Читать книгу - "Рождение разума: Как интеллект зарождается в людях и нейросетях - Джей Макклелланд"

и тяга к сладкому дает преимущества для выживания. Поэтому эволюция могла отбирать особей с врожденными связями, которые обеспечивали влечение к сладкому. Точно так же избегание испорченной пищи повышает шансы на выживание, и эволюция могла отбирать особей с врожденными связями, которые позволяли обходить опасные источники питания.

Перейдем к конкретике – представим сеть для определенного предмета, скажем, банки Coca-Cola. В предыдущих главах мы строили нейронные сети для людей (например, «Ракет» или «Акул»), эпизодов (например, приятных встреч при эффекте ореола) или предметов (например, букв), соединяя их характеристики с центральным узлом-хабом. Сделаем то же для Coca-Cola, связав свойства напитка с его центральным узлом. На рисунке 6.1а – уже знакомая нам схема – показано, как это выглядит, когда четыре характерных свойства Coke соединены с узлом-хабом напитка. Разумеется, свойств может быть гораздо больше; мы лишь показываем, как можно объяснить рассмотренные эффекты с помощью этих четырех.

Как мы уже видели, такое соединение свойств позволяет всем характеристикам предмета – в данном случае Coca-Cola – всплывать в сознании. Например, услышав название Coca-Cola, мы подаем сигнал на элемент «Название Coca-Cola» (правый верхний элемент на рисунке 6.1а); этот сигнал активирует центральный узел-хаб Coca-Cola, который затем активирует остальные элементы характеристик. Подобное распространение активации нам уже знакомо.

Рисунок 6.1. Нейросетевое представление Coca-Cola и связанных с ней характеристик. (a) Свойства Coca-Cola соединены между собой через центральный узел (хаб). Эти связи формируются через опыт (например, напиток обычно газированный). (b) Одна из характеристик – сладость – запускает тенденцию к действию приближения

Теперь введем новый элемент. Как показано на рисунке 6.1b, между элементом «Сладкое» и элементом «Приближение» есть связь. Элемент «Приближение» – это элемент, который при достаточно сильной активации, превышающей порог, запускает действие приближения к предмету. Можно представить, что этот элемент активирует другие нейроны, инициирующие действия по получению предмета (в нашем случае – Coca-Cola). Наряду с тенденциями приближения могут существовать и тенденции избегания – и соответствующие элементы «Избегание».

Нейронная сеть на рисунке 6.1b моделирует человека, склонного тянуться к сладкому и знакомого с различными свойствами Coca-Cola. Связь между элементом «Сладкое» и элементом «Приближение» считается врожденной – с важной оговоркой: эта врожденная связь может регулироваться физиологическими маркерами голода, такими как уровень сахара в крови. Поэтому голодный человек сильнее тянется к сладкому, чем сытый. Напротив, связи между элементами характеристик Coca-Cola (например, «Газированное») и центральным хабом формируются из прошлого опыта употребления напитка. Такое обучение на основе опыта может следовать правилу Дональда Хебба (глава 3), хотя важную роль могут играть и другие алгоритмы обучения. Два таких алгоритма – обучение с коррекцией ошибок и обучение с подкреплением – мы обсудим в главе 9.

Теперь посмотрим, что происходит при упоминании названия Coca-Cola. В нейронной сети на рисунке 6.1b элемент «Название Coca-Cola» в левом верхнем углу получает внешний сигнал. Этот сигнал активирует узел-хаб Coca-Cola, который затем активирует все остальные элементы характеристик. Один из них – элемент «Сладкое». Нарастающая активация в элементе «Сладкое» активирует элемент «Приближение», запускающий действия по приближению и получению Coca-Cola. Так, само звучание названия Coca-Cola может вызвать активацию приближения, хотя элемент «Название Coca-Cola» напрямую не связан с элементом «Приближение». Это объясняет, как характеристики, не вызывающие непосредственных поведенческих тенденций, все же могут активировать стремление приблизиться или избежать.

Посмотрим, насколько далеко может завести нас эта простая модель интерактивной активации.

Решения, направленные на максимизацию ценности

Можем ли мы применить нашу модель к решениям, которые заведомо определяются ценностными предпочтениями? Представим описанный ранее сценарий слепой дегустации Coke и Pepsi. Раз дегустация слепая, напитки обозначены как A и B. Допустим, дегустатор не знает, что A – это Coke, а B – это Pepsi.

Как проходит такая дегустация? Представим: дегустатора просят сделать несколько глотков напитка А, затем столько же глотков напитка В. Пробуя напиток А, дегустатор запоминает его свойства: газированный, с ванильным привкусом, сладкое. Напиток В оказывается тоже газированным, но с цитрусовым оттенком и еще слаще, чем А. Мы предполагаем: при встрече с каждым напитком ему назначается центральный узел-хаб, который, как показано на рисунке 6.2, соединяется с элементами всех характеристик напитка.

Большинство элементов характеристик соединено с обоими хабами одинаково прочными связями. Но есть различие в силе связей двух хабов с элементом «Сладкое». Почему? Мы полагаем: большая сладость напитка В сильнее активирует элемент «Сладкое» во время дегустации, что создает более прочную связь между элементом «Сладкое» и хабом напитка В. Мы определяем силу связей по правилу обучения Хебба из главы 3. Упрощенно правило Хебба гласит: «Нейроны, возбуждающиеся вместе, связываются вместе». Мы, как и другие исследователи, трактуем это так: чем сильнее совместное возбуждение, тем прочнее становится связь.

Что происходит, когда дегустатора просят сделать выбор? Допустим, он обдумывает каждый напиток по очереди. Размышляя о напитке А, он активирует элемент названия напитка А, что запускает активацию в хабе напитка А. Эта активация распространяется на все элементы характеристик (ванильный вкус, газированность, сладость). Аналогичный процесс происходит при обдумывании напитка В. Но поскольку связь между хабом напитка В и элементом «Сладкое» прочнее, чем между хабом напитка А и элементом «Сладкое», в элемент «Сладкое» напитка В поступает больше активации. Более активированный элемент «Сладкое» передает больше активации в элемент «Приближение» для напитка В. Эта повышенная активация элемента «Приближение» для напитка В увеличивает вероятность преодоления порога и выбора именно этого напитка.

Рисунок 6.2. Слепая дегустация напитков А и В. Напиток В слаще, поэтому элемент «Сладкое» для напитка В имеет более прочную связь с его центральным хабом. В сознании человека, которое моделируют эти сети, это приводит к более интенсивному обмену активацией между элементами «Сладкое» и «Приближение». Более высокая активация элемента «Приближение» для напитка В определяет его выбор

Суть в том, что мы построили сеть, где бóльшая ценность – в данном случае сладость – определяет «решение» сети. Сеть отражает влияние ценности через связи разной силы. В главе 3 мы видели: знание заключено в связях сети. Оценка предметов – безусловно, один из видов знания, поэтому логично представлять знание об оценке именно в связях.

Как всегда, связи направляют потоки активации в сети, и, как всегда, активация – единственная валюта сети. Элемент «Приближение» с более высокой активацией с большей вероятностью приведет к приближению и потреблению соответствующего предмета.

Преимущество активационного подхода к решениям сети в том, что он допускает влияние на элементы «Приближение» (или «Избегание») со стороны элементов и связей, не имеющих отношения к реальной ценности. В нашем примере на решающую активацию влияли только связи, относящиеся к ценности. Но, как мы увидим далее, так бывает не всегда.