Strong AI Model

Faça a IA forte novamente!

Recentemente, o termo "inteligência artificial" tornou-se extremamente amplo. Onde quer que eles o usem, de dispositivos “inteligentes” a programas de xadrez, Go, etc. Ao mesmo tempo, não há inteligência, consciência humana nesses dispositivos.

Os tópicos mais exagerados - redes neurais, aprendizado profundo etc. são baseados em conceitos que envolvem a implementação, de fato, de apenas uma função - reconhecimento de padrões e não podem levar à criação de um sistema completo de inteligência artificial.

Neste artigo, proponho retornar à compreensão inicial do problema - a criação de sistemas com as propriedades da atividade mental humana - como entender o significado, construir um plano de ação para atingir a meta, a capacidade de explicar suas ações, ajustar o comportamento dependendo do ambiente etc.

Por muitos anos, foram feitas tentativas para criar sistemas de inteligência artificial com propriedades próximas ao cérebro humano. No entanto, isso ainda não foi alcançado. Os cientistas já conhecem com detalhes suficientes as funções e a estrutura dos elementos básicos do cérebro - células especiais chamadas neurônios. A estrutura geral do cérebro também é mais ou menos estudada - quais partes do cérebro são responsáveis ​​por quais funções globais. No entanto, o nível médio - o nível de conexões dos neurônios em estruturas maiores e a relação dessas estruturas com a consciência e o processo de pensamento permanece um mistério.

Este artigo é uma tentativa de apresentar uma hipótese de um método para combinar neurônios em estruturas maiores, para descrever as principais funções e propriedades dessas estruturas. Isso permitirá, na minha opinião, abordar a implementação técnica de conceitos como significado, atenção, comportamento proposital, autoconsciência etc. As idéias apresentadas devem, é claro, ser verificadas na prática. Mas, mesmo que não sejam confirmadas, talvez as considerações expostas neste artigo levem outros pesquisadores a trabalhar nessa direção, que está claramente experimentando uma escassez de idéias construtivas no momento.

Chamei o conceito apresentado no artigo - "Rede semântica dinâmica baseada em ações" .

1. Pontos de partida

A seguir, fatos conhecidos sobre a estrutura do sistema nervoso na qual o modelo proposto se baseia:

1. A percepção de sinais externos no sistema nervoso ocorre por estruturas especiais chamadas receptores, que são ativados sob certas condições ambientais.
2. A implementação de ações elementares (contração / relaxamento muscular, secreção química) ocorre devido à ativação de outros elementos chamados efetores.
3. A transferência de atividade entre receptores e efetores é realizada por elementos especiais chamados neurônios.
4. O sinal de atividade é binário. A atividade está lá ou não.
5. Para poder aprender durante o processamento da informação, é necessária a capacidade de formar novos neurônios e as conexões entre eles.
6. Os receptores estão presentes nos músculos, tendões e articulações, ou seja, as ações executadas enviam sinais sobre sua realização - as ações são sentidas.

2. Descrição do Modelo

2.1 Esquema geral

A informação processada no sistema é baseada em sensações, isto é, sinais de certos receptores - visuais, auditivos e outros. Em um certo estágio do processamento, essas informações se tornam conhecimento e o processo é pensado. Não existe uma entidade separada para representar pensamentos. O que chamamos de pensamento são sensações processadas.
Um sinal de receptores (sensação) pode ocorrer como resultado de irritação externa e de sinais de dentro do sistema.

O esquema geral de processamento é apresentado na Fig. 1


Fig. 1 Esquema geral

No futuro, o termo receptores será entendido em conjunto como os próprios sensores e a funcionalidade de comutação que fornece ativação de fora do sistema ou de dentro.

2.2 Detector, ação, conceito

Assim, os receptores registram sinais elementares do ambiente, como cor, brilho dos pontos espaciais, amplitude e frequência das flutuações do ar ambiente, temperatura das partes do corpo, temperatura das partes do corpo, posição das articulações, condição muscular, composição química em certos pontos do corpo, etc. Como resultado, conjuntos de sinais de atividade de receptores que entram na rede de processamento.
Na rede de processamento, em parte devido à informação genética, e em maior medida com base na experiência individual, são formados neurônios que respondem apenas a certas combinações de sinais de entrada. Vamos chamar esses detectores de neurônios e a combinação de sinais de entrada dos receptores - imagem. Ou seja, os detectores desempenham a função de reconhecimento de padrões. Na verdade, é essa função que é simulada por várias redes neurais atualmente amplamente conhecidas. Mas seus desenvolvedores param nisso, e iremos além.
Como os detectores, os neurônios que enviam sinais aos efetores podem ser combinados em estruturas mais complexas, cuja ativação das conexões de entrada leva à implementação de combinações de ações elementares. Assim, surgem estruturas representando ações .

Você pode imaginar a formação de uma estrutura que executará as seguintes ações:

• Ativação de conexões de dentro do sistema para uma certa combinação de receptores
• Configurando o interruptor (Fig. 1) para receber sinais de dentro do sistema

Dessa maneira, uma ação é criada pela imaginação, representando uma certa imagem, que é um conjunto de sinais dos receptores. Chamaremos essas ações de ações-representações de uma determinada imagem.

A combinação do detector de uma determinada imagem e a representação de ação dessa imagem formam uma imagem conceitual com a qual o sistema pode trabalhar. Com a ajuda de um detector, o sistema pode reconhecer o conceito no sinal de entrada e, com a ajuda da representação da ação, apresentá-lo, mesmo se não houver sinais correspondentes do exterior.

2.3 Relações associativas

As conexões podem ser formadas entre os conceitos-imagens, de modo que, por exemplo, um conceito possa ativar outro. Assim, a ativação de fora do detector da imagem visual pode levar à ativação de, por exemplo, um som ou outra imagem visual. Um exemplo de uma variante de tais relacionamentos é mostrado na Fig. 2)


Fig. 2 Associações

2.4 Ações perceptivas e ações de atenção

Anteriormente, examinamos representações de ação, cuja ativação levou à representação de algum tipo de imagem na entrada da rede de processamento. Essas ações configuram a chave do receptor para receber informações de dentro do sistema.

Se o comutador estiver configurado para receber informações externas, o estado dos receptores será determinado pelo estado do ambiente. Chamamos essas ações de ações-percepções . Estes são conceitos familiares para nós, como assistir, ouvir, ler.
Os receptores fornecem dados sobre um grande número de parâmetros à rede de processamento (por exemplo, o nervo óptico contém cerca de um milhão de fibras). Se levarmos em conta todo o conjunto de sinais de entrada, as imagens percebidas sempre serão novas para o sistema, já que o ambiente nunca é o mesmo nos mínimos detalhes. E o sistema, neste caso, não conseguiu reconhecer as partes vistas anteriormente da nova cena.

Ou seja, você precisa limitar os sinais de entrada, filtrá-los. Isso nos leva à necessidade de ação - atenção . Um filtro de sinal deve estar localizado no caminho dos sinais dos receptores, controlado pela atenção e capaz de eliminar algumas informações de acordo com certos critérios. Os sinais que passaram nesse filtro levarão à ativação de algum tipo de detector (se ele foi formado anteriormente no sistema) ou devem ser lembrados em caso de possível importância no futuro. Assim, além da filtragem, a atenção deve ser capaz de criar um conceito temporário a partir dos sinais transmitidos pelo filtro combinando detectores ativos e formando links para as representações de ação correspondentes.

Fig. 3 mostra ações-percepções e sua ação-atenção.

"
Fig. 3 Ações-percepções e ação-atenção

Conceitos e relacionamentos temporários criados após algum tempo podem ser destruídos ou tornar-se permanentes, no caso de uso repetido.

O processo geral de percepção de informações do ambiente é, portanto, dividido em atos separados de percepção, terminando com a criação / modificação de conceitos temporários (quando algo novo é percebido no ambiente) ou simplesmente ativando conceitos já criados.

A ação de atenção, que ativa conceitos temporários durante a percepção, mantém uma lista ordenada desses conceitos, cuja profundidade provavelmente determina o tamanho da memória de curto prazo de uma pessoa (geralmente não mais que 10 conceitos).

2.5 Ação como base (significado) dos conceitos

Pensar em diferentes conceitos com os quais o cérebro humano opera leva à observação de que o conceito de ação é central e está na base de quase todos os conceitos e compõe o chamado significado.

Considere os conceitos que expressam as propriedades ou características dos objetos.

2.5.1 Conceitos - Características

As imagens gravadas pelos receptores contêm informações sobre várias características ambientais básicas, por exemplo, cor, brilho, formato da linha em um determinado ponto do espaço, frequência e intensidade das vibrações do ar e outros parâmetros.

Verificando a imagem para o cumprimento de determinadas condições, é possível ativar conceitos que expressam os valores de certas características ou sinais, por exemplo, "vermelho", "amarelo", "no centro", "redondo", "grande".

A própria ação para verificar essas condições pode ser considerada uma pergunta sobre algo, e o resultado dessa ação é a resposta para essa pergunta. Por exemplo, a pergunta é "A casa está vermelha?", A resposta é "Vermelho". Mas é necessário, de alguma forma, denotar um resultado negativo. Portanto, o conceito de "Não" aparece, expressando o resultado negativo de qualquer verificação. Por simetria e conveniência, o conceito de "Sim" aparece, o que indica um resultado de teste positivo. As respostas "Vermelho" e "Sim" para a pergunta acima são equivalentes.

Ações de validação individuais podem ser agrupadas em conjuntos que recebem uma designação específica. Portanto, existem conjuntos de características "Cor", "Tamanho", "Formulário" e outros, incluindo verificações separadas, como, por exemplo, "vermelho", "amarelo", "grande", "pequeno". Essas características gerais contêm uma ação que combina as verificações de elementos individuais. O resultado dessa ação é um dos valores incluídos neste conceito de características. Por exemplo, "Tamanho da casa?" - "Grande". É impossível responder "Sim" ou "Não" a essas perguntas.

No futuro, chamaremos uma característica de um conceito separado (por exemplo, "grande") e de um grupo (por exemplo, "tamanho"). Ao usá-los, não há diferenças significativas.

Por falar em características-ação, quatro opções para seu uso podem ser distinguidas:

1. Você pode falar sobre uma característica de ação generalizada, por exemplo, “Cor de alguma coisa”, “Tamanho de alguma coisa”, etc. Essas expressões simplesmente determinam a ação, especificam quais sinais da imagem são verificados e que valores possíveis podem ser obtidos como resultado. Um análogo da descrição da classe na programação orientada a objetos.
2. Podemos falar sobre a característica de um objeto específico representado por um conceito temporário criado por uma percepção de ação. Por exemplo, a representação intra-sistema (significado) da frase "Que cor este livro tem?" Será um novo conceito temporário, uma característica de ação criada com base no conceito generalizado "Cor de alguma coisa" (item 1) e o conceito temporário de "Este livro". Na característica "Cor de alguma coisa", o parâmetro do objeto de ação aponta para "Este livro". É um análogo de uma instância de classe na programação orientada a objetos com um valor específico do objeto de ação.
3. E você pode definir o resultado da ação. Esta opção será uma representação interna de frases afirmativas, por exemplo, "A cor deste livro é vermelha". É um análogo de uma instância de classe na programação orientada a objetos, na qual o objeto de ação e o resultado são especificados.
4. E, finalmente, o resultado da ação pode ser definido, mas o objeto não está definido. Essa opção será uma representação interna de frases como "Algo Vermelho", "Algo Grande". É um análogo de uma instância de classe na programação orientada a objetos, na qual apenas o resultado é especificado.

Assim, uma estrutura interna (a ação de verificar um determinado atributo) subjaz a vários conceitos como 1) um conceito generalizado - uma característica ("forma"), 2) uma pergunta sobre a característica de um objeto específico ("Qual é a forma dessa pedra?"),
3) uma declaração sobre a propriedade de um objeto específico ("Uma pedra situada no topo é redonda") e 4) uma indicação de um objeto com certas propriedades ("Algo redondo").
A capacidade de definir o resultado de uma ação sem realmente verificar as propriedades da imagem é extremamente importante. Permite processar informações sobre objetos na ausência da imagem real do objeto. Isso abre caminho para a construção de qualquer, incluindo conceitos abstratos, por exemplo, "alguém é bom", "alguém é respeitado", "função logarítmica" e assim por diante.

Considere a possível estrutura interna das características da ação. Pelo exposto, fica claro que deve haver indicadores para o objeto da ação e o resultado. Dentro da estrutura da ação, atividades devem ser realizadas para apresentar a imagem do objeto, verificar determinadas propriedades dessa imagem e formular o resultado (ativar o conceito correspondente e estabelecer um link para o resultado da ação). No caso de um resultado predeterminado, atividades para a apresentação e verificação da imagem não são executadas.
Esquematicamente, isso é mostrado na Fig. 4


Fig. 4 Possíveis características de ação interna

2.5.2 Conceitos comparativos, conceitos de relacionamento

Na seção anterior, conversamos sobre os sinais que caracterizam uma determinada imagem e descobrimos que o significado desses conceitos era a ação de comparar esses sinais com certos padrões conhecidos anteriormente. Ao determinar, por exemplo, a cor, foi feita uma comparação com padrões de cores conhecidas e a correspondência foi considerada o resultado.

Se, no entanto, for feita uma comparação não com um modelo predefinido, mas com os sinais de outro objeto, obteremos conceitos comparativos ou relações-conceitos. Por exemplo, "algo é mais do que algo", "algo é mais brilhante que algo", "algo é mais alto que algo" e assim por diante.

Como características, não é necessário que os relacionamentos se baseiem apenas nos sinais contidos na imagem percebida pelos receptores. São conceitos bem possíveis que não têm uma representação externa explícita, por exemplo: "Ele é o marido dela", "Ele é o chefe do departamento", "Algo pertence a alguém". Às vezes, é até difícil formular regras claras para verificar um atributo específico, como para o conceito de pertencimento.

Na ausência de um ou outro objeto de relacionamento, surgem perguntas (por exemplo, “O que pertence a Sasha?”, “De quem é essa caneta?”).

2.5.3 Objeto - imagem e conjunto de características

A imagem percebida pelos receptores pode ser representada na forma de sinais que compõem essa imagem - “fotografias” ou como um conjunto de resultados de ações para verificar alguns sinais, ou seja, um conjunto de características ou ambos juntos.

A combinação de imagem e / ou características que sempre são encontradas juntas é convenientemente representada pelo conceito de um objeto .

A Figura 5 mostra uma possível representação de um objeto caracterizado pela imagem visual "Imagem 1", a imagem sonora "Imagem 2" associada a ele e duas características "Cor" e "Forma".


Fig. 5 Possível representação do objeto

Observe que os significados "Redondo" e "Vermelho" são imagens de receptores de "texto", ou seja, palavras. Obviamente, “receptores de texto” que respondem aos símbolos de informações do computador estão ausentes nos seres humanos e são dados como um possível exemplo de um sistema artificial para processar informações de símbolos.

2.5.4 A característica de "ser"

Entre todas as características possíveis, existe uma que está sempre presente e é, por assim dizer, a base para o aparecimento de outras características. Essa característica reflete o ser, a presença de alguma coisa. E depois disso, esse algo pode ter outras características.
Essa característica é expressa pelas palavras "ser", "ser". A ação subjacente verifica a presença de um sinal ou um conjunto de sinais.


Fig. 6 característica é / a ser

A Fig. 6 mostra que existe uma diferença entre a conexão associativa entre os objetos Image1 e Image2 e a comunicação através do conceito de Is. No primeiro caso, ao perceber uma imagem, uma segunda imagem aparece no sistema e, no segundo caso, surge o conhecimento sobre o objeto .

As conexões associativas podem levar ao aparecimento de imagens sem sentido e desconectadas e, em geral, são aleatórias, mas as imagens conectadas por conceitos-características já fazem sentido, porque contêm um determinado teste e nos informam sobre o resultado positivo desse teste. Isso dá origem ao conceito de verdade e mentira, bem como à lógica, como um conjunto de regras para trabalhar com conceitos-características, o que permite gerar outros a partir de um conceito verdadeiro, que também será verdadeiro.

A representação externa dos conceitos-características é realizada pela ação-representação, que constrói a forma externa combinando as representações da própria característica, do objeto e do resultado. Na Fig. 6, é mostrado dentro das características-conceito de Sim.

Então, vimos que uma certa ação está subjacente aos seguintes conceitos:

• Característica (ação de validação)
• Relacionamento (ação de validação)
• Objeto (conjunto de recursos)

Se adicionarmos aqui conceitos que representam as ações ou processos reais e conceitos relacionados (por exemplo, dúvida, probabilidade etc.), parece que todo o conhecimento pode ser descrito por essas estruturas com base nas ações e nos relacionamentos entre eles.

Assim, fica claro que a questão principal é a questão de gerenciar ações, ou seja, qual ação está sendo executada em um determinado momento no tempo e qual será executada a seguir. Considere isso na próxima seção.

2.6 Gerenciamento de ações

2.6.1 Receptores de ação

No início, mencionamos que as ações executadas são sentidas, o que significa que as ações possuem certos receptores. Parece que o sistema deve ser capaz de distinguir entre as seguintes situações:

• Ação em andamento
• Ação concluída com êxito
• Ação apenas falhou

Ou seja, a estrutura interna da ação deve incluir os receptores dessas situações. A presença de receptores de ação permite que você interprete corretamente os sinais dos receptores convencionais (visual, auditivo etc.). Por exemplo, torna-se possível distinguir entre uma situação quando realmente vemos um objeto e quando apenas o imaginamos.


Fig. 7 Refinamento de imagens por receptores de ação

Nas seções anteriores, falamos e indicamos nas figuras as conexões entre vários elementos. Essas ligações transmitiam um sinal de atividade de um elemento para outro. Por exemplo, um certo conjunto de ligações de receptores pode formar algum detector. A comunicação do detector pode ir para um detector mais complexo ou para um efetor, causando alguma ação. Em geral, toda a atividade do sistema pode ser representada como a escolha de certas ações, dependendo de vários sinais nos receptores.

Considere as opções possíveis para ativar uma ação específica, mostrada na Fig. 8.


Fig. 8 Opções para executar ações

Opção 1. No sistema, uma conexão pode ser formada entre o detector e o próprio efetor ou um grupo de efetores (indicado na Fig. 8 pelo número 1). Nesse caso, quando uma determinada situação ocorre, um determinado efetor será acionado. Isso forma o que é chamado de reflexo.

Opção 2. A comunicação do detector não vai diretamente aos efetores, mas a uma estrutura especial, ação (indicada na Fig. 8 por 2). Para que a ação seja executada e envie um sinal ao efetor correspondente, é necessária permissão da ação especial indicada na figura pela ação "Selecionar ação". Ou seja, o link 2 não inicia a execução da ação, mas apenas informa de alguma forma a ação "Selecionar ação" o que fazer. A ação "Selecionar ação" funciona automaticamente. Nesse caso, a ação “Escolha da ação” não precisa procurar o que fazer, apenas precisa concordar com a escolha proposta. É assim que a automação ocorre quando, como resultado de experiência ou treinamento, o sistema se acostuma a executar determinadas ações em uma determinada situação. Nesse caso, ainda é possível alterar o comportamento,uma vez que a ação "Selecionar ação" pode não concordar com a opção proposta e, apesar da atividade de comunicação 2, escolha outra ação a ser executada.

Opção 3. Nesse caso, não há conexão dos detectores ativos para nenhuma ação, ou as conexões propostas (tipo 2) não se adequavam à ação "Selecionar ação". Nesse caso, uma lógica complexa é executada para selecionar a ação a ser executada (o sistema “pensa”). O processo de seleção de uma ação pode ser afetado por sinais externos (mostrado na Fig. 8 pelo link 4). Assim, por exemplo, as ações podem ser interrompidas quando novos sinais aparecerem. Tal comportamento é conhecido na neurofisiologia como um reflexo orientador - mudando a atenção para um novo estímulo.

2.6.2 Processo de seleção de ações

Nesta seção, descrevemos o processo que ocorre como parte da ação "Selecionar ação" na Fig. 8. Esta ação é executada automaticamente se não houver atividades reflexas (tipo 1 da seção anterior).

Durante a vida do sistema, o algoritmo incorporado nesta ação pode mudar, melhorar. Mas parece que ele deve ter pelo menos as seguintes propriedades:

• A escolha da próxima ação não deve ser aleatória, mas deve ser focada;
• A ação concluída deve receber uma avaliação - sucesso / falha. O fracasso da ação deve ser levado em consideração na próxima escolha;
• Ao escolher uma ação, os sinais solicitados do nível de associações devem ser levados em consideração (conexões do tipo 2 da seção anterior).

Para implementar a primeira propriedade, o sistema deve ter informações, primeiro, sobre os objetivos e necessidades do sistema em um determinado momento, segundo sobre os resultados esperados de cada sistema de ação conhecido e, terceiro, sobre as condições para a conclusão bem-sucedida da ação.
Uma grande vantagem da abordagem proposta é que todos os três tipos de informações (objetivos, resultados esperados da ação e condições necessárias para a ação) possam ser representados por uma entidade - a característica-conceito descrita na seção 2.5.1. Por exemplo, a característica “algo próximo” pode estar presente nos resultados esperados da ação “Aproximar-se de algo”, nas condições necessárias da ação “Tomar algo”, e também ser um alvo em algum momento.

Mostramos esses elementos na Fig. 9.


Fig. 9 Escolha das ações

O sistema contém uma lista de objetivos , consistindo em indicadores para características-conceito (o significado desse objetivo também é armazenado). Com esta lista, bem como com uma lista de ações com relacionamentos associativos ativos ("dicas", relacionamentos tipo 2), a ação "Selecionar ação" também funciona. Além disso, cada ação conhecida pelo sistema inclui duas listas de indicadores - um sobre os pré - requisitos para a ação a ser executada e outro sobre as características do resultado . Com base nessas informações, o algoritmo de ação "Selecionar uma ação" determina qual ação escolher, se necessário, construindo uma nova ação composta a partir de ações conhecidas separadas.

Em geral, vemos como o conceito de ação, que se origina de um efetor elementar, é cercado por estruturas auxiliares (receptores, conceitos, características). Essas estruturas formam um determinado modelo de ação, que permite avaliar o resultado de uma ação antes da execução real, o que possibilita planejar ações para alcançar o resultado desejado.

Além do comportamento proposital, é necessária uma reação a uma tentativa mal sucedida de executar uma ação. Por falha, entendemos a incapacidade de concluir (ou mesmo iniciar) a ação em princípio, por exemplo, devido à falta de condições necessárias (uma tentativa de beber na ausência de água ou uma tentativa de tomar algo muito difícil).

A presença de tal situação é relatada pelo receptor da falha da ação (seção 2.6.1). Nesse caso, antes de procurar a próxima ação a ser executada, é necessário analisar os motivos da falha da ação anterior. Essa análise inclui a comparação da situação antes de executar uma ação com situações anteriores em que a execução foi bem-sucedida, destacando diferenças (na forma de características conceituais) e ajustando modelos de ações conhecidas (por exemplo, adicionando as condições necessárias).

2.6.3 Criando uma lista de objetivos

Considere o processo de formar uma lista de objetivos. Como já mencionado, esta é uma lista de características desejadas em um determinado momento, juntamente com seu significado. Esta lista é dinâmica - itens podem ser adicionados e removidos como resultado de ações e alcance de metas. A adição de dados é possível automaticamente ("inconscientemente") a partir dos sinais de certos receptores que ativam efetores, que adicionam o alvo à lista. Ou adicionar uma meta é possível de propósito ("conscientemente"), escolhendo executar uma ação especial "Adicionar alvo".

A remoção de um alvo da lista também é possível em dois níveis - no nível dos efetores, quando os sinais dos receptores sinalizam a cessação da necessidade de algo, e no nível "consciente", verificando a satisfação da característica do alvo após executar uma ação projetada para satisfazê-lo. Essa verificação e exclusão das metas alcançadas são realizadas como parte das primeiras etapas da ação "Selecionar ação". A exclusão de um alvo nesse nível pode ser realizada sem atingir a característica do alvo, selecionando “Excluir alvo” para executar uma ação especial.

Isso é mostrado na Figura 10.


Fig. 10 Formação de uma lista de objetivos

2.6.4 Avaliação de impacto

Nas seções anteriores, examinamos as estruturas necessárias para o comportamento do planejamento - uma lista dos objetivos atuais do sistema e modelos conhecidos pelo sistema de ações, incluindo listas de condições necessárias para a ação a ser executada e propriedades obtidas dos resultados da ação. Esses dados permitem selecionar ações para atingir objetivos. A ação especial "Escolha de ações" está envolvida nisso.

Pode haver situações em que o objetivo pode ser alcançado como resultado de várias ações. Por exemplo, para satisfazer a fome, você pode comer a comida disponível na cozinha, comprar comida na loja, tirar comida de alguém, roubar em algum lugar. Suponha que todas essas ações sejam teoricamente possíveis (há comida na geladeira, a loja fica perto e há dinheiro, e uma pessoa está andando pela rua e faz compras). Nesse caso, o sistema deve escolher entre quatro ações igualmente possíveis. É necessário algum mecanismo para avaliar a preferência de possíveis ações. Para cada ação, ele deve levar em consideração a situação atual específica e atribuir uma determinada classificação em uma escala de ruim a boa. Para perceber esta avaliação, são necessários receptores. E a avaliação pode ser realizada na forma de uma ação especial, que faz parte do modelo de ação e ativa,dependendo do estado de outros receptores, a pontuação do receptor.


Fig. 11 Avaliação de impacto

Na Fig. 11, a ação “Avaliação de impacto” é executada pela ação “Selecionar ação” no estágio de seleção das ações teoricamente possíveis. Essas ações possíveis são comparadas mal pelos valores dos receptores.

A ação “Avaliação de Impacto” não é estática, é formada e modificada no processo de treinamento e ações reais.

Os receptores da classificação “Pobre Bom” podem ser ativados não apenas na avaliação das conseqüências das ações, mas também no decorrer da execução de ações de percepção de sinais ambientais. Eles parecem complementar, "emocionalmente", a cor de todos os outros sinais. Como com base em outros sinais, com base em conceitos-características podem ser formadas (seção 2.5.1) - “Bom”, “Ruim”, que podem ser incluídas no modelo de ações e levadas em consideração no estágio de seleção das ações.

2.6.5 Algoritmo de seleção de ação possível

Anteriormente, mencionamos várias funções executadas no âmbito da ação "Seleção de ação". Vamos tentar combiná-los em um fluxograma. O algoritmo mostrado na Fig. 12 não é o único possível e não reflete todos os recursos, mas serve apenas para sistematizar e interpretar as funções executadas.

Entre as funções desse algoritmo, há uma função que não discutimos anteriormente - este é o chamado aprofundamento de objetivos, quando a lista de objetivos é complementada por novos objetivos criados com base nas condições necessárias a partir de um modelo de alguma ação. Por exemplo, se você tiver o objetivo "Ausência de fome", do modelo de ação "Comer comida" (nas condições necessárias em que exista uma característica-conceito "O alimento está próximo"), o objetivo "O alimento está próximo" será adicionado e, para seu cumprimento, a ação "Aproximar o alimento" será criada. .


Fig. 12 Algoritmo de seleção de ação possível

3. Conclusão

Portanto, neste artigo, é feita uma tentativa de descrever o conceito de apresentação e processamento de informações, que chamei de "Rede semântica dinâmica baseada em ações".

A rede semântica - porque o conhecimento é apresentado na forma de conexões de conceitos e imagens. Dinâmico - uma vez que as ações-percepções dão origem a imagens e conceitos temporários com os quais o trabalho está sendo realizado. Baseado em ações - já que o conceito é baseado em uma ação em torno da qual estruturas cada vez mais complexas são formadas, levando a um comportamento mais complicado do sistema.

Como base para o seu desenvolvimento foram tomadas fatos conhecidos sobre o sistema nervoso humano, mas dado o conhecimento limitado nesta área, em grande medida, este conceito é uma hipótese, e requer verificação por sistemas de prototipagem para o processamento de diferentes tipos de informações -. De texto, visual, e assim por diante

Em Se as idéias declaradas no artigo forem verdadeiras, os sistemas baseados nele terão as seguintes propriedades:

• Compreendendo o significado da informação percebida - o significado está nas ações por trás das imagens;
• As ações que podem ser executadas podem ser explicadas - o sistema possui uma lista de objetivos e as ações executadas são selecionadas com base em um modelo de ação contendo condições e resultados esperados;
• Capacidade de planejar cadeias de ação - a presença de um modelo de ação permite criar cadeias de ação com um determinado resultado esperado;
• Capacidade de aprender com a experiência - a presença de receptores de ação permite “sentir” as ações executadas, avaliar seus resultados e ajustar modelos de ação quando expectativas e realidade não coincidem.

Muitas questões não foram abordadas na estrutura deste artigo, por exemplo, o conceito de tempo e a apresentação de seqüências de ações, análise das próprias ações (reflexão), características do processamento de informações visuais e outras. Talvez nos artigos a seguir tentarei refletir sobre essas questões.

4. Referências

1. www.real-ai.ru - meu site com informações mais detalhadas sobre este modelo.
2. scorcher.ru — .