感情的なコンピューター

遠くから始めましょう。 19世紀の科学者がなんとなく魔法のように現代のコンピューターを手に入れたと想像してください。 彼らは彼の仕事を研究し、オペレーティングシステムとインストールされたプログラムの特性を記述する科学全体を作成します。 その後、彼らはこのコンピューターを開き、その主要ノードを説明し、目的を理解しようとします。 その後、さまざまなポイントで電圧を測定します。 コンピューター内を循環する情報の流れについて、さまざまな理論が生まれます。 そのシリコンベースの教義が生じたでしょう。 半導体バルブがどのように機能するかを発見すると、誰かがノーベル賞を受賞します。 しかし、最も重要なことは、現代のコンピューターのデバイスの複雑さにより、それらの科学者がコンピューター技術の根底にある十分に単純な原理を理解することを難しくすることです。 これらの原則は「チューリングマシン」で定式化されており、今日に至るまで変更されていません。また、コンピューターがランプ、トランジスタ、またはマイクロ回路上に組み立てられているかどうかは関係ありません。 すべてのコンピューターには、メモリ、コマンドシステム、これらのコマンドを実行できるプロセッサー、一連のコマンドで構成されるプログラム、および外部と対話できる入出力デバイスがあります。 コンピューター技術の進化の結果として生じたその他の「付加機能」は、コンピューターの機能を何度も向上させますが、これらの原則をキャンセルするものではありません。



人間の脳の研究は、絵を描いたようなものです。 私たちはその内部構造について多くのことを知っています。ニューロンで起こるプロセスは深く研究されていますが、多くの研究者にとって、豊富な多様な知識は脳の働きの根底にあるかなり単純な原理の理解をあいまいにします。



私たちは、単純なデバイスの「脳」を作成するという目標を設定します。このデバイスは、その存在において、生物に固有の同じ原理を使用します。 もちろん、実際の脳ははるかに複雑ですが、「チューリングマシン」を理解することが現代のコンピューターの動作を理解するのに不可欠であるのと同様に、脳の機能を理解するための基本である基本原理を定式化しようとします。



以前の投稿「人間の感情とコンピューターの電球」で、感情と記憶の役割について説明しました。簡単に繰り返します。



最初は、すべてのアクションは反射の結果です。 感情は私たちを行動に「押し込む」ことはありません。 感情は起こるすべてに「感謝」を与えます。 「良い/悪い」スケールの最終的なスカラー評価が常にあります。 最終スコアは、このスコアの原因となった「状況」とともにメモリに記録されます。 「状況」には、世界の外見だけでなく、それに対する私たちの反応、行動も含まれています。 記憶は、その後、外部の影響に反応し、アクションを実行するように「強制」するか、それらを「防止」します。 さらに、私たちの経験に基づいて実行するアクションは、他の可能なアクションと比較して、感情状態の積極的な変化につながる可能性が最も高いです。 私たちの行動に伴う感情は、「行動の刺激」と解釈することはできません。これらは、経験の形成に必要な出来事の評価です。







ここで、図に示されているデバイスを検討します。



円のそれぞれは、正式なニューロン-実際の脳ニューロンの人工的な類似物を示します。 「レギュレーター」は例外ですが、それ自体はニューロンから組み立てられる単純な構造です。 デバイスは、特性がわずかに異なるいくつかのニューロンのタイプを使用します。 それらについて説明します。

• -「センサー」、つまり、周囲の世界に関する情報を受け取り、反応する刺激がある間は活動状態にあるニューロン。
• -「実行ニューロン」-入力信号の合計が特定のしきい値を超えるとアクティブになります。 実行されると、実行ニューロンは関連する作動デバイスを駆動します。 活性化条件が終了すると、ニューロンは非アクティブ状態に戻り、アクチュエータの動作を終了します。 実行ニューロンの入力に到着する信号は、活性化（+1）または抑制（-1）することができます。 しきい値は、アクティブな入力の数に応じて設定できます。
• -「反射神経」は、接続が最初に識別されるニューロンです。 これらの接続は、反射のマトリックスを形成します。 センサーのアクティビティの厳密に定義された画像が発生すると、ニューロン自体がアクティブになり、これにつながるセンサーアクティビティの組み合わせが最初に設定されます。 活性化の場合、反射神経は実行ニューロンに活性化（+1）または抑制（-1）信号を与えます。
• -「感情反射」-反射と同じように機能するニューロン。唯一の違いは、活性化信号が感情に送信されることです。
• -「感情」とは、閉じられた感情反射が活性化されると活性化されるニューロンです。 ニューロン「感情」の活動の全体が「感情的背景」を形成します。つまり、デバイスがセンサーを介して反映された周囲の世界を認識および評価する方法です。 センサーの状態を変更すると、感情的な背景が変化する可能性があります。 感情的な背景の変化、つまり「感情」ニューロンの状態が変化するたびに、記憶ニューロンの1つでの活動の現在の状況を修正します。 「規制者」がこのプロセスを担当します。 彼は無料のニューロンを選択し、記憶するコマンドを彼に与え、また感情状態がどのように変化したかを報告します（+1または-1）。
  
  
  
  感情状態の変化は、次のように評価されます。
  
  
  
  （+1）-変更が感情的背景の改善につながった場合、つまり、「良い」の値から「悪い」を引いた値（「良い」、「悪い」は値0または1を取り、ニューロンの「感情」の非活動または活動に対応します）。 たとえば、ポジティブな感情が現れる（「良い」）またはネガティブな感情（「悪い」）がなくなると（+1）が発生します。
  
  （-1）-変化が感情的背景の悪化につながった場合、つまり、「良い」の値から「悪い」を引いた値（「良い」、「悪い」は値0または1を取り、ニューロン「感情」の非活動または活動に対応する）。 たとえば、否定的な感情（「悪い」）が現れるか、肯定的な感情（「良い」）が停止すると（-1）が発生します。
  
  両方のニューロンの状態「感情」が変化しても、最終的な感情状態が変わらない場合、読者はそのようなイベントを記憶しないか、ある感情が別の感情よりも優位であるという原則を導入することを選択できます。
  
  
  
  一般に、感情を-1.0.1に制限することは意味がありません。 人間では、感情はさまざまな強さで現れます。 しかし、これからは高品質の画像を表示するように制限します。
• -「メモリ」-3つのモードにできるニューロン。
  
  
  
  モード1.最初は、すべてのメモリニューロンは初期状態であり、システムの動作に影響しません。
  
  
  
  モード2。「コントローラ」のコマンドで、メモリニューロンは、それらに関連付けられた他のニューロン（センサー、感情、実行ニューロン）の活動パターンをキャプチャできます。 接続のアクティビティの状態と、システムの感情状態の変化の方向は固定されています-（+1）または（-1）。
  
  
  
  モード3.写真を思い出して、記憶ニューロンは新しい状態になります。 この状態では、記憶の瞬間に対応する活動の画像を「認識」すると、ニューロンがアクティブになります。 記憶の瞬間に対応するニューロン活動の絵のある種の「繰り返し」の場合に活性化すると、記憶ニューロンは、記憶の瞬間に活動していたすべての方向に信号を与える。 さらに、記憶時に感情状態の変化に値（+1）があった場合、信号がアクティブ化（+1）され、値が（-1）だった場合、抑制性（-1）になります。
• -「レギュレーター」はむしろ別個のニューロンではなく、より単純な「古典的な」ニューロンから組み立てられる特定のノードですが、今ではその可能なデバイスの説明に気を取られたくありません。 レギュレーターは、記憶ニューロンに記憶するように指示し、感情状態の変化の方向を伝えます。

ちなみに、実行するのが難しくないこのようなデバイスは、生体のように動作します。 最初は、彼の行動は反射によって完全に決定され、センサーの状態に対する反応です。 しかし、反射神経に加えて、デバイスには本能を形成する能力、つまり感情を体験し、変化につながるイベントを記憶する能力があります。 時間の経過とともに、メモリは、肯定的な感情を最大化するという観点から、特定の状況で最適な動作に関する情報を蓄積します。 メモリはアクチュエータに影響を与え始めます。 純粋な反射行動は、本能的な方向にシフトします。



これがどのように起こるか考えてください。 記憶が明確である限り、実行ニューロンの状態は反射ニューロンによって決定されます。 反射神経で「ステッチ」された状況に直面して、私たちのデバイスはそれらによって提供されるアクションを実行します。 適切な反射神経-これは自然選択によって決定されます。 生物との関係では、反射が発生し、修正されると言うことができます。

• -生存と生殖;
• -本能的な行動の早期学習。

反射によって押されたさまざまなアクションを実行すると、ニューロンの状態-「感情」が変化します。 どのような感情が生じるかは、「感情反射」のニューロンに依存します。 彼らは「センサー」上の写真を認識し、それを「良い」または「悪い」と「解釈」します。 感情の観点から状況を評価するという事実は、即座の行動を必要とせず、記憶は感情的背景が変化したすべての状況を単に修正するだけです。 つまり、各記憶ニューロンは特定の状況（「センサー」ニューロンの状態によってどのような状況が決まるか）の記憶をキャプチャし、この状況で実行されたアクションが感情状態の改善または悪化につながったかどうかを記憶します。



さらに、「経験」に対応する状況を「認識」する記憶ニューロンは、行動の形成に寄与し始めます。 活性化プロセスのために、彼らは状態を改善した行動を刺激し、抑制のプロセスのために、彼らはその悪化につながった行動に対して警告します。 外の世界を表示するセンサーがそれほど多くない状況では、競合するメモリをメモリに記録できます。 センサーに同じ画像がある場合、同じアクションでも異なる結果が生じる可能性があります。 これは、情報が不十分なため、2つの異なる外部状況が特定されたか、現象自体がランダムであったことを意味します。 そのような状況では、経験の蓄積は、興奮と抑制の信号を合計する実行ニューロンが、感情状態の正の変化の確率がより高いアクションを選択するという事実につながります。



デバイスを改善したい場合は、人間の脳を振り返ってみると、「進化の秘”」がたくさんあることがわかります。 例：

• -デバイストポロジを実行できます。 たとえば、センサーを平面（感覚層）に配置し、伝達する情報（音、視覚など）に従ってグループ化します。次に、「皮質の層」を上に持つメモリニューロンを配置し、主にセンサーが位置するゾーンを接続で覆います。それにより、記憶を主題領域に分割する）;
• -記憶ニューロンは互いに接続する機会を与えられ、現在のビューの写真に記憶を含めることができ、それにより認識を変更し、ステレオタイプの状況に対する耐性を高めます。
• -より複雑な「抽象的な」構造を認識して記憶できるように、メモリの上位レイヤーを追加できます。
• -刷り込みメカニズムを導入できます-特定の兆候セットがオブジェクト、状況、状態を認識し、それらが特定の感情と反射のセットに結び付けられている場合（この場合、本能は刷り込みを引き起こした兆候に向けられませんが、記憶によって記録された現象について、最初は存在しなかった追加の兆候によって認識可能）;
• -ニューロン間で情報を転送するために既存の接続を使用するだけでなく、オートマトンの「脳」のすべてのニューロンにすぐにアクセスできる特定の制御信号を導入し、たとえば「コントローラー」の作業を実現することができます。
• -あなたは感情の数を増やし、彼らの絵をもっと複雑にすることができます;
• -パラメータ「感情の力」を入力し、「記憶」および「制御」するときにそれを考慮することができます。

一般的に、完璧に制限はありません...



説明されているデバイスは、環境に適応し、進化することはできますが、考えることはできません。 考えるために、彼は重要な設計変更と新しい原則の導入を必要とします。 それらについては、後続の投稿で説明します。