Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Трансформация подходов 4 страница








2.3 Модулярность познания и коннекционизм

2.3.1 Идея специализации обработки

Вплоть до начала 1980-х годов единственной претеоретической метафо­рой когнитивной психологии оставалась компьютерная метафора, с ха­рактерной для нее аналогией между психологическими процессами и переработкой информации в универсальном вычислительном устрой­стве. Такие компьютеры, во-первых, имеют однопроцессорную архи­тектуру. Во-вторых, для них характерно разделение пассивных данных и активных операций над ними, причем последние объединены в более или менее сложные, заранее написанные программы. В вычислитель­ной технике и информатике эти вычислительные устройства иногда на­зываются «фон-неймановскими», по имени венгеро-американского мате­матика и логика Джона фон Неймана, предложившего в 1947 году, на пороге масштабной компьютерной революции, соответствующую схему физического воплощения машины Тьюринга (см. 2.1.1)".

Изобретение и распространение микропроцессоров в самых разных областях техники привело к созданию и повсеместному внедрению мно­жества специализированных вычислительных устройств, значительно более простых, чем фон-неймановские компьютеры, но зато более эф­фективных в решении своих частных задач — балансировании тяги ра­кетных двигателей, регуляции температуры и влажности воздуха в поме­щении, определении времени суток и дня недели для любой даты в течение ближайшего тысячелетия и т.д. Стремление увеличить скорость обработки информации, а равно надежность получаемых результатов, в свою очередь, обусловило создание компьютеров с несколькими одно­временно задействованными процессорами (один из первых прототипов даже получил характерное имя «Нон-фон» — «Не фон-неймановский компьютер»!). Число таких параллельных процессоров может достигать в современных суперкомпьютерах десятков тысяч, так что главной про­блемой здесь становится разбиение общего массива вычислений на под­задачи и коммутирование (англ. connection) работы отдельных микропро­цессоров между собой.

Первым автором, в явном виде использовавшим термин «модуляр­ность» для описания организации психологических процессов, был аме­риканский нейроинформатик Дэвид Марр (Магг, 1976; 1982). Его инте­ресовали частные, с точки зрения когнитивного сообщества, аспекты моделирования процессов зрительного восприятия (см. 3.3.2) и работы


126


11 С еще большим основанием, впрочем, такую схему можно было бы назвать «фон-цузевской», по имени создателя первых программно управляемых вычислительных ма­шин, немецкого инженера и математика Конрада фон Цузе. В период с 1938 по 1944 годы он спроектировал и построил целую серию вычислительных машин, длительное время остававшихся неизвестными научной общественности из-за секретного характера этих, проводившихся в Германии во время войны, работ.


нейронных сетей мозжечка. В своем «принципе модулярной организа­ции» Марр предположил, что «любой большой массив вычислений дол­жен быть реализован как коллекция частей, настолько независимых друг от друга, насколько это допускает общая задача. Если процесс не органи­зован подобным образом, то небольшое изменение в одном месте будет иметь последствия во многих других местах. Это означает, что процесс в целом будет очень трудно избавить от ошибок или улучшить, как путем вмешательства человека, так и посредством естественной эволюции — ведь любое изменение, улучшающее один из фрагментов, будет сопро­вождаться множеством компенсаторных изменений в других местах» (Магг, 1976, р. 485).

Идея разбиения большого массива вычислений на относительно независимые автономные задачи, решаемые специализированными ме­ханизмами (подпрограммами или модулями) была очевидной для био­логов и информатиков, но первоначально оставалась скорее малоубе­дительной для специалистов по когнитивной психологии, вполне удовлетворенных возможностями классической компьютерной метафо­ры. Кроме того, научная психология в целом, как мы видели в преды­дущей главе, ориентируясь на опыт «больших сестер» — физики и хи­мии, постоянно стремилась дать возможно более единообразное, или «гомогенное», объяснение частным феноменам и процессам (см. 1.3.2). Модулярный подход, напротив, постулирует нечто принципиально иное, а именно существование множества качественно различных ме- · ханизмов, обеспечивающих специализированные способы решения для разных групп задач.

Возможно, что именно из-за методологической установки на гомо­
генизацию длительное время оставались незамеченными и данные
психодиагностических исследований интеллекта. Эти исследования,
по крайней мере, с начала 1930-х годов, сигнализировали об относи­
тельно низкой корреляции способностей в таких областях, как, напри­
мер, вербальный и практический интеллект (см. 8.4.3). Последователь­
ное применение процедур факторного анализа по отношению к
индивидуальным результатам выполнения разнообразных когнитив­
ных задач (тестов) привело уже в наше время к дальнейшему расщеп­
лению списка способностей. Так, в одной из современных работ (мы
рассмотрим их позднее — см. 8.1.1) было выделено в общей сложности
52 способности, что отдаленно напоминает список из 37 способностей,
выделенных на основании сугубо спекулятивных соображений френо­
логами еще в первой половине 19-го века (см. 2.4.3). Другим важным
различением в психометрических исследованиях интеллекта стала идея
о различии «кристаллизованного» (основанного на знаниях и устояв­
шихся навыках) и «текучего» (основанного на абстрактных мыслитель­
ных способностях) интеллекта. Это различение также в какой-то сте­
пени предвосхитило современные попытки разделить когнитивные
процессы на специализированные (или модулярные) и более универ­
сальные (центральные) системы. 127


В порядке ретроспективного отступления можно отметить также, что представление об относительно узкой специализации различных когнитивных механизмов периодически возникало в истории психоло­гии, в частности, оно было широко распространено в американской функционалистской психологии. Торндайк и Вудвортс еще в 1901 году подчеркивали: «Психика (mind) — это машина для осуществления спе­циализированных реакций на конкретные ситуации. Она работает очень детально, адаптируясь к доступному ей опыту.. Улучшение одной из ментальных функций редко сопровождается сопоставимым улучше­нием других, независимо от того, насколько они между собой похожи, ибо функционирование каждой ментальной функции обусловлено спе­цифическими особенностями конкретной ситуации» (Thorndike & Woodworth, 1901, ρ 249—250). При желании, в этом описании можно легко усмотреть сходство с современными модулярными представлени­ями и даже с идеей функциональных систем («функциональных орга­нов») отечественной психофизиологии (см. 1.4.2).

К середине 1980-х годов общая ситуация в когнитивных исследо­ваниях восприятия и высших форм познания существенно измени­лась. На смену эйфории, вызванной первыми успехами в создании компьютерных моделей человеческого интеллекта (типа «Универсаль­ного решателя задач» Ньюэлла и Саймона) или в выявлении очерта­ний архитектуры хранения информации в памяти человека (разделение кратковременной и долговременной памяти), пришло более или менее отчетливое понимание сложности исследуемых задач и разнообразия участвующих в их реализации психологических и нейрофизиологичес­ких механизмов. Стали отчетливо раздаваться голоса о новом (то есть третьем по счету) полномасштабном кризисе психологии (см. 2.3.3 и 9.1.1). Один из ведущих специалистов в области психолингвистики и мышления Филипп Джонсон-Лэйрд писал в эти годы: «Двадцать лет интенсивных исследований процессов переработки информации у че­ловека еще не привели к формулированию их общих принципов. Более того, кажется, что эта задача вообще неразрешима. Что делать дальше?» (Johnson-Laird, 1978, р. 108).

На этом фоне неожиданно актуальной стала точка зрения самого инициатора когнитивного переворота в психологии и лингвистике Хомского. Согласно его мнению, таких «общих принципов», может быть, и не существует. Например, речевые процессы являются не толь­ко врожденными, но и «специальными» (или домено-специфическимиdomain-specific), в смысле их независимости как от когнитивных способ­ностей в других столь же специальных областях, так и от интеллекта в целом. Аналогично, в исследованиях памяти было высказано сходное предположение, что долговременная память на самом деле не едина, а разделена, как минимум, на две автономные подсистемы — вербальную и образную (см. 5.3.1). Множество предположительно параллельных подсистем обработки сенсорной информации было обнаружено при


психофизических и нейрофизиологических исследованиях восприятия, причем как в случае отдельных модальностей (зрение, слух и т.д.), так и субмодальностей, например, восприятия формы, пространственного положения или цвета объектов (см. 3.1.3). Все эти данные требовали со­вершенно других объяснительных схем.

2.3.2 Гипотеза модулярности: вклад Джерри Фодора

Последователь Хомского, видный американский лингвист и философ Джерри Фодор выступил в 1983 году с манифестом нового подхода к пониманию когнитивной архитектуры, названным им концепцией моду­лярности (Fodor, 1983). Фодор предположил, что «специальность» речи, о которой говорил Хомский, представляет собой не частный, а общий случай. Архитектура познания представляет собой, с этой точки зрения, скорее мозаику множества параллельных и относительно автономных в функциональном отношении процессов, а совсем не организованное в единый механизм целое. Как образно пишут в наши дни последователи этого подхода: «По-видимому, психика больше напоминает швейцарс­кий офицерский нож, чем некий универсальный инструмент. Швейцар­ский нож " компетентен" в таком обилии ситуаций благодаря большому числу специализированных компонентов: штопор, ножик, открывалка, пинцет, ножницы — каждый из этих компонентов прекрасно приспо­соблен, но только для решения своих собственных задач» (Cosmidis & Tooby, 1994).

Базовая таксономия механизмов включает в себя, по Фодору, три уровня: так называемые «проводники» (transducers), системы входа и центральные системы. Под проводниками имеются в виду органы чувств, обеспечивающие преобразование физической информации на рецепторных поверхностях в некоторую первичную форму представле­ния проксимальной стимуляции, с которой могут работать модулярно организованные перцептивные системы — системы входа. Функция си­стем входа заключается в вычислении параметров предметного окруже­ния. С этими репрезентациями, в свою очередь, работают центральные системы, обеспечивающие функционирование высших когнитивных процессов, а именно формирование мнений и убеждений, принятие решений и планирование разумных действий. Таким образом, психика имеет смешанную архитектуру. Если вынести за скобки относящиеся к сфере интересов сенсорной физиологии проводники, то остаются лишь два уровня элементов. Системы входа (и, по-видимому, просто упущен­ные Фодором из вида «системы выхода» — механизмы контроля мото­рики, речевых артикуляций и т.п.) специализированы на эффективном решении ограниченного класса задач. Центральные системы, напротив, универсальны и «изотропны»: они допускают возможность использова-


ния и интеграции любого источника информации, построения любой мыслимой и, можно сказать, «немыслимой мысли».

Важное значение имеет тезис о том, что научная психология и, шире, когнитивная наука могут успешно заниматься исследованием ис­ключительно модулярных компонентов познания. Препятствием для научного анализа центральных систем служит классическая проблема фрейма — невозможность фиксации какого-либо определенного кон­текста или конечного объема знаний, отслеживанием которых можно было бы ограничиться при анализе исследуемых феноменов12. В самом деле, такие центральные процессы, как формирование мнений и при­нятие решений, предполагают взвешенный, подчас многократный про­смотр и пересмотр существующих сведений и возможных последствий предпринимаемых действий. Эти процессы принципиально отличают­ся от дедуктивного вывода, поскольку их результаты не следуют с необ­ходимостью из посылок. Отсутствие ограничений на ассоциации, ана­логии и субъективные предпочтения делает научное отслеживание и оценку функционирования центральных систем практически безнадеж­ной задачей.

Тем большее внимание уделяется Фодором модулярным системам. Он сформулировал в общей сложности 8 критериев, или признаков, ко­торые в совокупности позволяют идентифицировать когнитивные мо­дули. К ним относятся:

1) узкая специализация,

2) информационная закрытость,

3) обязательность,

4) высокая скорость,

5) поверхностная обработка,

6) биологическое происхождение,

7) селективность выпадений,

8) фиксированность нейроанатомических механизмов.

Первым признаком модулярности является узкая специализация, или, другими словами, ограниченность области (или домено-специфич-ность — от англ. domain-specificity), в рамках которой этот гипотетичес­кий механизм получает необходимые для работы данные и обеспечива­ет вычисления, ведущие к определенному выводу. Фодор подчеркивает, что внутри широких областей, таких как зрение, слух или речь, имеются многочисленные подобласти, которые вполне могут анализироваться своими собственными подсистемами, например, в случае зрения — де­текция края и движения, восприятие цвета, оценка бинокулярной дис-

12 Проблема фрейма впервые была сформулирована в работах по философским осно­ваниям искусственного интеллекта и особенно интенсивно обсуждается сегодня в ког­нитивной роботике, где она связана с трудностями четкого ограничения подмножества знаний о мире, требующих пересмотра в связи с движениями и действиями робота в этом 130 мире (см. 9.2.2).


паратности и т.д. Некоторые сложные перцептивные функции, имею­щие особое биологическое значение, такие как узнавание лиц или обра­ботка звуков речи, также вполне могут быть основаны на работе соб­ственных когнитивных модулей. Вместе с тем, специфичность области обработки недостаточна сама по себе для идентификации когнитивных модулей в смысле теории Фодора. Так, многие навыки, типа навыков вождения автомобиля, весьма специфичны, но едва ли можно предпо­ложить, что они обеспечиваются работой некоторого специализирован­ного модуля (см. 5.4.2).

При всей осторожности, необходимой при оценке этого и других критериев модулярности, следует признать, что имеются некоторые удивительные примеры подобной специализации. Изучение одного из них — синдрома Уильямса — началось уже после публикации Фодора. Этот синдром возникает вследствие врожденного выпадения около 20 генов хромосомы 7, участвующей в кальциевом обмене и, по-видимому, в каких-то других, пока не вполне понятных процессах (см. 9.4.2). Дети с синдромом Уильямса часто демонстрируют абсолютный слух, а также нормальные или даже выдающиеся показатели речи при серьезном ин­теллектуальном отставании, с показателями IQ (коэффициента интеллек­та) порядка 50—60% (рис. 2.8). Как пишет психолингвист Стивен Пин-кер, «Попросите нормального ребенка назвать нескольких животных,



норма синдром Уильямса Ш-] синдром Дауна

JQ

150 -,



100 -

 


 


вербальный интеллект


невербальный интеллект


 


Рис. 2.8. Результаты тестов на вербальные и невербальные интеллектуальные способ­ности у трех групп детей: контрольная группа нормальных детей, дети с синдромом Дауна и синдромом Уильямса (неопубликованные данные, с разрешения Department of Psychology, Emory University).



и вы получите стандартный список обитателей зоомагазинов и приго­родных ферм: собака, кошка, лошадь, корова, свинья. Попросите об этом ребенка с синдромом Уильямса, и вы получите более интересный набор: единорог, птеранодон, як, ибекс, саблезубый тигр, коала, дракон и, к особой радости палеонтологов, бронтозаврус реке» (Pinker, 1994, р. 53). В одной из недавних публикаций итальянских нейропсихологов приводится случай 9-летнего мальчика с этим синдромом, который был лучшим в своем классе по развитию навыков чтения. В то же время ин­теллектуально он был так слаб, что играя в любимую игру — футбол, так и не мог понять разницу между своими и чужими воротами.

Второй признак модулярности — информационная закрытость соот­ветствующих механизмов (Фодор использует более выразительный тер­мин «инкапсулированность»). Лучше всего этот признак иллюстрирует­ся хорошо известными оптико-геометрическими иллюзиями, такими как иллюзия Мюллера-Лайера (рис. 2.9). Выраженность этой иллюзии не меняется при полном знании о физическом равенстве центральных отрезков13, а значит, процессы восприятия оказываются когнитивно не­проницаемыми для наших знаний о ситуации. Соавтор Фодора по ряду публикаций Зенон Пылишин считает когнитивную непроницаемость основным критерием анализа фиксированных компонентов архитекту­ры познавательных процессов. Для Фодора существенными являются и некоторые другие признаки. Третий признак в его классификации — это обязательный («мандатный») и баллистический характер модулярных процессов: если на входе некоего модуля оказывается соответствующая информация, то ничто уже не может остановить или изменить его рабо­ту. Так, если, открыв дверь, мы наблюдаем некоторую сцену, мы не в со­стоянии не увидеть ее или увидеть ее иначе, если нам не нравится то, что мы видим.

Перцептивные процессы и потенциально любые другие, модуляр-но организованные процессы переработки информации, с этой точки зрения, являются вычислительными рефлексами. Из этого, в частности, естественно следует четвертый признак: модули работают очень быстро. Пятый признак тесно связан с предыдущим и заключается в том, что результатом работы модулярных систем оказываются сравнительно по­верхностные репрезентации, зачастую служащие лишь сырым материа­лом для дальнейшего использования центральными системами.

Три последних признака модулярности, описываемые Фодором, оказали в дальнейшем особое влияние на переориентацию всего комп-

13 Более того, как показали наблюдения одного из классиков гештальт-психологии Вольфганга Метцгера, иллюзорному искажению подвержены даже металлические балки (!), если они образуют соответствующую перцептивную конфигурацию (Metzger, 1941/ 2001) В последние годы были, впрочем, получены новые данные, описывающие усло­вия, при которых данная и некоторые другие оптико-геометрические иллюзии не возни- 132 кают (см. 3.4.1)



 


Рис. 2.9. Иллюзия Мюллера-Лайера — выраженный иллюзорный эффект сохраняется, несмотря на знание истинных размеров и наличие линейки.


лекса когнитивных исследований. Согласно шестому признаку, очень похожие когнитивные модули могут встречаться у представителей раз­личных биологических видов. Седьмой признак заключается в том, что нарушения и распад работы некоторого модуля обнаруживают свою собственную картину симптомов и могут происходить на фоне полной сохранности других механизмов. В нейропсихологии соответствующая особенность организации мозговых процессов по сути дела давно пред­полагалась таким методическим приемом, как поиск двойных диссоциа­ций: выявления такой пары мозговых поражений, которые селективно вызывают один из двух контрастируемых неиропсихологических синд­ромов (см. 2.4.1). Не удивительно, что последним, восьмым признаком когнитивных модулей оказывается фиксированность их нейроанатоми-ческой локализации. В целом, эта группа признаков позволяет сделать дополнительный и, надо сказать, достаточно сильный (если не провока­ционный) вывод о врожденности модулярных компонентов когнитив­ной архитектуры.

Вызванные книгой Фодора дискуссии продолжаются в психоло­гии и за ее пределами, не утихая, и по сегодняшний день. Оценивая эту работу, следует отдельно обсудить ее конкретные положения, часть из которых не выдерживает критики, и те, скорее неспецифические последствия, которые она имела для современных когнитивных иссле-



дований в целом. Конкретные положения действительно вызывают множество вопросов. Насколько правомерны, например, приписыва­ние модулярных характеристик перцептивным «системам входа» и под­черкнуто «изотропная» интерпретация функционирования «централь­ных систем»?

Одной из базовых функций перцептивных механизмов (то есть «сис­тем входа», по Фодору) является пространственная локализация объектов и самого наблюдателя. По ряду параметров процессы пространственно­го восприятия, однако, трудно отнести к типичным модулярным меха­низмам. Так, восприятие пространства связано с широкой интермодаль­ный интеграцией сенсорной информации (зрение, слух, кинестезия, гаптика и т.д.) и сенсомоторных навыков, основанных на опыте актив­ных локомоций и действий (см. 3.1.1 и 3.4.3). Далее, восприятие про­странства оказывается чрезвычайно пластичным, способным корректи­ровать драматические изменения сенсорной информации. Пластичность восприятия сохраняется и у взрослых индивидов, как это было показано в многочисленных экспериментах с адаптацией к искажающим изобра­жение на сетчатке оптическим устройствам (см. 3.4.3). При этом может учитываться также и семантическая информация — на промежуточных этапах адаптации к переворачивающим ретинальное изображение лин­зам свечка, видимая сначала в перевернутом положении, иногда вдруг воспринимается правильно, если ее поджигают и пламя начинает указы­вать направление «вверх» (O'Reagan & Noe, 2001).

Обращаясь к центральным системам, можно, напротив, найти массу примеров отклонений от предполагаемой гомогенности («изотропнос­ти») высших когнитивных процессов. Лучше всего это иллюстрируют работы по нейропсихологическим механизмам социального интеллекта. Узкая функциональная специализация, типичная картина выпадения, известная как аутизм, и даже возможная узкая локализация мозговых механизмов, которые предположительно связаны с префронтальными областями коры (см. 8.1.1), — все эти признаки механизмов социально­го интеллекта вполне соответствуют их модулярной интерпретации. Следует сказать, что многочисленные последователи Фодора пытаются в последние годы модифицировать его исходную концепцию, причем главным образом путем распространения модулярного подхода на самые разные, в том числе на высшие познавательные функции (Cosmides & Tooby, 1994). На основании данных, полученных с помощью методов трехмерного мозгового картирования, распространенным становится представление о модулярной организации именно высших форм позна­ния и контроля деятельности (см. подробнее 2.4.2, 4.4.2 и 8.2.3).

В следующих главах мы будем часто упоминать разнообразные спе­циализированные механизмы познавательной активности и анализиро­вать ведущиеся вокруг этого комплекса вопросов дискуссии. Широта и интенсивность споров демонстрируют тот факт, что публикации Фодо­ра по модулярности спровоцировали настоящий всплеск интереса (иногда, впрочем, с элементами протеста) к классическим проблемам


развития и мозговых механизмов познавательных процессов. Хотя соот­ветствующие упоминания работ Выготского, Пиаже и Лурия давно уже стали в когнитивной психологии правилом хорошего тона, лишь с кон­ца 1980-х годов интересовавшие этих авторов проблемы постепенно пе­ремещаются в фокус внимания междисциплинарного научного сообще­ства когнитологов (см. 9.1.3 и 9.4.2). С этой точки зрения, поиск относительно автономных когнитивных модулей и их возможных ней­рофизиологических механизмов действительно может считаться одним из числа наиболее влиятельных и интересных подходов в новейших ис­следованиях познания.

2.3.3 Нейронные сети в психологии

Другим влиятельным подходом в течение последних 20 лет стал так на­зываемый PDP-подход (от parallel distributed processing = параллельная распределенная обработка), широко известный также как коннекцио-низмн. И в этом случае речь идет об отказе от компьютерной метафоры в ее символьном варианте, связанном первоначально с логико-матема­тическими работами Алана Тьюринга и Джона фон Неймана. Однако, если концепция когнитивных модулей Фодора и его последователей лишь допускает определенную параллельность обработки в каких-то звеньях когнитивной архитектуры, в коннекционизме параллельность обработки становится уже всеобщим принципом. Речь идет о массивной параллельности обработки — все элементы системы, интерпретируемой как обширная нейронная сеть, рассматриваются как потенциально свя­занные между собой и одновременно участвующие в формировании от­вета на стимульную конфигурацию.

Типичная коннекционистская сеть показана на рис. 2.10. Наличие нескольких слоев элементов: входного и выходного слоя плюс не менее одного промежуточного (или «скрытого», от англ. hidden) слоя — отли­чительная черта современных коннекционистских моделей. Попытки демонстрации вычислительных возможностей сетей формальных ней­ронов предпринимались американскими нейрофизиологами Мак-Кал-локом и Питтсом еще в 1940-е годы. В последующие два десятилетия простые (один входной и один выходной слой) сети под названием «персептроны» использовались для машинного распознавания изобра­жений, однако без особого успеха, так как оказалось, что они неспособ­ны к строгой дизъюнкции («либо А» — «либо В») — логической опера­ции, необходимой для различения состояний мира. Лишь в начале

14 Распространенный сегодня в психологии и за ее пределами термин «коннекцио-
низм» в историческом контексте впервые был использован Эдвардом Торндайком (на­
пример, Thorndike, 1932) для обозначения его основанной на ассоциативных связях сти­
мулов и реакций бихевиористской теории научения (см. 1.3.2 и 5.4.2). 135


1980-х годов было показано, что добавление по крайней мере одного «скрытого» слоя нейроноподобных элементов снимает эту проблему, позволяя осуществлять на базе параллельных архитектур весь спектр логических операций. В 1986 году Румелхарт и Макклелланд опублико­вали двухтомную «библию» коннекционизма (McClelland & Rumelhart, 1986; Rumelhart & McClelland, 1986), содержащую, наряду с описанием формального аппарата моделирования, многочисленные примеры пси­хологических и нейрофизиологических применений этого подхода.

Главное преимущество коннекционистских моделей по сравнению с традиционными когнитивными моделями — это возможность ассоци­ативного (контентно-адресованного) и распределенного хранения инфор­мации, а также, что особенно важно, адаптивного обучения. Первая осо­бенность означает, что любой фрагмент первоначальной ситуации или любое сопутствующее обстоятельство способны ассоциативно поддер­жать припоминание. «Распределенным» хранение является потому, что его субстратом является в каждом конкретном случае не какой-то от­дельный элемент, а сеть в целом, то есть состояния всех ее узлов и весо­вые коэффициенты их связей. Наконец, коннекционизм позволяет есте­ственно описывать некоторые элементарные формы обучения. Процессы обучения в искусственных нейронных сетях имеют известную специфи­ку, которая должна стать понятной из нижеследующих примеров. Про­стейшая, сугубо ассоциативная процедура обучения в нейронных сетях

активация на выходе



выходной слой

тренируемые связи

скрытый слой


входной слой


ООО


активация на входе



Рис. 2.10. Однонаправленная (feedforward) коннекционистская сеть, включающая скры­тый слой элементов


восходит к классическим идеям проторения путей павловской физиоло­гии и клеточных ансамблей Дональда Хэбба (см. 1.4.2).

В «Организации поведения» Хэбб (Hebb, 1949) предположил, что по­вторная стимуляция тех же рецепторов постепенно ведет к функцио­нальному объединению нейронов ассоциативных областей мозга, так что этот клеточный ансамбль может сохранять активацию после окон­чания стимуляции и вновь возбуждаться при возникновении похожего узора стимуляции. В нейроинформатике используется следующее прави­ло Хэбба: между всеми одновременно (синхронно) активированными ней­ронами (то есть элементами сети) снижаются пороги синаптических связей (повышаются весовые коэффициенты активационных связей). В результате многократных повторений распространение активации при возникновении на входе той же ситуации происходит быстрее, группа элементов, «ансамбль», активируется как целое, и, что важно, эта активация происходит даже при изменениях ситуации, например, выпадении каких-то компонентов изображения, а равно «отмирании» части «нейронов» самой сети. Тем самым удается моделировать особен­ности целостного восприятия, описанного гештальтпсихологией (см. 1.3.1). Подобная терпимость (graceful degradation) к искажениям на вхо­де и к нарушениям механизма обработки информации разительно кон­трастирует с хрупкостью обычных символьных программ, где лишний пропуск или неправильно поставленная запятая способны остановить работу программы и даже самого компьютера. Кроме того, пластичность синаптических связей, лежащая в основе формирования ансамблей, по­зволяет дать физиологическое объяснение процессам обобщения (кате­горизации) отдельных стимульных ситуаций.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.