Моделирование динамики живых систем

yakhno
Сообщения: 1
Зарегистрирован: Вт янв 10, 2012 9:32 pm

Моделирование динамики живых систем

Сообщение yakhno » Вт янв 10, 2012 9:45 pm

Способны ли мы понимать друг друга?
О механизмах «когнитивной слепоты».
В.Г. Яхно
Институт прикладной физики РАН, Н.Новгород
yakhno@appl.sci-nnov.ru

Аннотация.
Приведены модельные схемы для описания режимов взаимного непонимания, «когнитивной слепоты», «когнитивных искажений», «когнитивного диссонанса», и ряда других особенностей при взаимном общении «живых» распознающих систем c разными «туннелями реальности». Рассмотрен вариант классификации обозначенных проблем на основе наиболее очевидных решений, полученных с помощью иерархических распознающих систем с адаптивными функциями и осознанием входных сенсорных сигналов.


Каждый однотеорийный подход неполноценен и приводит к “отсеканию” каких-то срезов нашего знания, — он заставляет нас игнорировать или преуменьшать часть данных, которые могут оказаться ключевыми.
Роберт Антон Уилсон
«Космический триггер», стр. 17.

1. Проблема взаимопонимания между адаптивными распознающими системами.
Данная работа была стимулирована докладом Александра Александровича Ежова «Эффект Эфроса (распознавание образов и когнитивная слепота)», с которым он выступил 27 января 2010 года на конференции НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2010 [1]. Интереснейшее сообщение, в котором был выделен спектр вопросов в вечной проблеме взаимного непонимания между людьми. В книгах Р. Уилсона рассказывается об особенностях человеческой психологии, влияющих на восприятие сенсорных сигналов, их интерпретацию, приведены примеры различных интерпретаций одних и тех же внешних сигналов в зависимости от опыта воспринимающего [2-4]. Сейчас проводится множество обсуждений посвященных результатам исследований, относящихся к тематике Великой иллюзии сознания. «Под этим названием объединяется множество феноменов восприятия. Общим для этих феноменов является следующее: все они демонстрируют, что мы видим на самом деле меньше, чем нам кажется, что мы видим. Центральными феноменами, ассоциирующимися с Великой иллюзией, являются феномены слепоты по невниманию (inattentional blindness) и слепоты к изменению (change blindness)» [5-7]. Какие механизмы, казалось бы, нормальной обработки сенсорной информации приводят к таким феноменам?
Формализованное рассмотрение механизмов требует соответствующего инструментария. Модельное описание должно учитывать все основные элементы архитектуры «мыслящих» когнитивных систем, чтобы уметь воспроизводить особенности процессов (хотя бы качественно), регистрируемых при взаимодействии живых людей. Существует много признаков, которые указывают, что современный уровень развитых технологий позволяет создавать эффективные системы сбора, обработки, распознавания информационных потоков, формирования выводов и решений, настройки распознающих систем на меняющуюся ситуацию наблюдения. В частности, предлагается реализовать проект «Цифровой двойник человека», который позволил бы формировать описания психологического портрета человека, ориентирован на возможность формализации данных в психологических исследованиях, а также на проведение индивидуальной медицинской диагностики человека. Такое устройство позволило бы «визуализировать» причины, механизмы взаимного непонимания людей и помогло бы росту уровня образования и представлений о каждом из нас и существенных чертах тех представлений, которые мы формируем о других индивидах в социуме. Попробуем использовать в рассмотрении возможных механизмов взаимонепонимания известный набор нейроноподобных моделей, используемых при конструировании распознающих систем [8-13]. Цель данной статьи состоит в рассмотрении наиболее очевидных механизмов, базирующихся на использовании такого набора функциональных операций, который известен для технических систем распознавания. Однако, очень важно попытаться сформулировать и другие, альтернативные варианты модельных интерпретаций, чтобы в процедуре верификации модельных подходов с экспериментальными данными существовал вы-бор. Это – важное условие для лучшего понимания реальности.

2. Базовые модули для формализованного описания процессов восприятия и осознания сигналов.
Рассмотрение проводится в рамках предположения, что люди представляют собой детерминированные устройства и все необходимые функциональные операции в этих устройствах выполняются с помощью раз-личного вида иерархически взаимосвязанных систем или модулей распознавания. Входные, выходные, а также межмодульные сенсорные сигналы представлены в виде изображений – таблиц чисел. Качество работы системы оценивается по точности принятых решений в соответствии с заданной целевой функцией, по набору и динамике используемых системой внутренних «образов», а также времени выполнения операций. Используемые для конструирования нейроноподобные модули представляют собой универсальные модели, в которых преобразование и распознавание информационных сигналов происходит в соответствии с заданным набором требуемых функциональных операций [8-11].
Элементарным адаптивным распознающим системам с возможностями коррекции полученных ими ранее данных и знаний соответствуют модельные описания, получившие название «модули 2-го уровня» (Рис.1) [8-11]. Распознающие модули такого типа ориентированы на выполнение функциональных операций преобразования и сопоставления внешних и внутренних сенсорных данных, позволяющих настроить, обучить систему на любой новый сенсорный сигнал, чтобы уметь эффективно распознавать его в дальнейшем. С их помощью можно формализовать описание различных режимов осознанного, бессознательного, интуитивного восприятия сигналов, предложить варианты механизмов восприятия времени в прошлых событиях, и ряд других процессов, нечетко определенных в биофизике, медицине, лингвистике, философии и т.д. [14-26]. Для описания функциональных состояний «модуля 2-го уровня» (Рис.1) используются, как минимум, следующий набор переменных:
1. In - входной сенсорный сигнал (изображение), поступающий на обработку в распознающую систему;
2. CODEn - наборы векторов кодового описания входного сигнала;
3. FILTER(In) - наборы фильтрующих масок, обеспечивающих наиболее точное распознавание входного сенсорного сигнала (изображения);
4. INT(In) - изображение, интерпретирующее входной информационный сигнал, которое генерируется распознающей системой из кодового описа-ния входного изображения и соответствующих им фильтрующих масок;
5. An(ENn) - формализованное представление знаний в системе, включающих используемые идеи, методы, модели и алгоритмы для всех блоков в модуле (например, Adecode(ENn) - алгоритмы кодирования входного изображения в величинах CODEn или Adecode(ENn) - декодирования, когда из векторов CODEn получают INTn - изображение-интерпретацию;
6. DELTAn(CODEn) - вектор (или изображение) для величин ошибок (невязок) - мотиваций, полученных из сравнения наборов кодов входного изображения и кодовых описаний для предварительно ожидаемого системой изображения;
7. Dn - решения, принятые распознающей системой;
8. Rn - оценки уверенности, статистической достоверности принятого решения;
9. LOGFILES - кодовое описание состояний модуля оценки уверенности, статистической достоверности принятого решения;
10. In+1 - сигнал на выходе распознающего модуля, состоящий из на-бора величин Dn, Rn, An(ENn), INTn.
11. ENn - необходимые ресурсы для обеспечения активного состояния распознающего модуля при работе тех или иных алгоритмов. В самом простом случае, этот параметр может описывать только одну величину: потребляемые энергетические ресурсы, требуемые для работы конкретного алгоритма.
После выполнения такта операций распознавания в модуле формируются выходные величины In+1(INTn, Dn, An(ENn), Rn) и ENn+1, которые передаются для взаимодействия с другими модулями в иерархической системе. Величина ENn+1 - характеризует уровень созданных или оставшихся ресурсов модуля, которые определятся особенностями работы исполнительных механизмов, запускаемых на основе решения модуля Dn, Rn.
Основная отличительная особенность таких модулей, архитектура которых показана на Рис.1, связана с возможностью создания в них внутренних имитационных представлений, «внутренних представлений» или «внутренних имитаций» входного сигнала. С их помощью реализуется вычисление дополнительных признаков об информационном сигнале, появляется возможность выполнения операций для оптимизации принимаемых решений в последующий период, когда входной сигнал уже отсутствует, а также обмена «имитациями» входных сигналов между взаимодействующими модулями 2-го уровня. С их помощью можно описывать простейшие психологические режимы реагирования распознающей системы. Возможность совместного функционирования подсистемы кодирования и дополнительной подсистемы «внутренней имитации» ожидаемого входного сенсорного сигнала (опережающего отражения действительности) и циклические (рекурсивные) процессы позволяют обеспечить выбор наиболее подходящей фильтрующей маски на входное изображение, а также подобрать наиболее точно работающий алгоритм кодирования «информационного объекта». Фильтрующие маски позволяют убрать из входного изображения мешающие «шумовые» фрагменты, и, тем самым, оставить на изображении в основном фрагменты, относящиеся к «информационному объекту». Наиболее точно работающий алгоритм кодирования исследуемого «информационного объекта» выбирается в результате циклического динамического режима кодирования – восстановления, ориентированного на минимизацию величины ошибки - «невязки», вычисленной при сравнении ожидаемого системой сигнала с фактическим на ее входе (см. Рис.1). Такой процесс оптимизации (циклы настройки) и повышения точности работы распознающей системы, связанный с выбором адекватных алгоритма кодирования и фильтрующей маски, можно определить как элементарный процесс «осознания» образа входного информационного сигнала.
Важно обратить внимание, что такая распознающая система «осознает» именно ту свою внутреннюю интерпретацию INTn, которая лучше всего соответствует входному сенсорному сигналу. Такое определение процесса «осознания» позволяет снять встречающееся элементы многозначности и путаницы при использовании термина «сознание». Только не следует забывать, что обычно эксперименты проводят с реальными иерархическими системами. Поэтому полное соответствие вводимых определений для «модуля 2-го уровня» с описаниями и результатами, например, работ [23-26], возможно лишь при рассмотрении всех необходимых для описания переменных в иерархической архитектуре. Об этих переменных пойдет речь в следующем разделе (4) этой статьи.
Бессознательная обработка входного сигнала соответствует случаям отсутствия циклов, когда решение принимается без дополнительных проверок и используется наиболее оптимальный (точный) режим работы, который уже был найден и проверен в предыдущем опыте работы модуля.
Рис.1.JPG
Рис.1.JPG (45.32 КБ) 20965 просмотров

Рис.1. Модель простейшей распознающей системы, архитектура которой позволяет имитировать (осознавать) входной сигнал. Динамические режимы состояния модели управляются целевыми функциями в блоке «выбор виртуального образа и принятие решений» на основе сигнала из блока «данные о прошлых и ожидаемых режимах системы».

Важной интегральной характеристикой распознающего модуля является зависимость величины «мотивирующего» сигнала (по которому принимается решение) от величины ошибки - «невязки», вычисленной при сравнении ожидаемого и фактического сигнала на входе системы (см. Рис.2). Если величина полученной невязки оказывается меньше Н1 – значения первого порога, то система принимает «бессознательное» решение. Таким образом, режимы бессознательной обработки и принятия решений опираются на позитивный предыдущий опыт функционирования распознающей системы, когда используются все необходимые данные для точного распознавания объектов.
При величинах невязки больше второго порога Н2, система не воспринимает входной сигнал. Этот режим можно назвать состоянием «комы» распознающего модуля для данного вида входного сигнала. Он также относится к «бессознательному» принятию решений. Система не замечает входной сенсорный сигнал, например, для экономии ее ресурсов. Значения порогов Н1 и Н2 зависят от предыдущего опыта, целевых функций и характера взаимодействия с другими распознающими модулями в полной иерархической системе.
Рис.2.JPG
Рис.2.JPG (14.94 КБ) 20301 просмотр

Рис.2. Выбор режима распознающей системы в зависимости от вели-чины ошибки (невязки). Только в диапазоне значений между Н1 и Н2 величина мотивации определяет выбор режима оптимизации в наборе используемых алгоритмов классификации входного сигнала (осознанное восприятие).

Величина ошибки (невязки) в диапазоне порогов между Н1 и Н2 при-водит к запуску операций настройки системы с использованием «внутренней имитации» ожидаемого или предполагаемого входного сигнала, циклических (рекурсивных) процессов сравнения с входным сенсорным сигналом и выбором наиболее оптимального решения. Определение такого режима как элементарного режима «осознания» входного образа сигнала в модельной системе соответствует всем известным автору экспериментальным данным. Величину мотивации в этом случае можно использовать в выборе наиболее эффективной, на основе предыдущего опыта, оптимизационной процедуры. Циклическая обработка, в первую очередь, ориентирована на компактное описание образа в пространстве признаков, формирование фильтрующих масок на шумовые области входного изображения и вычисление дополнительных признаков о сходимости рекурсивной процедуры настройки. В блоке «выбор виртуального образа и принятие решений» вычисляются также и интегральные оценки, определяющие уровень «достоверности», надежности принятого решения. Эти оценки связаны с описанием одной из компонент «эмоций» в системе. Определяющую роль в процессе настроек, «осознания» распознаваемого образа играет используемый набор моделей, обеспечивающий наиболее точную классификацию исследуемого образа. Важно также, чтобы время Тсозн, требуемое на выполнение операций осознания, было меньше, чем требуется обстановкой, в которой работает система, для реакции на входной сигнал. Нарушение упомянутого ограничения приведет к запуску дополнительных «контролирующих» модулей из иерархической архитектуры (например, модуля оценки «стресса и шока», см. следующий раздел). Поскольку при бессознательной обработке работает только алгоритм (модель) кодирования сигнала, то Тбессозн - время такой бессознательной реакции, естественно, меньше Тсозн. Бессознательные режимы, в первую очередь, формируются для распознавания объектов, на которые система уже была хорошо обучена в предыдущем опыте. При этом невязка между ожидаемой имитацией и реальным входным изображением объекта меньше Н1 – первого заданного порога, а циклическая обработка, ориентированная на настройку алгоритмов на входное изображение и связанные с ним фильтрующие маски, уже не требуется. Интегральные оценки – «эмоции» не вычисляются, следовательно, осознание сенсорного сигнала отсутствует. В рамках модели на Рис.1 могут быть рассмотрены разные варианты бессознательных режимов, связанных с работой блока, сохраняющего «данные о прошлых и ожидаемых режимах системы». В этой подсистеме формируется индексное описание о состояниях всего модуля 2-го уровня в прошлом и о планируемых операциях в ожидаемый период времени (см., Рис.3). Фактически, эта подсистема выполняет операции, аналогичные эпизодической памяти в живой системе и позволяет обеспечивать автономное функционирование в рамках заданных сценариев. Например, обращение к этому виду памяти о прошлых событиях позволяет реализовать сценарий минимизации ошибок принятия решений, на основе имеющегося у нее опыта. Действительно, архитектура модулей 2-го уровня предполагает, что они работают под контролем некоторой внешней системы, загрузившей в них заранее целевую функцию, связанную с распознаванием, например, конкретного набора объектов (классов). Однако, естественно предполагать существование как минимум двух этапов в работе системы: а) выполнение целевого задания; б) анализ результатов (ошибок) выполнения целевого задания.
Рис.3.JPG
Рис.3.JPG (11.18 КБ) 20425 просмотров

Рис.3. Пример схемы кодирования состояний модуля в блоке «Данные о прошлых и ожидаемых режимах системы» - аналог «эпизодической памяти» в живых системах. Цифрами проиндексированы используемые алгоритмы, а высота столбиков отражает величины оценок «ошибок» - «мотиваций, эмоций», характеризующих уверенность в принятом решении.

На этапе анализов уже полученных результатов система имеет возможность возвращаться к результатам прошлых событий и оптимизировать процедуры анализа, классификации и принятия решений. Для вы-бора событий, которым требуется оптимизация, используются величины оценок «ошибок» - «мотиваций», «эмоций», характеризующих уверенность в принятом решении (на Рис.3. они продемонстрированы высотой столбиков на оси прошлых событий). На этапе анализа ошибок прошлых действий, используя некоторый заданный порог Нэп в блоке «Данные о прошлых и ожидаемых режимах системы» для выбора событий по которым требуется дополнительная коррекция, подсистема «Выбор виртуального образа и принятия решений» может включать необходимые процедуры оптимизации алгоритмов распознавания, т.е. проводить дообучение системы. Таким образом, на этом этапе у системы может реализовываться один из сценариев формирования целевой функции - «стимула жизни», заключающийся в увеличении точности работы алгоритмов системы на основе анализа ошибок в прецедентах прошлого опыта. Как видно, использование архитектуры модулей 2-го уровня позволяет рассмотреть широкий набор динамических процессов, связанных с осознанными или бессознательными режимами работы. Кроме того, по характеристикам планируемых (ожидаемых) событий в блоке «Данные о прошлых и ожидаемых режимах системы» можно определять показатели ответственности, уровень «активной жизненной позиции» распознающего модуля. На Рис. 3 приведен пример пассивного, нечего не предсказывающего, можно сказать «безответственного» модуля.
Важно отметить, что время Тэп , определяющее шаги между события-ми, которые анализируются в «эпизодической памяти», уже не будет со-ответствовать реальному времени в прошлом. Например, если на Рис.3 лишь события, использовавшие алгоритмы 1 и 13 превысили порог Нэп, то оценка «внутреннего времени» Тэп между событиями 1 – 2 и 2 – 13 будет одинаковой (т.е. Тэп [1<->2] = Тэп [2<->13]). Следовательно, «внутреннее время» прошлых событий на Рис.3. будет оцениваться как состоящее из следующих времен: Тсозн [1] + Тэп [1<->2] + Тсозн [2] + Тэп [2<->13]. Эти характерные времена с определяющими их совместную работу процессами, по-видимому, и будут составлять тот единый механизм, который определяет осознание «внутреннего времени» в системах с рассматриваемой архитектурой.
Кроме того, дополнительные признаки–индексы в подсистеме «Данные о прошлых и ожидаемых режимах системы», могут быть использованы другими распознающими модулями 2-го уровня для формирования «второй сигнальной системы» - языка описания входных и внутренних сенсорных сигналов. Фактически, эти дополнительные модули 2-го уровня обеспечивают выполнение операций, связанных с логической обработкой входных информационных сигналов.
Использование распознающих систем с архитектурой модулей 2-го уровня позволяет также предложить определение, в котором выделен функциональный признак отличия интуитивных решений от бессознательных в полном соответствии с известными психофизическими данными. Определим, что основной признак интуитивных процессов связан с возможностью правильного принятия решения в условиях полного отсутствия у системы предыдущего опыта решения задачи (распознавания объекта). Система впервые решает задачу, и после некоторого промежутка времени отсутствия решения, «неожиданно» находится алгоритм, позволяющий решить рассматриваемую задачу. В бессознательных режимах, наоборот, для обработки сигналов используются уже существующие в системе данные о распознаваемом объекте. Они были получены системой ранее в предыдущем опыте ее работы. Система уже хорошо обучена на распознаваемый объект, и она без дополнительной оптимизации (т.е. бессознательно) находит правильный ответ. В механизме интуитивного решения, как видно из схемы на Рис.1., обязательно должен существовать канал передачи новых данных, новых «знаний» в распознающий модуль. Для этого необходимо взаимодействие с другими распознающими модулями. Причем сам факт передачи в модуль новых данных, новых «знаний» не фиксируется в блоке «Данные о прошлых и ожидаемых режимах системы». Таким образом, на первой фазе процесса распознающий модуль не может найти решение и в нем формируется большая ошибка (мотивация-эмоция) между желаемым и реальным сигналом. На втором этапе, модуль получает алгоритм решения извне и при очередном сканировании проблем в блоке «Данные о прошлых и ожидаемых режимах системы» «неожиданно» (важный признак интуитивного решения) находит решение проблемы, напряжение от «ощущения ошибки-стресса» в модуле снимается. Рассмотрение возможных вариантов реализации таких процессов и обсуждение методик их экспериментальной регистрации выходит за рамки данной статьи.
Итак, рассмотренные модели позволяют ввести определения и формализовать описание процессов, которые определяют выполнение когнитивных операций. К ним относятся те, которые направлены на изменение объема и качества работы «знаний» системы, а также объема данных в подсистемах «база признаковых данных и связанных с ними фильтрующих масок», «база моделей и алгоритмов обработки», «база когнитивных моделей и алгоритмов», и в подсистеме «база данных о прошлых и ожидаемых режимах системы». Те когнитивные операции, которые приводят к увеличению точности принятия решений – можно считать положительными, а к повышению ошибочных решений – деструктивными.
Кроме того, сопоставление архитектуры и возможных динамических режимов работы модулей 2-го уровня с известными автору данными о поведении живых систем, позволяет постулировать утверждение: определяющий признак живой системы заключается в возможности внутренней интерпретации распознающей системой входного сигнала и использовании этой интерпретации для оптимизации текущего решения на основе прошлого опыта. При этом, оптимизация текущего решения реализуется в тех динамических процессах, которые аналогичны осознанному, бессознательному или интуитивному принятию решений, оценкам времени в «эпизодической памяти», внутренней динамике выбора целевых функций, использованию когнитивных фильтров и других, свойственных живому, процессов. Для более подробного обоснования сформулированного утверждения требуются дополнительные обсуждения.
Работоспособность изложенного подхода была проверена на соответствие данным некоторых психофизических экспериментов [18-19] (включающих описание бессознательных реакций, осознанную настройку, уходы в состояние «комы», разные комбинации с переключениями между такими состояниями и т.п.). Подход использовался также при разработке версий симуляторов для ряда прикладных операций распознавания, воспроизводящих способности живых систем (см., например, [11-13, 27-28, 31-32]). При общении с заинтересованными специалистами было подтверждено, что каждый из этапов приведенного здесь формализованного описания соответствует известному набору экспериментальных данных и элементы многозначности и даже путаницы при использовании их в медицине, лингвистике, философии и т.д. [14-26] могут быть успешно сняты.

3. Уровни непонимания при взаимодействии элементарных распознающих модулей.
Обычно люди понимают, что взаимодействие «живых» распознающих модулей – процесс многоуровневый. Однако, удивляясь только результату взаимного непонимания, сам факт существования о многих уровней (каналов) для взаимного влияния часто просто не упоминается. Главный признак непонимания, как следует из описания базового модуля, определяется существованием не идентичных внутренних представлений INTa_n и INTb_n у взаимодействующих модулей о входном сигнале Ia_n ~ Ib_n (предположительно об одном и том же). Рассмотрим возможные уровни (или каналы) через которые могут взаимодействовать, например, распознающий модуль А и модуль В. В процессе обмена между ними могут быть задействованы следующими параметры модулей: , Ia_n, Ib_n -входные сигналы; и Ia_n+1(INTn, Dn, An(ENn),Rn) и Ib_n(INTn, Dn, An(ENn),Rn) - выходные сигналы; Da_n и Db_n - принятые решения; Ra_n и Rb_n - величины уровней уверенности в правильности принятых решений, LOGFILESa и LOGFILESb - данные о запомненных и планируемых событиях и действий, DELTAa_n(CODEn) и DELTAb_n(CODEn) - оценки ошибок в восприятии, ENa_n+1 и ENb_n+1- уровни «энергетического обеспечения. Таким образом, в процессе взаимодействия необходимо отслеживать, как минимум, эти отмеченные 8 уровней. Тем не менее, и в жизненных и в эксперименталь-ных ситуациях, для оценки качества общения распознающих модулей используется (обращается внимание) только на часть из перечисленных уровней взаимодействия. А такие важные внутренние параметры в каж-дом модуле, определяющие динамику принятия решения, как: CODEa_n и CODEb_n - кодовые описания входного сигнала для каждого из модулей; FILTERa(In) и FILTERb(In) - фильтрующие маски для более точного распознавания сенсорных сигналов в каждом из модулей; AEn_n+1 и BEn_n+1 - используемые модели и алгоритмы для преобразования внешних и внутренних сигналов в модулях; интегральные характеристики для каждого из распознающих модулей, определяющих какие, осознанные или бессознательные режимы принятия решений реализуются в модулях; - не только не контролируются, но часто даже и не рассматриваются. Таким образом, отсутствие полноты данных в сигналах, передаваемых между взаимодействующими индивидами, служит причиной возникновения феномена «когнитивной слепоты». При этом, «когнитивная слепота» реализуется на уровне бессознательных процессов отнесения сигнала об информационном объекте к шумовому сигналу. Известно, что ~ 75% людей, участвовавших в экспериментах, продемонстрировали «слепоту к изменениям» [5-7]. На лекции будут приведены примеры и анализ возможных состояний параметров распознающих модулей, которые могут привести к таким результатам.

4. Жизненный опыт, цели, мотивации, состояние «Эго» и процессы понимания.
Следующий шаг, на пути уточнения возможных уровней непонимания, связан с необходимостью рассмотрения иерархической архитектуры рас-познающих модулей[22-25] из простейших «когнитивных систем». Этот уровень модельного описания получил название «модули 3-го уровня». Их архитектура состоит из иерархии взаимодействующих элементарных распознающих модулей 2-го уровня. В этом случае полное описание входных сигналов (изображений) по любому выбранному сенсорному каналу должно включать частные описания для различных понятийных уровней – L (на каждом уровне могут работать несколько однотипных модулей 2-го уровня). В таких моделях может реализовываться динамика, аналогичная высшим уровням поведения для живых систем. На этом уровне настройка на более точное принятие решений соответствует психологическим режимам, в которых для анализа сенсорной информации приходится оперировать с иерархическими наборами образов. Соответственно возрастает и число вариантов возможного непонимания, когда формируются различные комбинации не совпадения внутренних представлений на разных уровнях графов INTa_n и INTb_n для взаимодействующих модулей об одном и том же входном сигнале. При рассмотрении процессов взаимодействия распознающих модулей 3-го типа с иерархической архитектурой необходимо учитывать модельные описания состояний параметров на всех L понятийных уровнях для каждого из взаимодействующих модулей:
а) граф величин динамических мотивации DELTAl_n(CODEl_n);
б) графы загруженных алгоритмов Al_n(ENl_n) и фильтрующих масок FILTERl_n(Il_n), характеризующие процесс внимания;
в) графы процессов сознательной или бессознательной обработки, определяемые наборами соответствующих алгоритмов Acode(ENn) , Adecode(ENn) и временами Tl_inconsci, Tl_consci их срабатывания;
г) графы Dl_n для принятых решений.
Для более реалистичной интерпретации экспериментальных наблюде-ний и данных на основе модельных представлений, необходимы их дальнейшие уточнения. Они связаны с формированием следующего уровня иерархии из взаимодействующих «модулей 3-го типа». Данные экспериментов указывают, что в живых аналогах осуществляется совместное функционирование, как минимум, четырех однотипно устроенных моду-лей (см., например, [23]):
а) информационный модуль - формирование моделей и принятие решений по сигналам от различных информационных каналов (в живых системах к известным сенсорным каналам, например, относятся: зрительная система; слуховая система; кожная, вкусовая системы; система обоняния; интерорецепция; вестибулярная система);
б) мышечный модуль - управление функциональным состоянием исполнительных механизмов;
в) эмоциональный модуль - вычисление интегральных оценок состояний или выполняемых операций модулей;
г) вегетативный модуль - управление уровнями энергетического обеспечения.
Взаимное влияние состояний параметров в этих модулях друг на друга позволяет формировать большое разнообразие состояний интегральной системы, которые позволяют ей оптимизировать свое поведение в соответствии с текущей ситуацией и запоминать их в блоках «эпизодической памяти». Фактически, для понимания примеров возможного поведения интегральной системы (и в стериотипно-бессознательных, и в осознанных) необходимо учитывать состояние всех четырех модулей.
Было также показано, что за счет взаимодействия определенных эле-ментов «эмоционального» и «вегетативного» модулей, выполняется очень важная для живых систем функция реагирования, связанная с процессами «стресса и шока» [12, 30]. Поэтому при рассмотрении режимов взаимодействия интегральных систем, необходимо учитывать состояние таких модельный модулей. Они сильно влияют на режимы управления поведением и принятия решений. Для реалистичности описания следует также учитывать, что интегральные иерархические системы могут быть на-строены на выполнение операций с образами и ассоциативным принятием решений («правополушарные» функции), с детальным описанием внутренней конструкции образов («левополушарные» функции), либо на совместную работу «лево- и правополушарных» систем. Эти особенности работы интегральных систем также влияют на режимы их взаимодействия.
В автономных устройствах необходимы распознающие модули, описывающие интегральные модельные представления о внешней ситуации и состояния самого устройства (самоосознание устройства). Эти модули собирают, обрабатывают и принимают решение по набору самых необходимых показателей, которые в выбранной конкретной ситуации характеризуют интегральное состояние иерархической системы. Этот процесс контроля модулей верхних уровней над состоянием и функционированием модулей нижних уровней можно определить как понятие, которое в психологии связывают с функционированием того «нечто», что ассоциируется с «Я» - EGO всей автономно выделенной живой системы. В таком модуле «Я» предполагается одновременная работа распознающих систем, связанных с алгоритмами описания следующего набора сценариев поведения: «учитель»; «взрослый»; «ребенок» [29]. К ним, как видно из экспериментов, следует добавить систему для распознавания, предсказания оценки уровня «комфортности - опасности» текущего состояния системы при выполнении заданного набора операций.
Как показывает анализ психофизических данных, объем потока информационных сигналов к блоку «Я», по-видимому, определяется той ситуацией, в которой работает живая система, и осознавать она может только те сигналы из поступающего в него интегрального потока, кото-рые пропустит фильтр на входе модуля «Я». Именно поэтому в интегральной иерархической системе оптимизационные процессы анализа прошлых ошибочных решений могут восприниматься в блоке «Я» как в «осознанном», так и в «бессознательном» режимах. При этом, в каждом из нижележащих модулей анализ прошлых ошибочных решений из «эпизодической» памяти происходит в «осознанном» режиме.
Автономное функционирование таких интегральных иерархических систем определяется, в первую очередь, целевым сценарием в блоке «Я», направленным на снижение ошибок между внутренними предсказаниями, ожидаемыми величинами сигналов и реальным потоком входных сенсорных сигналов. Эти ошибки определяют величины в графе мотиваций и соответственно влияют на уровень «тревожности» в эмоциональном модуле.
Настройки всех модулей на различных уровнях иерархии интегральной системы зависят от предыдущего жизненного опыта этой системы. При конструировании устройств, симулирующих потребности и поведение человека в соответствии с данными практических психологов (см., например, [23-26]), следует, как минимум, включать группы распознающих модулей, приведенные в Таблице 1. Следовательно, и при рассмотрении особенностей взаимодействия таких модельных систем необходимо учитывать структуру и приоритетность использования наборов распознающих модулей в каждой из интегральных систем.
Table_1.jpg
Table_1.jpg (137.88 КБ) 20658 просмотров

Таблица 1. Виды распознающих модулей [23-26]
Типы модулей (I,II,III)
Области действий распознающих модулей (а,б,в)
Соответствующие группы людей с разными жизненными интересами (аа,бб,вв)
I – Набор распознающих систем, определяющих состояние и поведение индивидуального устройства (человека).
I а – действия индивида в экстремальных ситуациях.
I б – действия индивида в обычных жизненных ситуациях.
I аа – наемники, киллеры, проф. преступники, оперы спецслужб, пожарные, верхолазы, … .
Сопереживание болельщиков футбола, боев без правил, гонок, и пр. острых зрелищ , … .
I бб – посетители курортов, пляжей, домов отдыха, выставок, баров, дискотек, вечеринок, презентаций, концертов популярных артистов,
II - Набор распознающих систем, определяющих поведение устройства во взаимоотношениях с себе подобными (человек и общество).
II а – властные действия индивида в отношении к себе подобным, ответственность за других, ... .
II б – восторженное, лирическое, милосердное или романтическое восприятие мира.
II аа – политики и общественные деятели, администраторы, руководители предприятий, домашние деспоты, … , люди, стремящиеся любой ценой ощутить власть.
II бб – посетители фестивалей, где можно попеть, послушать песни бардов, встретить восход солнца, почитать стихи, послушать романтического проповедника, … , люди, часто не понимающие реалий нашей жизни, плохо адаптированные к ней, … .
III - Набор распознающих систем, определяющих понимание устройством его взаимоотношений с Внешним МИРОМ (чело-век и Внешний МИР).
III а – созидание нового, творчество.
III б – духовное развитие и познание мира.
III в –Выполнение специальных ритуалов, трактуемых как общение с Богом.
III аа – ученые, исследователи, художники, поэты, писатели, музыканты, скульпторы, …, и другие созидатели чего-то нового.
III бб – люди, заботящиеся о своем внутреннем развитии и познании Истины, мистики, экстрасенсы, мистики, эзотерики, шаманы, предсказатели, гадалки, маги, … , и другие духовные искатели.
III вв – верующие разных религиозных традиций.

Как известно развитие каждого человека связано с овладением навыками поведения, которые позволяют ему существовать в условиях его среды обитания. Демонстрационный перечень в таблице 1 отражает некоторый усредненный срез областей функционирования для людей земной популяции. Если в интегральной системе примерно одинаково развиты распознающие модули для упомянутых областей действия, то ее естественно назвать гармоничной. Сильная неравномерность в развитии модулей в интегральных системах, конечно, становится причиной возможного взаимонепонимания. Интегральные системы с одинаковой структурой неравномерности в развитии распознающих модулей объединяются в «профессиональные» сообщества. А вот для организации взаимодействия индивидов из разных «профессиональных» сообществ, требуются специальные договоренности – согласованные интерфейсы взаимодействия. Без таких интерфейсов возникает сильное непонимание между взаимодействующими системами и большая вероятность конфликта.
Для моделирования процессов взаимодействия «живых» распознающих систем необходимо реализовать иерархию модулей, ориентированных на анализ и обработку данных о всех упомянутых в таблице 1 ситуациях и сценариях поведения. Фактически, необходимо создавать модельную систему «Цифровой двойник человека». Тогда появится возможность формализовать описание индивидуальной динамики состояний людей, их действий, а также повысить точность прогноза результатов их взаимодействия. Это необходимо для того, чтобы люди, в первую очередь, научились понимать самих себя, видеть механизмы формирования их мотиваций, и оценивать гармоничность (примерно одинаковую развитость) работы имеющихся у них распознающих модулей. Хотя бы тех, которые приведены в демонстрационном перечне (таблица 1).
Известно, что отсутствие гармонии в функционировании излишние приоритеты к тем или иным областям действия могут приводить «живые» устройства к болезненным состояниям (Таблица 2.), что часто приводит к диссонансу отношений.
Круг проблем, связанный с исследованием возможных режимов функционирования и взаимодействия интегральных систем (модулей 3-го типа), весьма широк, и его конкретизация определяется планируемыми областями применения разрабатываемых симуляторов. Это – новая, очень обширная и интересная область исследований нелинейных динамических структур. Например, большой интерес представляет исследование динамики взаимодействия многих автономных агентов в виде модулей 2-го уровня при различном объеме их «знания», опыта работы, вида целевых функций и других характеристик. Эти результаты ориентированы на оценку уровня возможной эффективности коллективной работы в социальных группах, характеристик «когнитивной слепоты» агентов и возможных последствий их взаимодействия. Разработка всех основных рас-познающих систем в модулях 3-го уровня для описания психологического портрета человека позволит сделать реальным проект «Цифровой двойник человека». Этот результат ориентирован на возможность формализации данных в психологических исследованиях, а также на проведение индивидуальной медицинской диагностики человека.
Table_2.jpg
Table_2.jpg (82.51 КБ) 20748 просмотров

Таблица 2. Болезненные состояния распознающих модулей [23-26]
Типы модулей (I, II, III)
Варианты болезненных состояний распознающих модулей (а,б,в,)
I – Набор распознающих систем, определяющих со-стояние и поведение индивидуального устройства (чело-века).
I а – тяга к достижению победы над опасностью превышает инстинкт самосохранения, тяга к «адреналину» в крови; посттравматический синдром, …
I б – наркотическое отравление организма, алкоголизм, курение, азартные игры, сексуальные «зависания», обладание деньгами и процесс их траты, …, и т.д.
II - Набор распознающих систем, определяющих поведение устройства во взаимоотношениях с себе подобными (человек и общество).
II а – стремление любой ценой обладать властью, стремление ощутить энергии жесткой власти над толпой, …, и т.п.
II б – очень тонкое состояние внутренней жалости к себе, иногда «вечные страдальцы».
III - Набор распознающих систем, определяющих понимание устройством его взаимоотношений с Внешним МИРОМ (человек и Внешний МИР).
III а – фанатизм исследователя, не зависящий от жизненных обстоятельств.
III б – в ожидании чуда и поиске его везде нередко становятся жертвами самых разных мошенников.
III в – религиозный фанатизм.

Многие проявления «когнитивной слепоты» давно известны и фикси-ровались, например, в народных поговорках: «Нет пророка в своем отече-стве»; «Величие ученого определяется тем, насколько он задержал разви-тие науки в своей области»; «Он, конечно, - сукин сын, но это – наш сукин сын». Другие поговорки, по-видимому, нетрудно будет вспомнить любому заинтересованному читателю. А в случаях прозрения от «когнитивной слепоты» можно воскликнуть: «А король-то голый!»; или проповедовать «Полюби врага своего как самого себя»; и так далее.
О характерных чертах взаимодействия людей с опытом в разных жиз-ненных областях (контурах обработки сенсорных сигналов) Роберт А. Уилсон ([23], стр. 181) пишет следующее: «Этих роботов-рационалистов также весьма смущают новые контуры — некоторые из них даже посвя-щают большую часть жизни написанию статей и книг, «доказывающих», что новых контуров не существует и что все ученые, получившие под-тверждение их существования, — лжецы, дураки, неудачники, шарлатаны или Проклятые Еретики. … Как и робота-эмоционалиста, робота-моралиста, робота-нарциссиста и т. д., робота-рационалиста невозможно «выспорить» из его узкого туннеля реальности. Мы можем лишь еще раз обратить внимание на то, что каждый туннель реальности, созданный мозгом одомашненного примата, представляет собой срез личной истории этого мозга; и каждый такой конечный туннель реальности так же «персонализирован», как музыка Баха или Бетховена, картины Рембрандта или Пикассо, романы Джойса или Раймонда Чэндлера, католичество или дзэн-буддизм, политика либертарианизма или ИРА, архитектура собора св. Павла или Диснейленда ... . Каждое из этих произведений искусства представляет «реальность» для тех, кто его создал и живет в нем. Рационализм — не более чем еще одно групповое произведение искусства, чуть менее терпимое, чем другие, чуть более полезное в технике, чем другие, и немного глупое, когда оказывается не в состоянии превзойти последнюю созданную им парадигму».
Здесь мне представляется уместным привести также и выдержки из высказываний Абрахама Маслоу [23], рассматривавшего примеры и условия возникновения режимов непонимания между специалистами - исследователями: «Что важнее для человечества: бросить тысячу лучших умов на усовершенствование бомбы (или даже – пенициллина) или озадачить их проблемами национализма, психотерапии или эксплуатации? …. «Центрирование на средствах в науке создает раскол между учеными и другими искателями истины, а также между различными методами поиска и понимания истины.» ….. «Если определить науку как поиск истины, понимания и озарения, а также озабоченность важными вопросами, было бы трудно разделить ученых, с одной стороны, и поэтов, художников, философов – с другой.» … «Волнующие их проблемы вполне могут быть сходными. Конечно, если быть честным, различия все же есть: они касаются, прежде всего, специфических методов и техник профилактики ошибок. Очевидно, наука только выиграет, если разрыв между ученым и поэтом, философом сократится.» … «Центрирование на средствах попросту помещает их в разные миры. Центрирование на проблеме позволит им видеть в друг друге соратников, готовых помочь друг другу. Судя по биографиям великих ученых, это действительно так. Среди выдающихся деятелей науки было много творческих личностей, получавших поддержку не только от коллег-ученых, но и от философов».

5. Выводы.
Приведенные данные показывают, что режимы взаимного непонима-ния – это многопараметрический и многоуровневый процесс, который можно формализовать, но для этого должны быть соответствующие мето-дики регистрации необходимого набора параметров. В обычной жизни люди выбирают стратегию «узкого» взаимодействия только по тем ин-формационным каналам, в которых, как им кажется, они правильно ин-терпретируют сигналы. Считается вполне допустимым, что истинное бо-гатство каждой индивидуальности есть бремя ответственности самой этой индивидуальности. Однако при проведении исследований необходим соответствующий инструментарий, например, реализация некоторого варианта системы «Цифровой двойник человека». С ее помощью можно было бы проводить индивидуальную медицинскую диагностику человека, формировать описание его психологического портрета и его возможности в процессе взаимодействия с другими людьми. Такое устройство позволило бы «визуализировать» причины, механизмы взаимного непонимания людей и помогло бы росту уровня образования и представлений о каждом из нас и существенных чертах тех представлений, которые мы формируем о других индивидах в со-циуме.
Несомненно, необходимо продолжать изучение многоуровневого про-цесса взаимного понимания или непонимания. А одной из важных облас-тей исследований в устройствах под названием «живая система», конечно же, следует считать изучение механизмов трансформации осознаваемых сигналов в бессознательные, и наоборот! Любые варианты интерпретации известных экспериментальных данных на основе даже гипотетических модельных механизмов позволяют предлагать более осмысленные методики экспериментов для опровержения или подтверждения возможных деталей механизмов. До сих пор проводимые эксперименты ориентированы лишь на фиксировании самого факта «когнитивной слепоты», «когнитивного диссонанса», или «туннеля реальности». При этом все используемые «когнитивные фильтры» формировались в условиях оптимизации поведенческих действий в уже прошедших событиях. Но в новой жизненной ситуации бессознательное их использование приводит к когнитивным ошибкам. Мудрые люди всегда обращают наше внимание на необходимость как можно чаще находиться в состоянии «осознанности» (см., например, [23-26]). Многие ли из нас способны на это?

Я искренне благодарен С.Б.Парину и С.А.Полевой за плодотворные обсуждения широкого круга биофизических и психофизических интер-претаций, которые следуют из рассмотренных здесь моделей.
Работа выполнена при поддержке Программ Президиума РАН «Фун-даментальные науки в медицине», «Фундаментальные проблемы нели-нейной динамики» и гранта РФФИ 11-07-12027-офи-м-2011.

Литература
1. А.А. ЕЖОВ Эффект Эфроса (распознавание образов и когнитивная слепота) // НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2010, XII ВСЕРОССИЙСКАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ, 25 - 29 января 2010 г.
2. Роберт Антон Уилсон. Прометей восставший. Психология эволюции. Перевод с англ. Под ред. Я.Невструева. – К.: «ЯНУС», 1999, - 304 с.,
http://www.yugzone.ru/uilson.htm
3. Роберт Антон Уилсон «Квантовая психология», http://www.yugzone.ru/uilson.htm
4. Роберт А. Уилсон «Космический триггер»,
http://brb.silverage.ru/zhslovo/psiho/raw/?r=ct
5. Двухдневный семинар «Великая иллюзия сознания: феномены, экспе-рименты, модели», факультет психологии НИУ ВШЭ, 23 и 24 сентября 2011 год, http://psy.hse.ru/cogres/news/36375946.html
6. сайт: Научно-учебная группа когнитивных исследований, Националь-ный исследовательский университет «Высшая школа экономики» http://psy.hse.ru/cogres/
7. Тезисы семинаров по когнитивным исследованиям в Научно-учебной группе когнитивных исследований, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» http://psy.hse.ru/cogres/seminar_thesis
8. Яхно В.Г. Модели нейроноподобных систем. Динамические режимы преобразования информации. Нелинейные волны 2002/ Отв. Ред. А.В. Гапонов-Грехов, В.И. Некоркин. – Нижний Новгород. ИПФ РАН, 2003. С.90 - 114.
9. Яхно В.Г. Динамика нейроноподобных моделей и процессы «созна-ния». VIII Всероссийской научно-технической конференции «Нейроин-форматика - 2006»: Лекции по нейроинформатике. МИФИ, 2006. С. 88-111.
10. В.Г. Яхно, С.А. Полевая, С.Б. Парин, Базовая архитектура системы, описывающей нейробиологические механизмы осознания сенсорных сиг-налов Когнитивные исследования: Сборник научных трудов: Вып. 4 / Под ред. Ю. И. Александрова, В. Д. Соловьева. – М.: Изд-во «Институт психо-логии РАН», 2010, стр. 273- 301.
11. В.Г.Яхно Модели «адаптивных распознающих ячеек» для формализо-ванного описания психологических реакций человека. // «Нейрокомпью-теры: разработка, применение», №2, Стр. 11-16 , 2010 г.
12. Парин С.Б., Яхно В.Г., Цверов А.В., Полевая С.А. Психофизиологиче-ские и нейрохимические механизмы стресса и шока: эксперимент и мо-дель. - Вестник Нижегородского государственного университета им. Н.И.Лобачевского / Нижний Новгород, Изд-во ННГУ, 2007, №4, С. 190-196.
13. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект М.: Бином. Лабо-ратория знаний, 2008. - 359.
14. Величковский Б.М. Когнитивная наука. Основы психологии познания. М.: «Смысл», 2006, в 2-х томах.
15. Г.Р. Иваницкий XXI век: что такое жизнь с точки зрения физики, УФН, т.180, № 4, 337-369
16. В.П. Реутов, А.Н. Шехтер Как в XX веке физики, химики и биологи отвечали на вопрос: что есть жизнь?, УФН, т.180, № 4, 393-414
17. М.И. Рабинович, М.К. Мюезинолу Нелинейная динамика мозга: эмо-ции и интеллектуальная деятельность, УФН, т.180, № 4, 371-387
18. Полевая С.А. Интегративные принципы кодирования и распознавания сенсорной информации. Особенности осознания световых и звуковых сигналов в стрессовой ситуации. Вестник НГУ, т.2, вып.2, 2008, с.106-117
19. Полевая С.А., Парин С.Б., Стромкова Е.Г., Психофизическое картиро-вание функциональных состояний человека, в кн.: Экспериментальная психология в России: традиции и перспективы. /Под ред. В.А.Барабанщи-кова, М.: Изд-во «Инст. психологии РАН», 2010, С.534-538.
20. Дилтс Р. Фокусы языка. Изменение убеждений с помощью НЛП.–СПб.: Питер, 2002.-320с.
23. Маслоу А. Мотивация и личность. 3-е изд. /Пер. с англ. – СПб.: Питер, 2008–352 с.
24. Свияш А. Проект «Человечество»: Успех или неудача? Размышления о людях и их странном поведении. / М.: АСТ: Астрель, 2006. – 286
25. Багван Шри Ражниш, Ошо – «Психология эзотерического», Москва, «Нирвана», 2004, 160 с.
26. Амондт С., Вонг С. Тайны нашего мозга, или Почему умные люди делают глупости / пер. с англ. А.Черняка. – М.: Эксмо, 2009. – 384 с.: ил.
27. Тельных А.А. Математические модели нейроноподобных сред для разработки систем обнаружения и распознавания объектов заданных классов. Диссертация к.ф.м.н., Москва, МФТИ, 2009, - 125 С.
28. Станкевич Л.А. Моделирование мышления и когнитивные много-агентные системы нейрологические системы. XI Всесоюзная конференция «Нейроинформатика-2009» Сб. научных трудов. Ч.2.М.: МИФИ, 2009. С. 208-217.
29. Эрик Берн, «Игры, в которые играют люди. Психология человеческих отношений. Люди, которые играют в игры. Психология человеческой судьбы: Пер. с англ. Общ. Ред. М.С.Мацковского; Послесловие Л.Г.Ионина и М.С.Мацковского. – Спб.: Лениздат, 1992. – 400 с.
30. Парин С.Б. Роль эндогенной опиоидной системы в формировании экс-тремальных состояний, Диссертация доктора биологических наук, Моск-ва, 2011,- 491 С.
31. Сайт стратегического общественного движения «Россия 2045» http://www.2045.ru/
32. Самсонович А.В. Метакогнитивные архитектуры как новая парадигма в моделировании мозга и мышления, XIII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2011»: Лекции по нейро-информатике. М.: НИЯУ МИФИ, 2010, 130-137.

kak
Сообщения: 327
Зарегистрирован: Вт мар 17, 2009 10:30 am
Откуда: Вологда
Контактная информация:

Re: Моделирование динамики живых систем

Сообщение kak » Чт мар 15, 2012 2:53 pm

"Робот-амёба выбирает дорогу, не используя мозг", http://science.compulenta.ru/665757/ - вот пример, с одно стороны замечательной имитации движения, а с другой, в основу этой имитации положен один из главнейших принципов адаптации живого - "оценка" границы и соответствующая реакция (аттрактанты, репелленты):
"Такуя Умедачи из Хиросимского университета (Япония) использовал когнитивные «способности»
слизевиков в качестве образца при создании системы передвижения своего нового робота. Его
конструкция включает пружины, «ноги», «протоплазму» и «распределённую вегетативную нервную
систему».
Робот на механической основе пытается воспроизвести локомотивную систему с простейшей
обратной связью, характерную для слизевиков.
Идея г-на Умедачи как раз заключалась в том, чтобы создать робота, совершенно не
использующего мозг в процессе передвижения, но при этом способного сравниться с человеком
по части безопасного перемещения в средах со сложными и неоднородными условиями. Для
имитации движения слизевика вместо протоплазмы между оболочкой робота и его центром
размещаются адаптивные пружины, обладающие изменяющейся в зависимости от твёрдости
окружающих объектов упругостью. Для повышения упругости по каналам адаптивных пружин
циркулирует сжатый воздух.
Слизевик как модель подходил идеально. У него нет мозга, по сути это амёба, которая при
размножении сливается с собственным потомком. Множество клеточных ядер без оболочки
проживают в нём совместно. Питается он другими бактериями, а чтобы добираться к новым
источникам пищи, разработал сложное поведение и собственный метод движения.
Слизевик, пробираясь по стволу упавшего дерева, выбирает участки, где передвижение легче,
а питательных бактерий больше.
Его сложность доходит до того, что если слизевика разрезать, а части удалить друг от друга
на значительное расстояние, то рассечённые «детали» такой мегаклетки начнут ползти друг к
другу. При этом механизм такого рода движения не вполне ясен, поскольку глаз у слизевика
нет (как и нервной системы).
В то же время способность слизевика к движению через сложную поверхность изучена лучше.
Похоже, что протоплазма просто движется вперёд, а встретив препятствие, начинает
растекаться в стороны, пока не найдёт обхода. Кстати, используя эту способность,
исследователи из Хоккайдского университета расположили слизевика на тарелке, где создали
искусственные «горы» и препятствия, воспроизводящие рельеф префектуры Токио. Обходя
преграды, слизевик воспроизвёл карту железных дорог этого района, проложенных по линии
наименьшего сопротивления горному ландшафту, рекам и прочим препятствиям.
Робот-амёба строит свои движения по сходному принципу: встречая преграды, он «нащупывает»
обход своей меняющей форму оболочкой. Самое главное — он практически не использует для
движения свои электронные мозги, что одновременно позволяет упростить конструкцию и
застраховать её от ошибочных решений, которые так свойственны наземным внедорожным дронам
сегодня. При этом речь идёт не просто о движении, а о способности двигаться к
определённому раздражителю, то есть об обратной связи перемещающегося робота и окружающей
среды.Наиболее перспективной чертой нового для роботов вида движения стала выявленная в
ходе компьютерного моделирования способность эффективно преодолевать сужения и
препятствия, характерные для реальных условий передвижения по сложному рельефу."