Искусственный интеллект

2. Сенсоры очищают входную информацию от шумов и осуществляют первый выбор пути дальнейшей обработки. Если входная информация с сенсоров соответствует каким-либо автоматическим паттернам поведения системы, то фокус управления передаётся в реактивную подсистему, которая выбирает конкретный паттерн и исполняет его. Однако если в процессе реагировать по реактивному сценарию, система обнаруживает, что что-то пошло не так, осуществляется эскалация на проактивную подсистему управления, как было описано ранее.

3. Если входная информация не имеет автоматической реакции для своей обработки, то осуществляется интеграция всех модальностей восприятия системы в единый блок описания объекта управления и среды. На выходе этого модуля появляется целостная картина восприятия, которая передаётся в проактивную подсистему управления.

4. Проактивная подсистема управления принимает решение на основе имеющихся у неё динамических моделей себя самой, объекта управления и среды. Здесь как раз и используются методы машинного обучения и нисходящей парадигмы искусственного интеллекта. На выходе проактивной подсистемы управления появляется управленческое воздействие, которое записывается в реактивную подсистему в качестве нового правила, а также направляется на исполнение.

5. Для исполнения управленческое воздействие переводится на язык конкретных исполнительных устройств, которые взаимодействуют с объектом управления и средой. Исполнительные устройства выполняют команду. Цикл работы завершается.

Таким образом видно, что гибридная интеллектуальная система отличается тем, что её аффекторы (сенсоры, датчики) и эффекторы (исполнительные устройства) связаны с подсистемой управления и принятия решений через нейронные сети. Тем самым реализуется «грязный» подход. Аффекторная нейронная сеть принимает очищенные сенсорами сигналы внешней среды и преобразует их в символы, которые подаются на вход универсальной машине вывода. Последняя осуществляет вывод на основе символьных знаний из своей базы знаний и выводит результат, который тоже представляется в виде символов. Тем самым реализуется «чистый» подход. Символьный результат подаётся на вход моторной нейронной сети, которая преобразует высокоуровневые символы в конкретные сигналы управления исполнительными устройствами.

Кроме всего прочего, внутри гибридной интеллектуальной системы должны быть реализованы контрольные связи от всех её элементов к сенсорам. Тем самым реализуются адаптационные механизмы, основанные на гомеостазе внутреннего состояния системы. Сенсоры фиксируют изменение внутреннего состояния каждой подсистемы, их элементов и комплексов, а в случае выхода контролируемых значений за пределы установленных гомеостатических интервалов подсистемой управления принимается решение, целью которого будет возврат изменённых показателей в установочный интервал.

Наконец, связь от проактивной подсистемы управления в саму себя олицетворяет так называемый «внутренний конфликт», когда искусственная интеллектуальная система может рассматривать и моделировать различные варианты развития ситуации. Цикл оценки и выбора приемлемой альтернативы осуществляется до тех пор, пока этот внутренний конфликт не будет улажен.

Интерес вызывает то, что система именно с такой архитектурой при переходе через определённый порог сложности может считаться разумной. Действительно, в соответствии с определением, данным нейрофизиологом Е. Р. Джоном (цитируется по книге Хофштадтера и Деннета «Глаз разума»), сознание – это «процесс, в ходе которого информация о множественных индивидуальных модальностях восприятия и ощущения сводится в единое многоплановое представление о состоянии системы и её окружения и интегрируется с информацией о воспоминаниях и потребностях организма, порождая эмоциональные реакции и программы поведения, способствующие приспособлению организма к его окружению». Представленная на предыдущей диаграмме кибернетическая схема на довольно высоком уровне абстракции описывает, как функционирует нервная система человека и высших животных. Ведь «разумность» в этом смысле определяется как адекватное реагирование не только на стимулы внешней среды, но и на внутренние состояния, что также включает в себя постоянный мониторинг состояния собственной подсистемы управления, что называется «саморефлексией», которая и приводит к осознанию.

* * *