Kas on võimalik programmeerida juhuslikkust?

Milline on erinevus inimese ja programmi vahel

Neuraalvõrgud, mis praegu praktiliselt katab kogu tehisintellekti valdkonna, suudavad otsuste tegemisel arvesse võtta palju rohkem tegureid kui inimene, teha seda kiiremini ja enamasti täpsemini. Kuid programmid toimivad ainult nii, nagu nad on programmeeritud või koolitatud. Need võivad olla väga keerulised, arvestada paljude teguritega ja tegutseda väga varieeruvalt. Kuid nad ei suuda siiski asendada inimest otsuste tegemisel. Mis siis eristab inimest sellisest programmist? Siinkohal tuleb märkida kolme põhierinevust, millest tulenevad kõik teised:

1. Inimesel on maailmapilt, mis võimaldab tal täiendada teavet selliste andmetega, mis ei ole programmis kirjas. Samuti on maailmapilt struktuurselt üles ehitatud nii, et see aitab meil omada mingit aimu kõigest. Isegi kui see on midagi ümmargust ja taevast säravat (UFO). Selleks luuakse tavaliselt ontoloogiad, kuid ontoloogiad ei oma sellist täielikkust, ei arvestada paljude tähenduste omavahelist mõju ja on rakendatavad ainult rangelt piiratud teemadel.
2. Inimesel on loogika, mis arvestab seda maailmapilti, mida meie nimetame tervemõistuseks või common sense'iks. Iga väide omab mõtet ja arvestab varjatud deklareerimata teadmisi. Kuigi loogika seadused on palju sajandeid vanad, ei tea keegi siiani, kuidas toimib tavaline, mitte-matemaatiline, mõtlemisloogika. Me ei tea, kuidas programmeerida isegi tavapäraseid silogisme.
3. Mugavus. Programmid ei oma mugavust. See on võib-olla kõige keerulisem kõikidest kolmest erinevusest. Mida me nimetame mugavuseks? Võime luua uut käitumist, mis erineb sellest, mida oleme varem sarnastes oludes teinud, või luua käitumist uutest, kunagi varem mitte nähtud oludest. See tähendab, et sisuliselt on see uue käitumise programmi loomine jooksvalt ilma katseteta ja vigadeta, arvestades uusi, sealhulgas sisemisi, asjaolusid.

Juhuslikkus on praegu uurijatele veel avastamata ala. Geneetilised algoritmid, mis suudavad luua uusi käitumisprogramme intellektuaalsetele agentidele, ei ole lahendus, kuna need genereerivad lahendusi loogiliselt mitte, vaid "mutaatsioonide" abil ning lahendus leitakse "juhuslikult" nende mutatsioonide valimise käigus, st katse-eksituse meetodil. Inimene leiab lahenduse kohe, ehitades selle loogiliselt. Inimene suudab isegi selgitada, miks selline lahendus valiti. Geneetilisel algoritmil pole argumente.

On teada, et mida kõrgemal on loom evolutsioonilisel redelil, seda vabam võib olla tema käitumine. Suurimat juhuslikkust avaldab just inimene, kuna inimene suudab arvesse võtta mitte ainult väliseid asjaolusid ja oma õpitud oskusi, vaid ka varjatud asjaolusid — isiklikke motive, varasemaid infot, eelnevaid tulemusi sarnastes oludes. See suurendab inimese käitumise varieeruvust ning minu arvates on see seotud just teadlikkusega. Kuid sellest räägime veidi hiljem.

Teadlikkus ja juhuslikkus

Miks on teadlikkus vajalik? Käitumise psühholoogias on teada, et harjumuspäraseid toiminguid teeme automaatselt, masinlikult, st ilma teadlikkuse osaluseta. See on tähelepanuväärne fakt, mis näitab, et teadlikkus on seotud uue käitumise loomisega, olles seotud suunava käitumisega. Samuti tähendab see, et teadlikkus aktiveerub siis, kui on vaja muuta harjumuspäraseid käitumismustreid, näiteks reageerida uutele nõudmistele, arvestades uusi võimalusi. Samuti on mõned teadlased, näiteks Dawkins või Metzinger, viidanud, et teadlikkus on kuidagi seotud inimeste enesekuvandi olemasoluga, et maailma mudel hõlmab ka subjekti mudelit. Kuidas peaks siis välja nägema süsteem, mis omab sellist juhuslikkust? Millise struktuuriga peaks see olema, et suudaks luua uusi käitumisi, et lahendada ülesanded vastavalt uutele asjaoludele?

Selleks peame esmalt meenutama ja täpsustama mõningaid tuntud fakte. Kõik loomad, kellel on närvisüsteem, sisaldavad selles mingil moel keskkonna mudelit, mis on integreeritud nende võimaluste arsenali. See tähendab, et see ei ole mitte ainult keskkonna mudel, nagu väidavad mõned teadlased, vaid ka võimaliku käitumise mudel teatud olukordades. Samuti on see mudel, mis ennustab keskkonna muutusi vastusena loomade tegevusele. Kognitiivsed teadlased ei pruugi seda alati arvesse võtta, kuigi seda tõendavad peegelnärvide avastamine premotoorses koores ning ka uuringud makakkide neuronite aktiveerimisest, kes reageerivad banaani tajumisele; aktiveeruvad mitte ainult banaani piirkonnad visuaalses ja ajalises koores, vaid ka käed somatosensoorse koores, kuna banaani mudel on otseselt seotud käega—ahvile on huvipakkuv ainult see puu, mida ta suudab haarata ja süüa. Me lihtsalt unustame, et närvisüsteem ei ilmunud loomade maailma peegeldamiseks. Nad ei ole sofistid, nad tahavad lihtsalt süüa, seega on nende mudel pigem käitumismudel, mitte keskkonna peegeldus.

Selline mudel omab juba teatud määral meelevaldset loomust, mis väljendub käitumise varieeruvuses sarnastes olukordades. Loomadel on teatud tegevuste arsenal, mida nad saavad vastavalt olukorrale ellu viia. Need võivad olla keerukamad ajaliselt mustrid (tingitud-refleksid) kui otsene reaktsioon sündmustele. Kuid see ei ole siiski täiesti meelevaldne käitumine, mis võimaldab meil loomi treenida, kuid mitte inimesi.

Ja siin on oluline asjaolu, mida peame arvesse võtma—mida tuttavamad on olud, seda vähem on käitumine varieeruv, kuna ajus on lahendus. Vastupidi, mida uuemad on olud, seda rohkem on võimalikku käitumise variante. Kogu küsimus on nende valikus ja kombinatsioonis. Loomad teevad seda, väljendades lihtsalt kogu oma võimalike tegevuste arsenali, nagu näitas oma katsetes veel Skinner.

Ei saa öelda, et juhuslik käitumine oleks täiesti uus, see koosneb varem õpitud käitumismustritest. See on nende kombineerimine, mida käivitavad uued olud, mis ei kattu täielikult nendega, mille jaoks juba on olemas valmis muster. Just selles seisnebki juhusliku ja masinliku käitumise eristamine.

Juhuslikkuse modelleerimine

Juhusliku käitumise programmi loomine, mis suudab arvesse võtta uusi olusid, võimaldaks luua universaalse 'kõikekatva programmi' (sarnaselt 'kõikide teooriaga') vähemalt kindlatele domeen ülesannetele.

Mis võiks muuta nende käitumise juhuslikumaks, vabamaks? Minu läbiviidud katsetused näitasid, et ainus väljapääs on teise mudeli olemasolu, mis modelleerib esimest ja suudab seda muuta, st toimib mitte keskkonna, vaid esimese mudeli suhtes, et seda muuta.

Esimene mudel reageerib keskkonna oludele. Ja kui aktiveeritud muster osutub uueks, kutsutakse välja teine mudel, mis on õppinud otsima lahendusi esimeses mudelis, tuvastades kõik võimalikud käitumisvõimalused uues olukorras. Tuletan meelde, et uues olukorras aktiveeritakse rohkem käitumisvõimalusi, seetõttu seisneb küsimus just nende valikus või kombinatsioonis. See juhtub, kuna erinevalt tuttavast olukorrast aktiveeritakse uutele oludele vastates mitte üks, vaid mitu käitumismustrit.

Iga kord, kui aju puutub kokku millegi uuega, teostab ta mitte ühte, vaid kaks tegu – olukorra tuvastamine esimeses mudelis ja juba teostatud või võimalike tegevuste tuvastamine teise mudeliga. Ja just selles struktuuris avalduvad paljud võimalused, mis sarnanevad teadlikkusele.

1. See kahetegelik struktuur võimaldab arvesse võtta mitte ainult väliseid, vaid ka sisemisi tegureid – teises mudelis võivad salvestuda ja tuvastada eelmise tegevuse tulemused, subjekti kauged motiivid jne.
2. Selline süsteem suudab luua uut käitumist kohe, ilma pikaajalise õppimiseta, mida keskkond käivitab evolutsiooniteooria kohaselt. Näiteks on teisel mudelil võimalus lahendusi ülekanda ühelt allmudelist esimeses mudelis teistesse osadesse ja palju muid metamodeli võimalusi.
3. Teadvuse eripära on teadlikkus oma tegevusest või autobiograafiline mälu, nagu on näidatud artiklis (1). Pakutud kaheteistkümne aktiga struktuur omab just sellist võimet – teine mudel suudab säilitada andmeid esimese tegevuste kohta (ükski mudel ei saa säilitada andmeid oma tegevuste kohta, kuna selleks peab see sisaldama oma tegevuste ja mitte keskkonna reaktsioonide mittevastuolus mudeleid).

Aga kuidas täpselt toimub uue käitumise kujundamine kaheteistkümne aktiga teadvuse struktuuris? Meil ei ole käsutuses aju ja isegi selle usutav mudel. Olemme hakanud eksperimenteerima verbiraamidega kui prototüüpidega mudelitel, mis on meie ajus olemas. Raam on verbite tegijate valikute kogum olukorra kirjeldamiseks, ning raamide kombinatsioon võib teenida keerulise käitumise kirjeldamiseks. Olukordade kirjeldamise raamid – need on esimese mudeli raamid, enda tegevuste kirjeldamise raam selles – on teise mudeli raam isiklike tegevuste verbidega. Need on meil sageli segatud, kuna isegi üks lause on segu mitmest äratundmise ja tegevuse aktist (kõneaktist). Ja pika kõne väljendite vormimise loomine on parim näide meelevaldse käitumise kohta.

Kui süsteemi esimene mudel tuvastab uue mustri, millele tal puudub programmeeritud vastus, kutsub ta esile teise mudeli. Teine mudel kogub esimese mudeli aktiveeritud raame ja otsib lühema tee seotud raamide graafikus, mis kõige paremini „sulgud” uue olukorra mustrid raamide kombinatsiooniga. See on piisavalt keeruline operatsioon ja me pole selles veel saavutanud tulemusi, mis võiksid pretendeerida „kõikide programmide” tiitlile, kuid esimesed edusammud on lootustandevad.

Teadvuse katseteaduslik uurimine modelleerimise kaudu ja tarkvaralahenduste võrdlemine psühholoogia andmetega annab huvitavat materjali edasiseks uurimiseks ning võimaldab testida mõningaid raskesti kontrollitavaid hüpoteese inimkatsetes. Seda võib nimetada modelleerivateks katseteks. Ja see on ainult esimene tulemus selles uurimissuunas.

Bibliograafia

1. Kaheteistkümne aktiga reflektiivne teadvuse struktuur, A. Homjakov, Academia.edu, 2019.

Allikas: habr.com