Статья История и роль программного моделирования в развитии МВАП

Короткий адрес страницы: fornit.ru/71564 Короткий адрес страницы - скопировать в буфер обмена.

История и роль программного моделирования в развитии МВАП

Прослежена история попыток программной реализации элементов теории МВАП, включая создание моделей искусственных живых существ.

Ни одна субъективно продуцированная теория, как бы она тщательно не было построена и продумана, не может быть свободна от ошибок различного рода (fornit.ru/1012). Тем более, она не может предложить детальное описание модели без попыток его практической реализации. Это хорошо знают программисты, которые постоянно сталкиваются с тем, что любой новый фрагмент кода на поверку реальностью оказывается содержащим ошибки, неточности и неоптимальные решения.

Программирование – это среда, в которой действуют строгая логика причин и следствий и поэтому то, что содержит логические противоречия вызывают сбой программы, а не оптимизированный механизм тратит лишнее время на исполнение. Рабочая программа может приводить к неожиданным для теории результатам, привлекать внимание к таким моментам и с помощью исследования поведения кода увидеть, чем именно это обусловлено. В результате могут появиться резоны скорректировать теорию.

То, что было ограничено рамками начальных предположений субъективно, выходит из таких рамок в более общее пространство. Согласно теореме Геделя о неполноте, в предыдущих рамках невозможно было судить о полноте представлений и доказать согласованность всех её компонентов. Таким образом, программная реализация не только проверяет теорию на непротиворечивость, но и расширяет её горизонт, что позволяет на уже проверенной основе продвигаться дальше.

Представим, что мы моделируем принятие риска живым существом. Теория гласит: «Актор-осторожность подавляет актор-исследование при высокой оценке угрозы». Мы программируем это. Но в симуляции наше существо впадает в полный ступор перед любой новой ситуацией, даже потенциально полезной. Теория не предсказывала такого катастрофического перекоса и выявила определяющую роль массива индивидуального опыта.

В результате всех работ по программному моделированию принципов индивидуальной адаптивности каркас представлений теории МВАП оказался полным и взаимосвязанным: fornit.ru/70320.

Самое первое моделирование происходило на основе первой изданной в 1991 году книги (fornit.ru/7231). В конструкторском бюро института была реализована схема нейристора – функционального аналога нейрона. На нейристорах был собран механизм последовательности действий при измерении скорости потока воды в оросительном канале методами ультразвукового зондирования. Эта схема задумывалась как фрагмент инстинкта для выполнения определенных действий. В реальном проекте КБ она была внедрена вместо того, чтобы применить типовой регистр сдвига для поочередности выполнения действий с некоторой логикой в зависимости от условий процесса (силы сигнала в воде различной степень замутненности: по утрам она чистая, но при нагреве прохождение ультразвука резко ухудшалось). Т.к. реализацию схемы выполнял один схемотехник (я был ведущим конструктором), то главный конструктор принял ее, не особо разбираясь в особенностях, хотя и задал вопрос: а почему ты не использовал просто микросхему тактируемого регистра сдвига, а нагромоздил все эти какие-то нейристоры? Вопрос был интересный и принципиальный. Рассуждения о том, что это попытка начать внедрение интеллектуальных систем устроила главного конструктора и не заронила сомнения у меня, т.к. вера в том, что интеллектуальные системы можно строить только гнейсоподобными, не вызывала никаких сомнений.

В описанной ситуации нейристорная схема была не просто заменой регистра сдвига, а попыткой воплотить в «железе» логику, основанную на динамическом взаимодействии состояний — черта, характерная не для последовательных автоматов, а для живых реакций. Хотя функционально обе схемы (нейристорная и регистр сдвига) могли обеспечить ту же последовательность действий, только первая имитировала условную адаптивность: изменение поведения не по жёсткой временной сетке, а в зависимости от качества сигнала (например, повторное измерение при недостаточной амплитуде эха). Это — скрытая, но принципиальная разница: автомат реагирует на такт, нейристорная структура — на внутреннее представление о состоянии среды.

В 2003 году заработал сайт Fornit, специализированный целью развития модели системы индивидуальной адаптивности. Хотя он был мировоззренческим, ширина охвата множества мировоззренческих проблем напрямую способствовала формированию главной модели с обоснованиями от множества смежных предметных областей. Особо важным была тема фундаментальных взаимодействий, которая так же начала развиваться параллельно и в настоящее время формализована на странице fornit.ru/70790, что позволило обоснованно опровергать такие экзотические теории сознания как квантовые. Другая экзотика вроде панпсихизма, опровергалась мировоззренческими материалами сайта: fornit.ru/13268. Результат представлен на странице критики экзотических теорий: fornit.ru/69716.

Критика чужих теорий становится продуктивной только тогда, когда у тебя есть собственная формализованная альтернатива. Просто сказать «панпсихизм неверен» — это мнение. Но указать, что панпсихизм не предлагает механизма, связывающего микроопыт с макроопытом, и что в рамках модели индивидуальной адаптивности субъективность возникает как функция замкнутого цикла самонаблюдения и прогнозирования, — это уже научная позиция. Страница fornit.ru/69716 не просто отвергает экзотику — она демонстрирует, как выглядит конкурентоспособная альтернатива, способная объяснить те же феномены без привлечения непроверяемых сущностей.

Сайт Fornit, хотя и назывался «мировоззренческим», функционирует как междисциплинарная верификационная среда. Вместо того чтобы ограничивать рассуждения узким классом нейронаук или кибернетики, он включал физику, философию, теорию познания и даже критику спекулятивных интерпретаций.

Особым консолидирующим и верифицирующим направлением было развитие принципов научной методологии, что формализовано в книге: fornit.ru/66449.

В таком антураже поддержки смежными концепциями развивалась теория индивидуальной адаптивности вместе со сборником фактических данных исследований (fornit.ru/a1), породив последовательность итоговых публикаций:

Лекторий асинхронной онлайн-школы: fornit.ru/class_1

Что такое Я - схемотехнический подход: fornit.ru/40830

Основы фундаментальной теории сознания: fornit.ru/68715

Параллельно делались попытки программно создать конструкторы нейросетевых фрагментов для отработки нейросетевых механизмов:

Схемы связей между рецепторами и эффекторами: fornit.ru/40662

Демо латерального торможения для контрастирования: fornit.ru/38103

Программные конструкторы и демо-модели — это не иллюстрации теории, а её «вычислительное тело»: они позволяют испытать гипотезу о механизме, прежде чем формулировать её словами. Они позволяли проверить, например, что даже простая сеть из формальных нейронов, реализующая латеральное торможение, способна порождать контрастное восприятие без внешнего алгоритма обработки изображения. Это — эмпирическое подтверждение идеи, что «восприятие — это активный процесс, а не пассивная регистрация». Такой вывод трудно сделать субъективно или глядя только на уравнения; он возникает при наблюдении за поведением модели в реальном времени.

Все эти конструкторы и демонстрации были выполнены на основе нейронных элементов.

Чтобы перейти к этапу целостного конструирования потребовалась смелось на грани наглости: было ясно, что построение системы индивидуальной адаптивности потребует огромных вычислительных мощностей даже при очень упрощенной реализации. Это ясно показывали уже имеющиеся конструкторы нейросетей.

В мире уже вовсю использовались искусственные нейросети, которые все являлись развитием схемы многослойного персептрона и совершенствовались способы учета ошибок обучения и методы обучения. Хотя они и назывались нейросетями, но не имели никакого отношения к природным нейронам, потому что нейроны хоть и являются сильно упрощенными воплощениями однослойных персептронов, их веса связей не могли иметь прецизионных значений из-за множества факторов. Это было развитие не нейросетей, а совершенно иное, альтернативное направление, которое давало очень заманчивые практические результаты, в полной мере проявившие себя в системах GPT. Но это были не адаптивные системы, не имеющие собственной мотивации. Системы без внутренней мотивации и автономного цикла саморегуляции не могут быть по-настоящему адаптивными — они реактивны, а не проактивны. Из-за эмуляции персептронной организации они требуют использования суперкомпьютеров или кластерных систем. Даже в завершенном, обученном виде, чтобы установить их на персональный компьютер, требуются повышенные требования к его ключевым компонентам. Просто на домашний ПК их не поставить.

Все же, то, что мы могли использовать упрощенные нейроны (соответствующие природной функциональности нейрона: fornit.ru/6449) и опыт создания нейроконструкторов давали некий шанс, и участник разработок Парусников Алексей сумел заразить своим энтузиазмом типа “давай попробуем”.

Первый вариант системы был начат реализовываться на программной структуре нейрона. Был даже создан визуализатор активности нейронов в системе вроде экрана с загорающимися точками. Но очень скоро стало ясно, что те принципы, которые начали реализовываться, вовсе не требуют эмуляции нефрона и такая попытка все делать через нейроны только создает лишние трудности в то время, как для программной схемотехники гораздо более естественно использовать структуры, объекты, функции и схемы их взаимодействий.

Решение продолжить схему без нейронов было похоже на гору с плеч, все стало восприниматься совершенно по-иному, легко и понятно.

Это была первая грандиозная находка, которую дала практика реализации. Это позволило преодолеть субъективную догму обязательности нейронов для живого существа. Хотя потом уже, после принятия решения об отказе от нейронов стала ясна сама абсурдность попытки привлечь природные нервные клетки как основу конструкции.

Все принципы организации эволюционной иерархии адаптивности не затрагивают вопроса субстрата – того, на каких элементах будет реализована схема. Принципиально модель не зависит от способа реализации. И чем в больше степени будет обеспечено это, тем менее затратной и естественной для способа реализации окажется выполнена схема. У нас не было шансов завершить ее на нейронах и попытках приблизить реализацию к природным особенностям. И когда мы в полной мере начали использовать присущие программной реализации возможности, не боясь критики метров нейронауки, это открыло возможность создать рабочую модель на простом домашнем ПК.

Первая версия устройства хорошо моделировало основы гомеостатической регуляции: жизненные параметры, которое система вынуждена поддерживать в норме, иначе она умирает (такой финал так же был предусмотрен), базовые стили поведения – основы эмоций, система наследственных реакций, условные рефлексы, ориентировочный рефлекс на значимую новизну и процесс осознанного внимания.

Вторым важнейшим выводом из реализации – было изменение концепции в классификации и реализации рефлексов. Это больше всего проявилось в противоречивых публикациях академической науки и конкретикой свойств структуры условного рефлекса в модели, которая прямо диктовала механизм реализации. В результате в научном журнале была опубликована работа об этом, а сама теория МВАП получила ясную конкретизацию в этом вопросе.

Реализация сознания и его уровней эволюционного углубления, функция сновидений и эпизодической памяти были пока еще как в тумане, хотя общие принципы вырисовывались как из сопоставления фактических данных исследований, так и их обобщений в приведенном списке книг сайта.

Вот как выглядела схема сознания в то время:

Результаты реализации первой версии позволили составить план реализации с учетом многих возникших проблем, непонятных моментов и просто ошибок в функциональности механизмов.

Вторая версия была переписана с нуля и стала качественно более совершенной. Множество выявленных особенностей и неожиданностей скорректировали теорию МВАП не кардинально по принципу Т.Куна опровержения предыдущего, а оптимизации и нахождения более простых и естественных решений.

Начиная с этого периода, все найденные новые теоретические подходы позволили начать публиковать в научных журналах не просто философские и предположительные концепции, а выверенные практической реализации системы принципов: fornit.ru/arts_mvap.

С другой стороны, проясненные теоретические концепции позволили переосмыслить направление улучшенной реализации, что вылилось в третью версию системы. Самое важное в ней был окончательный переход на древовидную структуру как иерархии образов, формирующихся в онтогенезе, так и эпизодической памяти, что упростило и сделало выборку очень эффективной.

Самое главное, что в этой версии система сознания приобрела свою законченную принципиальную структуру (fornit.ru/64975), включающую оперативную память элементов информационности, которая служит контекстом для шагов осознания, получающих новые элементы информации, обновляющие инфокартину и дающие направление следующего шага итерации достижения цели в цикле осознания.

Такую структуру удалось оптимизировать с четырех попыток, переделывая ее всю всякий раз. Этот процесс итерации как раз и напоминает то, как происходит цикла осмысления. Феномен сознания потерял свою мистическую непознавательность, декларируемую Чалмерсом и другими философами, но приобрел конкретный алгоритм реализации, без сентенций о “китайской комнате” или “философского зомби”.

В науке и инженерии простота и мощь решения часто являются признаком его правильности. Если теория при своей реализации порождает громоздкие, запутанные и неэффективные структуры, это сигнал о ее несовершенстве. Напротив, изящное, производительное и масштабируемое решение — сильнейший аргумент в пользу того, что теория схватила самую суть явления. Эффективность кода становится эвристикой для оценки качества теории.

Создание «законченной принципиальной структуры» системы сознания — это не финал истории, а создание нового, более мощного инструмента для исследований. Теперь, когда базовый «движок сознания» отлажен, он может быть использован для постановки еще более сложных экспериментов и исследования еще более тонких феноменов (творчества, интуиции, глубокой рефлексии).

Дальнейшее развитие модели требует ее углубления, усложнения и экспоненциально увеличивающихся затрат времени и итераций оптимизации. Поэтому версия была приведена в некоторый завершающийся порядок и отложена. Взяться за развитие более серьезной модели уже не только не хватает наглости и оптимизма, пропадает резон настолько углубляться без того, чтобы уже сделанное не было осмысленно другими исследователями, не возникала конструктивная обратная связь и не просто субъективная уверенность в правоте, а поддержка научного сообщества. Но пока что МВАП находится в состоянии замалчивающего игнорирования – в точности согласно эффекту Земмельвейса (fornit.ru/68139).

Сложность концепции, время, необходимое на ее понимание и требование быть не просто нейроученым, а обладать широкими знаниями в области физики, схемотехники и программирования, необходимость отойти от устоявшихся догм, затрудняют освоение.

На первое место выходит необходимость популяризации и убеждения сообщества, на что и были направлены усилия в 2025 году.

Но Парусников Алексей начал свою инициативную попытку еще более “правильной” реализации. Он бы не начал этого, не будь сам достаточно убежденным в добротности системы принципов. Эти усилия, конечно, не будут напрасны, а дадут ему много сопутствующего опыта и наверняка будут найдены новые эффективные решения.