Поэтому она, грубо говоря, не мельтешит вдоль стенки, не теряет время, чтобы ходить туда-сюда, и, в конце концов, обходит это препятствие, если оно не бесконечно длинное. Опять-таки, это поведение наблюдается у простых животных: и червей и инфузорий.
А.Ж. Не только у простых, я вам скажу. Я примерно так же тоже обхожу препятствие.
В.Н. Особенно, когда задумаешься над какой-нибудь научной проблемой, это так…
А.Ж. Или забор высокий.
В.Н. Ещё раз скажу, что, конечно, это - простая модель. Какой бы продуктивной она не казалась в качестве аналогии, она не может объяснить поведение животных, решающих более сложные задачи. Здесь нужна исследовательская работа с роботами. Получается, собственно говоря, взаимодействие между этологией - наукой о поведении, и робототехникой. Если я говорю, что я умею делать радиоприёмники, то мне могут сказать: возьми да и сделай. Если я говорю, что понимаю, как ведёт себя животное, то разумно потребовать, чтобы я запрограммировал робота. Но тут-то и выясняется, что наши теории недостаточны для этого, хотя этология существует уже 50 лет, а поведение животных изучается больше ста лет. На самом деле существующие теории поведения очень ограничены. Они не позволяют воспроизвести адаптивное поведение животных в роботе, и отсюда сразу видно, что наши знания ограничены. Это приходится признать.
Получается, что работа с роботами оказывается, с точки зрения биолога, новым инструментом исследований, который позволяет проверять наши знания.
А.Г. Это, в общем, довольно идеальный инструмент. Это в каком-то смысле лучше, чем знаменитая дрозофила. Потому что здесь можно плодить популяции, если говорить об эволюции этих искусственных объектов, как у нас шла речь в одной из программ. То есть у исследователя время не ограничено…
А что же с аниматами? Я просто хочу напомнить, что здесь, у нас, время программы ограничено, как время поиска у ручейника.
А.Ж. Я бы хотел здесь поговорить, дополнить рассказ Валентина Анатольевича о том, что интересен вопрос: а как же вырабатывается эта стратегия поведения у организма? Это то, о чём думали мы. И здесь, мне кажется, что многие ответы можно найти вот каким путём. Если встать на место нервной системы организма и оказаться в тех условиях, в которых находится она, то из этих условий просто логически вынужденно будет следовать и структура, и функция, и алгоритмы, по которым должна работать эта система. Я и хочу рассказать о результатах попытки такого вывода, это то, чем мы занимаемся. Покажите, пожалуйста, первый слайд.
Представим себя на месте управляющей системы. Что это такое? Вот есть любой организм - это некоторое тело, или некоторый объект, который является, по сути, частью среды. Если мы говорим о том, что этот организм управляем, значит, внутри него есть управляющая система, которая является частью этого организма. Причём будем рассматривать только такие организмы и такие объекты, где управляющая система лежит именно внутри организма, а не руководит им по телеметрии.
Из этой картинки сразу же следуют цели управления, то есть те цели, которые старается достигнуть система управления. Мне кажется, что здесь существуют две главные цели. Первая цель - это обеспечить выживание организма. Иначе, если этого нет, не о чем говорить, всё разваливается, и как такового этого тела не существует.
И вторая цель - это накопить знания, потому что управляемый организм, управляемый объект препятствует разрушению агрессивным воздействиям среды не за счёт своей твёрдости, как алмаз: «Вот стою тут и буду сопротивляться». Он препятствует разрушению за счёт того, что ведёт себя активно, он совершает некоторое воздействие на среду. И через эту среду к организму возвращается реакция совершенно другого типа. Например, если ребёнок хочет есть, то он кричит, и приходит мама с бутылочкой молока. Или, скажем, мы что-то бросаем вверх, а в результате падает плод с дерева. Организму надо ещё найти и понять эти реакции на его собственные действия.
Значит, для того чтобы обеспечить выживание, нужно знание: как это действие сопряжено с этим результатом? Поэтому я бы здесь выделил эти две цели управления. Может быть, даже цель накопления знания первична. Если мы хотим исследовать какое-то неизвестное пространство и сделаем для этого такого робота, который бы накопил знания, нам надо подумать о том, как он выживет, нам надо обеспечить его выживание.
Из этой же картинки сразу, наверное, следует (в грубом виде) алгоритм такого поиска. Нервная система должна найти обратные связи через среду. Это очень хорошая мысль, которую петербургский учёный Владимир Левченко когда-то красиво сформулировал. Среди всех действий, которые может совершать организм, есть такие, которые уходят в бесконечность и никуда не возвращаются, никогда к нам не вернутся. Надо найти те воздействия, которые через среду к нам вернутся, на наши датчики. И вот этот поисковый алгоритм нам надо найти.
Вы помните, как Максвелл в своё время предложил своего демона, которого помещал внутрь чёрного ящика и, пользуясь этим приёмом, он логически рассуждал, что же там должно происходить. Давайте мы сейчас с вами, подобно этому демону, погрузимся внутрь этого кружка нервной системы и посмотрим, что же она должна делать, если она находится в этих условиях.
Покажите, пожалуйста, следующий слайд. Исходное условие - это автономность системы управления, как я уже сказал. То есть мы находимся внутри тела. Второе условие - это дискретность, то есть у нас есть дискретные входы. Вот эти канальчики, по которым поступает дискретная информация. И есть дискретные выходы. Может быть, их много. Но это дискретные кнопочки, которые мы можем нажать. То есть, то, что является выходом нервной системы - это пучок волокон, через которые идут бинарные сигналы, точно так же, как и через вход. Их может быть много, миллионы рецепторов, но через них поступают бинарные сигналы.
И вот перед нами есть экран с входящей информацией, на котором мы видим входящие сигналы. И есть целый, так сказать, набор кнопочек, на которые нужно нажимать.
Представим себя внутри, в этой чёрной комнате с экраном, на который нам проецируется информация из окружающего мира. Первая задача, которую система должна решить - как в этом потоке входной информации научиться узнавать что-то знакомое. Например, сказать: «Ага, вот это красное пятно я уже когда-то видел». И когда этот момент произойдёт, тем самым произойдёт некое формирование образа (вот этого пятна) и акт его распознавания - «я его распознал». Теперь система его будет узнавать всегда, когда она его увидит, она его распознает. Это первое. Поэтому на этой схеме, которая сейчас видна, первый блок в нервной системе - это формирование и распознавание образов.
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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93
А.Ж. Не только у простых, я вам скажу. Я примерно так же тоже обхожу препятствие.
В.Н. Особенно, когда задумаешься над какой-нибудь научной проблемой, это так…
А.Ж. Или забор высокий.
В.Н. Ещё раз скажу, что, конечно, это - простая модель. Какой бы продуктивной она не казалась в качестве аналогии, она не может объяснить поведение животных, решающих более сложные задачи. Здесь нужна исследовательская работа с роботами. Получается, собственно говоря, взаимодействие между этологией - наукой о поведении, и робототехникой. Если я говорю, что я умею делать радиоприёмники, то мне могут сказать: возьми да и сделай. Если я говорю, что понимаю, как ведёт себя животное, то разумно потребовать, чтобы я запрограммировал робота. Но тут-то и выясняется, что наши теории недостаточны для этого, хотя этология существует уже 50 лет, а поведение животных изучается больше ста лет. На самом деле существующие теории поведения очень ограничены. Они не позволяют воспроизвести адаптивное поведение животных в роботе, и отсюда сразу видно, что наши знания ограничены. Это приходится признать.
Получается, что работа с роботами оказывается, с точки зрения биолога, новым инструментом исследований, который позволяет проверять наши знания.
А.Г. Это, в общем, довольно идеальный инструмент. Это в каком-то смысле лучше, чем знаменитая дрозофила. Потому что здесь можно плодить популяции, если говорить об эволюции этих искусственных объектов, как у нас шла речь в одной из программ. То есть у исследователя время не ограничено…
А что же с аниматами? Я просто хочу напомнить, что здесь, у нас, время программы ограничено, как время поиска у ручейника.
А.Ж. Я бы хотел здесь поговорить, дополнить рассказ Валентина Анатольевича о том, что интересен вопрос: а как же вырабатывается эта стратегия поведения у организма? Это то, о чём думали мы. И здесь, мне кажется, что многие ответы можно найти вот каким путём. Если встать на место нервной системы организма и оказаться в тех условиях, в которых находится она, то из этих условий просто логически вынужденно будет следовать и структура, и функция, и алгоритмы, по которым должна работать эта система. Я и хочу рассказать о результатах попытки такого вывода, это то, чем мы занимаемся. Покажите, пожалуйста, первый слайд.
Представим себя на месте управляющей системы. Что это такое? Вот есть любой организм - это некоторое тело, или некоторый объект, который является, по сути, частью среды. Если мы говорим о том, что этот организм управляем, значит, внутри него есть управляющая система, которая является частью этого организма. Причём будем рассматривать только такие организмы и такие объекты, где управляющая система лежит именно внутри организма, а не руководит им по телеметрии.
Из этой картинки сразу же следуют цели управления, то есть те цели, которые старается достигнуть система управления. Мне кажется, что здесь существуют две главные цели. Первая цель - это обеспечить выживание организма. Иначе, если этого нет, не о чем говорить, всё разваливается, и как такового этого тела не существует.
И вторая цель - это накопить знания, потому что управляемый организм, управляемый объект препятствует разрушению агрессивным воздействиям среды не за счёт своей твёрдости, как алмаз: «Вот стою тут и буду сопротивляться». Он препятствует разрушению за счёт того, что ведёт себя активно, он совершает некоторое воздействие на среду. И через эту среду к организму возвращается реакция совершенно другого типа. Например, если ребёнок хочет есть, то он кричит, и приходит мама с бутылочкой молока. Или, скажем, мы что-то бросаем вверх, а в результате падает плод с дерева. Организму надо ещё найти и понять эти реакции на его собственные действия.
Значит, для того чтобы обеспечить выживание, нужно знание: как это действие сопряжено с этим результатом? Поэтому я бы здесь выделил эти две цели управления. Может быть, даже цель накопления знания первична. Если мы хотим исследовать какое-то неизвестное пространство и сделаем для этого такого робота, который бы накопил знания, нам надо подумать о том, как он выживет, нам надо обеспечить его выживание.
Из этой же картинки сразу, наверное, следует (в грубом виде) алгоритм такого поиска. Нервная система должна найти обратные связи через среду. Это очень хорошая мысль, которую петербургский учёный Владимир Левченко когда-то красиво сформулировал. Среди всех действий, которые может совершать организм, есть такие, которые уходят в бесконечность и никуда не возвращаются, никогда к нам не вернутся. Надо найти те воздействия, которые через среду к нам вернутся, на наши датчики. И вот этот поисковый алгоритм нам надо найти.
Вы помните, как Максвелл в своё время предложил своего демона, которого помещал внутрь чёрного ящика и, пользуясь этим приёмом, он логически рассуждал, что же там должно происходить. Давайте мы сейчас с вами, подобно этому демону, погрузимся внутрь этого кружка нервной системы и посмотрим, что же она должна делать, если она находится в этих условиях.
Покажите, пожалуйста, следующий слайд. Исходное условие - это автономность системы управления, как я уже сказал. То есть мы находимся внутри тела. Второе условие - это дискретность, то есть у нас есть дискретные входы. Вот эти канальчики, по которым поступает дискретная информация. И есть дискретные выходы. Может быть, их много. Но это дискретные кнопочки, которые мы можем нажать. То есть, то, что является выходом нервной системы - это пучок волокон, через которые идут бинарные сигналы, точно так же, как и через вход. Их может быть много, миллионы рецепторов, но через них поступают бинарные сигналы.
И вот перед нами есть экран с входящей информацией, на котором мы видим входящие сигналы. И есть целый, так сказать, набор кнопочек, на которые нужно нажимать.
Представим себя внутри, в этой чёрной комнате с экраном, на который нам проецируется информация из окружающего мира. Первая задача, которую система должна решить - как в этом потоке входной информации научиться узнавать что-то знакомое. Например, сказать: «Ага, вот это красное пятно я уже когда-то видел». И когда этот момент произойдёт, тем самым произойдёт некое формирование образа (вот этого пятна) и акт его распознавания - «я его распознал». Теперь система его будет узнавать всегда, когда она его увидит, она его распознает. Это первое. Поэтому на этой схеме, которая сейчас видна, первый блок в нервной системе - это формирование и распознавание образов.
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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93