WEB-ресурс научно-практических конференций

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Н.Н. Болюбаш

Современная Гуманитарная Академия, ООО «Современные технологии»

Все большая информатизация человеческого общества, сопровождающаяся внедрением практически во все сферы деятельности человека современных информационных технологий, в значительной степени обязана этим средствам и системам искусственного интеллекта. Искусственный интеллект подтвердил свою значимость, полезность и эффективность при решении многих важных практических задач. Однако, несмотря на это, возможности методов искусственного интеллекта весьма ограничены. Значительно ускорило бы решение этой проблемы построение полной теории интеллекта. Одной из важных задач в этом направлении на сегодняшний день является анализ и обобщение актуальных исследований в области преобразования и представления информации в искусственных и естественных интеллектуальных системах с целью интегрирования их в единую теорию преобразования информации.

В искусственном интеллекте неоднократно предпринимались попытки математического моделирования отдельных этапов процесса преобразования и представления информации в интеллектуальных системах. К изучению этих вопросов подходили с различных сторон и позиций. На базе альтернативных схем представления создавались вполне равноценные системы [7] .

Однако, функции, являющиеся фундаментальным свойством естественного интеллекта, в системах искусственного интеллекта реализованы слабо. Весьма далека от совершенства проблема приобретения интеллектуальной системой знаний. Проблема обоснования смысла решена неудовлетворительно. В области представления существует проблема согласования различных альтернативных взглядов: сторонников символьного, нейросетевого, эволюционного подходов, приверженцев овеществления интеллекта. Весьма ограничены возможности искусственных интеллектуальных систем по приему и обработке информации, что обусловлено архитектурой используемых компьютеров.

В области естественного интеллекта современные методы физиологии и нейрофизиологии прояснили многие аспекты, связанные с процессами преобразования информации. Были определенные и изучены структуры и системы естественного интеллекта, принимающие непосредственное участие в этих процессах. Было установлено, что функция человеческого интеллекта не является цельной и однородной, а, скорее, модульной и распределенной. Человеческий мозг является архитектурой с массовым параллелизмом [10]. Специалисты в области нейрофизиологии экспериментально показали, что у человека и животных процесс обработки информации носит многоуровневый и поэтапный характер [12].

Однако, несмотря на то, что в настоящее время достаточно много известно о том, как осуществлено физико-химическое устройство мозга, очень мало известно том, как нервная система кодирует и использует сведения. Пока еще неизвестны физиологические механизмы извлечения и воспроизведения информации, сохраняемой в памяти. С этим связан совершенно новый аспект в понимании когнитивной архитектуры человеческого мозга, что представлено в недавних исследованиях когнитивной теории нейронных сетей [6], [3]. Не известно также, какие функции выполняют рецепторы в первичной обработке информации, каковы характеристики путей передачи данных от рецепторов к мозгу.

До настоящего времени нет полного представления о способностях естественных интеллектуальных систем в восприятии и преобразовании информации. Так же, как и в искусственном интеллекте, пока не существует теории преобразования информации как самостоятельного научного направления, которая бы позволяла из совокупности воспринимаемой на входе информации получать осмысленные символьные образы.

Создание интеллектуальных систем нового типа требует иных подходов к описанию процессов преобразования и представления информации. Для реализации интеллекта необходим интерфейс, принципиально отличный от того, который предлагается современными вычислительными средствами.

При этом крайне важным является определение общей схемы преобразования информации. Как результат интеграции представлений, существующих в искусственном и естественном интеллекте, можно предложить схему преобразования информации в интеллектуальных системах, которая максимально приближена к архитектуре естественных интеллектуальных систем, и в то же время позволяет использовать уже существующие методы искусственного интеллекта.

Моделирование процессов преобразования и представления информации и разработка технических средств, обеспечивающих функционирование этой модели, является одной из ключевых и наиболее трудоемких задач. Модель преобразования информации предполагает, прежде всего, внутреннее, логическое устройство системы восприятия, преобразования и представления информации в интеллектуальных системах. Процесс восприятия и преобразования внешней информации будет считаться смоделированным удовлетворительно, если система сможет вполне однозначно интерпретировать воспринимаемые объекты. В результате анализа проблем и ограничений описания процессов преобразования информации в естественных и искусственных интеллектуальных системах, предложена многоканальная схема преобразования информации.

При моделировании должно быть учтено соотнесение структуры элементов уровней преобразования информации со структурой элементов информации, которыми оперируют реальные представители интеллекта [8]. Целесообразно при этом выделить взаимосвязанные элементы информации, соответствующие конкретному и абстрактному мышлению, а также качественно различные уровни преобразования. Воспринимаемая интеллектуальной системой информация, претерпевая определенные изменения, проходит несколько уровней преобразования, на каждом из которых она представлена в виде элементов информации.

При этом предполагается наличие возможности интеллектуальной системой осуществлять постоянный прием входной информации. Что согласуется с исследованиями психологов и гипотезой Брукса о том, что интеллект является продуктом взаимодействия со своим окружением [1], [4]. А также соответствует современным исследованиям в области связной речи, согласно которым значение символьного выражения может быть понятно только в контексте его интерпретации с окружающей средой [2], [5].

Интеллектуальная система имеет несколько входных каналов, каждый из которых воспринимает внешнюю информацию. Входные каналы являются аналогом сенсорных систем в естественном интеллекте, которые осуществляют передачу воспринимаемых сигналов в кору головного мозга и их частичную обработку [8]. Количество каналов и качество пропускаемых ими сигналов обуславливает своеобразие отображаемой картины. Каждый канал системы на входе имеет некоторую совокупность рецепторов, каждый из которых способен в каждый конкретный момент времени воспринимать вполне определенные сигналы внешнего мира.

При прохождении воспринятой информации по проводящим путям канала, происходит анализ и преобразование воспринятой информации, сопровождающееся образованием элементов информации уровней. В результате проведенного анализа было выделено три взаимосвязанных конкретных уровня представления информации: уровень кластеров, уровень образов, уровень моделей и один связанный с ними абстрактный уровень - уровень понятий, каждый из которых может иметь подуровни.

Элементы информации первого уровня – кластеры, представляют собой структуры, формирующиеся при прохождении воспринятой информации по проводящим путям канала, каждая из которых соответствует определенному свойству отдельно взятого внешнего объекта, воспринимаемого тем или иным каналом. Кластеры, соответствующие разным каналам, качественно различны. На всем пути от рецепторов входных каналов к уровню кластеров происходит перекодирование информации в новое пространство признаков, сопровождающееся ее сжатием. Описание процессов преобразования информации, происходящее именно в этом месте, является одной из самых сложных задачей. Поскольку структура каналов должна иметь нейросетевое строение, именно в этом месте должно происходить преобразование нейросетевого описания в символьное.

Элементы информации второго уровня - образы, соответствуют реально существующим материальным объектам. Образ реального объекта однозначно определяется совокупностью его свойств, определенных на уровне кластеров. Образ, выступая как единое целое, связан со всей совокупностью структурных элементов первого уровня разных каналов, которые ему соответствуют.

На третьем уровне представления элементами информации являются модели. Каждой модели соответствуют совокупности конкретных образов как элементов второго уровня, связанных закономерно повторяющимися связями и благодаря этому воспринимаемых как одно целостное образование. Модель как элемент информации представлена иерархической совокупностью взаимосвязанных с ней элементов всех нижележащих уровней.

Для каждого элемента каждого конкретного уровня представления информации существует соответствующий ему элемент абстрактного уровня представления информации – уровня понятий. Этот элемент связан со всеми элементами информации конкретных уровней, из которых он был образован. Каждому элементу абстрактного уровня соответствует многочисленная совокупность иерархически взаимосвязанных взаимоподчиненных элементов конкретных уровней представления информации. Вершиной этой иерархической структуры является рассматриваемый абстрактный элемент, которому ставиться в соответствие вполне определенное понятие. Это хорошо согласуется с имеющимися экспериментальными данными, выявленными в результате нейрофизиологических исследований. Согласно этим данным, отдельным элементам абстрактного мышления, выраженным в речи в виде понятий, соответствуют не отдельные нейроны и их небольшие ансамбли, а целые области коры головного мозга, состоящие из десятков, сотен миллиардов нейронов [9]. Элементы абстрактных уровней сохраняют связи и отношения, существующие между элементами конкретных уровней. И, кроме того, образуют свои собственные связи, которые невозможно было бы создать, находясь на конкретных уровнях.

Каждый элемент вышележащего уровня представления представляет собой закрепление определенной совокупности элементов информации нижележащего уровня. Процесс закрепления основывается на механизме образования следов памяти и реализует механизм ассоциации по смежности и принцип иерархического хранения информации.

В предлагаемой схеме преобразования информации способ отображения внешнего мира на первом уровне соответствует уровню сенсорной психики, на втором – уровню перцептивной психики, на третьем – стадии интеллекта. Элементы информации, соответствующие элементам конкретного мышления - ощущению, восприятию и представлению, в предлагаемой схеме представлены на трех конкретных уровнях представления информации. А элементы абстрактного мышления – понятия, на абстрактном уровне представления информации.

Интеллект в процессе мышления работает одновременно со всеми уровнями представления информации. Информация о каком-то объекте храниться взаимосвязано со всеми элементами, с которыми он вместе участвовал или присутствовал в каком-то процессе. Если происходит активизация элементов уровней представления информации потоком информации снизу, поступающей через входные каналы, то будут активизированы также и те элементы информации и процессы уровней представления информации, которые с ними связаны. То же самое произойдет, если активизация происходит потоком информации сверху, под которой мы будем понимать активизацию через элементы абстрактного уровня представления информации. Описанный тип связи элементов информации всех уровней носит контекстный характер и учитывает наличие у интеллекта двух сигнальных систем. При этом смысл единицы информации зависит от окружающей информации. Семантика блока информации содержит в себе множество возможных контекстов не как обобщенный образ, а реально [11].

Задача описания процесса преобразования информации связана с нахождением закономерностей и критериев образования элементов информации при переходе от уровня к уровню системы. Для решения этого вопроса необходимо учесть динамику происходящих процессов. Было бы естественно предположить наличие на каждом из уровней структур, соответствующих процессам. Что связано с наличием у естественного интеллекта двух видов долговременной памяти – процедурной и декларативной, которые оперируют различными элементами и являются относительно независимыми. Необходимо учесть также наличие у естественного интеллекта мгновенного запечатления поступающей информации в иконической памяти. Целесообразно предположить существование аналогичной структуры в предлагаемой схеме преобразования информации. Эта структура представляет собой совокупность элементов информации, активизированных на уровне представления в конкретный момент времени.

Процесс непрерывного восприятия интеллектуальной системой внешней информации сопровождается построением некоторой иерархической картины внешнего мира. Восприятие информации сопровождается ее накоплением, с целью последующего использования. Одновременно происходит анализ воспринимаемой информации, сопровождающийся образованием элементов на уровнях представления информации, в которых и отражено видение носителем интеллекта внешнего мира. Крайне важным является учет того, что для деятельности интеллектуальной системы постоянный приток информации во входные каналы является объективной необходимостью. В результате получаем целостную картину обработки информации интеллектом (рис. 1). Предложенная схема преобразования информации предполагает интеллект состоящим из совокупности узкоспециализированных модулей. Часть из них может решать вопросы, связанные с перцепцией, а другие при этом могут решать вопросы, связанные с запоминанием, извлечением, распознаванием.

Образование такой целостной картины на основе представлений различных уровней возможно только в случае, если существуют эффективные процедуры перевода информации на языки представления различных уровней. Для описания представления на каждом их указанных уровней можно использовать различные подходы, применяемые в современном искусственном интеллекте. Модель выделения осмысленных образов из хаоса сенсорных символов в проводящих путях входных каналов обеспечивают нейронные сети. Однако здесь возникает необходимость решения проблемы согласования между собой символьного и нейросетевого подходов, так как на высших уровнях представления происходит оперирование символьной информацией. Для описания иерархической взаимосвязи выделенных элементов уровней лучше всего подходят методы объектно-ориентированного программирования.

Предложенная многоканальная схема преобразования информации предполагает наличие возможности осуществлять постоянный прием входной информации. Предложенный подход требует совершенно иного подхода к архитектуре вычислительных средств, которые будут лежать в основе создаваемых интеллектуальных систем.

Литература:

1. Brooks R. A. Intelligence without reason. Proceedings of IJCA1-91, pp. 569-595. San Mateo . CA: Morgan Kaufmann, 1991a.

2. Eco Umberto. A Theory of Semiotics. Bloomington , Indiana : University of Indiana Press, 1976.

3. Gazzaniga M. S., ed. The New Cognitive Neurosciences (2 nd ed). Cambridge : MIT Press, 2000.

4. Lewis J. A. and Luger G. F. A constructivist model of robot perception and performance. In Proceedings of the Twenty Seconds Annual Conference of the Cognitive Science Society. Hillsdale , NJ : ErlBaum, 2000.

5. Seboek T. A. Contributions to the Doctrine of Signs. Lanham , MD : Unit, Press of America , 1985.

6. Squire L . R . and Kosslyn S . M ., ed . Findings and Current Opinion in Cognitive Neuroscience , Cambridge : MIT Press, 1998.

7. Люггер Джордж Ф., Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем . – М.: Издательский дом «Вильямс », 2003.

8. Немов Р.С. Психология. - М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2001. - Кн. 1. - 688 с.

9. Прибрам К. Языки мозга. – М.: Прогресс, 1993.

10.Сторож В. В., Обработка информации у человека. Ч. 1. Уровни и базисные элементы // Искусственный интеллект . – 2001 . – №4 .– С. 96-111.

11.Сторож В.В., Работа мозга. Нейролингвистический подход //Искусственный интеллект . – 2001 . – №3 .– С. 429-438.

12.Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение. – М.: Мир, 1990.