Рождение разума: Как интеллект зарождается в людях и нейросетях - Джей Макклелланд

Нам кажется, что это вполне реально. Потребуется детектор определенного ресурса (например, уровня заряда батареи) и заданное оптимальное значение этого ресурса (скажем, 100%). Активация детектора должна расти пропорционально отклонению текущего уровня от оптимального. Машине также необходим способ распознавать возможности изменить этот показатель (например, найти и использовать зарядное устройство). Потребность вместе с возможностью будут совместно активировать систему поиска, которая усилит и поддержит активацию в системе мобилизации действий, отвечающей за нужное действие. Как именно система поиска активирует конкретное действие, наиболее соответствующее активной мотивационной потребности (жажде, голоду или поиску туалета), – вопрос, который мы и другие исследователи сейчас изучаем. Действия, вызванные такой активацией, будут энергичными и настойчивыми – именно эти черты характеризуют мотивированное поведение человека.

Несомненно, человеческая мотивация – мощный инструмент выживания. Но всегда ли мы ей подчиняемся? Нет, не всегда. Имея долгосрочные цели, мы способны к самоконтролю.

Сопротивление искушению

Люди часто ставят перед собой долгосрочные или постоянные цели, направляющие их действия. Мы решаем питаться здоровой пищей, ежедневно заниматься спортом, писать книги. Периодически эти долгосрочные цели вступают в противоречие с сиюминутными искушениями, за которыми, похоже, стоит усиливающая мощь системы поиска. После напряженного дня сладости кажутся привлекательнее фруктов, отдых на диване – заманчивее пробежки, а встреча с друзьями – приятнее работы над рукописью. И все же мы часто способны противостоять подобным искушениям.

Такие проявления самоконтроля особенно интересны тем, что действие, соответствующее долгосрочной цели (например, съесть яблоко), в момент принятия решения часто обладает меньшей энергией, чем более соблазнительная альтернатива, противоречащая этой цели (например, съесть печенье). Тем не менее стремление к здоровому выбору порой способно победить искушение.

Как это происходит? Согласуется ли такое проявление самоконтроля с концепцией нейронной сети, где связи и активации – единственная валюта?

Чтобы найти возможные ответы на эти вопросы, представим простую сеть с отдельными элементами для двух вариантов выбора: печенья и яблока. Оба элемента связаны с системой поиска. Допустим, эта сеть моделирует человека, который давно не ел, и потому детекторы потребностей, реагирующие на низкий уровень сахара в крови, активны. Предположим также, что человеку предлагают выбрать яблоко или печенье – оба варианта находятся в пределах досягаемости. Благодаря сочетанию потребности и возможности активируется система поиска. Поскольку печенье дает более сильный сигнал соответствия между потребностью и вознаграждением, входной сигнал от системы поиска к элементу «Печенье» будет мощнее, чем к элементу «Яблоко». При отсутствии других воздействий элемент «Печенье» получит более сильный входной сигнал и первым достигнет порога действия. В этом случае будет выбран более вкусный, но менее полезный вариант.

Чтобы цель здорового питания могла повлиять на результат, добавим дополнительный элемент «Цель здоровья» и соединим его двунаправленной связью с элементом «Яблоко» (рисунок 10.5). Благодаря этим двунаправленным связям активация элемента «Яблоко» может запустить активацию элемента «Цель здоровья», который, в свою очередь, усилит активацию элемента «Яблоко» через обратную связь. В компьютерных моделях подобных сетей мы наблюдали следующее: если активация элемента «Печенье» нарастает не слишком быстро, появляется возможность для развития спирали взаимного усиления между элементами «Яблоко» и «Цель здоровья» – каждый элемент активирует другой и сам активируется им. По мере активации элемента «Цель здоровья» он усиливает активацию элемента «Яблоко» через нисходящую связь, что далее усиливает активацию самого элемента здоровья. Рост активации элемента «Яблоко» начинается медленно, если изначально элемент «Цель здоровья» слабо активен или не активен вовсе. Но этот процесс может привести к тому, что активация элемента «Яблоко» в конечном итоге превысит активацию элемента «Печенье» до того, как последний достигнет порога действия, что приведет к выбору яблока вместо печенья. Это и есть пример успешного самоконтроля.

Рисунок 10.5. Даже когда система поиска сильнее тяготеет к вкусному печенью, чем к полезному яблоку, двунаправленные связи между элементами, представляющими цель здорового образа жизни и полезный продукт (яблоко), могут привести к выбору более здорового варианта

Такое объяснение с позиций нейронной сети согласуется с экспериментальными данными: когда человек выбирает вариант, соответствующий долгосрочной цели, а не соблазн, время реакции обычно больше, чем при выборе соблазнительного варианта. Примечательно, что подобные наблюдения привели других исследователей к созданию двухпроцессных теорий мышления и поведения (например, Система 1 и Система 2 Даниэля Канемана), где один процесс протекает быстро, а другой, более контролируемый, развивается постепенно и часто приводит к иным результатам. В концепции нейронной сети эти различия в скорости обработки и результатах возникают благодаря процессам интерактивной активации в рамках единой системы.

Нейросетевой подход также объясняет, почему размышления о цели здоровья перед принятием решения повышают вероятность успешного самоконтроля. В этом случае элемент «Цель здоровья» изначально более активен, что ускоряет нарастание активации элемента «Яблоко». Так, если задуматься о вреде сахара задолго до появления тележки с десертами, будет легче противостоять искушению.

Мы описали процесс саморегуляции через связи между отдельными элементами, как в главах 4–6, но предполагаем, что в мозге этот процесс включает взаимодействие между популяциями нейронов, представляющими цели и варианты выбора. И действительно, нейрофизиологические исследования показывают, что самоконтроль при достижении целей связан с активностью взаимосвязанной мультизадачной сети. Активность в этих областях мозга растет пропорционально требуемому уровню контроля. Согласно этим наблюдениям, не существует единого участка мозга, который бы представлял цели, выявлял и разрешал конфликты, подавлял помехи, направлял внимание и принятие решений, осуществлял нисходящий контроль для выбора действий, соответствующих долгосрочным целям. Эти функции распределены по разным областям, которые динамически участвуют в направлении внимания на релевантную информацию, ее обработке и действиях на ее основе. Такая распределенная организация соответствует нейросетевому представлению о природе целеполагания: репрезентация цели может находиться не в той же области мозга, что и репрезентация объекта или действия, соответствующих этой цели. Однако эти репрезентации способны влиять друг на друга благодаря двунаправленным связям между соответствующими областями мозга.

Цели в искусственном интеллекте

Представленный нами набросок нейросетевой теории мотивированного поведения требует дальнейшей детальной проработки и внедрения в системы ИИ. Хотя уже существуют модели, которые охватывают отдельные аспекты описанных процессов и используются для моделирования целенаправленного поведения человека, включая последствия повреждения мультизадачной сети. Однако существующие разработки не в полной мере отражают сложные сценарии, где множество действий, мотиваций и долгосрочных целей оказывает продолжительное влияние. Также не раскрыт механизм, при помощи которого для достижения общей цели создаются подцели. Например, планирование семейного отпуска требует решения промежуточных задач: выбор направления, согласование дат со всеми участниками, покупка билетов, поиск жилья и т. д. – причем эти действия могут растягиваться на дни и недели. Создание моделей, способных охватить такую долгосрочную целенаправленную деятельность, – важнейшая область будущих исследований в области ИИ и когнитивной нейронауки.

Несмотря на эти