Kas on võimalik programmeerida juhuslikkust?

Milles on erinevus inimese ja programmi vahel?

Neuraalvõrgud, mis praegu praktiliselt kogu tehisintellekti valdkonda katavad, saavad otsuste tegemisel arvesse võtta palju rohkem tegureid kui inimene, tegema seda kiiremini ja enamasti täpsemalt. Kuid programmid tegutsevad ainult nii, nagu neid on programmeeritud või õpetatud. Need võivad olla väga keerulised, arvestada paljusid tegureid ja tegutseda väga erinevalt. Siiski ei saa nad asendada inimest otsuste tegemisel. Mis on siis see, mis eristab inimest sellisest programmist? Siin on oluline märkida kolme peamist erinevust, millest tulenevad kõik teised:

1. Inimene omab maailmapilti, mis võimaldab tal täiendavate andmetega täiendada pilti, mis programmidesse kirja pandud ei ole. Lisaks on maailmapilt struktuuriliselt üles ehitatud nii, et see võimaldab meil saada vähemalt mingisuguse arusaama kõikidest asjadest. Isegi kui see on midagi ümmargust ja säravat taevas (UFOD). Selle jaoks ehitatakse tavaliselt ontoloogiad, kuid ontoloogiad ei oma sellist põhjalikkust, arvestavad halvemini mõistete mitmekesist tähendust, nende vastastikust mõju ning on seni rakendatavad vaid rangelt piiratud teemadel.
2. Inimene omab loogikat, mis arvestab seda maailmapilti, mida me nimetame terveks mõistuseks või common sense'iks. Iga väide omab mõtet ja arvestab varjatud mittetähtkujundatud teadmisi. Kuigi loogika seadused on mitusada aastat vanad, ei tea keegi siiani, kuidas tavaline, mitte-matemaatiline, mõtlemisloogika toimib. Me ei tea tegelikult isegi, kuidas programmeerida tavalisi silogisme.
3. Aruus. Programmid ei ole oma olemuselt arvutavad. See on ilmselt kõige keerulisem kolmest eristavast omadusest. Mida me nimetame arvutusvõimeteks? Uue käitumise loomise võimalust, mis erineb sellest, mida oleme eelnevalt samade asjaolude korral teinud, või käitumise loomise uutes, varem mitteesinevates olukordades. Tõenäoliselt on see elupraktika, kus loodakse uusi käitumisprogramme ilma katsetamata ja eksitusteta, arvestades uusi, sealhulgas sisemisi asjaolusid.

Aruus on praegu uurijate jaoks veel avastamata valdkond. Geneetilised algoritmid, mis suudavad genereerida uusi käitumisprogramme intelligentsed agendid, ei ole lahendus, kuna need genereerivad tulemusi mitte loogiliselt, vaid 'mutatsioonide' kaudu ning lahendus leitakse 'juhuslikult' nende mutatsioonide selektsiooni käigus, see tähendab katse-eksituse meetodil. Inimene leiab lahenduse kohe, ehitades selle loogiliselt. Inimene suudab isegi selgitada, miks selline lahendus on valitud. Geneetilisel algoritmil ei ole argumente.

On teada, et mida kõrgem on loom evolutsioonilisel astmel, seda vabam võib olla tema käitumine. Inimese käitumine on kõige vabam, kuna inimene suudab arvesse võtta mitte ainult väliseid asjaolusid ja omandatud oskusi, vaid ka varjatud asjaolusid – isiklikke motiive, varem edastatud teavet, sarnastes olukordades tehtud toimingute tulemusi. See suurendab oluliselt inimese käitumise variatiivsust ja minu arvates on sellele kaasa aidanud just teadlikkus. Kuid sellest räägime natuke hiljem.

Teadlikkus ja vabatahte

Millisellega on teadlikkus seotud? Käitumuslikus psühholoogias on teada, et harjumuspärased toimingud teeme automaatselt, mehhaaniliselt, st ilma teadlikkuse osalemiseta. See on tähelepanuväärne fakt, mis näitab, et teadlikkus on seotud uue käitumise loomisega ja on seotud orienteeruva käitumisega. See tähendab ka, et teadlikkus aktiveerub just siis, kui on vaja muuta harjumuspärast käitumismustrit, näiteks reageerida uutele nõudmistele, arvestades uusi võimalusi. Samuti on mõned teadlased, näiteks Dawkins või Metzinger, märkinud, et teadlikkus on seotud enesehinnanguga, mis tähendab, et maailmamudel hõlmab ka subjekti mudelit. Kuidas peaks siis välja nägema süsteem, mis omab sellist vaba tahte vormi? Milline struktuur peab tal olema, et see suudaks luua uut käitumist ülesande lahendamiseks vastavalt uutele oludele?

Selleks peame esmalt meenutama ja täpsustama mõningaid tuntud fakte. Kõik loomad, kellel on närvisüsteem, sisaldavad selles mingil moel keskkonna mudelit, mis on integreeritud nende tegevusvõimaluste arsenali. See tähendab, et see ei ole ainult keskkonna mudel, nagu mõned teadlased väidavad, vaid ka võimaliku käitumise mudel teatud olukordades. Ja samal ajal on see mudel, mis ennustab keskkonna muutusi nende tegevuste tagajärjel. Kognitiivteadlased ei pruugi seda alati arvesse võtta, kuigi avatud peegelneuronite olemasolu premotoorses koores näitab seda otse, samuti uurimised makakkide neuronite aktiveerimisest, mis reageerivad banaanide tajumisele – nende aktiivsus ei piirdu ainult banaani piirkondadega nägemis- ja ajalises koores, vaid hõlmab ka käsi somatosensoorses koores, kuna banaani mudel on otseselt seotud käega. Apelsin on ahvile huvitav vaid siis, kui ta saab selle võtta ja süüa. Me lihtsalt unustame, et närvisüsteem ei tekkinud loomade maailma peegeldamiseks. Nad ei ole sofistid, nad tahavad lihtsalt süüa, seega on nende mudel pigem käitumise mudel, mitte keskkonna peegeldamise mudel.

Seda mudel omab juba teatud määral juhuslikkust, mis avaldub sarnastes olukordades käitumise variatiivsusena. Loomadel on teatud arseenaal võimalikke tegevusi, mida nad saavad olukorra järgi rakendada. Need võivad olla keerukamad ajamustrid (tingimuslikud-refleksid) kui vahetu reaktsioon sündmustele. Kuid see ei ole siiski täiesti juhuslik käitumine, mis lubab meil loomi koolitada, kuid mitte inimesi.

Siin on oluline asjaolu, mida peame arvestama – mida tuntumad on kohtumised, seda vähem variatiivne on käitumine, kuna ajus on olemas lahendus. Vastupidi, mida uuemad on asjaolud, seda rohkem on võimalik käitumisvõimalusi. Ja kogu küsimus on nende valikus ja kombineerimises. Loomad teevad seda, näidates lihtsalt kogu oma tegevusarsenaali, nagu näitas oma katsetes Skinner.

Ei saa öelda, et juhuslik käitumine on täiesti uus, see koosneb varasemate käitumismustrite ümberkombineerimisest. See on nende koondamine, mille käivitavad uued olud, mis ei ühti täielikult nendega, millele juba on olemas valmis muster. Just selles peitubki erinevus juhusliku ja masinliku käitumise vahel.

Juhuslikkuse modelleerimine

Juhusliku käitumise programmi loomine, mis suudab arvesse võtta uusi olusid, võimaldaks luua universaalset "kõikehõlmavat programmi" (sarnaselt "kõikide teooriale") vähemalt teatud domeeni ülesannete jaoks.

Kuidas saaks muuta nende käitumise juhuslikumaks, vabamaks? Minu läbi viidud eksperimendid on näidanud, et ainus väljapääs on olemasolu teisel mudelil, mis modelleerib esimest ja suudab seda muuta, st tegutseda mitte keskkonna suhtes nagu esimene, vaid esimese mudeli suhtes, et seda muuta.

Esimene mudel reageerib keskkonnaoludele. Kui aktiveeritud muster osutub uuenduseks, kutsub see esile teise mudeli, mis on õpetatud leidma lahendusi esimeses mudelis, tuvastades kõik võimalikud käitumisvariandid uues olukorras. Tuletan meelde, et uues olukorras aktiveeritakse rohkem käitumisvariante, seega on küsimus nende valikus või kombinatsioonis. See juhtub sellepärast, et tuttavas keskkonnas aktiveeritakse uute olude vastusena mitte üks käitumismuster, vaid kohe mitu.

Iga kord, kui aju kohtab midagi uut, sooritab see mitte ühe, vaid kaks tegevust – esimese mudeli kaudu olukorra tuvastamine ja teise mudeli kaudu juba tehtud või võimalike tegude tuvastamine. Just selles struktuuris ilmnevad paljud võimalused, mis sarnanevad teadvusele.

1. See kahetasandiline struktuur võimaldab arvesse võtta mitte ainult väliseid, vaid ka sisemisi tegureid – teises mudelis võivad salvestuda ja tuvastuda eelmise teo tulemused, subjekti kauged motiivid jne.
2. Süsteem suudab kujundada uut käitumist koheselt, ilma pikaajalise, keskkonna poolt algatatud õppimise vajaduseta evolutsiooniteooria kohaselt. Näiteks teisel mudelil on võimalik edastada lahendusi ühte mudeli alakomponendist teistesse osadesse ning palju teisi meta mudeli võimalusi.
3. Teadvuse eripära on teadlikkus oma tegevusest, või autobiograafiline mälu, nagu on näidatud artiklis (1). Pakutud kaheastmeline struktuur omab just seda võimet – teine mudel suudab salvestada andmeid esimese tegevuste kohta (ühelgi mudelil ei ole võimalik salvestada andmeid enda tegevuste kohta, kuna selleks peaks see sisaldama oma tegevuste, mitte keskkonna reaktsioonide, tegevusmudelite järjepidevaid mudeleid).

Kuidas täpselt toimub uue käitumise kujundamine kaheastmelises teadlikkuse struktuuris? Meil ei ole ega saagi olla aju või selle realistlikku mudelit. Oleme hakanud katsetama tegusõna raame kui prototüüpe mudelitest, mis meie ajus eksisteerivad. Raam on väärtuste kogum tegusõna aktantide jaoks, et kirjeldada olukorda, ja raamide kombinatsioon võib kirjeldada keerukat käitumist. Olukorra kirjeldamise raamid – need on esimese mudeli raamid, raamil oma tegevuste kirjeldamiseks selles – on teise mudeli raam, milles on isikliku tegevuse tegusõnad. Need satuvad tihti segamini, kuna isegi üks lause on mitme akti äratundmise ja toimimise (kõneakti) segu. Ja pika kõne väljendite koostamine iseenesest on parim näide meelevaldsest käitumisest.

Kui esimene mudel tuvastab uue mustri, millele tal puudub programmitud vastus, kutsub ta esile teise mudeli. Teine mudel kogub esimese aktiveeritud raamid ja otsib lühemat teed seotud raamistikus, mis parimal viisil justkui "sulgub" uue olukorra mustrites raamide kombinatsiooniga. See on piisavalt keeruline operatsioon ja me ei ole veel saavutanud tulemusi, mis nõuaksid "üldprogrammi" tiitlit, kuid esimesed edusammud on lohutavad.

Eksperimentaalsed teadusuuringud teadlikkuse kohta, kasutades modelleerimist ja programmiliste lahenduste võrdlemist psühholoogia andmetega, pakuvad huvitavat materjali edasisteks uuringuteks ja võimaldavad testida mitmeid halvasti kontrollitavaid hüpoteese inimkatsete kaudu. Seda saab nimetada modelleerivateks katseteks. Ja see on alles esimene tulemus selles uurimissuunas.

Bibliograafia

1. Kaksaktne struktuur refleksiivsest teadlikkusest, A. Homjakov, Academia.edu, 2019.

Allikas: habr.com