Умрюхин Е.А.

НИИ нормальной физиологии им. П. К. Анохина РАМН, Москва

Необходимо отметить, что П.К. Анохин проявлял высокую заинтересованность в контактах и сотрудничестве с математиками и инженерами, занимающимися вопросами искусственного интеллекта и сложных систем управления. Однако, поставленные им задачи часто не находили должного отклика, так как для имеющегося тогда аппарата и вычислительных возможностей (а также, возможно, и уровня их понимания) они были слишком сложны.

Успешное развитие теории функциональных систем в трудах К.В Судакова [2] существенно углубляет и расширяет класс задач, в которых возможно плодотворное взаимодействие нейрофизиологов и математиков для достижения новых крупных успехов в построении искусственных интеллектуальных систем. Однако на этом пути необходимо преодоление определенных стереотипов мышления и переход на качественно новый уровень сотрудничества между двумя направлениями исследований.

Еще в начале 60-х годов под непосредственным руководством П.К. Анохина нами была разработана алгоритмическая модель механизма предвидения в работе мозга (Умрюхин, 1964 – подробно ссылки на ранние и последующие работы автора приведены в книге Умрюхин, 1999 [3]).

Эта модель уже в своей первоначальной форме операционально (т.е. воспроизводимо - в виде алгоритма для ЭВМ) отражала некоторые принципиальные моменты в построении сложных интеллектуальных нейроподобных систем, такие как:

- принцип иерархической организации слоев памяти на основе иерархии результатов (Умрюхин, 1969),

- принцип обучения – запоминания пройденной траектории на основе обратной связи от совпадения или рассогласования получаемых результатов с намеченными в акцепторе результатов действия (Умрюхин, 1968) (принцип по своей сути эквивалентный ставшему популярным в 80-х годах принципу обратного распространения ошибки – back propagation of error) и другие.

В модели был представлен также ряд других важнейших принципов деятельности мозга согласно теории функциональных систем. В ней была отражена операциональная (т.е. реализованная алгоритмически) схема афферентного синтеза, в которой решение о выборе будущей траектории поведения (акцепторе результатов действия и самих действиях) принималось на основе одновременного взвешенного учета мотивации, а также текущей афферентации и прошлого опыта – памяти. Модель воспроизводила различные формы поведения животных (аналогичные тем, которые сейчас описывается как траектории поведения анимата [1]), а также сложное поведение и обучение человека в условиях последовательного сенсомоторного обучения.

В последнем опубликованном варианте нашей модели [2] отражены в виде двух взаимодействующих субсистем механизмы как сознательной, так и неосознаваемой психическлй деятельности мозга. Субсистема, воспроизводящая сознательную деятельность, включает механизмы, позволяющие представить образование абстракций и логическое мышление – деятельность мозга, которая с самого начала и до сих пор является главной темой работ по искусственному интеллекту.

В модели воспроизводятся такие свойства человеческого сознания как рефлексия и память событий, происшедших в отдаленном прошлом. В модели воспроизводится также использование такой осознаваемой памяти в предвидении и планировании событий, которые могут произойти в отдаленном будущем времени.

В то же время в подсистеме, воспроизводящей подсознательную деятельность мозга, представлено предвидение ближайших будущих событий, связанное с организацией сложных форм двигательной активности, построением (механизмами конструирования) многомерных образов воспринимаемой информации.

Несмотря на операциональность модели и воспроизведение с ее помощью реального поведения человека (Умрюхин, 1972,1976, 1982, 1999), модель не привлекла большого внимания математиков. Причина, возможно, заключалась в том, что, хотя в модели и было сформулировано несколько чисто математических задач (Умрюхин, 1964, 1969, 1974), основным методом их решения был алгоритмический просчет на ЭВМ с помощью метода Монте-Карло. Это, конечно, не соответствовало математической моде того времени – формулировать и решать пусть более простые задачи с концептуальной точки зрения, но зато хорошо математически оформленные.

По данному поводу можно высказать следующие соображения.

Желательно также конечно (и это все более осознается разными учеными) более осмысленное взаимодействие между двумя областями знаний. Представляется также важным, чтобы решение частных этапных задач не превращалось в самоцель. Должна сохраняться известная скромность при их решении, основанная на осознании того, что существенный прогресс в решении главной проблемы еще впереди. В этом смысле сегодняшнюю ситуацию можно все еще характеризовать как начало пути.

Что же касается практической значимости решаемых проблем и задач, то в самое ближайшее время, может быть, будет осознано, что знание механизмов мозга и принципов естественного интеллекта станет первостепенной задачей и в социальных, и в экономических, и даже в военных областях практической деятельности.

Однако, для строгой математической формулировки и решения задач, возникающих в нейрофизиологии и других областях исследования процессов в мозге, нужна серьезная и очень непростая работа, причем не только при тесном сотрудничестве математиков и нейрофизиологов, но желательно с объединением и взаимопроникновением знаний в этих областях путем их объединения в одной и той же ученой голове. Чтобы такое объединение было не случайным и единичным нужно соответствующее воспитание нового поколения молодых ученых.

Новые работы, возникающие на стыке нейрофизиологии и нейроподобного моделирования, все чаще выполняются специалистами, хорошо владеющими знаниями обеих наук. Представляется весьма перспективной работа по моделированию систем искусственного интеллекта с использованием принципов эволюции естественного интеллекта [1]. Можно отметить также целый ряд работ, в которых сочетается высокий уровень экспериментального нейрофизиологического исследования со столь же высоким уровнем математического описания изучаемых закономерностей или механизмов [5].

Вместе с тем можно отметить, что, как правило, эти работы относятся к анализу частных и чаще всего нейронных механизмов функционирования мозга. Модели, в которых делается попытка описать общие системные механизмы мозга (например, механизмы сознания, мышления [6]), выполняются большей частью в виде некоторого словесного или схемного описания. Для реального воспроизведения этих моделей в математической или алгоритмической форме применительно к описанию нетривиальных поведенческих или психических ситуаций необходимо их представление в виде конкретных алгоритмов.

Огромные области науки о мозге (роль отделов мозга, взаимодействие медиаторных сигнальных систем, нейрофизиологический анализ нарушений функций мозга и другие области) остаются пока в значительной степени вне сферы частных задач, решаемых математиками, работающими в области моделей нейронных сетей и нейроинформатики, искусственного интеллекта.

Для успешного продвижения науки в области понимания естественного и создания искусственного интеллекта представляется важным решить следующие проблемы:

1. Образование и воспитание нового поколения молодых ученых, хорошо и одновременно владеющих знаниями в областях: и математики, и нейрофизиологии, и современной психологии.

2. Использование нетрадиционных и новых областей математики, таких как, теория хаоса – (обзор по применению в медицине и физиологии [7]), другие нелинейные и нестационарные методы (например, изложенные применительно к физиологии и нейрофизиологии в монографии Мармарелисов (Мармарелис, Мармарелис . Анализ физиологических систем. Метод белого шума Перевод с английского и редакция Е.А. Умрюхина., Мир 1981), содание сложных компьютерных моделей и специальных нейрочипов для моделирования системных функций мозга и решения нетрадиционных интеллектуальных задач.

3. Выполнение новых комплексных проектов с использованием знаний и умений математиков и нейрофизиологов для решения задач реального предсказания поведения социальных, экономических и других многомерных многосвязных и нелинейных систем и для реального управления такими системами с контролем достигаемых результатов и оценкой соответствия их предсказанным результатам.

На прошлой конференции по нейроинформатике [8] высказывались мнения, что мозг может реализовать некоторый нетьюринговый способ решения задач, который, возможно, связан с квантовыми эффектами. Я думаю, что совсем не обязательно привлекать представления квантовой механики, синергетики или теории хаоса для того, чтобы предположить несводимость некоторых аспектов деятельности мозга к любым алгоритмическим интерпретациям его функций и механизмов.

Современная математика сама является частным продуктом деятельности мозга и далеко не исчерпывает его возможностей. Математическая логика и аппарат современной математики является гениальным изобретением и удивительной игрой человеческого ума, а приближенное совпадение реального и, в основном, физического мира, с его описанием, получаемым с помощью математики, - потрясающе, и по сути своей - необъяснимо. И совсем необязательно оно должно быть применимо ко всем многообразиям окружающей нас реальности, в частности, ко всем особенностям ее проявления в деятельности создавшего математику аппарата - в деятельности мозга. Можно привести ряд простых примеров деятельности мозга, выходящих за рамки математического объяснения ее феноменов.

Построение новых аксиоматических систем, которые не доказываются, а принимаются как произвольные и соответствуют в лучшем случае интуитивному пониманию или здравому смыслу, является актом творения нового и свидетельствует о возможностях нашего мозга, выходящих за рамки его деятельности, проявляющейся внутри, так сказать, чисто математической реальности.

В качестве примера рассмотрим выражение, приведенное в заголовке. Человеческая фантазия вполне допускает предположение, что в некотором мире сама операция умножения добавляет некоторую величину к получаемому продукту:

Можно представить себе даже целую математическую систему, построенную на данной аксиоме. Возможно, когда ребенок запоминает таблицу умножения, нечто похожее происходит в его мозге – каждая произведенная им операция умножения добавляет что-то к стереотипу ее выполнения. А когда мы на обменном пункте меняем валюту, работает противоположная операция – вычитание из продукта некоторой величины. Конечно, эти примеры – это только частная аналогия, приведенная лишь с иллюстративной целью.

Более существенные примеры генерации мозгом принципиально новых продуктов:

1. Интуитивное решение проблем – когда новая идея возникает по существу из ничего. Когда говорят, что интуиция основана на неосознанном прошлом опыте или сумме накопленных знаний или новой их организации, то это все же в значительной степени словесный произвол и использование недооформленных определений. Если бы для интуиции достаточно было прошлого опыта и переоформления существующих знаний, ее можно было бы представить в виде математической конструкции и строгих правил вывода и она подчинялась бы алгоритмической логике (хотя бы вероятностной, размытой или другой, которую возможно математически строго описать). Но в том то и дело, что человек, озаренный интуицией, может выйти за рамки машинного детерминизма и за рамки любой предопределенной им же самим математической системы.

2. Феномен веры также составляет один вариантов нематематизируемой деятельности человеческой психики. Любая математическая система в том числе и правила доказательства, и само понятие очевидности покоится на каком-то варианте веры. Можно, конечно, на словесном уровне приводить соображения в пользу рационального объяснения феномена веры. Достаточно, однако, просмотреть примеры возникновения и проявления различных вариантов веры у различных людей (например, У. Джеймс. Многообразие религиозного опыта. М. 1993 (1901)), чтобы придти к выводу о нерациональном нематематизируемом характере феномена веры.

3. И, наконец, еще одно свойство человеческого ума, человеческого интеллекта – свойство фантазии. Фантазия человека, по-видимому, безгранична как по содержанию так и по формам. Любые законы и правила фантазии могут быть нарушены как угодно.

Приведенные три феномена – интуиция, вера, фантазия – не исчерпывают нематематизируемых в настоящее время свойств человеческого интеллекта. По-видимому, совершенно не обязательно прибегать при их трактовке к каким-либо физическим интерпретациям, например, квантовому характеру процессов или другим известным свойствам материи или информации. Хотя бы потому, что и квантовая механика, и другие физические явления описываются математически, хотя и приближенно, хотя и с определенными ограничениями. С этой точки зрения, пока не будет алгоритмически понят сам феномен продукции принципиально новых результатов мозгом, бесполезно пытаться моделировать этот феномен с помощью любых нейроподобных моделей, поскольку все такие модели в принципе могут быть воспроизведены с помощью математических или вычислительных алгоритмов.

Почему бы не предположить, что высшие творческие проявления человеческого интеллекта составляют новую для науки область, область, которая требует принципиально другого подхода к пониманию явлений по сравнению с привычным подходом (детерминистским, тьюринговым, математическим).

Новизна этого подхода должна заключаться прежде всего в ясном понимании эмержентного характера свойств человеческого интеллекта. Эмержентного не только в обычном принятом, например, в синергетике смысле, который предполагает эмержентность, возникающую при описании более сложной системы в рамках представления ее в виде ее компонент.

Эмержентность интеллекта может быть понята в плане творческого и в значительной степени непредсказуемого характера самих свойств интеллекта, обусловленных особыми механизмами мозга. И опять таки имеется в виду не непредсказуемость в смысле непредсказуемости, например, нелинейных систем, описываемых в теории хаоса, где предсказание сдвигается с одних свойств (конкретных траекторий) на другие (аттрактор).

Непредсказуемость интеллекта в этом смысле сродни непредсказуемости самого реального мира. Надо согласиться, что приближенно описываемая современной наукой физическая материальная компонента окружающего нас мира составляет только одну и, возможно, далеко не самую главную его часть.