Программная реализация живых существ

Психофизиология, Адаптология, Искусственный интеллект

Можно ли называть компьютерное приложение живым существом по сути, если оно реализует функциональность живого существа?

Это – краткий обзор результатов программного моделирования адаптивного ИИ на новых базовых принципах: лайфхак для гиков, творящих собственные игровые ИИ и вообще увлеченных ИИ. В настоящее время модель демонстрирует потенциал адаптивности, соответствующий примерно 3-5 летнему ребенку, а в некоторых особенностях (инициативный выбор лучшего варианта реагирования) и выше.

Ранее, в течении более 15 лет я развивал модель индивидуальной адаптивности на основе фактических данных исследований психофизиологов, было издано несколько книг (с концепцией ознакомлены несколько ученых, в том числе заслуженный профессор МГУ, с позитивными откликами и рецензиями), и, наконец-то была предпринята попытка сконструировать эту модель практически.

Почему речь идет о моделировании живых существ? Главный вывод, отличающий данную разработку от буквально всех других в том, что никакая система адаптивности не может быть самодостаточной без такой основы как набор критических жизненных параметров, которые этой системе становится необходимо поддерживать в диапазоне допустимой нормы.

У человека есть очень большой набор таких параметров, самыми очевидными из которых является концентрация кислорода и глюкозы в крови и вязкость крови, отражающая достаточность воды в организме. Система, которая регулирует эти параметры, называется гомеостазом.

Так что есть четкий критерий отнесения системы к живым существам: если есть гомеостаз, поддерживающий жизненные параметры, значит это – живое существо. Когда жизненные параметры критически выходят из нормы и не могут более поддерживаться, наступает смерть.

Жизнь особи чаще всего зависит от жизней других особей данной популяции, с которыми поддерживается взаимовыгодные отношения. Поэтому гомеостаз может быть нацелен не только на поддержание жизни одной особи, а и всего вида, т.е. популяция может рассматриваться тоже как коллективное живое существо, в котором вполне возможно поступиться жизнью одной из составляющей особей ради поддержания жизни популяции и появления новых организмов.

Самый примитивный гомеостаз есть уже у одноклеточных. С усложнением организма гомеостаз дополняется новыми элементами регуляции, потому что усложнение в естественном отборе – всегда означает преимущество какого-то нового адаптивного механизма. В таком смысле даже самые сложные психические процессы по своей сути – это высокоуровневые механизмы гомеостаза.

В рамках такой концепции интеллектом следует считать набор опыта в арсенале реагирования особи, который обеспечивает прямо или косвенно успешную гомеостатическую регуляцию (не обязательно индивидуальную, как уже говорилось выше). Например, интеллект выживания волка в лесу оказывается намного больше, чем у человека - при сопоставлении количества наработанных приемов (автоматизмов) для самых различных ситуаций.

Существующие тесты IQ не корректны потому, что не учитывают специфику разных видов интеллекта (опыта), а учитываются только некоторые особенности понимания чисто человеческой адаптивности (интеллект решения всего лишь нескольких видов абстрактных задач). Ведь IQ выживания в лесу у волка несопоставимо больший, чем у горожанина, а IQ навыков манипуляции у фокусников не сравнить с академиками, и те не могут поймать их на мошенничестве при показе сверхспособностей.

Для моделирования искусственной системы с гомеостатической регуляцией был выбран самый доступный способ реализации – программный, с упрощением наиболее тяжелых и сложных сенсорных систем (на долю зрительного и слухового распознавания в мозге приходятся огромные по объему вещества зоны). И если отказаться от таких ресурсоемких обработок, напрямую не отражающих принципов индивидуальной адаптивности, то становится возможным создание адаптивных ИИ, работоспособных на обычном ПК. Это похоже на развитие организмов, лишенных слуха и зрения. Бывает, что рождаются дети с такой недостаточностью и существует эффективная методика их обучения.

Зато системе придан особый сенсор готовых слов, не требующих распознавания составляющих примитивов восприятия. И такой же эффектор.

Также добавлены условные сенсоры эмоционального контекста Оператора Пульта связи с Ботом и еще - сигналов, имеющих определенное воздействие на Бот, который, в свою очередь, обладает около сотней моторных реакций, понимаемых Оператором Пульта связи.

Так что система развивающегося ИИ (которая названа просто Бот) получила немалый арсенал способов взаимодействия.

Основу Бота составляют несколько жизненных параметров, которые ему необходимо поддерживать в норме (уже на уровне самых базовых, прошиваемых изначально реакций), используя имеющиеся возможности и поэтапно развивая их.

Поначалу все слова сенсора слов бессмысленны для Бота, т.е. никак не связаны с определенной значимостью для него в данных условиях (то, что мы называем смыслом – всегда является осознанной значимостью воспринимаемого или действия в данных условиях).

Взаимодействие с Ботом в начальной стадии развития похоже на общение с ребенком. И оператор должен брать на себя функции воспитателя, поясняя значение слов, поощряя и наказывая. Словесный диалог, сопровождаемый условными сигналами, постепенно обогащается, особенно быстро - если его ограничивать какой-то темой и каким-то из возможных жизненных состояний Бота. Бот “отзеркаливает” слова и фразы Оператора и пытается применять их в схожих условиях, получая улучшение или ухудшение своих жизненных показателей (механизмы обучения в основе используют импринтинг, затем, на его основе развиваются более эффективные методы).

Вот и пошла непросто воспринимаемая с налету специфика, и поэтому я не буду здесь описывать очень сложную и многоуровневую систему Бота (и, тем более теоретическую модель МВАП). Если вам интересно, вы можете найти полный отчёт, в котором все обстоятельно показано так, что любой нормальный программист, вникнув в принципы организации последовательности уровней адаптации, сможет сделать собственную реализацию какого-то живого существа на любимом языке создания приложений.

В качестве языка был выбран Го потому, что он хорошо стыкуется с HTML клиентом, на котором выполнен Пульт связи, и еще потому, что Го обладает высокой производительностью.

Вся нейронная сеть мозга животных построена на однотипных элементах – нейронах с синаптическими коммутаторами входных связей (все другие элементы природной реализации не принципиальны). И если бы модель выполнялась на дискретных электронных компонентах, то пришлось бы делать микросхемную реализацию нейронов и синапсов (такие микросхемы давно есть). Но в случае программной реализации нет никакой необходимости эмулировать нейроны и синапсы, а лучше использовать непосредственно программные средства. Эмуляция нейросети – первое, что приходит в голову, но это порождает совершенно лишние трудности и требует больших ресурсов (хотя у меня на сайте есть и конструктор нейросетевых моделей). Так что отказ от эмуляции нейронов - это правильный путь, позволяющий упростить программу и эффективнее достичь результата.

В результате система получилась организованной из таких же однотипных, но программных элементов – небольшой части из арсенала возможностей Го. Это – структуры и ассоциативные массивы (“карты”), ну и, конечно же, функции, в том числе использующие рекурсию (при организации иерархии рефлексов и, на более высоком уровне адаптивности - Дерева понимания).

Никаких SQL-записей нет, все виды памяти Бота базируются непосредственно на файловой системе с возможностью создания архивов, перезаписи и восстановления.

Итак, в виде локального сайта (на базе Open Server) создан Пульт связи и обучения, имеющий около 10 страниц разных редакторов. Вот как выглядит главная страница:

Между Пультом и приложением на Го, в виде исполняемого файла в корне сайта, поддерживается постоянная связь и обмен информаций, так что Пульт оказывается внешним терминалом Бота как восприятия, так и действия.

На базовом уровне (без наработанного Опыта==интеллекта) Бот обладает набором предопределенных безусловных рефлексов, в том числе на уровне его моторного терминала. На их основе возникают условные рефлексы, а также “ориентировочный рефлекс” – основа осознанного внимания и понимания ситуации.

На уровне субъективных моделей понимания у Бота есть базовое самоощущение без самосознания (которое возможно только на определенном уровне формирования Опыта). Вначале Бот – как ребенок, ничего не понимающий, но уже как-то реагирующий на раздражители с целью поддержания жизненных параметров.

Как и для ребенка Боту требуется немалый период авторитарного и инициативного воспитания.

Реализация сделала очевидными многие понятия, которые настолько ясно не проявляли себя в теории. Так, понятие базового самоощущения и структуры, его программной реализации стало очень важным качеством описания основы произвольности и подтвердило философские утверждения психофизиолога Дж.Тонони о сути сознания. На эту тему написана научная статья, которую обещано опубликовать в журнале ВАК в первом квартале 2022 года.

Сложность программной реализации достигла предела, непосильного для одного человека... Поэтому для дальнейшего развития (уровень творческих доминант нерешенных проблем) нужно участие многих заинтересованных специалистов.

Если вы чувствуете достаточный интерес к теме, то пишите комментарии или мне в личку - я обязательно отвечу. Каждый сможет попробовать на базе имеющихся наработок создать свой вид живого существа и привнести какие-то свои новые идеи.

Психофизиологи так же могут попробовать себя в этой теме. Описание рассчитано на то, чтобы быть очень узнаваемым для них во всех деталях описания адаптивных механизмов. Участие психофизиологов возможно в установлении корреляций с принципами адаптивных механизмов природной реализации и верификации сделанных утверждений. У многих есть свои исследования природных механизмов, и теперь появляется возможность интерпретации результатов с учетом системы принципов в имеющейся модели.

Ведущий мировоззренческого сайта Fornit Николай Петрийчук.

Ссылка на итоги моделирования: https://fornit.ru/bot2