Математические модели эмоциональных роботов, способных забывать информацию : диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук : 05.13.18

В середине 20-го века появились научные работы, посвященные
искусственному синтезированию разных аспектов психологии человека.
Основоположниками такого направления стали не психологи, а кибернетики,
биокибернетики и математики. Одним из основателей синтетической
психологии является В. Брайтенберг, профессор Института биологической
кибернетики им. Макса Планка в Тюбингене. Его подход заключается в том,
что биологическое поведение легче синтезировать, чем анализировать.
Используя элементарные механизмы с датчиками и электрические
устройства, управляемые простейшими микросхемами, по его мнению,
можно имитировать такие чувства, как любовь, агрессия, страх и др. [82, 89].
Технические микросхемы и описание подобных устройств можно найти в
статьях [10, 17, 19, 90].
В 1960-х и 70-х годах ученые считали, что создание мыслящих и
исполнительных роботов – дело самого ближайшего будущего. Однако скоро
стало ясно, что даже самые простые физические действия, такие как взять со
стола кружку, ощутить препятствие в пространстве, спланировать маршрут и
переместиться по нему, оказались для роботов весьма сложными задачами.
Один из известных исследователей Р. Брукс из Массачусетского
технологического института предложил в области робототехники подход [81],
радикально отличавшийся от остальных. Его вдохновили насекомые и другие
существа с маленьким мозгом. Он решил создать архитектуру робота,
выполняющего свои действия не на построении сложной внутренней модели
окружающего пространства, а как непосредственную реакцию на
возникающие внешние раздражители. Насекомоподобные типы роботов
могли сделать почти все, на что были способны роботы, моделирующие
внутреннюю модель окружающего пространства. При этом они обладали
намного меньшими вычислительными мощностями.
В конце 80-х годов сформировалось направление кибернетических
исследований – Искусственная жизнь (Artificial Life). Основной мотивацией
исследований искусственной жизни стало желание понять и смоделировать
формальные принципы организации биологической жизни. Основное
предположение Искусственной Жизни состоит в том, что «логическая
форма» организма может быть отделена от материальной основы его
конструкции» [10, 48, 59, 61, 91, 125, 126].
Параллельно развивалось такое научное направление, как эволюционная
нейрокибернетика. Одной из ее целей является понимание того, как
зародилась логика на нашей планете. Исследования используют анализ
эволюции наиболее нетривиальных «интеллектуальных»
биокибернетических свойств «интеллектуальных изобретений»
биологической эволюции (безусловных рефлексов, привыкания, условных
рефлексов, цепей условных рефлексов). Исследователи пришли к выводу, что
в результате такой эволюции возникла человеческая логика, обеспечивающая
научное познание природы [10, 48, 59, 61, 91, 125, 126].
Моделирование человекоподобной памяти всегда притягивало
исследователей в области искусственного интеллекта. Однако до конца не
известно и возникает много споров о том, как именно функционирует
человеческая память [90, 110, 140]. Это привело к множеству моделей,
который внесли свой вклад в понимание сознания человека [95].
Ученые отмечают, что память является необходимым условием для
любой формы обучения. Это утверждение основано на точке зрения P. Baxter
и W. Browne [80]: в основе познания лежит память.
У биологических существ даже простое приобретение знаний это уже
форма обучения, т.к. достаточно сложно, если вообще возможно, определить,
где заканчивается процесс запоминания, и начинается процесс
обучения [106].
Существует много разнообразных эвристических моделей психики и
мышления человека, созданных зарубежными и отечественными
учеными [3, 4, 29, 34, 50]. На их основе созданы такие программы, как
«композитор» Рейтмана и Санчера [127] воспроизводящая в упрощенном
виде творчество композитора; программа Гелентера [99], способная
доказывать геометрические теоремы, и др. Однако все вышеперечисленные
модели являются узкоспециализированными.
Нейробиологи предлагают множество теорий и моделей, которые, по
крайней мере, могут за счет технических средств моделировать
познавательные возможности памяти. Например, исследование человеческой
памяти может быть разделено на несколько составляющих: строение
нервных связей, скорость запоминания, объем запоминаемой
информации [114].
В последнее десятилетие под влиянием кибернетики во многих отраслях
знания, в том числе и в психологии, получил широкое распространение такой
метод научного исследования, как математическое моделирование памяти
робота. Для этого математики, кибернетики и робототехники обратились
исследованиям психологов в области памяти человека.
Человеческая память работает благодаря трем процессам [135]:
1. Декодирование информации, которая получена от рецепторов.
2. Сохранение информации в кратковременной или долговременной
памяти.
3. Поиск и извлечение (воспоминание) информации из памяти (если
она не забыта).
Необходимо отметить, что информация в кратковременной или
долговременной памяти человека в общем случае подвержена процессу
забывания.
На основе обзора статей, приведенных ниже, можно выделить два типа
роботов, в которых применяется моделирование человеческой памяти: робот-
навигатор и робот-компаньон. Рассмотрим эти типы подробнее.
Робот-навигатор предназначен для того, чтобы ориентироваться и
перемещаться в изменяющемся пространстве. Однако если робот будет
запоминать каждую деталь, со временем произойдет переполнение его
памяти. Другой проблемой является адаптация новой информации к уже
имеющейся [101], т.е. каким образом система будет хранить старую
информацию, в условиях поступления новой. В этом случае возникают
проблемы предсказания будущего события на основе прошлого опыта и
адаптации поведения робота к новым условиям.
В 2004 году L. Correia и A. Abreu в статье [87] описали механизмы
ориентации робота в изменяющемся пространстве за счет использования
модели, которая имитирует утомление (пресыщение) и забывание.
Перемещаясь по пространству, робот сохраняет в своей памяти путь, по
которому он проехал, как последовательность кусочков «карт». Если в
каком-то месте робот уже был, то этот кусочек «карты» обновляется, если
долго не был, то – забывается. Авторы статьи вводят понятие стимул,
который может действовать на робота. Под таким стимулом понимается
наличие мест на карте, где робот еще не был или тех, которые нужно
актуализировать. Таким образом, стимул «заставляет» робота-навигатора
исследовать карту. Место на карте, которое робот знает перед началом
работы и никогда не забывает, авторы работы назвали «Домом» робота.
Поведение робота определяют три параметра: коэффициент забывания,
время процесса реагирования на стимул (время утомления), время отдыха.
Функция реакции на стимул может принимать два значения: «1» – робот
реагирует на стимул, «0» – робот не реагирует на стимул. Рисунок 1
иллюстрирует зависимость реакции робота на стимул от времени.
Реакция
робота на
стимул
0
t
Время утомления робота Время отдыха робота
Появление Исчезновение Появление
стимула стимула стимула