人間とプログラムの違いは何ですか?
現在、人工知能の分野のほぼ全体を構成しているニューラル ネットワークは、人間よりも多くの要素を考慮して意思決定を行うことができ、意思決定をより迅速に、そしてほとんどの場合より正確に行うことができます。 しかし、プログラムはプログラムまたはトレーニングされた場合にのみ機能します。 これらは非常に複雑であり、多くの要素を考慮して、非常に変化に富んだ方法で動作します。 しかし、それでも意思決定において人の代わりになることはできません。 人はそのようなプログラムとどう違うのでしょうか？ ここで注意すべき重要な違いが 3 つあり、他のすべての違いもそれに続きます。
- 人は世界の絵を持っており、それによってプログラムに書かれていない情報でその絵を補うことができます。 さらに、世界の全体像は、私たちがすべてについて少なくともある程度のアイデアを持てるように構造的に配置されています。 たとえそれが空に丸い光るもの（UFO）であっても。 通常、オントロジーはこの目的のために構築されますが、オントロジーはそのような完全性を持たず、概念の多義性や相互影響が考慮されておらず、依然として厳密に限定されたトピックでのみ適用可能です。
- 人はこの世界像を考慮した論理を持っており、それを常識や常識と呼んでいます。 どのようなステートメントにも意味があり、宣言されていない隠された知識が考慮されています。 論理の法則が何百年も前からあるという事実にもかかわらず、数学的ではない通常の推論論理がどのように機能するのかはまだ誰も知りません。 私たちは基本的に、通常の三段論法さえプログラムする方法を知りません。
- 恣意。 プログラムは恣意的なものではありません。 これはおそらく XNUMX つの違いの中で最も難しいものです。 恣意性とは何でしょうか？ 以前に同じ状況下で実行したものとは異なる新しい行動を構築する能力、またはこれまでに遭遇したことのない新しい状況で行動を構築する能力。 つまり、これは本質的に、内部を含む新しい状況を考慮して、試行錯誤をせずに新しい行動プログラムをその場で作成することです。
恣意性は研究者にとってまだ未開拓の分野です。 インテリジェントエージェントの新しい行動プログラムを生成できる遺伝的アルゴリズムは、論理的にではなく「突然変異」を通じて解決策を生成し、その解決策はこれらの突然変異の選択中に、つまり試行を通じて「ランダムに」見つかるため、解決策ではありません。そしてエラー。 人はすぐに解決策を見つけ、それを論理的に構築します。 その人は、なぜそのような決定が選択されたのかを説明することさえできます。 遺伝的アルゴリズムには引数がありません。
動物が進化のはしごで上位になるほど、その行動はより恣意的になる可能性があることが知られています。 そして、人は外部の状況や学んだスキルだけでなく、個人的な動機、以前に報告された情報、同様の状況での行動の結果などの隠れた状況も考慮に入れる能力があるため、最大の恣意性が現れるのは人間です。 。 これにより、人間の行動の多様性が大幅に増大しますが、これには意識が関与していると私は考えています。 しかし、それについては後で詳しく説明します。
意識と自発性
意識はそれと何の関係があるのでしょうか？ 行動心理学では、私たちは習慣的な行動を自動的に、機械的に、つまり意識の参加なしに実行していることが知られています。 これは注目すべき事実であり、意識が新しい行動の創造に関与し、行動の方向付けに関連していることを意味します。 これは、たとえば、新しい機会を考慮して新しい要求に応答するなど、通常の行動パターンを変更する必要があるときに意識が活性化されることも意味します。 また、一部の科学者、たとえばドーキンスやメッツィンガーは、意識は何らかの形で人々の自己イメージの存在と関係しており、世界のモデルには主体自身のモデルが含まれていると指摘しました。 では、そのような恣意性がある場合、システム自体はどうあるべきでしょうか？ 新しい状況に応じて問題を解決するための新しい行動を構築できるようにするには、どのような構造を持たなければなりません。
これを行うには、まずいくつかの既知の事実を思い出し、明確にする必要があります。 神経系を持つすべての動物は、何らかの形で、その中で可能な行動の武器庫と統合された環境のモデルをその中に含んでいます。 つまり、これは一部の科学者が書いているような環境のモデルであるだけでなく、特定の状況で起こり得る行動のモデルでもあります。 そして同時に、動物のあらゆる行動に応じた環境の変化を予測するためのモデルでもあります。 このことは、認知科学者によって常に考慮されているわけではありませんが、運動前野のオープンミラーニューロンや、バナナの知覚に反応したマカクのニューロンの活性化の研究によって直接示されています。視覚野と側頭葉皮質のバナナ領域が活性化されますが、体性感覚皮質の手も活性化されます。これは、バナナのモデルが手に直接関係しているためです。サルは、果物を拾って食べることしか興味がないからです。 。 私たちは、神経系が動物のために世界を反映するために現れたものではないことを単に忘れています。 彼らはソフィストではなく、ただ食べたいだけなので、彼らのモデルは行動のモデルであり、環境を反映したものではありません。
このようなモデルにはすでにある程度の恣意性があり、それは同様の状況での行動の変動として表現されます。 つまり、動物は状況に応じて実行できる行動の一定の武器を持っています。 これらは、イベントに対する直接的な反応よりも、より複雑な一時的なパターン (条件反射) である可能性があります。 しかし、これは完全に自発的な行動ではなく、動物を訓練することはできますが、人間は訓練できません。
ここで、私たちが考慮する必要がある重要な状況があります。よく知られた状況に遭遇すればするほど、脳は解決策を持っているため、行動の変化は少なくなります。 逆も同様で、状況が新しいほど、考えられる行動の選択肢が増えます。 そして問題はその選択と組み合わせにあります。 スキナーが実験で示したように、動物は、考えられる行動のすべてを単純に実証することによってこれを行います。
これは、自発的行動がまったく新しいということではなく、以前に学習された行動パターンで構成されています。 これは、既製のパターンがすでに存在する状況と完全には一致しない新しい状況によって開始される、それらの組み換えです。 そしてこれはまさに、自発的行動と機械的行動の分離点です。
ランダム性のモデリング
新しい状況を考慮に入れることができる自発的行動のプログラムを作成すれば、少なくとも特定の問題領域については、普遍的な「すべてのプログラム」を作成することが可能になります（「すべての理論」からの類推により）。
彼らの行動をより恣意的で自由なものにするためでしょうか？ 私が行った実験では、唯一の解決策は、最初のモデルをモデル化し、それを変更できる XNUMX 番目のモデルを用意すること、つまり、環境を変更するために最初のモデルのように環境ではなく、最初のモデルを操作することであることがわかりました。
環境事情に対応した初代モデル。 そして、それがアクティブ化したパターンが新しいことが判明した場合は、XNUMX 番目のモデルが呼び出され、最初のモデルで解決策を探すように教えられ、新しい環境で考えられるすべての動作オプションを認識します。 新しい環境では、より多くの行動オプションがアクティブになるため、問題はそれらの選択または組み合わせであることを思い出してください。 これは、慣れ親しんだ環境とは異なり、新しい状況に応じて XNUMX つの行動パターンではなく、複数の行動パターンが同時に活性化されるために起こります。
脳は何か新しいことに遭遇するたびに、XNUMX つではなく XNUMX つの動作を実行します。つまり、最初のモデルによる状況の認識と、XNUMX 番目のモデルによるすでに完了した動作または可能な動作の認識です。 そしてこの構造には、意識に似た多くの可能性が現れます。
- この XNUMX つの行為の構造により、外部要因だけでなく内部要因も考慮することが可能になります。XNUMX 番目のモデルでは、前の行為の結果、主題の遠い動機などを記憶し、認識することができます。
- このようなシステムは、進化論に従って環境によって開始される長い学習を必要とせずに、新しい行動を即座に構築できます。 たとえば、XNUMX 番目のモデルには、最初のモデルの一部のサブモデルから他の部分に決定を転送する機能や、メタモデルの他の多くの機能があります。
- 意識の特徴的な特性は、記事(1)で示されているように、意識の行動に関する知識、または自伝的記憶の存在です。 提案されている XNUMX つの行為の構造には、まさにそのような機能があります。XNUMX 番目のモデルは、最初のモデルのアクションに関するデータを保存できます (どのモデルも自身のアクションに関するデータを保存できません。そのためには、そのアクションの一貫したモデルが含まれている必要があり、環境の反応）。
しかし、意識の二幕構造において、新しい行動の構築は正確にどのようにして起こるのでしょうか? 私たちは自由に使える脳も、そのもっともらしいモデルさえも持っていません。 私たちは、脳に含まれるパターンのプロトタイプとして動詞フレームの実験を開始しました。 フレームは状況を説明する動詞の動作のセットであり、フレームの組み合わせを使用して複雑な動作を説明できます。 状況を説明するためのフレームは最初のモデルのフレームであり、その中での人の行動を説明するためのフレームは個人の行動の動詞を含む XNUMX 番目のモデルのフレームです。 私たちの場合、それらはしばしば混合されます。なぜなら、たとえ XNUMX つの文であっても、いくつかの認識行為と行為 (音声行為) が混合されているからです。 そして、長いスピーチ表現の構築そのものが、自発的な行動の最良の例です。
システムの最初のモデルが、プログラムされた応答を持たない新しいパターンを認識すると、XNUMX 番目のモデルを呼び出します。 XNUMX 番目のモデルは、最初のモデルのアクティブ化されたフレームを収集し、接続されたフレームのグラフ内でより短いパスを検索します。これにより、フレームの組み合わせによる新しい状況のパターンが最良の方法で「閉じる」ことになります。 これはかなり複雑な操作であり、「すべてのプログラム」と言えるような結果はまだ得られていませんが、最初の成功は励みになります。
ソフトウェアソリューションをモデリングして心理データと比較することによる意識の実験的研究は、さらなる研究のための興味深い材料を提供し、人体実験では十分にテストされていないいくつかの仮説をテストすることを可能にします。 これらはモデリング実験と呼ぶことができます。 そしてこれは、この方向の研究における最初の結果にすぎません。
参考文献
1. .
出所： habr.com