Мимы (мемы). Эволюция информации.

[Москвич]

Victor

"Вы, я смотрю, любитель спора ради спора"

Это у меня бывает. Но в данном случае все объясняется просто: чем больше утверждений вы делаете, тем больше заблуждений я в ваших словах обнаруживаю. Это не так страшно, некоторые из этих заблуждений я в свое время пережил сам. Важно лишь быть последовательным в рассуждениях (вот непоследовательности терпеть не могу).

"на всем ее протяжении размер нервной системы увеличивался, ее строение усложнялось, усложнялось также и поведение животных, насколько об этом можно судить по живущим родственникам вымерших видов. Конечно, можно считать весь этот процесс маладаптивным, но есть ли для этого хоть какие-то основания? Я их не вижу."

Это не такой очевидный и простой вопрос. Если уж смотреть на эволюцию биосферы, то вы обнаружите, что чем более развита НС, тем меньше представителей этого уровня (фенотипов) в природе. Млекопитающие, как вам это не покажется странным, составляют ничтожную часть биосферы, а высшие - еще меньше. Т.е. путь к развитому мозгу - это низкая пирамида с широким основанием. Многие исследователи антропогенеза всерьез расценивают увеличение мозга как некий патологический процесс. Хороший мозг - это неплохо, конечно (с нашей, антропоморфной т.з.), но учтите, что этот орган демонстрирует самое высокое энергопотребление в организме (у человека), и подавляющая часть всего живого адаптировалась совсем за счет иных механизмов.
Так что насчет адаптивности - большой, знаете ли, вопрос. И если вы расчитываете, что интеллект должен появиться сам собой в качестве адаптивной реакции, то боюсь, ждать вам придется долго...примерно как выигрыша в лотерею..

"Кроме того, при расчетах на компьютере действительное время жизни поколения может быть совсем небольшим"

Не понял. Так вы все моделируете в компьютере? И при этом утверждаете, что ваши схемы не основаны на АЛГОРИТМАХ? Типа, у нас они динамические, а не алгоритмические...Но если мне не изменяет память, еще не изобрели компьютер, который бы не являлся машиной Тьюринга (по определению).
Вы еще скажите, что заложили туда "невычислимость", я буду долго смеяться.

"Как работает нейрон более-менее известно. Неясно как работает система нейронов, особенно большая"

Здесь, боюсь, вы перепутали. Как работает система нейронов более-менее известно (понятны принципы передачи сигналов импульсами и путем выделения медиаторов). Неясно точно, как работает сам нейрон (т.е. как он интегрирует многочисленные сигналы различной силы и динамики). Если математическим языком, то неизвестна внутренняя функция перевода "входа" в "выход". Очень может быть, что для каждого нейрона она индивидуальна.
Да, и еще момент. Ваш "компьютерный" нейрон по степени сложности и кол-ву событий на ед. времени - это совсем не то, что реально существует в природе. Это примерно как игрушечная модель автомобиля: внешнее сходство есть, а внутри, за пластмассой, пусто. Поэтому ожидать появления интеллекта в данном случае...ну как-то странно, что ли.

"Если вы станете изучать поведение животного, то поймете, что подобными правилами его никогда не опишешь"

Виктор, мы говорили только о локомоции насекомого (а не о поведении вообще), которое вам представляется безумно сложным. Вынужден повторить, что уже написал ранее.
Я много раз видел, как муха бьется о стекло, а мотыльки обжигаются о лампу. Движение улитки и насекомого тупо в том смысле, что оно движется, пока ему движется (сцепление с поверхностью позволяет). Если препятствие становится непреодолимо, то попытки преодолеть его могут совершаться бесконечно долго. И жуков, упавших на спину и дрыгающих лапками, я тоже видел. Как видел и жуков, упавших в воду и барахтающихся в ней.
Совершенно мне непонятно, на какие-такие недостижимые особенности движения вы намекаете.

[Питер]

Ю.И.Алесандров:
Нейрон, как и любая живая клетка, реализует генетическую программу, нуждаясь в метаболитах, поступающих к нему от других клеток. В связи с этим последовательность событий в деятельности нейрона становится аналогичной той, которая характеризует активный целенаправленный организм, а его импульсация — аналогичной действию индивида. Активность нейрона, как и поведение организма, является средством изменения соотношения со средой, "действием", которое обусловливает устранение несоответствия между "потребностями" и микросредой.

Игорь,  в  чем  тогда  своеобразие  нейрона - если  он как  и  любая  живая  клетка ...  ?  Тогда  и  любая  клетка  есть  организм ...
Может  быть, все-таки    более  важно  остановиться  не на     общем  (все  клетки  нуждаются в  метаболитах) -  а  специфичном.  То  есть  на    формировании  потенциала  действия  в  ответ  на  привходящие  стимулы. Естественно,  с  учетом  метаболических  особенностей     конкретного  нейрона  -   что  действительно  не  учитывают в   простых  моделях  "сигнал  вошел  -  сигнал  вышел"

[Victor]

Вы видите путь к формированию искусственного интеллекта в использовании механизма прогрессивной эволюции, но общим местом  является констатация отсутствия достоверного знания о самом этом механизме.

Я бы не стал говорить об отсутствии достоверного знания, скорее о его недостаточности. Исследования, о которых я говорю, можно считать в том числе и экспериментальной проверкой наших представлений об эволюции. Кроме того, они сами по себе могут продвинуть эволюционные исследования. А скептицизм конечно нужен, но не для того, чтобы сидеть без дела, а чтобы поверять теории, хотя бы и с целью их опровержения.

А как моделирование органов, за исключением мозга, приблизит нас к пониманию или воспроизведению процесса мышления? Что касается самого мозга, то понимаем ли мы  – как в нём возникают мысли?

Мозг – не существует без тела. Я бы даже сказал, что он существует для тела. С другой стороны тело – это интерфейс между мозгом и средой, поэтому без него никак не обойтись. Кроме того, и нейроструктуры можно копировать из природы. Вот, например, в тех статьях говорится не о произвольной динамической системе, а о такой, которая морфологически напоминает нервную ткань.

Я допускаю, что реальная причинно-следственная цепочка может оказаться обратной – возможно,  что живое  эволюционирует вследствие того, что оно думает (обладает психикой, начиная уже с простейших),  а не начинает думать вследствие того, что оно эволюционирует

Все может быть, и все надо проверять.

Модель искусственных "нейронов – пороговых элементов"  по мнению современной нейрофизиологии недостаточна и не соответствует свойствам живого нейрона.

Как вы могли заметить, я нигде не говорил о пороговых нейронах. Я имел в виду, что именно физиологам неплохо известно, как работает нейрон. Задача – адекватно его моделировать.

[Москвич]

Питер, Игорь

"Питер, я не собираюсь отстаивать корректность использования Ю.И.Алексанровым в данном контексте именно слова "организм".

Я готов отстаивать. Если одноклеточное мы называем организмом, то нейрон вполне можно обозначить этим термином. Я вообще склонен рассматривать НС (а в особенности мозг) как клеточную колонию, гипертрофировано разроссшуюся внутри [мета]организма. Обратите внимание на тот факт, что сенсорные и моторные нейроны (т.е. непосредственно связанные с другими тканями организма) составляют ничтожный процент от общей численности колонии!
Весь головной и спинной мозг человека - это великая промежуточная сеть, за исключением явно немногих миллионов мотонейронов. А когда великая промежуточная сеть начинает включать 99,98 процента всех нейронов, составляющих центральную нервную систему, этот термин теряет большую часть своего смысла и остается полезным только как напоминание о том, что большая часть нейронов мозга не принадлежит ни к сенсорным, ни к моторным. Строго говоря, они вставлены между чисто сенсорной частью организма и чисто моторной его частью. И наши полтора килограмма "вещества" - это самостоятельная расплодившаяся колония (типа губка), густая разбухшая сеть, связанная только сама с собой (за малым исключением).
Каковы причины этого "разбухания" и есть ли в этом эволюционная необходимость для организма, сказать сложно.  Вы согласны?

[Игорь Антонов]

Игорь,  в  чем  тогда  своеобразие  нейрона - если  он как  и  любая  живая  клетка ...  ?  Тогда  и  любая  клетка  есть  организм ...

Видимо, своеобразие нейрона состоит в том, что он отличается от остальных  клеток организма  большим уровнем поисковой активности и пластичности, что позволяет Александрову сопоставлять его с одноклеточным организмом.

Может  быть, все-таки    более  важно  остановиться  не на     общем  (все  клетки  нуждаются в  метаболитах) -  а  специфичном...

Может быть, да.  Интересный вопрос - есть ли что-то такое  внутри нейрона, чего нет внутри обычной клетки.

[Комбинатор]

Комбинатор
Мне интересно! Выложите обязательно.

Выкладываю.
===============================================
К: Добрый день. Сегодня мы вновь возвращаемся к проблеме человека, к проблеме его сознания. И вновь в нашей студии Константин Владимирович Анохин. И сегодня мне хотелось бы поговорить о том, как он видит проблему ИИ. Я помню, что лет 20 назад, эта тема зародилась, и люди, которые ею занимались, обладали большим оптимизмом. Им казалось, что они очень скоро сделают машину, которая играет не только в крестики-нолики, это были первые шаги в этом направлении, но сделают машинный перевод, сделают мыслительную машину, сделают шахматные автоматы и так далее. Но с тех пор прошло 20 лет, мы во многом находимся в той же позиции, как вы видите эту проблему?

А: Ваши слова мне напомнили прогноз Герберта Саймона. В 57-ом году, то есть, уже 40 с лишним лет назад, он написал статью, где сделал прогноз, что через 10 лет, то есть к 67-му году, машины, обладающие ИИ смогут выполнить 4 задачи. Первая - обыграть человека, мирового чемпиона, в шахматы. Второе - разработать и доказать важную математическую теорему. Третье - сочинить музыкальную мелодию, которая будет эстетической на восприятие человеческого слуха. И четвёртую область не помню. По моему, это было что-то связанное с человеческой речью. Надо сказать, что для этих прогнозов были основания, потому что Саймон уже в это время работал над шахматной программой, а группа, работавшая рядом с ним, занималась синтезом музыки на компьютерах. Но надежды, возлагавшиеся на классический ИИ, а сегодня он, по словам одного из его критиков в 90-ые годы, превратился в GOFAI - Good Old Fashioned Artificial Intelligence (Старый Добрый ИИ), в действительности не оправдались. Постепенно стало ясно, что вообще вся идеология, которая была заложена в этот старый добрый классический интеллект, идеология, которая полностью игнорировала, например, биологию, вообще, субстрат - мозг, в которой казалось, что можно пользоваться формальными правилами логики, генерируя синтексис, и из этого и возникнут смыслы, возникнет семантика...

К: Следующий уровень понимания?

А: Следующий уровень понимания. Идея, которая предпологала, что не важно, на каком субстрате будет работать эта машина...

К: Механическом, или органическом?

А: Да, механическом, или органическом. Идея, что можно создать такой логический язык, который в терминах одного из ведущих философов получил название Менталец. Оказалось, что системы просто не справляются с этим.

К: Ну, вот мне тоже приходилось думать об этом, и я помню, по моему, лет 20 тому назад, в Тбилиси была международная конференция по ИИ. Все были страшно оживлены, и все эти проблемы там обсуждались. Обсуждался, кстати, и вопрос о шахматном автомате. И тогда я предложил такой сценарий игры суперкомпьютера с суперчемпионом. Они садятся за игру, первый ход выпадает человеку, он делает гроссмейстерский ход - e2-e4. Компьютер долго смотрит на эту позицию, и потом сдаётся. И вся игра потерла смыл. Крестики и нолики была исчерпана ещё раньше.

А: В конце 80-ых годов возникла новая волна ИИ. Саймон, кстати, в середине 90-ых годов говорил такую вещь, что у классического ИИ есть две проблемы. Одна лёгкая, другая сложная. Лёгкая, он сказал, это понять, как организовано мышление. И он сказал, что специалисты в области ИИ в этом разобрались полностью.

К: Я не уверен в этом.

А: Да, это неправильно. Но интересно, что он назал трудной прблемой. Он сказал, что трудная проблема, это попробовать, и суметь смоделировать, как работают органы чувств, и как строится регуляция движений, и как они взаимосоотносятся.

К: То есть то, что вы назвали сотношением мозга и роботов?

А: Я бы сказал по другому, и сложнее даже. Это соотношение трёх компонентов. Мозга с телом, и их вместе со средой.

К: В которой мы, по существу, непрерывно живём, и реагируем на неё.

А: И некоторые люди, типа Брукса, который был таким бунтарём в лагере ИИ, начали искать новые подходы. Брукс, кстати, написал манифест в конце 80-ых годов, ориентированный на поиски более адаптивных и естественных решений в области ИИ, базирующихся, в значительной степени, на понимании биологии и поведения животных.

К: Идя отсюда, а не от мира автоматов?

А: Идя не от мира автоматов. Одна из его статей, манифестная статья, имела очень интересное назание - "Слоны не играют в шахматы". Он показывал там, то, что мы называем интеллектом, в действительности имеет свои эволюционные корни, интеллект есть у многих животных, и он возник, как инструмент приспособления и адаптации.

К: Ну конечно! Но мне кажется, что ведущим свойством такого интеллекта должна быть способность к самообучению, к самоорганизации.

А: Безусловно.

К: И значительная часть жизни человека идёт на самоорганизацию его ума и мозга.

А: Безусловно это, но я добавлю ещё два компонента, потому что проблема тройная, и вся сложность её заключается в том, что кроме того, что мы обязаны иметь самообуающееся устройство...

К: Да, то есть, интеллектуально активное.

А: Мы должны решить следующую проблему, о которой, кстати говоря, очень много писал Корнад Лоренц, обсуждая соотношеие врождённого и приобретённого. Он говорил, что почти никто из теоретиков в области изучения обучения не задаёт себе такой вопрос, почему происходит так, что почти всё обучение, которое мы видим, адаптивно, приводит к адаптивным результатам.

К: А по другому оно и не могло бы быть, по моему. Это обслуживает какое-то равновесие с окружающей средой.

А: Это не ответ. А как достигается каждый раз адаптивность? Значит, должны быть весы какие-то, на которых взвешиваются разные решения, и этими весами для каждых ситуаций, организм должен обладать ещё до того, как он столкнётся с задачами обучения. Мы должны сделать такую систему, и это касается робота тоже, которая не только будет иметь способность и инструменты обучения, но и будет иметь систему ценностей, и хотя бы начальный репертуар хотя бы простых форм поведения, на которых она будет оценивать, что такое хорошо, и что такое плохо.

К: Ну вот реакция страха, она же, в этом смысле, очень фундаментальна.

А: И эта система ценностей должна сложиться в индивидуальном развитии, то есть, когда строятся связи между элементами в развивающемся организме. Поэтому мы должны моделировать не только обучение, но и онтогинез, но и развитие индивидуальное. Но и этого мало, потому, что мы в онтогинезе видим развёртывание того, что складывалось в прошлом.

К: В эволюции.

А: Значит, мы должны заложить в нашу систему и некое эволюционное моделирование. Поэтому, свойством новых подходов к ИИ является эта триада. Люди пытаются работать с роботами, которые автаномны, они должны иметь тело и некие органы чувств, они должны быстро адаптироваться к окружающей среде, и у них должны быть эволюционно сложившиеся какие-то системы врождённого поведения, на котором будет строиться последующее адаптивное обучение.

К: Но вот сам Интернет, который всё больше и больше связан с сознанием человека, может ли он быть такой ареной, на основе которой мы могли бы иметь такую супермодель сознания?

А: Думаю, что нет.

К: Вот я и спрашиваю...

А: Ну, я бы рассматривал пока это как среду, и остановился бы на этом.

К: Я бы добавил - активная среда.

А: Не соглашусь. Если активная, то нужно найти и локализовать источник самостоятельной активности.

К: Может быть, он появится.

А: Тогда, может быть, мы будем об этом говорить.

А: Вторым составляющим нового движения к ИИ, кроме учёта активной роли поведения и эволюции, могло бы стать изучение, как устроены реальные мозги. Причём, когда я говорю мозги, я имею в виду мозг в эволюционном ряду, начиная с самого простого мозга. Пусть это будет нервная система червя Си-элеганс, в которой всего 304 нейрона, каждый из которых действует. Но это животное обладает поведением, и за последние несколько лет, когда начали серьёзно работать, и серьёзно смотреть за ним, оказалось, что он способен почти ко всем формам ассоциативного обучения, которое Павлов описывал для собак. И в действительности очень многообещающим здесь является то, что когда мы начинаем моделировать поведение искусственных агентов, задавая им нервную систему из очень небольшого количества клеток, то оказывается, что если мы пускаем их в эволюционный цикл, то на основе этой очень примитивной нервной системы возникают очень интересные формы поведения, решающие адаптивные задачи этих агентов совершено непредсазуемым образом, часто гораздо проще, чем может предсказать и заложить туда человек-инженер, который решает эту задачу.

К: Это, по существу та проблема, которую я вам поставил в связи с Интернетом, который является, конечно, очень сложной системой.

А: Мы сейчас начали два проекта. Один из них называется "Мозг анимата". Анимат, это гибридный термин, от животного - Animal и атомат (робот). Это автаномное существо, которое обладает адаптивным поведением, и в идеале, в конечном его воплощении, это существо или агент, которое будет способно адаптироваться, и жить в меняющейся среде, точно так же, как животные организмы. Если мы попробуем создать такие устройста, и смоделировать работу нервной системы, то в результате того, что устройство адаптируется, и имеет адаптивное поведение, появятся ли какие-то принципы самоорганизации в нервной системе, и если мы на небольшой нервной системе можем их увидеть и формализовать, то не послужит ли нам это подсказкой, во первых, к созданию неких принципов, которые дальше мы можем заложить в создание следующих этапов ИИ, и, главное, принципов, которые окажутся подсказкой биологам относительно того, как работает большой мозг.
Сейчас я вам покажу две картинки. Это просто вид такой простой нервной системы. Она существует у робота, существующего в двух воплощениях. Это физический небольшой робот, который делается швейцарской фирмой и используется во многих лабораториях для моделирования. Его достоинство в том, что он обладает микропроцессором и памятью. Вы можете в него загрузить любую модель нервной системы, которую вы создадите на компьютере. Он является как бы телом для проверки самых разных гипотез относительно нервной системы. Этот робот назывется Хипера. Он размерами 6 см. Он может сущестовать как физический робот, и как модель в виртуальной среде, на которой можно отрабатывать, например, его эволюцию. У него есть глаза, он пользуется видеокамерой, у него есть датчики - усики, инфракрасные датчики, которые расположены по периметру, и у него есть простая нервная система, которая, в нашем случае, состоит из небольшого количества рецепторов, получающих входы с этих усиков-вибриев, и с камеры, и всего 2-ух мотонейронов, которые управляют колёсиками, которые позволяют ему двигаться. И вот, этот робот находится у нас здесь в лабиринте, где он должен искать источники энергии.
А сейчас я покажу, чему эти животне, эти наши аниматы, способны обучаться в процессе эволюции. Наш робот помещается в среду, имеющую стенки и разные такие цилиндрические столбики. На многих из них расположены батарейки. У него есть проблема. Он обладает небольшим количеством энергии. Когда энергия падает, он начинает голодать, и ему нужно искать питание. Если он не попитается, подъехав к какой-то батарейке, то он умрёт. Он должен научиться различать, во-первых, стены от объектов, и активные батарейки, которые горят зелёным цветом, от разряженных, которые горят красным цветом. Кроме того, он должен научиться ещё очень важной вещи, которой нет в самом начале его эволюции. Он может подъехать к батарейке, зарядиться, и остаться около неё. Так заложено начальное условие. На самом деле, он умрёт, потому что он должен отъехать от неё (он не должен ждать, пока она восстановится), что бы зарядиться в другом месте. И вот один из наших питомцев, который прошёл эволюцию в 64 поколения, и в каждом поколении было 50 существ. И когда мы с ребятами, которые работают над этим проектом для института прикладной математики и ВНК МГУ, посмотрели на результаты этой эволюции, то оказалось, что робот танцует. Он эволюционировал в очень любопытное и странное поведение, которое совершенно нельзя было предсказать из начальных условий. Когда он оказывается в этой среде, он крутится вокруг своей оси до тех пор, пока уровень энергии не падает где-то до 20%, до критического. Тогда он подъезжает к ближашему из заряженных источников, заряжается, и начинает опять танцевать вокруг него - вращаться. Откуда это вращательное поведение? Этот источник уже красный, и бесполезный. Он крутится, и теряет свою энргию. Смотрите, что произойдёт дальше. Когда она (энерия) падает, он делает движение, тут было два источника, он начинает колебаться между ними. Через некоторое время он приимает решение, и начинает двигаться в сторону одного из них, начинает заряжаться от него, и опять вращаться. Почему это возникло? На самом деле, это наша гипотеза. Когда он находится в заряженном состоянии, и ещё не потерял свою энергию, он не тратит время, и, вращась, осматривается по сторонам, локализуя во время этого вращательного движения, что есть. И когда уровень энергии падает ниже критического, он не тратит время (на поиски) куда идти, а идёт к ближайшему источнику (зелёного) света. Предсказать, что такая стратегия адаптивного поведения возникнет в результате всего 64-ёх поколений эволюции в популяции мы не могли. И в действительности, это происходит от раза к разу, в самых разных моделях.

А: Я слышал доклад очень известного американского специалиста в области компьютерого моделирования, который создал виртуальный подводный трёхмерный мир. Вы находитесь в неком пространстве, а вокруг находятся экраны, и это как океанариум. Только там в трёхмерном пространстве плавают не реальные акулы, скаты и рыбки, а трёхмерные (моделируемые) рыбки. Но важно, что они являются автаномными агентами, и они их эволюционируют так же, как и мы. И вот он рассказывал интересную вещь. Он говорил, что мы создали в какой-то момент ската (они ещё моделируют всю биомеханику, то есть, возможности движения у этих рыб существуют, но элементарные, то есть, некие сокращения мышц). Они должны, пользуясь этими элементарными единицами мышечных сокращений, научиться координировать их, и плавать. И, например, он показывал такую картину, когда они рождают 8 тигровых акул, выстраивают их в ряд, и дальше у них, в самом начале, как у новорождённого ребёнка, есть некоординированные беспорядочные мелкие движения. И какая-то из них, через несколько часов работы суперкомпьютера, находит комбинацию активности в нервной системе, которая позволит делать ей поступательные движения. И через несколько дней, эти акулы уже умеют быстро плавать, и учатся разворачиваться, (ещё) через несколько дней они учатся охотиться. Но одна из интересных вещей, из-за которой я это вспомнил, он говорил, мы создали ската, и ожидали, что по биомеханике и моделированию он будет плавать как нормальный скат. Но оказалось, что наш скат в результате эволюции и самостоятельного обучения научился совершенно другим способам поступательного движения и плавания, которые не существуют у биологических скатов, хотя мышцы, анатомия, и так далее, были такими же. Это говорит о том, что перед такими агентами существует огромное пространство оппортунистических возможностей и они способны в эволюции обучаться самым неожиданным образом.
Важно, что в этих системах мы можем подсматривать, и делать то, что нам пока не удаётся делать в реальных живых агентах, в их мозге. Даже для системы с относительно простой нервной организацией, например, пчелы, или улитки, или дрозофилы, где существует несколько сотен или десятков тысяч нейронов, мы не можем увидеть все связи между ними, и что происходит в момент поведения с каждой связью.

К: Они слишком сложны.

А: Они слишком сложны, и у нас ещё нет биологических методов, которые бы не нарушая поведния, позолили бы нам подсматривать за тем, что происходит. Здесь же, мы можем помимо регистрации эволюции и обучения, смотреть, как работает вся нервная сеть во всех её контактах, и во всех клетках. И оказываются очень интересные вещи, что некотрые из нервных клеток начинают специализироваться относительно тех или иных психических компонентов среды, категаризуя её, или действие, точно так же, как, например, происходит в человеческом мозге, когда он выполняет определённые задачи, или распознаёт определённые лица. То есть, наша надежда, что мы пользуясь этими двумя направлениями, в конечном счёте сможем достичь пользы в фундаментальном понимании и законов работы нервной системы, и способов построения ИИ.
А второй проект мы называем "Игры интеллектов". У меня существует метафора некоторого такого тьюринговского стадиона. Тьюринговского, потому, что это аллюзия к тесту Тьюринга, как нам различить искусственный и естественный интеллект. Я редуцирую эту задачу под биологическое поведение животного, и искусственного агента - анимата, в одной и той же экологической нише. И в качестве таких агентов мы выбрали крысу, которая очень адаптивна, которая осваивает все пространства и способна к быстрому обучению и очень пластична, и небольшого робота. Этот робот по размерам примерно такой же, как наша крыса. И мы разрабатываем интерфейс и средства, которые позволяют регистрировать поведение каждого из этих объектов в одной и той же проблемной срде, например, сбор пищи. Объект виден только как физичесая, математическая точка, и мы можем анализировать одновременно всё поведение. И наша конечная цель, довести модель объекта-анимата до такого сотояния, когда его поведение будет симулировать, и не отличаться от адаптивного поведения животного. Это для меня версия тьюринговского теста. Если человек, наблюдая за поведеним этих двух точек, не зная, за какой точкой скрывается крыса, а за какой робот, не сможет различить стратегии и адаптивное поведение, значит, наша моделируемая адаптивная систама достигла в ходе эволюции или обучения приципов и закономерностей, сходных с реальным эволюционировавшим биологическим интеллектом.

К: Я хотел бы очень поблагодарить Контантина Владимировича, это очень быстро развивающаяся область науки, и здесь нужно следить за каждым шагом, потому что каждый шаг открывает нам новые горизонты познания самих себя. Так что, большое вам спасибо. До новых встреч на наших экранах.

[Игорь Антонов]

Каковы причины этого "разбухания" и есть ли в этом эволюционная необходимость для организма, сказать сложно.  Вы согласны?

Я согласен наполовину.
Причины и механизмы  цефализации неясны, но адаптивное значение "оперативного решателя  задач в изменяющихся условиях" несложно обосновать   - муха безнадёжно бьётся в стекло, а собака дырочку в заборе найдёт.

[Питер]

Каковы причины этого "разбухания" и есть ли в этом эволюционная необходимость для организма, сказать сложно.  Вы согласны?

Бесспорно,  есть -   именно    вот  это  самое  "разбухание"  и  обеспечивает    целесообразное  поведение  организма в   изменяющихся   условиях  среды.   Чем  проще  нервная  система -  тем  меньше  в  ней  промежуточных  нейронов  и  тем  проще  поведение.
С   проведением  парралели    между  одноклеточным  организмом  и  клеткой  как  организмом есть все-таки  существенная  разница -  отдельная  клетка    многоклеточного  организма  не  способна   вести  обособленный  образ  жизни.

[Питер]

Каковы причины этого "разбухания" и есть ли в этом эволюционная необходимость для организма, сказать сложно.  Вы согласны?

Бесспорно,  есть -   именно    вот  это  самое  "разбухание"  и  обеспечивает    целесообразное  поведение  организма в   изменяющихся   условиях  среды.   Чем  проще  нервная  система -  тем  меньше  в  ней  промежуточных  нейронов  и  тем  проще  поведение.
С   проведением  парралели    между  одноклеточным  организмом  и  клеткой  как  организмом есть все-таки  существенная  разница -  отдельная  клетка    многоклеточного  организма  не  способна   вести  обособленный  образ  жизни.

[Питер]

Игорь,  в  чем  тогда  своеобразие  нейрона - если  он как  и  любая  живая  клетка ...  ?  Тогда  и  любая  клетка  есть  организм ...

Видимо, своеобразие нейрона состоит в том, что он отличается от остальных  клеток организма  большим уровнем поисковой активности и пластичности, что позволяет Александрову сопоставлять его с одноклеточным организмом.

Может  быть, все-таки    более  важно  остановиться  не на     общем  (все  клетки  нуждаются в  метаболитах) -  а  специфичном...

Может быть, да.  Интересный вопрос - есть ли что-то такое  внутри нейрона, чего нет внутри обычной клетки.

Есть.    Механизм  формирования   потенциала  действия  -  именно  он  обеспечивает  быстрое  проведение  сигнала в  ответ  на  внешний  стимул.  Как   бы  не   менялись  метаболиты  -   быстрая  передача  информации   возможна  только   через   поляризацию\деполяризацию  мембраны.

[Игорь Антонов]

Как вы могли заметить, я нигде не говорил о пороговых нейронах. Я имел в виду, что именно физиологам неплохо известно, как работает нейрон. Задача – адекватно его моделировать.

Что касается вопроса о механизмах реализации решающих функций биологических нейронов,  П.К.Анохин в 1974 году написал:

"В настоящее время мы ещё не можем ответить на эти вопросы... С постановкой этих вопросов мы переходим в область,  абсолютно новую для нейрофизиологии и потому, естественно, совсем не разработанную."  

Что было с темой после? Биофизик Ефим Либерман, например, исследовал долгие годы клетку и нейроны и заявил недавно в итоге:

"У каждого нейрона собственное сознание и внутри квантовый компьютер. А в квантовые состояния  нам никогда не проникнуть, не разрушив их"

Типа: "все свободны, дальнейшее – молчание..."

Вот так им  "неплохо известно, как работает нейрон"

[Victor]

Victor
чем больше утверждений вы делаете, тем больше заблуждений я в ваших словах обнаруживаю.

Ну так продемонстрируйте их. До сих пор вы только и занимались, что приписывали мне нелепые высказывания, которые я и не думал делать.  

Если уж смотреть на эволюцию биосферы, то вы обнаружите, что чем более развита НС, тем меньше представителей этого уровня (фенотипов) в природе. Млекопитающие, как вам это не покажется странным, составляют ничтожную часть биосферы, а высшие - еще меньше. Т.е. путь к развитому мозгу - это низкая пирамида с широким основанием.

Вы уверены, что насекомых в природе меньше, чем червей? Впрочем даже если это так, какой вывод следует сделать? И если уж на то пошло, такая пирамида не одна – их множество – пожалуй, в каждом классе найдутся таксоны, которые специализируются именно в направлении усложнения нервной системы. Это одно из распространенных направлений эволюции, конвергентно встречающееся у самых разных животных.

Многие исследователи антропогенеза всерьез расценивают увеличение мозга как некий патологический процесс.

Видимо увеличение (и даже более важно – усложнение) мозга при переходе от рыб к амфибиям, затем к рептилиям, а затем независимо произошедшее у птиц и млекопитающих – все патологические процессы. Не слишком ли странная эпидемия охватила нашу биосферу.

Хороший мозг - это неплохо, конечно (с нашей, антропоморфной т.з.), но учтите, что этот орган демонстрирует самое высокое энергопотребление в организме (у человека), и подавляющая часть всего живого адаптировалась совсем за счет иных механизмов.

Также хороший мозг – это неплохо с точки зрения всех животных, которые им обладают.

Действительно, обладание этим органом требует больших затрат. Но раз уж вы сами об этом сказали, потрудитесь объяснить, как такой орган мог возникнуть, если он, по-вашему, не дает адаптационных преимуществ. В организме вырастает огромная опухоль, которая потребляет громадное количество ресурсов, а организм не только не вымирает (чего следовало бы ожидать), но и увеличивает свой успех и осваивает новые ниши.

У меня возникают подозрения, что вы просто плохо понимаете, что в биологии понимают под адаптациями. Усложнение нервной системы – это не механизм адаптации, а сама адаптация, один из множества путей. Продолжить ваши рассуждения можно например так: подавляющая часть всего живого в процессе адаптации не отрастила хобот, поэтому хоботы слонов не являются адаптацией.

Не понял. Так вы все моделируете в компьютере? И при этом утверждаете, что ваши схемы не основаны на АЛГОРИТМАХ? Типа, у нас они динамические, а не алгоритмические.

Я ведь уже писал, что моделирование динамической системы на компьютере заключается в решении дифференциального уравнения. Причем в большинстве случаев его можно решить с любой наперед заданной точностью.

Если же появятся подходящие аналоговые схемы – тем лучше. Тогда жизнь особи, наполненную миллионами событий, можно будет уместить в доли секунды.

Неясно точно, как работает сам нейрон

Абсолютно точным знанием мы не обладаем, пожалуй, ни об одном объекте. Однако, может оказаться, что знаний, накопленных физиологами достаточно для воспроизведения существенных функций нейрона.

Виктор, мы говорили только о локомоции насекомого (а не о поведении вообще), которое вам представляется безумно сложным. Вынужден повторить, что уже написал ранее.

О поведении животного (лягушки) заговорили вы. Я просто продолжил.

[Москвич]

Комбинатор,
спасибо, очень в русле разговора оказалось. К. Анохин, кстати, коллега и приятель Александрова (если так позволительно говорить). В любом случае они регулярно и очень тесно сотрудничают, придерживаясь во многом единых взглядов.
Собственно, Анохин подтвердил, что как раз локомоция насекомых и рыб уже довольно сносно моделируется, и ничего сверхъестественного по сложности в этом процессе нет.
Опыты в любом случае полезны, хотя на мой взгляд, непосредственно к мышлению пока никаким боком не относятся. Это просто игра со стратегиями (двигательными, поведенческими). Но как способ лучше понять принципы работы нервной системы - очень даже хороший материал.
Единственное, о чем умолчал Анохин и это осталось неясным, какой тип эволюции они заложили. Я так подозреваю, что приобретенные признаки в их модели наследуются. Поправьте меня, если я ошибаюсь.


Питер, Игорь
Похоже, меня неправильно поняли. Естественно, усложнение мозга усложняет поведение. Вопрос не в этом. Я говорил лишь о т.н. эволюционной необходимости. Заметьте, что во многих соревнованиях с различными ИИ побеждают довольно примитивные стратегии.
Цефализация и рост нейронной колонии (в историческом контексте) может быть самостоятельным процессом со своей внутренней логикой, не связанной с образом жизни их носителей. Сначала рост колонии - организм получает более сложные схемы реакций - и пытается т.о. построить новую стратегию поведения. Т.е. в данной интерпретации это, скорее, вынужденный акт подстройки. Но не под внешнюю среду, а под "внутреннюю". Не уверен, что мысль выражена понятно, но мне довольно сложно подобрать слова.
Т.е. и без увеличения мозга популяция продолжала бы существовать как и раньше, пользуясь наработанными стратегиями и не испытывая никаких сложностей в качестве давления отбора. Но при увеличении нейронной сети (каковы бы причины ни были) стратегии автоматически вынуждены меняться. Вот так я это вижу. Адаптация к изменениям внутреней среды.
Не внешние изменения могут "двигать" это дело..

[Victor]

"У каждого нейрона собственное сознание и внутри квантовый компьютер. А в квантовые состояния  нам никогда не проникнуть, не разрушив их"

Конечно, квантовые явления это как раз то, что мы моделировать не можем, и загвоздка при построении ИИ может оказаться именно здесь. Но это не делает исследования менее важными. Если мы обнаружим непреодолимый предел, и его удастся связать именно с невозможностью воспроизвести квантовые эффекты – это будет очень важный результат. А если получится реализовать квантовые вычисления, может быть и этот предел преодолеем.

[Комбинатор]

Конечно, квантовые явления это как раз то, что мы моделировать не можем, и загвоздка при построении ИИ может оказаться именно здесь.

Почему вы считаете, что квантовые явления мы моделировать не можем? Они уже довольно давно и успешно моделируются.