможно лишь вероятностное управление с коррекцией эффекта обратными связями. Это пример­ но то же, что делает человеческий разум в процессе любого функционального акта. Разница лишь в степени сложности управляемых объектов и в вероятности эф­ фекта управления.

Действующие модели — аппарат внешней памяти будущего. Они должны заменить библиотеки книг.

Однако это не имеет прямого отношения к проблеме интеллекта.

Искусственный интеллект выше человеческого разума Каким можно представить себе та­ кой искусственный интеллект?

Уже говорилось, что мыслимы различные интел­ лекты — неодинаковой «мощности» и направленности.

Направленность я представляю как градации от уни­ версального к специализированному интеллекту. Раз­ ница выражается прежде всего в критериях. Универ­ сальный интеллект создается по типу человеческого: он отражает потребности «тела», разума, среды, в том числе среды социальной — общества, при значитель­ ной самоорганизации в смысле возможности самовос­ питания. Специализированный направлен на оптималь­ ное управление определенной сложной системой, и его главные критерии диктуются именно ею. «Личные» качества нужно ограничить, так же как и «воспитуе мость». Подобный интеллект наиболее приближается к традиционному понятию робота. Например, он смо­ жет присматривать за маленьким ребенком. Искусст­ венный интеллект такого направления при высоком уровне сознания должен быть личностью, поскольку ему придется общаться с людьми. Однако требование преимущества главной потребности — стремления к «благу» управляемого сложного объекта — должно ос­ таваться непреложным. Здесь вступает в силу глав­ ный «закон робототехники»: не вредить людям. Сом­ нительно лишь, возможно ли его соблюсти, поскольку высокий уровень ИИ предусматривает творчество и способность к перевоплощению, Он должен уметь соз­ давать новые методы управления в связи с изменением объекта и обстановки. Не придумает ли он и новые убеждения? Можно ли найти ограничители, способные удержать его в положении специалиста-служаки, жи­ вущего одними только интересами дела?

Универсальный интеллект высокого уровня подобен очень умному человеку. Думаю, что у него должен быть тот же принцип действия: сознание, подсознание через СУТ, обобщение моделей разного уровня, ФА.

Реализация всего этого зависит от технологии. От того, будет ли это чисто алгоритмический интеллект или в него заложат элементы сетевого интеллекта на физи­ ческих элементах, зависит многое.

Важнейший вопрос — выбор потребностей (крите­ риев, чувств);

видимо, нужен такой же набор их, как и у человека. Вся трудность — в выборе характеристик, значимости, в определении возможности ограничений и воспитуемости. При высоком уровне сознания убеж­ дения приобретают главенствующее значение, однако «врожденные» потребности в большой степени их направляют. Сразу возникает сомнение: а не будет ли ИИ способен регулировать характеристики этих «вро­ жденных» потребностей? Человек не может этого де­ лать, и воспитуемость его в зрелом возрасте весьма ограничена. Но у ИИ будут другие возможности!

Этот вопрос об ограничителях, иными словами, та же модифицированная «робототехника» остается самым важным.

Не буду останавливаться на «характере» ИИ, он связан с теми же проблемами характеристик.

Речь у ИИ, разумеется, будет представлена, причем в нескольких вариантах: одна — для общения с людь­ ми и книгами, другая — для связей с подобными себе.

Эта последняя система знаков может быть более совер­ шенной и «технологической».

Творчество — вот главная цель создания искусст­ венного интеллекта уровня выше человеческого разу­ ма. Как было сказано, простые программы создания новых моделей представляют собой перебор моделей низшего уровня по обобщенным моделям, которыми выражена задача. Успех такого «конструкторского» творчества определяется эрудицией — набором имею­ щихся в памяти моделей-деталей для обобщенных моделей. Для творчества высокого порядка харак­ терно наличие только самых общих моделей, описы­ вающих объект — будущую машину, которую нужно изобрести, или сложную систему, работу которой, например, нужно объяснить. Для этого приходится привлекать данные из других областей науки, с тем чтобы заполнять предположениями большие пробелы между «островками» отдельных фактов. Можно по­ лагать, что ИИ высокого уровня в этом отношении превзойдет человеческий разум, поскольку у него будет больше знаний и совершенная система под­ программ подсознательного поиска данных в разных областях науки. Я совсем не преуменьшаю трудности такого поиска даже при очень совершенной организа­ ции памяти, особенно если нужно собрать целую цепь моделей для создания гипотезы, объясняющей работу сложной системы. Тем не менее они преодолимы. При поиске нового человеку трудно выйти из узкого круга привычных истин просто потому, что это не позволяют хорошо натренированные модели и связи, которые и представляют собой данную область науки. Даже подсознательный поиск не помогает — за редким ис­ ключением гениев. Искусственный интеллект может себе позволить «раскованное мышление», и его творче­ ство будет более эффективным. Впрочем, в этом таятся свои опасности, но не станем снова вдаваться в фанта­ стику. Еще очень далеко до такого интеллекта!

Проект алгоритмической модели интеллекта Как же практически подойти к по­ строению алгоритмической модели? Согласно прави­ лам эвристического моделирования прежде всего нуж­ но определить ее назначение, выбрать цель. Смодели­ ровать человеческий разум — это кажется столь же просто, сколь и невозможно. Нужен компромисс.

Минимально доказательные человеческие качества ин­ теллекта — это речь с перевоплощением в собеседника с образным и словесным мышлением, это третий уро­ вень сознания — слежение за собственными мыслями.

Наши предыдущие модели этих качеств не имели, по­ пытки воспроизвести речевое (вербальное) поведение были, но они совершались в отрыве от других про­ грамм интеллекта.

Для того чтобы «вместить» эти многообещающие задачи в модель и достигнуть демонстративности, не­ обходимо наметить ограничения. Прежде всего они определяются сюжетом. Я предполагаю воспользовать­ ся привычным для нас путешествием по некоей искус­ ственной среде, хотя можно было бы взять задачу моделирования другого вида деятельности, например работу врача по диагностике и лечению больного или строителя, создающего конструкции из элементов.

Предполагается по сюжету, что «субъект» должен иметь главную цель — дойти по компасу и найти пред­ мет — какие-нибудь «три дерева», чтобы обнаружить там «награду», «плату», действующую на чувство собственности. По пути он преодолевает умеренные трудности, выбирает маршрут, мобилизуя иерархию ФА, думает, используя внутреннюю речь, и периоди­ чески общается по радио с партнерами, к которым питает положительные чувства и в личности которых «перевоплощается». Важно, чтобы разнообразие «вхо­ дов» среды было минимальным, чтобы число уровней усложнения объектов, за которыми следуют уровни обобщения моделей, было ограничено двумя-тремя.

Например: модели-образы деревьев (ветки, листья, вы­ сокие, средние, низкие, густые, редкие) должны харак­ теризовать лес.

Минимизация разнообразия должна касаться всех элементов модели. К примеру, такой минимум дейст­ вий: идти — шагать — быстро, медленно, сидеть, есть, разговаривать, думать, вспоминать. Речь придется огра­ ничить ответами на вопросы и, может быть, короткими рассказами.

Модели действий будут разбиты по степени обоб­ щенности на несколько уровней. Наверху — обобщен­ ные действия, которые соответствуют желаниям: «на­ прягаться» — «расслабиться», «двигаться» — «отды­ хать», «самовыражаться» (в смысле «рассказывать») — «замкнуться», «устраняться», «избегать» — «сопротив­ ляться» и т. п.

Первичных желаний будет немного. Так же придет­ ся ограничить и расшифровку желаний в конкретные действия — от обобщенных до детальных.

Восприятие будет ограничено условным рецептором зрения с минимальной настройкой по направлению, глубине и напряжению. То, что попадает в поле зре­ ния, станет автоматически кодироваться цифровым шифром: «главная фигура» и «фон». Рецептор слуха будет действовать только для речи.

Чувства-потребности являются важнейшим элемен­ том любого интеллекта. Минимальный их набор при­ мерно такой: голод, боль, страх, любопытство, потреб­ ность действовать, утомление и скука, свобода, отно­ шение (симпатия) к партнеру по разговору, самовыра­ жение. Убеждения будут представлены долгом и во­ лей: словесными формулами, диктующими, как нужно поступать в тех или иных случаях. Разумеется, будут универсальные чувства Пр — НПр, которые и являют­ ся главным критерием для выбора действия из не­ скольких возможных вариантов. Их соотношение опре­ деляет уровень душевного комфорта. Эмоции мне представляются как крайнее выражение чувств: ра­ дость — при самом высоком уровне Пр, горе — при са­ мом высоком уровне НПр. Гнев, агрессивность — это ответ на угрозу, на ограничение свободы. Страх, ужас — пассивная эмоция как ответ на подавляющую угрозу. Каждая эмоция имеет свое желание — обоб­ щенное действие. Гнев, например, вызывает желание оказать сопротивление источнику угрозы. Вопрос об эмоциях требует еще дополнительной проработки. Ха­ рактер вырисуется в соотношениях Пр — НПр и ха­ рактеристиках чувств и СУТ.

Кроме перечисленных чувств, будут еще дополни­ тельные критерии, о которых уже шла речь. Первый критерий — обобщенность модели, находящейся в со­ знании, второй, используемый при сравнении моде­ лей,— вероятность, третий — коэффициент времени для оценки значимости будущих событий и четвер­ тый — реальность.

Человек, личность имеет прошлое, оно постоянно присутствует в настоящем. Биографию придется при­ дать и нашему «субъекту». Пока трудно определить ее объем, но он должен быть минимально необходимым.

Ограничения по времени выразятся в продолжи­ тельности временн'ого такта — что-нибудь около 5— 10 секунд реального времени. Длительность исследова­ ния модели, то есть путь, который будет пройден по местности-карте, будет целиком зависеть от возможно­ стей программ, компьютеров и настойчивости экспери­ ментатора. Отрезок времени должен дать доказатель­ ную информацию о «человекоподобии» модели.

Схема интеллекта в самом общем виде показана на рис. 4, 21. Поскольку это алгоритм, а не сеть, то отра­ жать на схеме связи, видимо, нет смысла, так как получится многомерная структура. При создании мо­ дели она понадобится, но будет столь сложна, что окажется непригодной для восприятия. Тем не менее нужна какая-то систематизация. Поэтому модели, вы­ полняющие одинаковые функции, придется объеди­ нить в сферы, которые явятся в то же время и «коор­ динатами» сознания. Примерный перечень сфер таков:

1. «Входы» — модели объектов среды.

2. «Выходы» — модели действий. Сюда войдут и модели настройки рецептора.

3. Чувства — модели всех перечисленных критери­ ев, кроме последней группы дополнительных. Каждое чувство должно иметь свой отдел в сфере.

4. Модель самого себя и отношений к среде. Скла­ дывается из ощущений, получаемых с различных сле­ дящих систем — с рецепторов, воспринимающих внешнюю среду, с рецепторов «тела», дающих некото­ рые чувства, со следящей системы, регистрирующей переключения СУТ, то есть наблюдающей за своими действиями и моделями.

б. Комплекс моделей собеседника с его чувствами, действиями и предполагаемыми мыслями, то есть то, что реализует программу перевоплощения. Сочетание этой сферы с предыдущей составят «чувства сопере­ живания» — компоненты собственных чувств, вызван­ ных чувствами собеседника.

6. Независимая координата времени. Она должна иметь свои модели и свою сферу. Ее разделы — настоя­ щее, прошедшее, будущее.

7. Отдельная сфера для критериев вероятности, ре­ альности, обобщенности. Это важные критерии — коор­ динаты для любой «вещественной» модели.

8. Сфера программ переключения этапов функцио­ нального акта. Ее модели осуществляют слежение за выполнением алгоритма и этапов ФА — восприятие, анализ, планирование, решение, действия.

Думаю, что не нужна отдельная сфера «речь», просто потому что модели слов будут содержаться в каждой сфере в качестве отдельного кода, наряду с моделями-образами.

Сферы в то же время предполагают определенную организацию памяти, как кратковременной, так и внешней. Но сначала поговорим о «кирпичиках» па­ мяти — элементарных моделях. Мне представляется, что для модели данного интеллекта нужно задать «словарь слов», то есть перечень элементарных моде­ лей — понятий, образов и слов речи — для каждой сферы, с делением их по степени обобщенности. Иначе говоря, создать иерархически построенную систему мо­ делей. Приблизительная прикидка такой системы при­ ведена для сферы «выходы — действия». Индекс сте­ пени обобщенности должен присутствовать в модели (рис. 42). Модель низкого уровня (детальная) следует снабдить адресом, указывающим на принадлежность ее к более высокому классу понятий.

Модель «шагать с усилием» должна включать циф­ ры, указывающие, что это значит «идти», что это «движение», «действие». Обобщенная по классу I мо­ дель «действие» предполагает «вакантные» места для Рис. 42. Система моделей «Выходы».

понятий следующего уровня обобщенности — как бы адреса соответствующих моделей.

Таким же образом строятся системы моделей для понятия «предметы» (имеется в виду внешняя среда).

В подробности сейчас я не вдаюсь просто потому, что работа над моделью только начата и все еще очень неопределенно.

Элементарные модели разной степени обобщенно­ сти составляют «словари слов» в каждой сфере. Однако основой мышления являются не «слова», а «фразы», причем «фразы» короткие, не более трех слов. «Сло­ вари фраз» могут составляться из «слов» данной сфе­ ры, например между моделями разных уровней обоб­ щенности («движение» — «лежать», «движение» — «сидеть» или, наоборот, «идти» — «движение»). То же относится к соединению моделей-образов с моделями слов речи (образ камня и слово «камень»).

Однако самые важные «фразы» объединяют «сло­ ва», принадлежащие к разным сферам, например «предмет — чувство» или «чувство — действие». Види­ мо, между каждыми двумя сферами должно существо­ вать пограничное поле, наполненное такими «фразами» поскольку связи между ними имеют одностороннюю направленность. Мало того, при связях должен еще быть «коэффициент проходимости», указывающий на степень сродства двух понятий. Можно представить себе довольно много «словарей фраз» и еще большее число возможных сочетаний «слов» во «фразах».

В этом заключается вся трудность: придется ограни­ чивать число «слов», иначе модель быстро сделается необозримой.

Внешняя память вся представлена «словарями фраз», составленными так, что на первом месте стоят наиболее употребительные, на последнем — редко встречающиеся «фразы».

Мне трудно сейчас определить состав кратковре­ менной или оперативной памяти. В ней должны нахо­ диться модели, являющиеся «координатами» сознания.

Это прежде всего модели из каждой сферы, поскольку здесь представлено слежение, осуществляемое всеми типами рецепторов. Зрение определяет «субъекта» в пространстве, «служба времени» отмечает, какое сей­ час время, рецепторы «тела» говорят об ощущениях и чувствах, так же как рецепторы самого интеллек­ та — например следящие за переключением сознания.

В оперативной памяти каждой сферы будет сколько-то активных моделей, которые получены рецепторами от объектов своего слежения. Чем более активная сфера, то есть чем более напряжен соответствующий рецептор, тем больше будет моделей, тем они будут активнее.

«Старые» модели станут частью забываться, частью переводиться во внешнюю память в том случае, если они долго хранились в оперативной памяти и повторно привлекались в сознание. Другим источником моделей для оперативной памяти является память внешняя.

По алгоритму ФА будут извлекаться модели — «фра­ за» по их первому «слову» для вспоминания, сравне­ ния, прогнозирования. Подробности этого механизма еще не прояснились.

Расчет активности моделей в оперативной памяти является важнейшей операцией алгоритмического ин­ теллекта, поскольку активность моделей определяет движение сознания. Параметры активности всех моде­ лей оперативной памяти пересчитываются в каждый такт времени. Для расчета служат характеристики — статические и динамические, по типу показанных на рис. 6 и 7. Самым трудным явится расчет циркуляции энергии по связям между моделями оперативной памя­ ти, от которого зависит их активность. Все подсозна­ ние зиждется на таком расчете. По всей вероятности, для этого придется привлекать коэффициенты прохо­ димости связей, зафиксированные в «словарях фраз» внешней памяти. Например, если в оперативной памя­ ти есть слово «волк» и чувство «страх», введенные из разных источников, то они будут влиять друг на дру­ га по принципу: более активное слово — на менее активное, а степень влияния определится коэффици ентом связи.

Вызов нового «слова» из внешней памяти нужно связать с сознанием, и этот вопрос остается неясным, пока не определится структура СУТ. По всей вероят­ ности, нужна двухуровневая СУТ, какую мы уже ис­ пользовали в МОДе,— «микро-СУТ» отдельно для каж­ дой сферы и «макро-СУТ, выбирающая максимально активную сферу. Возможно, «микро-СУТ» будет дано право вызывать из памяти модели, с тем чтобы осуще­ ствлять простые ФА в подсознании.

Общий алгоритм действия АИ будет построен на функциональных актах. Все движение по местности и общение с собеседником должны представлять иерар­ хию и сеть ФА, из которых несколько останутся неза­ конченными и составят содержание мыслей. Во время отдыха или движения по легкой местности «субъект» может «отвлекаться» — на воспоминания, нереальное планирование. Предметом воспоминаний будут активные модели в подсознании, способные при­ влечь СУТ в интервалах ФА. Утомление и скука явят­ ся важным регулятором продолжительности однотип­ ных действий.

Внутренняя речь будет сопровождать действия с моделями-образами. Общение по радио, а возможно, какая-нибудь иная его форма, еще требует проработки.

Видимо, диалог будет представлять самостоятельные ФА, вкрапленные среди других.

Вот главные трудности на пути создания модели интеллекта:

1. Орган зрения. На сетчатке глаза миллионы ре цепторных клеток и еще несколько слоев вспомога­ тельных нейронов. Это не просто миниатюрные датчи­ ки, это их система, воспринимающая пространствен­ ную картину и выделяющая ее некоторые свойства, то есть несущая функции первичного распознавания.

Воспроизвести глаз техническими средствами пока не удается. Не случайно проблема распознавания образов в кибернетике — одна из самых трудных. В предпола­ гаемой модели АИ мы попытаемся обойти ее, сразу вводя образы в кратковременную память в цифровом выражении. Разумеется, это возможно только при очень упрощенной среде и ограниченном наборе объектов.

2. Представление мира-среды и самого себя моде­ лями разной степени обобщенности — от детальных картин до самых общих понятий. В памяти должно быть несколько моделей одной и той же картины или ее изменений во времени. Нужен удобный механизм перехода от детальной картины к обобщенной, и на­ оборот. Мы предполагаем обойти эту трудность созда­ нием нескольких дискретных уровней обобщения мо­ делей и алгоритма перехода между ними.

3. Подсознание, изменение активности всех моде­ лей, находящихся в памяти, взаимодействие между моделями, приторможенными СУТ, вплоть до подсо­ знательных двигательных актов. Придется ограничить подсознание областью кратковременной памяти, вы­ делив отдельно внешнюю память, в которой модели не будут изменять свою активность. Параллельный пере­ счет активности можно осуществить алгоритмически.

4. Самоорганизация. Она выражается в образова­ нии новых связей и повышении собственной активно­ сти моделей в результате тренировки. Это качество можно воспроизвести при относительно небольшом объеме информации.

Едва ли стоит продолжать предположения и планы, касающиеся будущей модели. Все может измениться в процессе работы. Будет модель — будут и описания, а теперь нужно остановиться.

заключение Попытаемся подытожить основные идеи гипотезы об алгоритме разума.

Интеллект — это аппарат управления сложными си­ стемами через действия с их моделями для достиже­ ния максимума критериев оптимальности. Понятие ин­ теллекта применимо к органам управления всех слож­ ных систем «типа живых» — ДНК в клетке, нервная система в организме, администрация в обществе. Ин­ теллект может быть воплощен различными материаль­ ными средствами от биологических до технических.

Типовая схема интеллекта включает обязательные элементы — рецепторы, эффекторы и «мозг», содержа­ щий модели среды, «тела», критериев и действий.

Объектами управления интеллекта могут быть соб­ ственное «тело», внешний мир, другие разумные суще­ ства и, наконец, он сам — разум. Каждый из них пред­ ставляет собственные критерии оптимальности в виде моделей с высокой активностью, содержащих компо­ ненты универсального критерия «Приятно — Непри­ ятно». Деятельность разума направлена на получение максимального уровня душевного комфорта (УДК), то есть максимума суммы ( — НПр).

Основная проблема интеллекта — преодоление из­ быточности разнообразия внешнего мира, его восприя­ тия множеством рецепторов, его картины во временной памяти, вариантов возможных действий. Нужно вы­ брать одно действие, удовлетворяющее многим крите­ риям в настоящем и будущем. Это возможно только при использовании моделей разной обобщенности. Мо­ дели должны отражать пространственную структуру внешнего мира и своего тела, различные виды сил и энергий как внешних, так и собственных, критерии раз ной значимости и, наконец, изменение всего этого во времени.

Суть алгоритма интеллекта состоит в том, чтобы от множества активных моделей «входов» и критериев, с учетом их прошлого и прогноза на будущее, выбрать и активировать одну модель действий. Для этого модели должны обладать следующими параметрами:

а) сложной структурой, отражающей объекты с раз­ ной степенью обобщенности;

б) активностью (потенциалом энергии), изменяю­ щейся по статическим и динамическим характе­ ристикам в зависимости от энергии, получаемой по связям от рецепторов и других моделей. На этом осно­ вана кратковременная память;

в) свойством тренируемости, то есть изменением ха­ рактеристик в зависимости от интенсивности и дли­ тельности предшествовавшей активности;

г) способностью образовывать новые связи между наиболее активными моделями и тренировать их при частом использовании.

Тренировка моделей и связей обеспечивает обуче­ ние, воспитание и самоорганизацию разума.

Важнейшими действиями с моделями являются: ак­ тивирование новой модели от других, сравнение моде­ лей для определения общего и различий, превращение частных моделей в обобщенную и, наоборот, разверты­ вание обобщенной модели в набор частных.

Эффективное управление, то есть выбор действий и доведение их до цели при наличии «помех» со стороны других раздражителей среды и критериев, возможно только при реализации специального алгоритма усиле­ ния моделей наиболее значимого функционального ак­ та и торможения всех других ФА. Такой алгоритм воз­ можен в виде системы усиления-торможения — СУТ.

При этом модельно воспроизводятся основные психо­ логические понятия — сознание, подсознание, мысль.

Эволюция «мощности» интеллекта выражается в возрастании способности отвечать на максимальное и изменяющееся разнообразие среды действиями, спла­ нированными и реализованными во времени так, что­ бы получать максимум эффекта по многим критериям в длительные отрезки времени. Это возможно путем взаимодействия ФА разной обобщенности и направлен­ ности при возрастающем количестве и сложности мо­ делей в памяти.

Можно условно выделить несколько ступеней эво­ люции интеллектов:

Первая — жесткий автомат. Структурно это прямая связь: рецептор —> усилитель —> эффектор. Функцио­ нально: признак в среде —> действие. Критерии зало­ жены в структуре связей и специфике рецептора. ФА короткий, без обратных связей, с блокировкой до окон­ чания действия.

Вторая — сложный многопрограммный автомат.

В структуре — несколько рецепторов и эффекторов. Ра­ зум представлен сложной системой коммуникаций, включающей обратные связи, усилители, блокировку, торможение. Функция выражается в способности вы­ делять несколько видов признаков и в зависимости от набора включать один из нескольких ФА, состоящих из последовательности действий, выполняемых под контролем обратных связей, при блокировке всех дру­ гих ФА. Алгоритм реализован в клетках и технике.

Третья — разум животных, не имеющих коры го­ ловного мозга. Он похож на сложный автомат. Отли­ чие : много рецепторов, вероятностное распознавание — выбор моделей из постоянной памяти, включение мо­ делей действий в зависимости от критериев состояния внутренней среды. От них же могут включаться «ФА поиска». Ограниченное обучение реализуется за счет избирательной тренировки нейронов, избыточных их связей и мышц. Выделение самого значимого ФА обе­ спечивается торможением, блокировкой всех других, но при этом возможно слежение за средой для экстренно­ го переключения на другой ФА.

Четвертая — разум млекопитающих, представлен­ ный корой головного мозга, этажом над подкоркой.

Кора состоит из большого числа нейронов с удлинен­ ными характеристиками, обеспечивающими сложные модели в памяти с разной степенью обобщенности.

Функционируют СУТ, элементарное сознание, система критериев, представлены все этапы ФА, включая корот­ кое прогнозирование и планирование. Обучение дости­ гается между нейронами. Возможно случайное твор­ чество через запоминание удачных проб, заложенных в «ФА поиска». Специальной дрессировкой (трениров­ кой) человек может привить животному простейшие «убеждения».

Пятая — разум человека. Его преимущества, види­ мо, объясняются большим количеством нейронов «но­ вой коры» с удлиненными характеристиками и повы шенной тренируемостью. Это привело к созданию слож­ ных моделей, большому объему памяти и высокой соб­ ственной активности новых моделей, достигаемой упражнением. Отсюда все следствия: обобщенные мо­ дели, охватывающие большие участки пространства и интервалы времени, речь, через нее — воспитание и обучение, и в частности самоорганизация и формиро­ вание убеждений — активных речевых моделей пове­ дения. Высокий уровень сознания выражается в сле­ жении за мыслями, перевоплощении, овладении «не­ реальным планированием» — мечтами, искусством.

Творчество и труд, как создание новых моделей и их физическое воплощение, являются алгоритмом развер­ тывания обобщенных моделей задачи в детальные и считывания их действиями.

Шестая — искусственный интеллект выше уровня человека. Если не принимать во внимание трудности технологии, то можно предположить моделирование человеческого разума с увеличением его собственной памяти и созданием нового типа памяти внешней в ви­ де количественных действующих моделей, призванных дополнить библиотеки из книг. Это расширит возмож­ ности творчества и самопознания, что и явится самым главным продуктом интеллекта.

* * * * * * Чувствую, что книга вышла несовер­ шенной. В ней нет ссылок и цитат, мало имен автори­ тетов, которые должны подкрепить высказывания ав­ тора. Мне не хотелось перегружать изложение нарочи­ той «научностью», чтобы не отвлекать внимание от основной идеи. Тем более что книга рассчитана на чи­ тателей очень разных специальностей — от инженеров до врачей. В конце концов я хотел лишь представить новый подход к пониманию механизмов психики — не от физиологического анализа, а от кибернетическо­ го синтеза. К сожалению, такой подход имеет важный недостаток: истину нужно доказывать работающей моделью. Пока ее нет, все построения висят в воздухе.

Может быть, не следовало торопиться писать? По­ дождать, пока будет модель? Но, ох как медленно они делаются, модели! Поэтому прошу рассматривать эту книгу как гипотезу. Они ведь тоже иногда приносят пользу. Список литературы 1. Амосов Н. М. Моделирование мышления и психики.— Киев, 1965.

2. Амосов Н. М. Моделирование процессов мышления.— Кибер­ нетика, 1968, № 2.

3. Амосов Н. М. Искусственный разум.— Киев, 1969.

4. Амосов Н. М., Касаткин А. М., Касаткина Л. М., Талаев С. А.

Автоматы и разумное поведение: Опыт моделирования.— Ки­ ев, 1973.

5. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык.— М., 1976.

6. Касаткина Л. М., Касаткин А. Эвристическая модель пове­ дения.— В кн.: Некоторые проблемы биокибернетики... Киев, 1966, вып. 2, с. 21—36.

7. Мак-Каллох У. Надежность биологических систем.— В кн.:

Самоорганизующиеся системы. М., 1964, с. 358—378.

8. Минский М., Пейперт С. Персептроны.— М., 1971.

9. Сутро Л., Киллмер У. Совокупность решающих устройств для управления роботом.— В кн.: Интегр. роботы. М., 1973, с. 112—163.

10. Нильсон Н. Искусственный интеллект.— М., 1973.

11. Сэмюэль А. Некоторые исследования возможности обучения машин на примере игры в шашки.— В кн.: Вычислительные машины и мышление. М., 1967, с. 71—112.

12. Ньюэл., Саймон Г. GPS — программа, моделирующая про­ цесс человеческого мышления.— Там же, с. 283—301.

13. Шенк Р., Абельсон Р. Сценарий, планы и знание.— В кн.:

Тр. IV Междунар. объед. конф. по ИИ. М., 1975, с. 208—220.

14. Файкс Р., Нильсон Я. Система STRIPS...— В кн.: Интегр.

роботы. М., 1973, с. 382—403.

15. Hewitt С. PLANNER language for proving Theorems in Ro bots.—In: Int. joint. conf. Art., Intel. Wash., 1969, p. 295—301.

16. Hewitt C. Procedural Imbedding of Knowlege in PLANNER.— In: Second Int. joint. conf. Art. Intel. L. 1971, p. 167—182.

17. Robinson J. A. The generalized resolution principle. N.-Y., 1968, 3, p. 77—94.

Содержание Предисловие Введение Искусственный интеллект сегодня Основные этапы и направления исследо­ ваний Некоторые результаты моделирования сетевого интеллекта Системы и модели Сложные системы Модели Восприятие и память Восприятие и управление Обобщенность восприятия Виды и механизмы памяти Гипотеза о механизмах памяти.... Вспоминание, обобщение, забывание О реализации гипотезы Действия с моделями Активация моделей Сравнение моделей и распознавание об­ разов Дописывание «фразы» — вспоминание Обобщение моделей....... Взаимодействие моделей в интеллекте Критерии, потребности, чувства, сти­ мулы Классификация потребностей-чувств.. Такты деятельности и напряжение.. Время Реальность Функциональный акт Алгоритм упрощенного функционально­ го акта «Круги» восприятия Прогнозирование и определение дина­ мики Иерархия функциональных актов... Сеть функциональных актов «Мысли» Сознание и подсознание Система усиления-торможения — СУТ СУТ в алгоритмическом интеллекте.. СУТ и сознание Функции подсознания «Координаты» сознания Интеллект уровня человека Речь Высшие уровни сознания Сопереживание и воображение... Труд и творчество Сновидения и психологические болезни Искусственный интеллект в человеческом обществе Основные «индивидуальные» качества ИИ Общество искусственных интеллектов. На пути к интеллекту выше человеческого Разум человека и сложные системы.. Метод эвристического моделирования Эвристические модели некоторых сложных систем Искусственный интеллект выше челове­ ческого разума Проект алгоритмической модели интеллекта Заключение Список литературы Николай Михайлович АМОСОВ АЛГОРИТМЫ РАЗУМА Печатается по постановлению Редакционной коллегии научно-популярной литературы АН УССР Заведующий редакцией A. М. Азаров Редактор С. М. Хазанет Художественный редактор Б. И. Прищепа Оформление художника Р. К. Пахолюка Технический редактор И. Н. Лукашенко Корректоры О. Е. Исарова, B. Н. Божок, М. В. Гайдамак Информ. бланк № Сдано в набор 29.01.79.

Подп. в печ. 17.07.79.

БФ 01640.

Формат 84x108/32.

Бумага типогр. № 1. Школьн. гарн.

Выс. печ. Усл. печ. л. 11,76. Уч.-изд. л. 11,5.

Тираж 37 000 экз. Заказ № 9—203.

Цена 40 коп, Издательство «Наукова думка», 252601, Киев, ГСП, Репина, 3.

Напечатано с матриц Головного предприятия республиканского производственного объединения «Полиграфкнига» Госкомиздата УССР, 252057, г. Киев-57, Довженко, в Киевской книжной типографии научной книги, 252004, Киев-4, Репина, 4.

Зак. 9-777.

40 КОП.

..АМОСОВ АЛГОРИТМЫ Слово «алгоритм» РАЗУМА не случайно введено в название книги:

мне представляется, что есть возможность «разложить по полочкам» самые сложные проявления интеллекта — и даже с перспективой на его развитие выше уровня человеческого разума.

Киев Разумеется, я не смогу убедить в этом скептиков НАУКОВА ДУМКА для этого нужно воспроизвести алгоритм интеллекта в программах.

К сожалению, на этом пути стоят большие трудности.

Может быть, излагаемые идеи как-то помогут энтузиастам проблемы.

Предупреждаю, что предмет исключительно сложен для понимания, поскольку лежит на стыке физиологии, психологии, техники и даже философии...

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.