1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28

В главе сделана попытка определить критерии истинности при выборе самообучающейся системой той или иной СР-сети. По сути, это попытка ответить на вопросы типа: Чем руководствуется система при выборе своей собственной системы координат среди нескольких равновозможных? Что происходит, когда сталкиваются несколько целевых функций? Насколько значима логика при информационном взаимодействии самообучающихся систем? И логикой ли меряют системы меру своей и чужой некомпетентности. Всеми этими вопросами и объясняется выбор эпиграфа.

Для начала отметим, что возникновение нового знания у живого индивидуума всегда сопровождается эмоциональным всплеском, чувством озарения, возникновением т.н. эмоциональной разрядки, как положительной, так и отрицательной, которая является результатом любого открытия, например нового закона (вспомните Архимеда) или результатом осознания, что все ценности системы не более чем «обман и ложь» придерживаясь строгих позиций, предполагающих, что подобное эмоциональное напряжение не может быть не связанным с какими-либо органическими изменениями в самом индивидууме, можно выдвинуть и попытаться обосновать гипотезу, согласно которой возникновение эмоциональной разрядки базируется на изменениях, вызванных, например, массовой гибелью нейронов.

В рамках предложенной выше модели самообучения, основанной на принципах самозарождения и гибели, конкретному знанию соответствует определенная структура СР-сети или, согласно предыдущей терминологии, фантом. Появление у системы нового знания всегда связано с корректировкой структуры СР-сети, образно говоря, с уничтожением одного фантома и рождением другого, или с появлением некой новой дополнительной структуры.

При этом, как было отмечено ранее, размеры и «жизнестойкость» зарождающихся нейроконструкций определяют значимость нового знания. Так незначительная корректировка, связанная с гибелью (рождением) относительно небольшого числа нейронов, практически не отражается на состоянии и поведении индивидуума. Но иначе обстоят дела в случае массовой гибели нейронов. А массовая гибель становится возможной, когда новые входные данные разрушают старые структуры, для поддержания которых требовалась серьезная энергетическая подпитка, и порождают новую, позволяющую решать весь комплекс тех же самых задач, но меньшим числом нейронов. Здесь речь идет, чуть ли не о смене фундамента – это обновление, озарение, очищение, катарсис и т.п. Для системы подобное событие воспринимается как жертва. Новое знание становится возможным благодаря жертве.

П.Д. Успенский писал в своем единственном художественном произведении «Странная жизнь Ивана Осокина»:

«А для того, чтобы знать, необходимо выучиться, а для того, чтобы выучиться, необходимо жертвовать. Ничто не может быть приобретено без жертвы...

Человеку может быть дано только то, что он в состоянии использовать, а использовать он может только то, ради чего он чем-то жертвовал. В этом состоит закон человеческой природы. Так что, если человек хочет помощи, чтобы приобрести важные знания или новую власть, он должен пожертвовать другим, важным для него в данный момент. Более того, он может приобрести лишь столько, насколько он отказался от чего-то для этого... Вы не сможете иметь результатов без причин. Жертвуя, вы издаете причины. Существуют разные пути, но отличаются они только по форме, напряженности и итогам жертвы. В большинстве случаев надо отказаться от всего сразу и не ожидая ничего».

Катарсис неизбежно должен иметь свою биологическую основу, энергетическую компоненту. Когда приходит понимание чего-то большего, той тайны, Ради проникновения в которую и было создано множество СР-сетей, структур, элементы которых постоянно требуют своего энергетического обеспечения, тогда начинается их массовое уничтожение. Озарение истиной – это завершение выбора, влекущее за собой уничтожение всего того, что рядом, что похоже на цели системы, но все же не совсем то, что ей требуется. Буриданов осел вдруг принимает решение и теряет вторую охапку соломы, но обретает спасение от голодной смерти.

Понимание – это облегчение, как бы посланное свыше, но за ним стоят очень простые и доступные базовые образы: «Баба с возу – кобыле легче» или, более культурно: «Когда леди слезает с дилижанса, то пони идет быстрее».

Истина в данный момент – это абстракция чуть более высокого порядка, чем то, что понималось мгновение назад. Тривиальный факт.

Образно говоря, порой осознание, что все проблемы есть не более чем «жалкий частный случай теоремы Пифагора» – это и есть приближение к истине.

В современной литературе было много сказано о прогнозировании с использованием нетрадиционных подходов, в частности, с применением «человеческого биокомпьютера» (шаманов, прорицателей и т.п.). В этих подходах не только попытки, но и истинность результатов прогнозирования непосредственно связаны с эмоциональным состоянием исполнителя. Ю.В. Росциус в работе «Синдром Кассандры», анализируя дошедшие до нас материалы о Сократе, Р. Труэне и И.И. Бахтине, отмечает, что способность к прогнозированию связана со способностью среди множества протекающих мыслей выделять те, которые сопровождаются специфической эмоцией, такой эмоцией, которая очень похожа на ощущение удовлетворенности от хорошо сделанного дела. Правда, при этом остается без ответа вопрос, как подобная эмоция может быть сопоставлена с прогнозом, который, например, говорит об ожидаемом несчастье для самого носителя прогнозного механизма. Но, как бы то ни было, ситуация все же характеризуется тем, что именно эмоция выступает в качестве критерия истинности. Обратите внимание, критерием истинности названы не результаты логического мышления, а сопровождающие их эмоции.

Наверняка, в жизни каждого человека были ситуации, которые первоначально воспринимались с «положительной» эмоциональной окрашенностью, а затем, по прошествии некоторого времени, оценивались как непоправимая ошибка. В чем здесь причина и не свидетельствует ли это об ошибочно завышенной оценке эмоционального состояния системы для задач прогнозирования? На этот вопрос может быть дано следующее объяснение. За время, прошедшее между двумя эмоциональными оценками события, произошло существенное изменение всей структуры системы, например, значительная перестройка организма и самого прогнозного механизма. Понятно, что в этом случае новое эмоциональное состояние принадлежит уже как бы другой информационной системе, другому человеку, и соответственно имеет Другую измерительную шкалу. Например, в теории К. Кастанеды подобная перестройка (или изменение уровня восприятия) называлась изменением «точки сборки».

После всего сказанного остается поискать место понятию «энергия» в рамках модели СР-сетей. Нейроны гибнут и нейроны рождаются, но они должны же еще и питаться.

Модель самообучения на базе СР-сетей позволяет сделать количественную оценку «эмоциональной разрядки» системы при получении нового знания, что может быть использовано не только для того, чтобы заставить компьютер улыбаться и плакать, но и для того, чтобы оценить правдоподобность нового знания.

Предположим, что поддержание жизнедеятельности одного нейрона требует постоянной энергетической подпитки в размере v условных единиц. Тогда для поддержания сети из n нейронов потребуется постоянная энергия (в условных ед.)

Еn = nv.

Определим, что для самообучающейся информационной системы изменение потребности в энергии отражает ее эмоциональное восприятие мира. При увеличении Еn (рождение нейронов) система «чувствует усталость», а при уменьшении (гибель нейронов) испытывает «эмоциональный всплеск». Все сказанное сказано только для случая, когда фактическая энергия постоянна, т.е. Eф = const.

Таким образом, функция, являющаяся производной по времени от потребности системы в энергии, может быть в данной трактовке использована для моделирования эмоционального поведения компьютерной программы в процессе ее обучения. В более общем случае эмоциональную проекцию (эмоциональное состояние) системы будем определять по формуле

Э = d(Еф - Eп)/dt.

Подобный путь очеловечивания компьютерных программ может быть и наивен, но как модель эмоционального поведения, как модель очищения знанием вполне, с моей точки зрения, имеет право на существование. Представьте себе отображаемое в углу экрана «лицо программы», например в виде человеческого, которое с каждой новой порцией обучающей выборки выглядит все суровее и суровее, и, наконец, радостная улыбка, сменяемая «чувством глубокого удовлетворения», возвещает пользователю о том, что решение найдено.

Например, в третьей главе данной части работы СР-сеть занималась распознаванием функциональной зависимости вида

z = x0x1 + 3x1.

Изменения структуры СР-сети в зависимости от входных данных были иллюстрированы рис. 7.1. Рассмотрим на примере этих схем изменения «эмоционального состояния» данной системы и его влияние на точность предсказания. Из представленной ниже таблицы видно, как первоначально осуществляется накопление в системе «усталости» – количество элементов растет, а точность предсказания далека от совершенства. Наконец, на обучающей порции рис. 1.7.5 происходит катастрофа – параметр «эмоциональное состояние» меняет свой знак с положительного на отрицательный и далее остается равным нулю на любой обучающей выборке, порожденной функциональной зависимостью

z = x0x1 + 3x1

СР-сеть

К-во

элементов

«Эмоциональное состояние»

Ошибка предсказания

Рис. 1.7.1.

3

+3

x0-2x1

1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28