Горбунов И.А. Жмаев М.В. О моделированиИ поведения математическиМИ моделЯМИ нейронных сетей

В последнее время появились работы, связанные с моделированием поведения живых существ с помощью различных математических алгоритмов. В западной литературе такой подход называется artificial life. Особенностью данного метода изучения психогенеза является применение в математических алгоритмах некоторых простейших физиологических принципов, лежащих в основе возможностей самообучения и адаптации к окружающей среде. Интересным направлением в данной области является подход, использующий модулирующее влияние потребностей на характеристики алгоритма, задающего поведение модели (Бурцев М.С., Гусарев Р.В., Редько В.Г. 2000). Действительно, модель, имеющая такую особенность, имеет более сложное и адаптивное поведение, чем другие модели. В результате воздействия потребности на поведение сам алгоритм поведения может расслаиваться, что в дальнейшем может служить для построения новых типов поведения, то есть моделируется процесс психогенеза.

Однако, рассматривая современные знания о функционировании нервной системы животных и человека, можно заметить, что чем сложнее поведение, тем более развито взаимодействие между физиологическими системами. Это взаимовлияние функциональных систем друг на друга способно порождать неустойчивые состояния, в результате чего организм приобретает эмерджентные свойства (непредсказуемость).

Исходя из этих предпосылок, можно предположить, что при моделировании поведения живых существ, особенно обладающих психикой, необходимо задавать различные уровни регуляции модели и возможности кооперативного взаимодействия этих уровней.

Наш подход рассматривает нервную систему организма как взаимодействие трех функциональных блоков: Центральная нервная система (ЦНС), Вегетативная нервная система (ВНС) и Соматическая нервная система (СНС).

Все три блока с точки зрения моделирования устроены несколько по-разному. Модель ЦНС представляет собой простейший многослойный перцептрон, производящий «факторизацию данных окружающей среды», то есть выделение наиболее устойчивых и повторяющихся образов, поступающих из внешнего мира. Модель ВНС производит оценку потребностной сферы организма и на основе этой оценки преобразует матрицу связей ЦНС и СНС, что позволяет переключаться на необходимые программы поведения по удовлетворению доминирующей потребности. Возможно, этот процесс связан с воздействием на ЦНС и СНС гормональных факторов (внесинаптическая модуляция). Модель СНС представляет собой систему, выход которой так или иначе связан с входом, что порождает циклические действия разной сложности в зависимости от настройки матрицы межнейронных связей. Однако эта система является достаточно устойчивой с точки зрения поведения в рамках потребностей. На определенном этапе психогенеза возникает обратная связь, способная перенастраивать систему потребностей, представленную в ВНС. Это позволяет интенсифицировать процесс психогенеза за счет формирования новых потребностей (высших).

Оценку адаптивности поведения продуцированного такой моделью можно оценивать по критериям. 1) Вычисление фрактальной размерности поведения модели как меры сложности системы. 2) Оценка степени напряженности различных потребностей, изначально представленных в модели. 3) Степень выживаемости между различными моделями в среде, обладающая одними и теми же заданными свойствами.

Моделирование поведения с помощью предложенных подходов имеет научную и практическую значимость. С научной точки зрения мы можем больше узнать о проблеме психогенеза.

Январь 24, 2019 Общая психология, психология личности, история психологии
Еще по теме
МОДЕЛИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ (NEURAL NETWORK MODELS)
Зайнутдинов М.Р., Горбунов И.А. МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ВОСПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Акбарова Санобар Нарзикуловна Эргашев Илёс Аъзамович ПРЕИМУЩЕСТВО НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.
4.1.3. Математическое моделирование при принятии решений
ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.
4.3.2. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В МАЛОМ БИЗНЕСЕ НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
2.5.3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА
§ 9. МЕТОД МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРИ ИНЖЕНЕРНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ
ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
3.8. МОДЕЛИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ
2.5.2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ЭРГОНОМИКЕ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ.
УСТОЙЧИВОСТЬ ВЫВОДОВ В МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ.
Паттерны нейронной активности: профили нейронной реакции.
Добавить комментарий