Modèle d'IA solide

Renforcez l'IA!

Récemment, le terme «intelligence artificielle» est devenu extrêmement large. Partout où ils l'utilisent, des appareils «intelligents» aux programmes de jeu d'échecs, de go, etc. En même temps, il n'y a pas d'intelligence, de conscience humaine dans ces appareils.

Les sujets les plus en vogue - réseaux de neurones, apprentissage profond, etc. sont basés sur des concepts qui impliquent, en fait, une seule fonction - la reconnaissance des formes et ne peuvent pas conduire à la création d'un système à part entière d'intelligence artificielle.

Dans cet article, je propose de revenir à la compréhension initiale du problème - la création de systèmes avec les propriétés de l'activité mentale humaine - comme la compréhension du sens, l'élaboration d'un plan d'action pour atteindre l'objectif, la capacité d'expliquer vos actions, d'ajuster le comportement en fonction de l'environnement, etc.

Depuis de nombreuses années, des tentatives ont été faites pour créer des systèmes d'intelligence artificielle dont les propriétés sont proches du cerveau humain. Cependant, cela n'a pas encore été réalisé. Les scientifiques connaissent déjà suffisamment en détail les fonctions et la structure des éléments de base du cerveau - des cellules spéciales appelées neurones. La structure générale du cerveau est également plus ou moins étudiée - quelles parties du cerveau sont responsables de quelles fonctions globales. Cependant, le niveau moyen - le niveau de connexions des neurones dans des structures plus grandes et la relation de ces structures avec la conscience et le processus de pensée reste un mystère.

Cet article est une tentative de présenter une hypothèse d'une méthode pour combiner les neurones dans des structures plus grandes, pour décrire les principales fonctions et propriétés de ces structures. Cela permettra, à mon avis, d'aborder la mise en œuvre technique de concepts tels que le sens, l'attention, le comportement déterminé, la conscience de soi, etc. Les idées présentées doivent bien sûr être vérifiées dans la pratique. Mais même si elles ne sont pas confirmées, peut-être que les considérations exposées dans cet article inciteront d'autres chercheurs à travailler dans ce sens, qui connaît clairement une pénurie d'idées constructives à l'heure actuelle.

J'ai appelé le concept présenté dans l'article - «Réseau sémantique dynamique basé sur des actions» .

1. Points de départ

Voici des faits connus sur la structure du système nerveux sur laquelle le modèle proposé est basé:

1. La perception des signaux externes dans le système nerveux se produit par des structures spéciales appelées récepteurs, qui sont activées dans certaines conditions environnementales.
2. La mise en œuvre d'actions élémentaires (contraction / relaxation musculaire, sécrétion chimique) se produit du fait de l'activation d'autres éléments appelés effecteurs.
3. Le transfert d'activité entre les récepteurs et les effecteurs est effectué par des éléments spéciaux appelés neurones.
4. Le signal d'activité est binaire. L'activité est là ou pas.
5. Pour pouvoir apprendre pendant le traitement de l'information, la capacité de former de nouveaux neurones et les connexions entre eux est nécessaire.
6. Les récepteurs sont présents dans les muscles, les tendons et les articulations, c'est-à-dire que les actions effectuées envoient des signaux sur leur accomplissement - les actions sont ressenties.

2. Description du modèle

2.1 Schéma général

Les informations traitées dans le système sont basées sur des sensations, c'est-à-dire des signaux de certains récepteurs - visuels, auditifs et autres. À un certain stade du traitement, ces informations deviennent des connaissances et le processus se ressent comme une réflexion. Il n'y a pas d'entité distincte pour représenter les pensées. Ce que nous appelons la pensée sont des sensations traitées.
Un signal provenant de récepteurs (sensation) peut se produire à la fois en raison d'une irritation externe et de signaux provenant du système.

Le schéma de traitement général est présenté à la Fig. 1.


Fig. 1 Régime général

À l'avenir, le terme récepteurs sera compris ensemble comme les capteurs eux-mêmes et la fonctionnalité de commutation qui permet une activation soit de l'extérieur du système, soit de l'intérieur.

2.2. Détecteur, action, concept

Ainsi, les récepteurs enregistrent des signaux élémentaires de l'environnement, tels que la couleur, la luminosité des points spatiaux, l'amplitude et la fréquence des fluctuations de l'air ambiant, la température des parties du corps, la position des articulations, la condition musculaire, la composition chimique à certains points du corps, etc. En conséquence, des ensembles de signaux d'activité de récepteurs entrant dans le réseau de traitement.
Dans le réseau de traitement, en partie à cause de l'information génétique, et dans une plus grande mesure basée sur l'expérience individuelle, des neurones se forment qui ne répondent qu'à certaines combinaisons de signaux d'entrée. Nous appellerons ces détecteurs de neurones, et la combinaison des signaux d'entrée des récepteurs - l'image. Autrement dit, les détecteurs remplissent la fonction de reconnaissance de formes. En fait, c'est cette fonction qui est simulée par divers réseaux de neurones actuellement largement connus. Mais leurs développeurs s'arrêtent là, et nous irons plus loin.
Comme les détecteurs, les neurones envoyant des signaux aux effecteurs peuvent être combinés en structures plus complexes, dont l'activation des connexions d'entrée conduit à la mise en œuvre de combinaisons d'actions élémentaires. Ainsi, des structures représentant des actions apparaissent.

Vous pouvez imaginer la formation d'une structure qui effectuera les actions suivantes:

• Activation des connexions de l'intérieur du système à une certaine combinaison de récepteurs
• Réglage du commutateur (Fig.1) pour recevoir des signaux de l'intérieur du système

De cette façon, une action est créée par l'imagination, en représentant une certaine image, qui est un ensemble de signaux provenant de récepteurs. Nous appellerons de telles actions des actions-représentations d'une certaine image.

La combinaison du détecteur d'une certaine image et de la représentation-action de cette image forme une image-concept avec laquelle le système peut travailler. À l'aide d'un détecteur, le système peut reconnaître le concept dans le signal d'entrée, et à l'aide de la représentation-action, le présenter, même s'il n'y a pas de signaux correspondants de l'extérieur.

2.3. Relations associatives

Des connexions peuvent être établies entre les concepts-images, de sorte que, par exemple, un concept peut en activer un autre. Ainsi, l'activation depuis l'extérieur du détecteur de l'image visuelle peut conduire à l'activation, par exemple, d'un son ou d'une autre image visuelle. Un exemple d'une variante de ces relations est illustré à la Fig. 2.


Fig. 2 associations

2.4. Actions de perception et action d'attention

Plus tôt, nous avons examiné les représentations-actions, dont l'activation a conduit à la représentation d'une sorte d'image à l'entrée du réseau de traitement. Ces actions définissent le commutateur de réception pour recevoir des informations de l'intérieur du système.

Si le commutateur est réglé pour recevoir des informations de l'extérieur, l'état des récepteurs sera déterminé par l'état de l'environnement. Nous appelons ces actions actions-perceptions . Ce sont des concepts qui nous sont familiers, comme regarder, écouter, lire.
Les récepteurs fournissent des données sur un grand nombre de paramètres au réseau de traitement (par exemple, le nerf optique contient environ un million de fibres). Si nous prenons en compte l'ensemble des signaux d'entrée, les images perçues seraient toujours nouvelles pour le système, car l'environnement n'est jamais le même dans les moindres détails. Et le système dans ce cas n'a pas pu reconnaître les parties précédemment vues de la nouvelle scène.

Autrement dit, vous devez pouvoir limiter les signaux d'entrée, les filtrer. Cela nous amène au besoin d'action - d' attention . Un filtre de signal doit être placé sur le chemin des signaux des récepteurs, contrôlé par l'attention et capable de couper certaines informations selon certains critères. Les signaux qui ont traversé ce filtre conduiront soit à l'activation d'une sorte de détecteur (s'il a déjà été formé dans le système), soit devraient être mémorisés en cas d'importance possible à l'avenir. Ainsi, en plus du filtrage, l'attention devrait être capable de créer un concept temporaire à partir des signaux traversant le filtre en combinant des détecteurs actifs et en créant des liens vers les représentations d'actions correspondantes.

Fig. 3 montre les actions-perceptions et leur action-attention.

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Fig. 3 Actions-perceptions et action-attention

Les concepts et relations temporaires créés après un certain temps peuvent être détruits ou devenir permanents en cas d'utilisation répétée.

Le processus général de perception des informations de l'environnement est ainsi divisé en actes de perception séparés, se terminant soit par la création / modification de concepts temporaires (quand quelque chose de nouveau est remarqué dans l'environnement) soit simplement par l'activation de concepts déjà créés.

L'action d'attention, qui active des concepts temporaires pendant la perception, maintient une liste ordonnée de ces concepts, dont la profondeur est susceptible de déterminer la taille de la mémoire à court terme d'une personne (généralement pas plus de 10 concepts).

2.5. L'action comme base (sens) des concepts

La réflexion sur les différents concepts avec lesquels le cerveau humain opère conduit à observer que le concept d'action est central et se trouve à la base de presque tous les concepts et constitue leur soi-disant sens.

Considérez les concepts exprimant les propriétés ou les caractéristiques des objets.

2.5.1. Concepts - Caractéristiques

Les images enregistrées par les récepteurs contiennent des informations sur diverses caractéristiques environnementales de base, par exemple la couleur, la luminosité, la forme des lignes à un certain point dans l'espace, la fréquence et la force des vibrations de l'air et d'autres paramètres.

En vérifiant l'image pour le respect de certaines conditions, vous pouvez activer des concepts qui exprimeront les valeurs de certaines caractéristiques ou signes, par exemple, "rouge", "jaune", "au centre", "rond", "grand".

L'action elle-même pour vérifier ces conditions peut être considérée comme une question sur quelque chose, et le résultat de cette action est la réponse à cette question. Par exemple, la question est «La maison est-elle rouge?», La réponse est «Rouge». Mais il faut en quelque sorte dénoter un résultat de test négatif. Ainsi, le concept de «non» apparaît, exprimant le résultat négatif de tout contrôle. Pour la symétrie et la commodité, le concept de «Oui» apparaît, ce qui indique un résultat de test positif. Les réponses «Rouge» et «Oui» à la question ci-dessus sont équivalentes.

Les actions de validation individuelles peuvent être regroupées en ensembles qui reçoivent une désignation spécifique. Il existe donc des ensembles de caractéristiques «Couleur», «Taille», «Forme» et autres, y compris des contrôles séparés, tels que, par exemple, «rouge», «jaune», «grand», «petit». Ces caractéristiques générales contiennent une action qui combine les contrôles des éléments individuels. Le résultat de cette action est l'une des valeurs incluses dans ce concept de caractéristiques. Par exemple, «Taille de la maison?» - «Grande». Il est impossible de répondre «Oui» ou «Non» à ces questions.

À l'avenir, nous appellerons une caractéristique à la fois un concept distinct (par exemple, «grand») et un groupe (par exemple, «taille»). Lors de leur utilisation, il n'y a pas de différences significatives.

En parlant de caractéristiques-actions, quatre options pour leur utilisation peuvent être distinguées:

1. Vous pouvez parler d'une caractéristique d'action généralisée, par exemple, «Couleur de quelque chose», «Taille de quelque chose», etc. Ces expressions déterminent simplement l'action, spécifient quels signes de l'image sont vérifiés et quelles valeurs possibles peuvent être obtenues en conséquence. Un analogue de la description de classe dans la programmation orientée objet.
2. Nous pouvons parler de la caractéristique d'un objet particulier représenté par un concept temporaire créé par une action-perception. Par exemple, la représentation intrasystémique (sens) de la phrase «De quelle couleur est ce livre?» Sera un nouveau concept temporaire, une caractéristique d'action créée sur la base du concept généralisé «Couleur de quelque chose» (point 1) et du concept temporaire de «Ce livre». Dans la caractéristique «Couleur de quelque chose», le paramètre de l'objet action pointe sur «Ce livre». C'est un analogue d'une instance de classe en programmation orientée objet avec une valeur spécifique de l'objet action.
3. Et vous pouvez définir le résultat de l'action. Cette option sera une représentation interne de phrases affirmatives, par exemple, «La couleur de ce livre est rouge». Il s'agit d'un analogue d'une instance de classe en programmation orientée objet, dans laquelle l'objet action et le résultat sont spécifiés.
4. Et enfin, le résultat de l'action peut être défini, mais l'objet n'est pas défini. Cette option sera une représentation interne de phrases comme «Quelque chose de rouge», «Quelque chose de grand». Il s'agit d'un analogue d'une instance de classe en programmation orientée objet, dans laquelle seul le résultat est spécifié.

Ainsi, une structure interne (l'action de vérifier un certain attribut) sous-tend des concepts divers tels que 1) un concept généralisé - une caractéristique («forme»), 2) une question sur la caractéristique d'un objet spécifique («Quelle est la forme de cette pierre?»),
3) une déclaration sur la propriété d'un objet particulier («La pierre qui se trouve en haut est ronde») et 4) une indication d'un certain objet avec certaines propriétés («Quelque chose de rond»).
La possibilité de définir le résultat d'une action sans vérifier réellement les propriétés de l'image est extrêmement importante. Il vous permet de traiter des informations sur les objets en l'absence de l'image réelle de l'objet. Cela ouvre la voie à la construction de tout concept, y compris abstrait, par exemple, «quelqu'un est bon», «quelqu'un est respecté», «fonction logarithmique», etc.

Considérez la structure interne possible des caractéristiques de l'action. De ce qui précède, il est clair qu'il doit y avoir des indications sur l'objet de l'action et le résultat. Dans le cadre de l'action, des activités doivent être menées pour présenter l'image de l'objet, vérifier certaines propriétés de cette image et formuler le résultat (activer le concept correspondant et établir un lien avec le résultat de l'action). Dans le cas d'un résultat prédéterminé, les activités de présentation et de vérification de l'image ne sont pas effectuées.
Schématiquement, cela est illustré sur la figure 4


Fig. 4 Caractéristiques d'action interne possibles

2.5.2. Concepts comparatifs, concepts de relation

Dans la section précédente, nous avons parlé des signes qui caractérisent une certaine image et avons découvert que la signification de ces concepts était l'action de comparer ces signes avec certains modèles, précédemment connus. Lors de la détermination, par exemple, de la couleur, une comparaison a été faite avec des motifs de couleurs connues et la correspondance a été considérée comme le résultat.

Si, cependant, une comparaison n'est pas faite avec un modèle prédéfini, mais avec les signes d'un autre objet, alors nous obtenons des concepts comparatifs ou des concepts-relations. Par exemple, «quelque chose est plus que quelque chose», «quelque chose est plus brillant que quelque chose», «quelque chose est plus élevé que quelque chose», etc.

Comme les caractéristiques, les relations ne doivent pas être basées uniquement sur les signes contenus dans l'image perçue par les récepteurs. Ce sont des concepts tout à fait possibles qui n'ont pas de représentation externe explicite, par exemple, «Il est son mari», «Il est le chef du département», «Quelque chose appartient à quelqu'un». Parfois, il est même difficile de formuler des règles claires pour vérifier un attribut particulier, comme pour le concept d'appartenance.

En l'absence de l'un ou l'autre objet de relation, des questions se posent (par exemple, «Qu'est-ce qui appartient à Sasha?», «À qui appartient cette plume?»).

2.5.3. Objet - image et ensemble de caractéristiques

L'image perçue par les récepteurs peut être représentée soit sous la forme de signaux qui composent cette image - «photographies», soit comme un ensemble de résultats d'actions pour vérifier certains signes, c'est-à-dire un ensemble de caractéristiques, ou les deux.

La combinaison de l'image et / ou des caractéristiques qui se trouvent toujours ensemble est idéalement représentée par le concept d' un objet .

La figure 5 montre une représentation possible d'un objet caractérisé par l'image visuelle "Image 1", l'image sonore "Image 2" qui lui est associée, et deux caractéristiques "Couleur" et "Forme".


Fig. 5 Représentation possible de l'objet

Notez que les significations «rond» et «rouge» sont des images de récepteurs «texte», c'est-à-dire des mots. Bien sûr, les «récepteurs de texte» qui répondent aux symboles d'informations informatiques sont absents chez l'homme et sont donnés comme exemple possible d'un système artificiel de traitement des informations de symboles.

2.5.4. La caractéristique "d'être"

Parmi toutes les caractéristiques possibles, il y en a une qui est toujours présente et qui est, pour ainsi dire, la base de l'apparition d'autres caractéristiques. Cette caractéristique reflète l'être, la présence de quelque chose. Et après cela, ce quelque chose peut avoir d'autres caractéristiques.
Cette caractéristique s'exprime par les mots «être», «être». L'action sous-jacente vérifie la présence d'un signal ou d'un ensemble de signaux.


Fig. 6 caractéristique est / doit être

La figure 6 montre qu'il existe une différence entre la connexion associative entre les objets Image1 et Image2 et la communication via le concept de Is. Dans le premier cas, lors de la perception d'une image, une deuxième image «apparaît» dans le système, et dans le second cas, la connaissance de l'objet se fait sentir.

Les connexions associatives peuvent conduire à l'apparition d'images dénuées de sens et non connectées et dans le cas général sont aléatoires, mais les images connectées via des concepts-caractéristiques ont déjà un sens, car elles contiennent un certain contrôle et nous informent sur le résultat positif de ce contrôle. Cela donne naissance au concept de vérité et de mensonges, ainsi qu'à la logique, comme un ensemble de règles pour travailler avec des caractéristiques-concepts, ce qui permet d'en générer d'autres à partir d'un vrai concept, qui sera également vrai.

La représentation externe des concepts-caractéristiques est réalisée par la représentation-action, qui construit la forme externe en combinant les représentations de la caractéristique elle-même, de l'objet et du résultat. Sur la figure 6, il est illustré à l'intérieur des caractéristiques conceptuelles de Oui.

Ainsi, nous avons vu qu'une certaine action sous-tend les concepts suivants:

• Caractéristique (action de validation)
• Relation (action de validation)
• Objet (ensemble de fonctionnalités)

Si nous ajoutons ici des concepts qui représentent les actions ou processus réels, et des concepts connexes (par exemple, le doute, la probabilité, etc.), il semble que toutes les connaissances peuvent être décrites par de telles structures en fonction des actions et des relations entre elles.

Ainsi, il devient clair que la question clé est la question de la gestion des actions, c'est-à-dire quelle action est exécutée à un moment donné et laquelle sera exécutée ensuite. Considérez ceci dans la section suivante.

2.6. Gestion des actions

2.6.1. Récepteurs d'action

Au début, nous avons mentionné que les actions effectuées se font sentir, ce qui signifie que les actions ont certains récepteurs. Il semble que le système devrait pouvoir distinguer les situations suivantes:

• Action en cours
• L'action vient de se terminer avec succès
• L'action vient d'échouer

Autrement dit, la structure interne de l'action devrait inclure les récepteurs de ces situations. La présence de récepteurs d'action permet d'interpréter correctement les signaux des récepteurs ordinaires (visuels, auditifs, etc.). Par exemple, il devient possible de distinguer une situation où l'on voit réellement un objet et quand on l'imagine seulement.


Fig. 7 Raffinement des images par les récepteurs d'action

Dans les sections précédentes, nous avons parlé et indiqué sur les figures les connexions entre les différents éléments. Ces liaisons transmettaient un signal d'activité d'un élément à un autre. Par exemple, un certain ensemble de liaisons provenant de récepteurs peut former un détecteur. La communication du détecteur peut aller vers un détecteur plus complexe, ou vers un effecteur, provoquant une action. En général, toute l'activité du système peut être représentée comme le choix de certaines actions en fonction de divers signaux au niveau des récepteurs.

Examinez les options possibles pour activer une action spécifique, illustrées à la Fig.8.


Fig. 8 Options pour effectuer des actions

Option 1. Dans le système, une connexion peut être établie entre le détecteur et l'effecteur lui-même ou un groupe d'effecteurs (indiqué sur la Fig. 8 par le chiffre 1). Dans ce cas, lorsqu'une certaine situation se produit, un certain effecteur sera déclenché. Cela forme ce qu'on appelle des réflexes.

Option 2. La communication du détecteur ne va pas directement aux effecteurs, mais à une structure spéciale, l'action (indiquée sur la Fig. 8 par 2). Pour que l'action soit exécutée et envoie un signal à l'effecteur correspondant, l'autorisation de l'action spéciale indiquée sur la figure par l'action "Sélectionner une action" est nécessaire. C'est-à-dire que le lien 2 ne démarre pas l'exécution de l'action, mais indique seulement en quelque sorte à l'action "Sélectionner une action" ce qu'il faut faire. L'action "Sélectionner une action" fonctionne automatiquement. Dans ce cas, l'action «Choix de l'action» n'a pas besoin de chercher quoi faire, elle doit juste être d'accord avec le choix proposé. C'est ainsi que l'automatisation se produit lorsque, à la suite de l'expérience ou de la formation, le système s'habitue à effectuer certaines actions dans une certaine situation. Dans ce cas, il reste possible de modifier le comportementpuisque l'action "Sélectionner une action" peut ne pas être d'accord avec l'option proposée et malgré l'activité de communication 2 choisir une autre action à réaliser.

Option 3. Dans ce cas, il n'y a pas de connexion des détecteurs actifs à une action, ou les connexions proposées (type 2) ne convenaient pas à l'action "Sélectionner l'action". Dans ce cas, une logique complexe est effectuée pour sélectionner l'action à effectuer (le système «pense»). Le processus de sélection d'une action peut être affecté par des signaux externes (représentés sur la figure 8 par le lien 4). Ainsi, par exemple, des actions peuvent être interrompues lorsque de nouveaux signaux apparaissent. Un tel comportement est connu en neurophysiologie comme un réflexe d'orientation - attirant l'attention sur un nouveau stimulus.

2.6.2. Processus de sélection des actions

Dans cette section, nous décrivons le processus qui se produit dans le cadre de l'action "Sélectionner une action" sur la figure 8. Cette action est effectuée automatiquement s'il n'y a pas d'activités réflexes (type 1 de la section précédente).

Pendant la durée de vie du système, l'algorithme intégré à cette action peut changer, s'améliorer. Mais il semble qu'il devrait avoir au moins les propriétés suivantes:

• Le choix de la prochaine action ne doit pas être aléatoire, mais doit être ciblé;
• L'action terminée doit recevoir une évaluation - succès / échec. L'échec de l'action doit être pris en compte lors du prochain choix;
• Lors du choix d'une action, les signaux d'invite du niveau des associations doivent être pris en compte (connexions de type 2 de la section précédente).

Pour mettre en œuvre la première propriété, le système doit disposer d'informations, d'une part, sur les objectifs et les besoins du système à un moment donné, d'autre part sur les résultats attendus de chaque système d'action connu, et troisièmement sur les conditions de réussite de l'action.
Un grand avantage de l'approche proposée est que les trois types d'informations (objectifs, résultats attendus de l'action et conditions nécessaires à l'action) peuvent être représentés par une seule entité - le concept-caractéristique décrit dans la section 2.5.1. Par exemple, la caractéristique «quelque chose de proche» peut être présente dans les résultats attendus de l'action «Approcher quelque chose», dans les conditions nécessaires de l'action «Prendre quelque chose», et aussi être une cible à un moment donné.

Nous montrons ces éléments sur la figure 9.


Fig. 9 Choix des actions

Le système contient une liste d' objectifs , consistant en des pointeurs sur les concepts-caractéristiques (la signification de cet objectif est également stockée). Avec cette liste, ainsi qu'avec une liste d'actions avec des relations associatives actives ("conseils", relations de type 2), l'action "Sélectionner une action" fonctionne également. De plus, chaque action connue du système comprend deux listes de pointeurs - l'une sur les conditions préalables à l'action à exécuter et l'autre sur les caractéristiques du résultat . Sur la base de ces informations, l'algorithme d'action «Sélectionner une action» détermine quelle action choisir, si nécessaire, en construisant une nouvelle action composite à partir d'actions distinctes connues.

En général, nous voyons comment le concept d'action, qui provient d'un effecteur élémentaire, est entouré de structures auxiliaires (récepteurs, concepts, caractéristiques). Ces structures forment un certain modèle d'action, qui vous permet d'évaluer le résultat d'une action avant l'exécution réelle, ce qui permet de planifier des actions pour atteindre le résultat souhaité.

En plus d'un comportement déterminé, une réaction à une tentative infructueuse d'effectuer une action est nécessaire. Par échec, nous entendons l'incapacité de terminer (ou même de commencer) l'action en principe, par exemple, en raison du manque de conditions nécessaires (une tentative de boire en l'absence d'eau ou une tentative de prendre quelque chose de très difficile).

La présence d'une telle situation est signalée par le récepteur de l'action infructueuse (section 2.6.1). Dans ce cas, avant de rechercher l'action suivante à effectuer, il est nécessaire d'analyser les raisons de l'échec de l'action précédente. Cette analyse comprend la comparaison de la situation avant d'effectuer une action avec des situations passées où l'exécution a été réussie, en mettant en évidence les différences (sous la forme de caractéristiques du concept) et en ajustant les modèles d'actions connues (par exemple, en ajoutant les conditions nécessaires).

2.6.3. Création d'une liste d'objectifs

Considérez le processus de formation d'une liste d'objectifs. Comme déjà mentionné, il s'agit d'une liste de caractéristiques souhaitées à un moment donné avec leur signification. Cette liste est dynamique - les éléments peuvent être ajoutés et supprimés à la suite des actions et de la réalisation des objectifs. L'ajout de données est possible automatiquement ("inconsciemment") à partir des signaux de certains récepteurs qui activent les effecteurs, qui ajoutent la cible à la liste. Ou ajouter un objectif est possible à dessein ("consciemment") en choisissant d'effectuer une action spéciale "Ajouter une cible".

La suppression d'une cible de la liste est également possible à deux niveaux - au niveau des effecteurs, lorsque les signaux des récepteurs signalent la cessation du besoin de quelque chose, et à un niveau "conscient", vérifier la satisfaction de la caractéristique cible après avoir effectué une action conçue pour la satisfaire. Cette vérification et suppression des objectifs atteints est effectuée dans le cadre des premières étapes de l'action "Sélectionner action". La suppression d'une cible à ce niveau peut être effectuée sans atteindre la caractéristique cible, en sélectionnant «Supprimer la cible» pour effectuer une action spéciale.

Ceci est illustré à la figure 10.


Fig. 10 Formation d'une liste d'objectifs

2.6.4. Évaluation d'impact

Dans les sections précédentes, nous avons examiné les structures nécessaires à la planification du comportement - une liste des objectifs actuels du système et des modèles connus du système d'actions, y compris des listes de conditions nécessaires à l'exécution de l'action et des propriétés obtenues à partir des résultats de l'action. Ces données vous permettent de sélectionner des actions pour atteindre des objectifs. L'action spéciale «Choix des actions» y est engagée.

Il peut y avoir des situations où l'objectif peut être atteint grâce à diverses actions. Par exemple, pour satisfaire la faim, vous pouvez manger la nourriture disponible dans la cuisine, vous pouvez acheter de la nourriture dans le magasin, vous pouvez prendre la nourriture de quelqu'un, vous pouvez la voler quelque part. Supposons que toutes ces actions soient théoriquement possibles (il y a de la nourriture dans le réfrigérateur, le magasin est situé à proximité et il y a de l'argent, et une personne marche dans la rue et achète). Dans ce cas, le système doit choisir parmi quatre actions également possibles. Un mécanisme est nécessaire pour évaluer la préférence des actions possibles. Pour chaque action, il doit tenir compte de la situation actuelle et donner une certaine note sur une échelle allant de médiocre à bon. Pour percevoir cette évaluation, des récepteurs sont nécessaires. Et l'évaluation peut être réalisée sous la forme d'une action spéciale, qui fait partie du modèle d'action et s'active,en fonction de l'état des autres récepteurs, les scores des récepteurs.


Fig. 11 Évaluation d'impact

Sur la figure 11, l' action «Évaluation d'impact» est exécutée par l'action «Sélectionner une action» au stade de la sélection parmi les actions théoriquement possibles. Ces actions possibles sont mal comparées par les valeurs des récepteurs.

L'action «Impact Assessment» n'est pas statique, elle se forme et se modifie en cours de formation et d'actions réelles.

Les récepteurs de la note «Poor Good» peuvent être activés non seulement lors de l'évaluation des conséquences des actions, mais également lors de l'exécution des actions de perception des signaux environnementaux. Ils semblent compléter, colorer «émotionnellement» tous les autres signaux. Comme sur la base d'autres signaux, sur leur base, des concepts-caractéristiques peuvent être formés (clause 2.5.1) - «Bon», «Mauvais», qui peuvent être inclus dans le modèle d'actions et pris en compte au stade de la sélection des actions.

2.6.5. Algorithme de sélection des actions possibles

Nous avons évoqué précédemment plusieurs fonctions exercées dans le cadre de l'action «Sélection d'actions». Essayons de les combiner dans un seul organigramme. L'algorithme représenté sur la figure 12 n'est pas le seul possible et ne reflète pas toutes les fonctionnalités, mais sert uniquement à systématiser et interpréter les fonctions exécutées.

Parmi les fonctions de cet algorithme, il y a une fonction que nous n'avons pas discutée plus tôt - c'est le soi-disant approfondissement des objectifs, lorsque la liste des objectifs est complétée par de nouveaux objectifs créés sur la base des conditions nécessaires à partir d'un modèle d'action. Par exemple, si vous avez l'objectif "Absence de faim", à partir du modèle d'action "Eat Food" (dans les conditions nécessaires dont il existe une caractéristique du concept "Food is near"), l'objectif "Food is near" sera ajouté, et pour son accomplissement l'action "Approach food" sera créée. .


Fig. 12 Algorithme de sélection des actions possibles

3. Conclusion

Ainsi, dans cet article, une tentative est faite pour décrire le concept de présentation et de traitement de l'information, que j'ai appelé - "Réseau sémantique dynamique basé sur des actions".

Le réseau sémantique - parce que la connaissance est présentée sous forme de connexions de concepts et d'images. Dynamique - puisque les actions-perceptions donnent naissance à des images et des concepts temporaires avec lesquels le travail est mené. Basé sur des actions - puisque le concept est basé sur une action autour de laquelle se forment des structures de plus en plus complexes, conduisant à un comportement système plus compliqué.

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• Capacité à planifier des chaînes d'actions - la présence d'un modèle d'action vous permet de créer des chaînes d'actions avec un certain résultat attendu;
• Capacité d'apprendre de l'expérience - la présence de récepteurs d'action vous permet de «ressentir» les actions effectuées, d'évaluer leurs résultats et d'ajuster les modèles d'action lorsque les attentes et la réalité ne coïncident pas.

De nombreuses questions n'étaient pas abordées dans le cadre de cet article, par exemple, la notion de temps et la présentation de séquences d'actions, l'analyse de ses propres actions (réflexion), les caractéristiques du traitement des informations visuelles, etc. Peut-être que dans les articles suivants, j'essaierai de réfléchir à ces questions.

4. Références

1. www.real-ai.ru - mon site avec des informations plus détaillées sur ce modèle.
2. scorcher.ru — .