Изобретение относится к кибернетическим системам различного назначения и может быть использовано в адаптивных системах связи и обнаружения сигналов.
Творческий интеллект (ТИ), естественный (биологический) и искусственный (технический) продукт и свойство самоорганизующейся (самообучающейся) системы. Это способность адаптироваться в нестационарной окружающей среде, когда поведение технической системы не может быть полностью запрограммировано, а генетические данные, заложенные в биосистему, оказываются недостаточными. Это также способность к нелогическим действиям, к созданию аксиом, к получению существенно новых знаний (познанию) в отличие от генетического интеллекта (ГИ), где база знаний закладывается в интеллектуальную систему извне (наследственным путем в биосистемах, эвристическим программированием, экспертами в технических системах). ГИ способен лишь к логическим действиям выработке теорем и следствий из уже имеющихся знаний.
Известны два метода создания интеллектуальных систем (ИС): "модели понимания" (МП) и "нейронная кибернетика"(НК).
Эти методы можно описать выражением
где vг вырабатываемые интеллектуальной системой ИС ГИ знания (действия), составляющие множество, куда входят знания о необходимых действиях на внешнюю среду и знания о цели этих действий;
F[•] программа работы ИС.
Способ МП используется во всех ЭВМ Тьюринга Неймана и соответствует явной форме выражения (1). Метод НК используется в нейрокомпьютерах (транспьютерах) и соответствует некоторой неявной форме выражения (1).
Описаны эти методы, например, в [1]
Структурная схема устройства, реализующего данные методы, представлена на фиг.1, где 1 рецептор, преобразующий сигнал S внешней среды во внутренний язык ИС; 2 сопоставитель; 3 эффектор, преобразующий знания с внутреннего языка ИС в действия R; 4 блок постоянной памяти; 5 устройство, управляющее выбором генетических знаний из блока постоянной памяти.
Это устройство работает по заранее заданной программе F[•] и не обеспечивает ТИ, т.к. невозможно полностью предсказать поведение среды.
Для получения творческого интеллекта предлагается система, представленная на фиг. 2, где 6 устройство, вырабатывающее управляющую плотность вероятности случайного процесса ξ(t); 7 генератор случайного процесса изменений знаний; 8 сумматор с оперативной памятью; 9 взвешенный сумматор.
Интеллектуальная система, обладающая ТИ, состоит из иерархических уровней ν 0,1,2. и имеет Kν ячеек на каждом из этих уровней, взаимосвязанных между собой по цепям V и W.
Ячейка иерархии n 0 содержит последовательно соединенные рецептор 1, вход которого является входом системы, сопоставитель 2, устройство, вырабатывающее управляющую плотность вероятности 6, генератор случайного процесса изменений знаний 7, сумматор с оперативной памятью 8, эффектор 3. Выход сопоставителя 2 соединен также с входом устройства, управляющего выбором генетических знаний 5, выход которого соединен с входом блока постоянной памяти 4. Блок постоянной памяти 4 соединен двусторонней связью с сумматором с оперативной памятью 8, третий выход которого соединен с вторым входом сопоставителя 2.
Ячейки иерархий n≥1 содержат последовательно соединенные взвешенный сумматор 9, устройство, вырабатывающее управляющую плотность вероятности 6, генератор случайного процесса изменений знаний 7, сумматор с оперативной памятью 8, который соединен двусторонней связью с блоком постоянной памяти 4. Второй вход блока постоянной памяти 4 через устройство, управляющее выбором генетических знаний соединен с выходом взвешенного сумматора 9. Входы взвешенного сумматора 9 соединены с выходами сопоставителей 2 ячеек более низкой или такой же иерархии. Выходы сумматора с оперативной памятью 8 ячеек иерархий ν≥1 соединены с вторыми входами устройств, вырабатывающих управляющую плотность вероятности 6 ячеек более низкой или такой же иерархий. Выход m в ячейках иерархии ν≥1 показывает, что возможна передача знаний между различными системами, использующими одинаковые внутренние языки.
Работает устройство следующим образом.
Входные сигналы S в ячейке ТИ с ν 0 превращаются рецептором 1 в сигналы s внутреннего языка ИС. Преобразование может включать наперед заданную, т.е. генетическую фильтрацию входных сигналов. Сигналы s поступают на сопоставитель 2, где сравниваются со значениями , поступающими с сумматора с оперативной памятью 8. Сравнение заключается в определении подходящего в метрике расстояния между ними. Минимальное расстояние соответствует максимальному значению V. По генетическим программам Fσ[•] и FW[•] элементы 5 и 6 вырабатывают зависимости от и его изменения управления Y(V) и плотности вероятности W (V, Δv ).
Значения случайных величин ξ, складываясь в сумматоре 8 с генетическими значениями поступающими из блока памяти 4, образуют творческие знания В процессе этой работы совершенствуются, изменяясь так, чтобы получить максимум сопротивления V. Когда V достигает заданного порога или его приращения Δv становится меньше наперед заданного значения, адаптивная творческая работа ИС в данной среде заканчивается и элемент 6 вырабатывает W(x)≡0 по которому генератор случайного процесса 7 прекращает работу и в блок постоянной памяти 4 записываются из сумматора с оперативной памятью 8 полученные знания Φт.
После такого самообучения ИС приобретает новые знания, которые позволяют сократить или даже не производить творческую работу при повторном взаимодействии данного индивидуума ИС с такой же средой. По мере нестационарности среды творческая работа вновь необходима.
Описать работу ячейки можно выражением:
которое соответствует наличию как ГИ, так и ТИ.
Здесь величина сопоставления
соответственно для аналоговых или дискретных величин σ и Φ
В ячейках n≥1 отсутствуют рецепторы и эффекторы, а сопоставитель 2 заменяется на взвешенный сумматор 9, на выходе которого
Ячейки с ν=0 непосредственно взаимодействуют со средой, а ячейки с ν≥1 осуществляют все более глубокое по мере увеличения ν обобщение знаний, которыми обладает и которые вырабатывает ИС.
При использовании ячеек n≥1 генетическое управление FW[•] дополняется творческим
где βk генетические весовые коэффициенты.
Система ТИ может быть очень разнообразной, определяя различные возможности ИС. Количество входов Vk, объединяемых на взвешенном сумматоре 9, и количество выходов, исходящих из сумматора 8, может быть различными, изменяясь от единицы до полного числа ячеек в системе.
Ячейка действует в одном измерении пространства знаний, а система во всем охватываемом ею пространстве знаний. Возможно также действие в одном измерении нескольких ячеек, работающих в разных масштабах дискретизации данного измерения. Совместная работа таких ячеек организуется ячейками более высокой иерархии.
Ячейка более высокой иерархии не только осуществляет адаптацию совместной работы ячеек более низких иерархий в области взаимной увязки вырабатываемых ими знаний, но и адаптацию самих алгоритмов работы этих ячеек, определяемую (5). Таким образом, в полном объеме ТИ осуществляется именно системой.
Структура и связи в системе генетические и определяются разработчиком системы (в биосистемах естественным отбором).
Знания, элементарные в ячейках ν0 и все более обобщенные в ячейках n ≥1, распределены по системе. Поэтому система относительно устойчива к нарушениям работы отдельных ячеек и связей. Кроме того, ячейки более высоких иерархий одной системы могут передать выработанные ими и сформулированные на общем языке знания ячейкам другой системы, что ускоряет совместный творческий процесс обоих систем.
Все входящие в ИС ТИ элементы ординарны, их реализация не представляет особых трудностей: рецептор 1, входящий в систему ТИ, содержит последовательно соединенные преобразователь одного вида сигналов в другой, селектирующий фильтр (например, в частотной области), декодер или транскодер. В зависимости от назначения ИС и вида необходимых S и s порядок следования перечисленных блоков может меняться.
Эффектор 3 имеет обратную структуру и последовательность действий. Если s и v имеют одинаковое выражение (например, в двоичном коде), то R и S могут иметь различные выражения и даже физическую природу. Так в адаптивной по несущей частоте радиосистеме рецептор представляет собой приемник радиосигналов, включающий в себя селектор, усилитель радиосигналов, декодер, АЦП и транскодер в двоичный код, а эффектор устройство управления частотой передатчика, ЦАП, декодер из двоичного кода.
В системе управления роботом рецептор содержит, например, оптико-электрический преобразователь, АЦП, кодер в двоичный код, а эффектор - декодер, ЦАП, электромеханический преобразователь.
Сопоставитель 2 практически представляет собой коррелятор, производящий вычисления по формуле (3) соответственно в эвклидовой или хемминговой метрике. Он реализуется программно на ЭВМ или в виде отдельного устройства на жесткой логике, выполненного, например, на микросхемах 1802ВР3, 564ИМ3.
Генератор случайного процесса 7 с управляемой плотностью вероятности W (x, t) также реализуется программно на ЭВМ или на жесткой логике, например, x(t) реализуется на IBM PC, как описано в книге Л.Стенлона "Персональные ЭВМ IBM PC и XT. Программирование на языке ассемблера". М. Радио и связь, 1989г.
Устройство, вырабатывающее управляющую плотность вероятности 6, может быть реализовано программно или в жесткой логике, например, на микросхемах 537РУ8.16 посредством записанной в памяти таблицы соответствия одномерного столбца V и двумерного столбца W(X).
Устройство, управляющее выбором генетических знаний из постоянной памяти 5, может быть выполнено так же, как и устройство 6 с той разницей, что в память записывается таблица соответствия одномерного столбца V и также одномерного столбца Y адреса в постоянной памяти устройства 4.
Сумматор с оперативной памятью 8 и взвешенный сумматор 9 реализуются так же, как и сопоставитель 2.
Таким образом, изобретение представляет возможность работы в нестационарных или неполностью известных средах, которую ГИ не обеспечивает, а также возможность научных исследований и проектирования поведения сложных систем в сложных средах, где невозможно достаточно полное и точное моделирование. Использование ТИ позволяет перенести тяжесть исследования и проектирования с МС в целом не только ее генетическую часть. Творческая часть при этом будет адаптивно точно отображать среду и вырабатывать необходимое в ней поведение ИС.
Использование: изобретение относится к кибернетическим системам различного назначения и может быть использовано в адаптивных системах связи и обнаружении сигналов. Сущность: интеллектуальная система, обладающая ТИ, состоит из иерархических уровней ν = 0,1,2... и имеет Kν ячеек на каждом из этих уровней, взаимосвязанных между собой по цепям V и W. Ячейка иерархии ν = 0 содержит последовательно соединенные рецептор 1, вход которого является входом системы, сопоставитель 2, устройство, вырабатывающее управляющую плотность вероятности 8, генератор случайного процесса изменений знаний, сумматор с оперативной памятью 8, эффектор 3. Выход сопоставителя 2 соединен также с входом устройства, управляющего выбором генетических знаний 5, выход которого соединен с входом блока постоянной памяти 4, блок постоянной памяти 4 соединен двусторонней связью с сумматором с оперативной памятью 8, третий выход которого соединен с вторым входом сопоставителя 2. Ячейки иерархий ν≥1 содержат последовательно соединенные взвешенный сумматор 9, устройство, вырабатывающее управляющую плотность вероятности 6, генератор случайного процесса изменений знаний 7, сумматор с оперативной памятью 8, который соединен двусторонней связью с блоком постоянной памяти 4. Второй вход блока постоянной памяти 4 через устройство, управляющее выбором генетических знаний, соединен с выходом взвешенного сумматора 9. Входы взвешенного сумматора 9 соединены с выходами сопоставителей 2 ячеек более низкой или такой же иерархии. Выходы сумматора с оперативной памятью 8 ячеек иерархий ν≥1 соединены с вторыми входами устройства, вырабатывающего управляющую плотность вероятности 6 ячеек более низкой или такой же иерархии. Выход m в ячейках иерархии ν≥1 показывает, что возможна передача знаний между различными системами, использующими одинаковые внутренние языки. 2 ил.
Система для получения творческого искусственного интеллекта, содержащая ячейку искусственного интеллекта, состоящую из последовательно соединенных рецептора, сопоставителя, устройства управления выбором генетических знаний, блока постоянной памяти, а также эффектора, отличающаяся тем, что дополнительно введено ячеек искусственного интеллекта иерархий n = 0, 1, 2, ..., в каждую ячейку введены последовательно соединенные устройства, вырабатывающие управляющую плотность вероятности, вход которого объединен с устройством управления выбором генетических знаний, генератор случайного процесса изменений знаний, сумматор с оперативной памятью, соединенный двусторонней связью с блоком постоянной памяти, а третьим своим выходом соединен с вторым входом сопоставителя, в ячейках иерархии ν ≥ 1 введен взвешенный сумматор, выход которого соединен с объединенными входами устройства управления выбором генетических знаний и устройства, вырабатывающего управляющую плотность вероятности, входы взвешенного сумматора соединены с выходами сопоставителей ячеек более низкой или такой же иерархии, выходы сумматора с оперативной памятью в ячейках иерархии ν ≥ 1 соединены с входами устройств, вырабатывающих управляющую плотность вероятности ячеек более низкой или такой же иерархии, выходы сумматора с оперативной памятью в ячейках иерархии ν = 0 соединены соответственно с входами сопоставителя и эффектора.
Эндрю А | |||
Искусственный интеллект | |||
- М.: Мир, 1985. |
Авторы
Даты
1997-10-10—Публикация
1993-03-22—Подача