О реализации гипотезы

О реализации гипотезы

Наша гипотеза предполагает строение «рецепторного поля» в виде сети из элементов с неограниченно большим количеством связей. Примерно такая структура имеет место в коре мозга. Воспроизвести ее техническими средствами пока не представляется возможным, разве что в очень ограниченных пределах, которые едва ли смогут обеспечить демонстративность устройства. Все надежды на алгоритмический интеллект.

В АИ все виды памяти должны существовать раздельно. Время нужно делить на такты и все расчеты активности моделей и проходимости связей осуществлять «ступенчато», от такта к такту. Первый вид памяти в АИ — это картина с рецептора. Она существует очень короткое время и считывается, перекодируется по определенным правилам, которые еще нужно создать. Получается ряд цифр, отражающих как саму структуру объекта, так и перечисленные выше параметры модели. Главный из них — это уровень активности каждого объекта модели картины. Поскольку процесс рассматривания даже неподвижной картины выражается в серии кадров типа показанных на рис. 17, то и цифровое выражение модели объекта будет состоять из нескольких строк цифр, кодирующих каждый кадр восприятия. Связи выразятся адресами кадров. Тогда два-три кадра составят «фразу» — модель объекта во временной памяти. Параметр активности кадра в целом и его отдельных объектов будет понижаться по определенной характеристике, сходной с представленной на рис. 18. По мере отдаления во времени кадры станут «бледнеть», утрачивать детали, так что вся «фраза» будет становиться все короче и короче. Если не произойдет повторного привлечения внимания и активации «фразы», модель сотрется из памяти. Если же активность и связи будут подновляться повторным использованием модели, то через некоторое время, предусмотренное характеристикой, модель перейдет в длительную память вместе со своими связями-адресами. Пересчет активности и связей всех моделей в кратковременной памяти обязателен для каждого такта.

Длительная память в АИ выражена «фразами», перешедшими из кратковременной памяти. Сейчас трудно представить всю организацию массива памяти. Думаю, что он должен состоять из большого числа «словарей фраз», построенных из 2—4 «слов» каждая. Во «фразах» будут широко использоваться обобщенные модели.

В СИ все модели постоянно сохраняют хотя бы минимальную активность, вследствие чего связи между ними постоянно изменяются. Это очень затрудняет воспроизведение СИ на ЦВМ, поскольку с увеличением объема сетей катастрофически возрастает объем расчетов. АИ позволяет уменьшить расчеты за счет удлинения интервалов времени между пересчетами связей массива длительной памяти.