WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 38 | 39 || 41 | 42 |   ...   | 58 |

вектора выхода с использованием случайного проектора при k

animat), агентами, автономными агентами.

Исследователи адаптивного поведения Введение разрабатывают такие модели, которые применимы к описанию поведения как В докладе предлагается новое реального животного, так и искусственного направление исследований – анимата. Дальняя цель этих работ – анализ моделирование когнитивной эволюции, т.е.

эволюции когнитивных способностей эволюции познавательных способностей животных и происхождения интеллекта биологических организмов, в процессе человека. Эта цель близка к задаче которой возникли способности научного моделирования когнитивной эволюции.

познания природы.

В современных исследованиях Существует глубокая проблема:

адаптивного поведения используется ряд почему формальный логический вывод, нетривиальных компьютерных методов:

сделанный человеком, применим к обучение с подкреплением [2], нейронные реальным объектам в природе Для того сети, генетический алгоритм и другие чтобы разобраться в проблеме, методы эволюционной оптимизации.

целесообразно исследовать эволюцию Исследования адаптивного поведения часто познавательных способностей рассматриваются как бионический подход биологических организмов и с помощью к разработкам искусственного интеллекта.

моделирования проанализировать, как в Приведем два примера характерных процессе эволюции возникали способности, моделей адаптивного поведения.

обеспечивающие познание Нейробиологическая модель закономерностей внешнего мира, и как адаптивного поведения, разработанная в развитие этих способностей привело к Институте нейронаук, руководимом Дж.

научному познанию природы.

Эдельманом. В цикле работ данного Задел исследований когнитивной института анализировалось адаптивное эволюции существует в ряде современных поведение искусственного организма – научных направлений, в частности, в роботоподобного устройства NOMAD рамках направления исследований (Neurally Organized Mobile Adaptive «Адаптивное поведение».

Device).

В [3] поведение NOMAD’а 2. Направление исследований моделировало поведение мыши в «Адаптивное поведение» лабиринте Морриса, которая в бассейне с непрозрачной жидкостью ищет скрытую от Направление исследований зрения платформу, ориентируясь по «Адаптивное поведение» развивается с рисункам на бортах бассейна. NOMAD начала 1990-х годов [1]. Основной подход представлял собой подвижное направления – конструирование и роботоподобное устройство на колесах, исследование искусственных (в виде система управления которого представляла 4-Й МЕЖДУНАРОДНЫЙ СИМПОЗИУМ «НЕЙРОИНФОРМАТИКА И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ» собой большую структурированную моделям автономных агентов с нейронную сеть. NOMAD самостоятельно когнитивными свойствами. Кратко обучался находить скрытую от зрения охарактеризуем эти направления.

платформу, ориентируясь по разноцветным Искусственная жизнь. Близким к полосам на стенах комнаты. «Адаптивному поведению» является Было продемонстрировано, что направление исследований «Искусственная NOMAD адекватно имитирует жизнь». Основной мотивацией этих нетривиальное адаптивное поведение исследований служит желание понять и мыши. промоделировать формальные принципы Бионическая модель поискового организации биологической жизни.

адаптивного поведения. В [4] Изучается жизнь, какой она могла бы в промоделировано поисковое поведение принципе быть (“life-as-it-could-be”), а не личинок ручейников, обитающих на дне обязательно та жизнь, какой мы ее знаем водоемов. Личинки носят на себе защитный (“life-as-we-know-it”). Обзор ранних работ чехол-домик – трубку из песчинок и других по искусственной жизни содержится в [5].

частиц, собираемых со дна водоемов. Под когнитивными архитектурами Компьютерная модель поискового понимаются структуры и принципы поведения личинок ручейников, строящих функционирования познающих систем, чехол-домик из частиц разного размера и которые можно использовать в ведущих поиск скоплений подходящих искусственном интеллекте [6]. В последние частиц, использовала понятие мотивации M годы большое внимание уделяется к прикреплению частиц к домику. биологически инспирированным Динамика регулирующей поведение когнитивным архитектурам [7].

мотивации M учитывала инерцию В исследованиях автономных переключения между тактиками поведения, интеллектуальных или когнитивных случайные вариации и направленное агентов часто изучаются компьютерные изменение мотивации. Если мотивация M модели основанных на биологических была достаточно велика, то происходил аналогиях агентов. Обзор исследований в сбор и прикрепление частиц к домику, если этой области содержится в [8].

M была мала, то модельная личинка искала Анализ работ в указанных новое место с подходящими размерами направлениях показывает, что работы по частиц. Важно, что в модели когнитивным моделям адаптивного использовались знания личинки о размерах поведения разных эволюционных уровней последних протестированных и ведутся. Хотя пока это скорее накопление прикрепленных частиц. материала, а не последовательное изучение Модель [4] качественно согласуется с когнитивной эволюции. Каковы же биологическими экспериментальными эволюционные уровни, на которых стоит данными, в частности, как в эксперименте, остановиться Как от простых форм так и в модели к чехлу-домику адаптивного поведения идти к логическим преимущественно прикрепляются крупные формам, используемым в научном частицы. познании Далее сделана попытка выделить наиболее существенные этапы 3. Модели автономных агентов исследования когнитивной эволюции.

Исследования, близкие к 4. Этапы будущих исследований моделированию когнитивной эволюции, когнитивной эволюции ведутся в нескольких научных направлениях, таких как «Искусственная А. Моделирование адаптивного жизнь», «Когнитивные архитектуры», поведения аниматов с несколькими научные основы искусственного естественными потребностями: питания, интеллекта. В основном это работы по размножения, безопасности. Это могло бы основанным на биологических аналогиях быть моделирование достаточно Материалы XVI Международной конференции по нейрокибернетике естественного и полноценного поведения 5. Начальные шаги моделирования простых модельных организмов. когнитивной эволюции Моделирование в этом направлении уже начато, см. ниже. Компьютерная модель автономных Б. Исследование перехода от агентов, имеющих естественные физического уровня обработки потребности. В [9, 10] построена и информации в нервной системе животных исследована компьютерная модель к уровню обобщенных образов. Такой автономных адаптивных агентов, переход можно рассматривать, как обладающих естественными для живых появление в «сознании» животного организмов потребностями: питания, свойства «понятие». Обобщенные образы безопасности и размножения (этап А можно представить как мысленные аналоги выше). Предполагалось, что каждый агент наших слов, не произносимые животными, имеет определенный ресурс R(t), где t – но реально используемые ими. номер такта времени. Ресурс агента R(t) В. Исследование процессов уменьшался при выполнении действий и формирования причинных связей в памяти увеличивался при питании. Рядом с животных. По-видимому, запоминание агентом имелся хищник, активность причинно-следственных связей между которого периодически менялась: активный событиями во внешней среде и адекватное хищник отнимал ресурс у агента, использование этих связей в поведении – неактивный хищник был нейтральным.

одно из ключевых свойств активного Потребностям агента соответствовали познания животным закономерностей три фактора: фактор питания FF, фактор внешнего мира. Естественный следующий безопасности FS, фактор размножения FR.

шаг – переход от отдельных причинных Для каждого фактора имелся порог (TF, TS связей к логическим выводам на основе и TR), при превышении фактором которого уже сформировавшихся знаний. удовлетворялась соответствующая Г. Исследование процессов потребность.

формирования логических выводов в Между потребностями вводилась «сознании» животных. Фактически, уже на следующая иерархия: 1) пищевая базе классического условного рефлекса потребность (наиболее приоритетна), 2) животные способны делать «логический потребность безопасности, 3) потребность вывод» вида: {УС, УС БС} => БС или размножения (наименее приоритетна).

«Если имеет место условный стимул (УС), Потребность считалась ведущей, если она и за условным стимулом следует была наиболее приоритетной из всех безусловный, то нужно ожидать появление потребностей, для которых фактор меньше безусловного стимула (БС)». В своего порога, т.е. FN < TN.

определенной степени такие выводы Система управления агента была подобны выводам математика, основана на наборе правил вида: Sk Ak, доказывающего теоремы. И целесообразно где Sk – ситуация, Ak – действие. Веса разобраться в системах подобных выводов, правил Wk настраивались методом понять, насколько адаптивна логика обучения с подкреплением [2]. Ситуация Sk поведения животных и насколько она определялась активностью хищника рядом подобна нашей, человеческой логике. с агентом, предыдущим действием агента и Перечисленные пункты очерчивают ведущей потребностью. Агент мог круг исследований от моделирования выполнять одно из следующих действий Ak:

простейших форм поведения к логическим 1) поиск пищи, 2) питание, 3) подготовка к правилам, используемым в математике. размножению, 4) размножение, 5) оборона, Опираясь на эти пункты, мы начали 6) покой. Преимущественно выполнялись соответствующее моделирование, которое действия, соответствующие правилам с кратко характеризуется в следующем большими весами Wk.

разделе. Факторы FF, FS, FR увеличивались при выполнении действий, направленных на 4-Й МЕЖДУНАРОДНЫЙ СИМПОЗИУМ «НЕЙРОИНФОРМАТИКА И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ» Adaptive Behavior. Eds. Meyer J.-A., Wilson S.W.

удовлетворение ведущих потребностей.

Cambridge: MIT Press, 1991.

Веса правил возрастали при росте 2. Саттон Р.С., Барто Э.Г. Обучение с факторов, соответствующих ведущим подкреплением. М.: Бином, 2011.

потребностям.

3. Krichmar J.L., Seth A.K., Nitz D.A., Fleischer Путем компьютерного моделирования J.G., Edelman G.M. Spatial navigation and causal analysis in a brain-based device modeling corticalбыло показано, что происходит hippocampal interactions // Neuroinformatics. 2005. V.

формирование циклов поведения, в 3. No. 3. PP. 197-221.

которых последовательно удовлетворяются 4. Непомнящих В.А., Попов Е.Е., Редько В.Г.

потребности питания, безопасности и Бионическая модель адаптивного поискового размножения. поведения // Известия РАН. Теория и системы управления. 2008. № 1. С. 85-93.

Модель формирования обобщенных 5. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, эвристик и простых обобщенных интеллект. Модели и концепции эволюционной образов. Формирование обобщенных кибернетики. М.: УРСС, 2005.

эвристик и простых обобщенных образов 6. Langley P., Laird J.E., Rogers S. Cognitive (этап Б выше) в процессе обучения агентов architectures: Research issues and challenges // Cognitive Systems Research. 2009. V. 10. No. 2. PP.

при поиске агентами пищи в двумерной 141-160.

клеточной среде было продемонстрировано 7. Proceedings of Second Annual Meeting of the в модели [11], хотя пока эту модель BICA Society. Eds. Samsonovich A.V., Johannsdottir целесообразно рассматривать как K.R. Amsterdam et al.: IOS Press, 2011.

определенный начальный этап более 8. Vernon D., Metta G., Sandini G. A survey of artificial cognitive systems: Implications for the полноценных исследований.

autonomous development of mental capabilities in computational agents // IEEE Transactions on Заключение Evolutionary Computation (special issue on Autonomous Mental Development). 2007. V. 11. No. 2.

Сопоставляя этапы будущих PP. 151-180.

9. Коваль А.Г. Введение в систему управления исследований когнитивной эволюции с аниматов естественных потребностей и мотиваций // известными работами, можно заключить, XIV Всероссийская научно-техническая что имеются отдельные небольшие конференция «Нейроинформатика-2012». Сборник элементы, соответствующие каждому из научных трудов. В 3-х частях. Часть 2. М.: МИФИ, этапов. Образно говоря, у нас уже есть 2012. С. 125-133.

10. Коваль А.Г. Редько В.Г. Поведение модельных некоторые небольшие фрагменты картины, организмов, обладающих естественными но мы еще не видим всей картины. Четкой потребностями и мотивациями // Математическая последовательности серьезных, биология и биоинформатика (электронный журнал).

канонических моделей, которые 2012. Т. 7. № 1. С. 266-273. URL:

показывали бы общую картину http://www.matbio.org/2012/Koval2012(7_266).pdf 11. Бесхлебнова Г.А., Редько В.Г. Модель происхождения логического мышления, формирования обобщенных понятий автономными пока еще нет.

агентами // Четвертая международная конференция Работа выполнена при поддержке по когнитивной науке: Тезисы докладов: В 2-х РФФИ, проект № 10-01-00129.

томах. Томск: ТГУ, 2010. Т. 1. С. 174-175.

Pages:     | 1 |   ...   | 38 | 39 || 41 | 42 |   ...   | 58 |



© 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.