Моделирование психической деятельности человека на основе теории функциональных систем



Скачать 114.54 Kb.
Дата26.04.2016
Размер114.54 Kb.

ISBN 978-5-7262-1226-5. НЕЙРОИНФОРМАТИКА – 2010. Часть 1

К.В. Судаков, Е.А. Умрюхин

Научно-исследовательский институт нормальной физиологии им. П.К. Анохина

Российской академии медицинских наук, Москва

eaumin@mail.ru
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПСИХИЧЕСКОЙ

ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ

ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Компьютерная модель «Детектор интеллекта» основана на предложенной П.К. Анохиным и развиваемой К.В. Судаковым теории функциональных систем. Она воспроизводит работу основных информационных операций деятельности мозга, обеспечивающей достижение человеком заданных ему целей в сложной вероятностной среде. В специальных реализациях модели подбирались оптимальные значения ее параметров, обеспечивающие ее наилучшее обучение в условиях решаемой задачи. Сравнение выбора действий каждым испытуемым с таким оптимальным выбором действий моделью позволяет оценить эффективность обучения каждого из испытуемых.
Идея создания искусственного интеллекта – компьютера, основанного на принципах работы головного мозга и имитирующего психическую деятельность человека, уже много лет владеет умами инженеров, нейрофизиологов, психологов и программистов [1, 2, 3]. При этом в качестве начального этапа предполагается разработать вычислительную систему, воспроизводящую организацию межнейрональных соединений (синапсов) и нейронных сетей мозга млекопитающих.

Для этой цели в США создается новый проект IDM, «Cognitive Computing via Synaptronics and Supercomputing (C2S2)», т.е. создание компьютера, способного к познанию с помощью синапстроники и высокопроизводительных вычислений. К проекту привлечен ряд известных высококвалифицированных исследователей. Проект щедро финансируется Агенством перспективных оборонных исследовательских программ США (DARPA) и обеспечивается современными аппаратными устройствами молекулярного уровня на основе наноматериалов.

В основу разработки указанного проекта положена идея о том, что чем больше аналогов межнейрональных сетей будет включено в работу компьютера, тем более эффективно он будет работать.

Безусловно, для анализа больших информационных потоков такие модели нейросетевых образов крайне полезны.

Однако при более глубоком анализе проблемы становится ясным, что такие модели вряд ли отражают имеющее место в интегративной деятельности головного мозга включение многочисленных нейронов и их синаптических связей в целостные функции живых организмов и их психическую, в частности, когнитивную (познавательную) деятельность. Нейрональные и синаптические сети сами по себе не могут быть аналогами психической деятельности головного мозга.

В нашей стране, начиная с ранних 40-х годов прошлого столетия, академиком П.К. Анохиным на основе созданной им теории функциональных систем разработаны общие принципы системной организации функций головного мозга.

Функциональные системы – динамические, самоорганизующиеся и саморегулирующиеся построения, все составные элементы которых взаимодействуют и взаимосодействуют достижению полезных для организма метаболических, гомеостатических и поведенческих результатов, а также результатов психической деятельности человека, включая его социальную деятельность [4, 5, 6].

Ведущим звеном функциональной системы любого уровня организации является полезный для организма приспособительный результат поведения и психической деятельности, удовлетворяющий метаболические и социальные потребности [7, 8, 9].

Функциональные системы поведения и психической деятельности по П.К. Анохину включают церебральную внутреннюю архитектонику, объединяющую последовательно развертывающиеся стадии афферентного синтеза, принятия решения, предвидения потребного результата – акцептор результатов действия – и постоянную оценку акцептором результатов действия параметров достигнутых субъектом результатов с помощью обратной афферентации (рис. 1).

Нами построена компьютерная модель оценки психической деятельности человека [12-16] на основе теории функциональных систем, предложенной П.К. Анохиным. В основу создания аналоговой компьютерной модели положена дискретная логика динамической организации различных узловых системных стадий мозговой архитектоники психической деятельности.

В эти стадии избирательно включаются отдельные элементы, имитирующие нейронно-синаптические сети. Системная архитектоника, имитирующая психическую деятельность и поведение живых существ, выступает, таким образом, в форме «большого адреса», в котором каждый элемент занимает свое определенное место.

Рис. 1. Динамика деятельности функциональных систем психического уровня строится дискретными системоквантами от потребности к ее удовлетворению. В построении системоквантов психического уровня ведущую роль играют доминирующие мотивации и подкрепление [9,10, 11]

В соответствии с теорией функциональных систем разработанная нами компьютерная модель включает показанные на рис. 2 следующие блоки-аналоги, имитирующие логические операции, воспроизводящие стадии системной организации психической деятельности человека: блок формирования потребностей – БПФ; блок мотиваций – БМ; блок афферентного синтеза – БАС; блок принятия решения – БПР; блок акцептора результатов действия БАРД; блок восприятия сигналов – БВС; блок действий – БД; блок подкреплений.

В БПФ формируются информационные сигналы, имитирующие возникновение потребностей при работе мозга. Величины отклонений существенных переменных от нормального уровня передаются в БМ. Элементы БМ взаимодействуют между собой через соединяющие их связи таким образом, что возбуждение одного элемента ослабляет возбуждение других, с которыми он соединен. Благодаря этому, один из элементов БМ становится доминирующим. Доминирующий элемент генерирует возрастающий по амплитуде сигнал Aм, который распространяется к БАС по связям, соединяющим БМ с БАС. В БАС и других показанных на рис. 2 блоках, выполняются операции программы, имитирующие запоминание сигналов и распространение сигнала, Aм, по связям, соединяющим элементы памяти между собой и моделирующего возможные и приводящие к успеху будущие действия модели и получаемые этапные сигналы.

Рис. 2. Схема компьютерной модели психической деятельности
В БАС воспринимаются сигналы, поступающие также из внешней среды. В связях между элементами БАС фиксируются памятные следы поведения модели в среде. Вначале в необученной и не взаимодействовавшей со средой модели связи между элементами памяти БАС имеют малую проводимость. По мере того, как модель взаимодействует со средой в тех случаях, когда намеченные в этих элементах результаты совпадают с реализуемыми, происходит увеличение проводимостей связей между элементами памяти, отражающими полученные сигналы и включавшие их действия модели.

Сигнал из БМ, проходя по связям между элементами БАС, уменьшается или увеличивается по амплитуде в зависимости от проводимостей связей и степени возбуждения элементов, на которые он поступает по этим связям. Степень возбуждения определяется входными сигналами из среды, а также следами предыдущих возбуждений элементов. Распространяющийся из БМ сигнал возрастает, если проходит через возбужденные элементы БАС и, наоборот, снижается, если элементы БАС не возбуждены.

Информационный процесс, имитирующий проигрывание возможных вариантов будущий действий и их результатов, лимитируется БПР. В этом блоке принимается решение о выборе траектории достижения потребного результата. При этом выбирается оптимальная траектория достижения результата, удовлетворяющего исходную потребность. Потребность отражается в элементах памяти БАРД, в котором также запечатлеваются сигналы, получаемые при удовлетворении потребности.

После совершения моделью соответствующих действий и получения сигналов об их параметрах в элементах БАРД кратковременно сохраняется след их возбуждения. Величина этого следа убывает со временем. При получении информации от результата, удовлетворяющего потребность модели, увеличиваются проводимости связей между теми ячейками памяти, в которых остался след предыдущего возбуждения исходным мотивационным возбуждением. В случае рассогласования, т.е. когда параметры достигнутых результатов не соответствуют намеченным в БАРД, проводимости связей между элементами БАРД уменьшаются.

Таким образом, в блоках компьютерной программы модели в последовательности ее операций реализованы следующие операции и механизмы:

а) распространение доминирующего мотивационного возбуждения по связям цепочек ячеек памяти;

б) выбор цепочек памяти – построение аналога акцептора результатов действия – цепочек, отражающих достижение потребных результатов в прошлой работе модели;

в) поддержание возбуждения в выбранных в блоке акцептора результатов действия ячейках памяти, опережающее совершение действий и событий, отражающихся в памяти этих ячеек;

г) запоминание в ячейках памяти цепочек событий – совершаемых действий и воспринимаемых от результатов действий модели сигналов;

д) подкрепление следов памяти – увеличение проводимостей связей между ячейками памяти при достижении моделью потребных результатов;

е) оценка моделью параметров достигнутых результатов и коррекция следов памяти – проводимостей связей в цепочках элементов, входящих в БАРД – увеличение проводимостей связей при достижении намеченных результатов и уменьшение проводимостей при несовпадении намеченных результатов с получаемыми.

В процессе многократного удовлетворения моделью своих внутренних потребностей и реакций на внешние воздействия в ней происходит обогащение БАРД. БАРД постоянно оценивает как удовлетворение внутренних потребностей модели, так и разнообразные на нее воздействия.

Кратко поясним принцип построения компьютерной программы, воспроизводящей преобразования информации, описанные в модели.

Модель построена из блоков, включающих последовательность компьютерных операций – команд. На вход блока подаются коды в соответствии с общей схемой организации функциональной системы, работу которой и ее блоков воспроизводит модель. Эти коды в зависимости от места блока в общей структуре модели представляют собой: входные сигналы, поступающие из среды; коды величин мотиваций, формирующие в блоке мотиваций и другие коды в соответствии с функциональной схемой, работу которой воспроизводит модель. Осуществляемый в компьютерной программе модели логический анализ и обработка кодов в соответствующих ее блоках воспроизводит обработку информации в блоках функциональной системы поведенческого акта. Главным результатом моделирования поведения испытуемого является сопоставление и проверка соответствия траекторий выбора действий испытуемым и моделью, а также получаемых моделью и испытуемым промежуточных сигналов и конечных результатов – целей в одинаковых задачах достижения заданных результатов.

Конечно, в модели программные операции, символы и операторы лишь условно соотносятся с названиями реальной системной психической деятельности человека. Модель при этом отражает информационные эквиваленты системной деятельности головного мозга человека.

Системная деятельность испытуемых сравнивалась с деятельностью модели. Для этого испытуемым и компьютерной модели давалась идентичная задача усвоения правильных действий для достижения заданных целей.

Испытуемым задача давалась с помощью пульта, показанного на рис. 3а. С помощью этого пульта испытуемому предъявлялись четыре разных сигнала в виде подсветки экрана пульта последовательно четырьмя сигналами (S1, S2, S3, S4 – рис. 3б) хорошо различающегося цвета. Пятый сигнал – промежуточная этапная цель испытуемого – включение на пульте яркой многоконечной звезды Sзв, которая включалась на 1,2 с после получения четырех этапных сигналов.

Таким образом, и для модели, и для испытуемого получение каждого следующего этапного сигнала цепочки S2, S4, S3, S4, представляло собой этапный системоквант. Пять сигналов вместе с включающими их правильными действиями составляли малый системоквант (S1, S2, S4, S4, Sзв), который завершался при выборе и испытуемым и моделью правильных действий промежуточной целью – включением сигнала Sзв. Большой системоквант задачи представлял собой достижение промежуточных целей – результатов малых системоквантов – в 8 цепочках программы (рис. 3б), составляющих блок программы.

Конечная цель и результат, задаваемый испытуемым инструкцией, заключались в успешном выполнении всей программы с минимум ошибочных действий и достижении этапных успехов – включении сигналов Sзв. Задаваемая и испытуемым, и модели программа состояла из последовательности 8 больших системоквантов – 8 блоков программы, следовавших друг за другом без перерыва.

Каждый блок программы включал 8 ее цепочек, и для каждого блока задавалось свое распределение правильных действий по этапам. Для первого блока это распределение показано на рис. 3б, а в каждом следующем блоке происходила смена правильных действий, показанная на рис. 3в. После прохождения 4-х блоков такая же смена правильных действий повторялась еще раз в 4-х блоках, следующих друг за другом без прерывания программы. Таким образом, вся программа состояла из двух одинаковых частей – двух циклов, а каждая часть – из 4-х блоков.

Как уже указывалось, задача по обучению модели была идентичной задаче испытуемых. На основе заложенных в модель системных механизмов, воспроизводящих архитектонику функциональных систем, модель оценивала получаемые ею результаты этапных, малых и больших системоквантов и на этой основе обучалась получению их с помощью правильных действий, приводящих в к следующим этапным результатам и достижению конечного результата.

При этом параметры механизмов модели, определяющие изменения проводимостей связей между элементами ее памяти, подстраиваются в первом цикле программы (4-х ее блоках) под выбор действий соответствующим испытуемым так, что во втором цикле статистически достоверно воспроизводится выбор действий этим испытуемым.

Для модели в специальных ее реализациях подбирались оптимальные значения ее параметров, определяющих прирост проводимостей связей между элементами ее памяти при получении потребных результатов и, наоборот, уменьшение этих проводимостей при рассогласованиях намеченных результатов с получаемыми. Оптимальный режим выбора параметров в модели обеспечивал наилучшее ее обучение в условиях задаваемой задачи.



Рис. 3. Схема эксперимента


Сравнение выбора действий каждым испытуемым с таким оптимальным выбором действий моделью позволяет оценить эффективность обучения каждого из испытуемых. Таким образом, модель и получаемый с ее помощью шаблонный выбор правильных действий может быть использован для диагностики нарушений в работе системных стадий психической деятельности разных индивидов [13, 14]. В результате модель названа «Детектор интеллекта».
Список литературы
1. Анохин П.К. Избранные труды. Кибернетика функциональных систем. – М.: Медицина, 1998. 400 с.

2. Нейрокомпьютеры и их применение. Кн. 8. М., Радиотехника, 2002 11 00-1/407-8 11 00-1/408-6 , 2006.

3. Судаков К.Б. Информационный принцип работы мозга // Психол. журн. 1996. Т. 17. № 1. С. 110-127.

4. Анохин П.К. Узловые вопросы теории функциональных систем. – М.: Медицина, 1998.

5. Судаков К.В. Общая теория функциональных систем. – М.: Медицина, 1984.

6. Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. – М.: Медицина, 1968, 548 с.

7. Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем. В кн. Принципы системной организации функций. М. 1973.

8. Анохин П.К. Проблема принятия решения в психологии и физиологии // Вопросы психологии1974. № 4. С. 21-29.

9. Судаков К.В. Системное квантование жизнедеятельности // В кн.: Системокванты физиологических процессов. – М.: Межд. Гуманит. Фонд арменоведения им. акад. Ц.П. Агаяна, 1997. С. 9-53.

10. Судаков К.В. Информационный феномен жизнедеятельности. – М.: Росс. Мед. Акад. последипломного образования, 1999.

6. Судаков К.В. Теория функциональных систем. Постулаты и принципы построения организма человека в норме и при патологии. Патологическая физиология и экспериментальная терапия. 2007, 4, № 4. С. 2-11.

11. Судаков К.В. Избранные труды. Т.1 Развитие теории функциональных систем. 2007. НИИ нормальной физиологии РАМН. 343 с.

12. Судаков К.В., Умрюхин Е.А. Информационная модель системной организации психической деятельности человека («Детектор интеллекта»). В кн. Моделирование функциональных систем. Под ред. К.В. Судакова и В.А. и В.А. Викторова. М.: Изд-во ЗАО «Акт-экспресс», 2000. С. 94-152.

13. Судаков К.В., Умрюхин Е.А. Информационная модель «Детектор интеллекта» и ее применение для оценки системной организации психической деятельности человека // Интеллектуальные системы. 2000, т. 5, вып. 1-4. С. 63-82.

14 Судаков К.В., Умрюхин Е.А. Индивидуальная диагностика системных механизмов психической деятельности человека с помощью компьютерной модели «Детектор интеллекта» // Психологический журнал. 2002, т. 23, № 2. С. 79-87.

15. Умрюхин Е.А. Механизмы мозга – информационная модель и оптимизация обучения. М.: Горизонт, 1999. 96 с.



16. Умрюхин Е.А. Информационная модель системной организации деятельности мозга. В кн. Мозг: теоретические и клинические аспекты. – М.: Медицина, 2003. С. 277-296.


УДК 004.032.26(06) Нейронные сети




База данных защищена авторским правом ©ekollog.ru 2017
обратиться к администрации

войти | регистрация
    Главная страница


загрузить материал