Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы (1-е изд., 2001) (1245264), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Четыре ведущих его компонента - исходнаядоминирующая мотивация, обстановочная и пусковая афферентация и, наконец,память позволяют представить механизм афферентного синтеза следующимобразом: на основе исходной доминирующей мотивации, возникающей врезультате той или иной внутренней потребности организма и памяти,организм, стимулируемый различными пусковыми сигналами, активнооценивает раздражители внешней среды, вырабатывает цель и принимаетсоответствующее решение к действию.

В соответствии с целью все компонентысистемы взаимодействуют так, чтобы выполнялась эфферентная программадействия. Аппарат акцептора результатов действия, формирующийся на основеопределенной потребности, памяти, обстановки и специальных сигналов,заключает в себе все свойства будущего результата и поэтому служит длясопоставления предсказанного и реально полученного результатов. Обратнаяафферентация о параметрах результата есть не что иное, как обратная связь.Поэтому функциональная система Анохина является фундаментальнымрезультатом, наиболее полно и просто объясняющим характер происходящихпроцессов. Норберт Винер в 1960 г.

признал, что рассмотренный в плоскостифизиологической кибернетики этот результат намного опередил рождениекибернетического направления в целом, а Гардон Паск в 1963 г. отметил, что,вероятно, наиболее ценная кибернетическая модель предложена П.К.Анохиным.Структурная схема функциональной системы приведена на рис. 1.В реализации поведенческого акта, если действия достигаютрезультата, параметры которого соответствуют свойствам акцептора действия,приспособительный акт заканчивается. В противном случае за счеториентировочнойреакцииперестраиваетсяафферентныйсинтез,реорганизуется программа действия и таким образом, действие происходит дотех пор, пока результаты не будут соответствовать ранее сформированнымпараметрам акцептора действия. Механизм сопоставления интегрированныхпризнаков акцептора действия с реально полученной сигнализацией опараметрах достигнутых результатов дополнен еще одним важным звеном эмоциональным компонентом удовлетворяемости или неудовлетворяемости.Этот фактор является дополнительным стимулом к поиску новых программ,обеспечивающих удовлетворение поставленной цели.

Как правило, полноесовпадение свойств акцептора действия с информацией, идущей по цепиобратной афферентации о результате действия, всегда сопровождаетсяположительными,приятнымиэмоциями,санкционирующимиуспехсовершенного действия.4Рис. 1Наоборот, любое «рассогласование» - источник неприятных,биологически отрицательных эмоций, способствующих действиям побыстрейшему удовлетворению возникших потребностей.В семидесятые годы нашего столетия наметилась тенденция развитиятехнической кибернетики на основе системных взглядов Берталанфи,Богданова, Винера, Эшби, Месаровича и других ученых. Были полученыполезные результаты по теории систем [2]. Однако слабое развитиеинформационной технологии и техники не смогли вызвать к жизнифундаментальные результаты П.К.Анохина по системной организации функцийживого организма. Поэтому системы управления в этот период строились восновном с использованием априорных сведений об окружающей среде,понятие цели вырождалось в решение задачи отработки некоторогопрограммного сигнала системой и лишь иногда вводились некоторые элементыадаптации систем к тем или иным изменяющимся условиям.

Практически всюинтеллектуальную часть работы выполнял человек, сводя функционированиесистемы управления к реализации фиксированных алгоритмов, выработанныхим. Реальная ситуация требует других подходов к созданию систем. Вдействительности изменяется окружающая среда, изменяются характеристикисобственного состояния системы. Учесть эти изменения априори практическиневозможно.

Поэтому хотелось бы построить такие системы, которые приналичии мотивации, учитывая предшествующий опыт, на основе текущихсведений об окружающей среде и собственном состоянии могли бы решатьзадачу достижения цели при взаимодействии всех компонентов.Рис. 2Концепция и определение понятия интеллектуальной системы.Появление микропроцессоров высокой производительности и с большойемкостью памяти, возможность организации мультитранспьютерных сетей дляреализации параллельных вычислений, с одной стороны, и необходимостьобработки значительных массивов информации, применения базы знаний дляформирования целенаправленной деятельности - с другой, привели к созданиюинтеллектуальных систем. Под интеллектуальной системой будем пониматьобъединенную информационным процессом совокупность технических средстви программного обеспечения, работающую во взаимосвязи с человеком(коллективом людей) или автономно, способную на основе сведений и знанийпри наличии мотивации синтезировать цель, вырабатывать решение о действиии находить рациональные способы достижения цели.Рассмотрим структуру интеллектуальной системы (рис.2).

Наосновании сведений об окружающей среде и собственном состоянии системыпри наличии памяти и мотивации синтезируется цель, которая наряду с другимиданными воспринимается динамической экспертной системой. Последняя сиспользованием базы знаний производит экспертную оценку, на основаниикоторой принимается решение о действии и прогнозируются результатыдействия (акцептор действия). В соответствии с принятым решениемвырабатывается управление, т.е.

синтезируется тот или иной алгоритм илизакон управления, который реализуется с помощью различных исполнительныхорганов и воздействует непосредственно на объект управления. Результатыэтого воздействия сравниваются с прогнозируемыми (механизм обратной связи,акцептор действия). При несоответствии результатов на базе новой экспертнойоценки принимается решение, вырабатывается и реализуется управление,устраняющее это несоответствие. При соответствии результатов подкрепляетсяпредшествующее управление.

Если соответствие недостижимо, то уточняется5цель. Данная структура инвариантна к объекту управления и носитуниверсальный характер.Проблемы теории и практики. Решение задачи синтеза цели требуетразработки методов и средств получения информации об окружающей среде иэффективной идентификации собственного состояния, как объекта управления,так и самой системы.

При формировании цели возникает проблемадостаточности базы знаний, а следовательно, и памяти, возможности ихреализации как на содержательном, так и на конструктивном уровне.Динамическая экспертная система выполняет расчет, оптимизацию, прогноз имоделированиерезультатов,поэтомудолжнаобладатьвысокимбыстродействием. Потенциал, накопленный при разработке алгоритмовпринятия решений и выработки управления, может успешно использоваться винтеллектуальныхсистемах,однакопотребуетсяраспараллеливаниеалгоритмов и их мультитранспьютерная реализация и, конечно, не исключаетсясинтез новых, эффективных параллельных алгоритмов.

Источникомвозмущающего воздействия для интеллектуальной системы являетсяокружающая среда, а функционирование системы должно обеспечить вконечном итоге компенсацию этого воздействия. И.П.Павлов писал: «Вся жизнь- от простейших до сложнейших организмов, включая, конечно, и человека, естьдлинный ряд все усложняющихся до высочайшей степени уравновешиванийвнешней среды. Придет время, пусть отдаленное, когда математический анализ,опираясь на естественнонаучный, осветит величественными формуламиуравнений все эти уравновешивания, включая в них и самого себя» (ПавловИ.П. Полн. собр.

соч. Т.3. С. 124-125).Поэтому одной из фундаментальных проблем теории интеллектуальныхсистем является разработка адекватных живой природе математическихмоделей.Представляет значительный интерес построение модели афферентногосинтеза цели. Действительно, такие компоненты, как мотивация, обстановочнаяи пусковая афферентация, память, находясь во взаимодействии, приводят кпоявлению цели и принятию решения к действию.Каков механизм этого взаимодействия, каков критический потенциалэтой совокупности компонентов, при котором синтезируется цель? Этот вопростребует глубокого анализа, положенного в основу разработки моделей.Принятие решения к действию сопровождается формированием программыдействия с одновременным прогнозом результата (акцептор действия). Этоважнейший феномен, связанный с функционированием интеллектуальнойсистемы, - когда в конце процесса получается результат, который уже в началеэтого процесса имелся в ее представлении.

Каким образом построить моделипрограммы действия и акцептора действия, чтобы использовать их винтеллектуальных системах? Вероятно, необходимо разрабатывать теориюцеленаправленных систем, способную описать эти механизмы на уровнепонятий.Цель в интеллектуальных системах выступает и как цель, и каксистемообразующий фактор, обеспечивающий взаимодействие отдельныхэлементов системы таким образом, чтобы достигалась цель. При этомрезультаты действия сравниваются с прогнозируемыми, т.е.

Характеристики

Список файлов книги