Про моделювання поведінки математичними моделями нейронних мереж

Останнім часом з`явилися роботи, пов`язані з моделюванням поведінки живих істот за допомогою різних математичних алгоритмів. У західній літературі такий підхід називається artificial life. Особливістю даного методу вивчення психогенезу є застосування в математичних алгоритмах деяких найпростіших фізіологічних принципів, що лежать в основі можливостей самонавчання і адаптації до навколишнього середовища. Цікавим напрямком в цій галузі є підхід, який використовує модулюючий вплив потреб на характеристики алгоритму, що задає поведінку моделі (Бурцев М.С., Гусарєв Р.В., Редько В.Г. 2000). Дійсно, модель, що має таку особливість, має більш складне і адаптивне поведінку, ніж інші моделі. В результаті впливу потреби на поведінку сам алгоритм поведінки може розшаровуватися, що в подальшому може служити для побудови нових типів поведінки, тобто моделюється процес психогенезу.

Однак, розглядаючи сучасні знання про функціонування нервової системи тварин і людини, можна помітити, що чим складніше поведінка, тим більше розвинене взаємодію між фізіологічними системами. Це взаємовплив функціональних систем один на одного здатне породжувати нестійкі стану, в результаті чого організм набуває емерджентні властивості (непередбачуваність).

Виходячи з цих передумов, можна припустити, що при моделюванні поведінки живих істот, особливо що володіють психікою, необхідно ставити різні рівні регуляції моделі і можливості кооперативного взаємодії цих рівнів.

Наш підхід розглядає нервову систему організму як взаємодія трьох функціональних блоків: Центральна нервова система (ЦНС), Вегетативна нервова система (ВНС) і Соматична нервова система (СНС). Всі три блоки з точки зору моделювання влаштовані дещо по-різному. Модель ЦНС є простим багатошаровий перцептрон, що виробляє "факторизацию даних навколишнього середовища", тобто виділення найбільш стійких і повторюваних образів, що надходять із зовнішнього світу. Модель ВНС проводить оцінку потребностной сфери організму і на основі цієї оцінки перетворює матрицю зв`язків ЦНС і СНС, що дозволяє перемикатися на необхідні програми поведінки щодо задоволення домінуючої потреби. Можливо, цей процес пов`язаний з впливом на ЦНС і СНС гормональних чинників (внесінаптіческого модуляція). Модель СНР являє собою систему, вихід якої так чи інакше пов`язаний з входом, що породжує циклічні дії різної складності в залежності від настройки матриці міжнейронних зв`язків. Однак ця система є досить стійкою з точки зору поведінки в рамках потреб. На певному етапі психогенезу виникає зворотний зв`язок, здатна перенастроювати систему потреб, представлену в ВНС. Це дозволяє інтенсифікувати процес психогенезу за рахунок формування нових потреб (вищих).

Оцінку адаптивності поведінки продукованого такою моделлю можна оцінювати за критеріями. 1) Обчислення фрактальної розмірності поведінки моделі як міри складності системи. 2) Оцінка ступеня напруженості різних потреб, спочатку представлених в моделі. 3) Ступінь виживання між різними моделями в середовищі, що володіє одними і тими ж заданими властивостями.

Моделювання поведінки за допомогою запропонованих підходів має наукову і практичну значимість. З наукової точки зору ми можемо більше дізнатися про проблему психогенезу.

Горбунов І.А. Жмаєв М.В.

Увага, тільки СЬОГОДНІ!