Про мозжечок

Я как то предлагал один из алгоритмов подбора нового рефлекса: сделать чуть слабее, сделать чуть сильнее. Как самый очевидный способ. Для чего рефлексы располагать линейкой в отсортированном диапазоне. Если рефлпекс оказывается неудачным, попробуй тот что слева, если опять не то - тогда справа, если опять не то - тогда слева от левого, и т. д. То есть методом "раскачки" все более увеличивая амплитуду действия, но сохраняя основную суть. В самом деле, если ползти стало не эффективно, надо попробовать бежать, скакать - и наоборот.

Для ментальных автоматизмов такая корректировка во многом определяет "логику мышления": если есть горячее, должно быть и холодное, если не горячее и не холодное - значит теплое. Все пять правил вытекают из принципа даулизма восприятия, который является следствием устоявшейся схемотехники.

Выходит так и есть в природной реализации, и этим занимается мозжечок.

Для рефлексов это не работает потому как природный механизм рефлексов никак не включает подобного признака, т.е. на этом уровне призгак больше-меньше никак не распознается. Он появляется как результат опыта экспериментирования, в числе другиех обнаруживаемых абстрактных признаков. Ребенок, когда пытается удержать равновесие, делает огромное число попыток, наблюдая за результатом в плане достижения цели и выявляя то, что нужно регулировать в плане слишком сильно - недостаточно сильно. Появялются абстракции (в виде ментальных автоматизмов понятий) типа больше-меньше, мало много и т.п.

Но для автоматизмов идея представлять их в виде постепенно наполняемой обоймы, когда изначально один автоматизм "автоматически" привязывается ко всему диапазону значений пускового стимула, а следующие при набивке начинают теснить его и забирать на себя части диапазона - описывает суть механизма работы мозжечка?

Мозжечок работает параллельно-независимо от автоматизма, никак не затрагивая механизм автоматизма. Его функция - подправлять автоматизм. Есть болезни, когда повреждается мозжечок (ну и искусственно можно вырезать какую-то его часть) и тогда автоматизмы выполняются без координации, человек не может ездить на велики, повернуться с закрытыми глазами и т.п. Но он попытками может снова нарастить поддержку мозжека в каждом конкретном случае: снова начинает учиться делать все четко.

Вот начал формироваться автоматизм из решения дотронуться кончиком пальца кончика носа (решение - поставленная цель, результат достижения которой контролируется, причем не только осознанно, а главное, распознавателями высших абстракций пере-недо в контексте тех моторных действий, которые выполняются при этом). Действие ясно: двинуть руку к носу (с вытянутым пальцем), и начинаются попытки. Промазал в такую-то сторону после срабатывания конкретной группы мышц, абстракция "пере" совпадает с активностью перестаравшейся группы мышц (что определять удается далеко не сразу) и в результате возникает поправка: эту группу мышц при таком автоматизме понизить в силе действия. Поправка закрепляется и в следующий раз может возникнуть даже "недо", что так же будет скорректировано.

Тогда по другому: в мозжечке группируются и сортируются связи от моторных нейронов по принципу, что все нейроны связанные с одной мышцей, но задающие ей разный дискретный уровень напряжения/торможения, выстраиваются в линейку антагонистическими парами. Сортировка делается по значимости, для мышечных нейронов это величина активирующего импульса для сокращения мышцы. Линейка выглядит так:

В итоге попытка схватить предмет выглядит как сначала напрячь мышцу по максимальному расчетному усилию, которое прикинул модуль расчета, если перелет - активация мышцы антагониста, но с усилием меньше, чем предыдущее. И цикл повторяется, меняя знак и уменьшая импульс, если перепрыгивается цель, либо продолжая с тем же импульсом, если цель не достигнута, но было приближение. Как я понимаю, нервная система орагнизованная на дискретных элементах, для организации "потенциометра" должна сгруппировать и отсортировать эти элементы. Точно так же происходит логический поиск среди абстракций, их тоже нужно выстроить в антагонистическую линейку с сортировкой по значимости.

Такой алгоритм коррекции зигзагом используется в драйверах премещения по координатам в приводах станков с ЧПУ. Привода выдают импульсы перемещения по 0,005мм по Х и Y, и на каждом шаге происходит коррекция от расчетной траектории. В итоге движение происходит пилообразно по расчетной хорде, где зубья пилы 0,005мм макс.

Это может быть вариантом реализации, который нужно прикинуть когда дойдем до мозжечковых дел.

Кстати, иллюстрируется треммор процесса оптимизации.

Если ты про тремор -10/+10, то этот эффект будет всегда: дойдя до действия с минимальным испульсом, начнется бесконечное колебание. Чтобы это прекратить, нужно понятие максимально допустимой амплитуды, то есть какую амплитуду считать приемлемой при достижении цели.

Проблема ведь в том, что есть только один маркер цели - компаратор, срабатывающий при ее пересечении. Кроме того, усилия для ее достижения дискретные. Потому, что иначе пришлось бы создавать отдельный нейрон для каждой ситуауции достижения целей из разных позиций, чтобы одним прыжком достичь цели, что означало бы их бесконеное количество. Вместо этого формируются нейроны, выдающие сигналы активирующие исполнительный механизм с градацией 1, 2, 3 и т.д. усилий. В итоге путь достижения цели представляет собой цепочку типа: +16,+16,+16,-8,-8,+4,+4,-2,+2,-1. То есть очень простой алгоритм: делаются шаги с максимальным усилием пока не сработает компаратор, после чего меняется направление на противоположное и опять пошел цикл шагов но с величиной в 2 раза меньшей. И так до тех пор, пока шаг не станет минимальным. После чего цепочка шагов запоминается как алгоритм для достижения цели при текущих условиях.

Далее начинается оптимизация цепочки, у которой 2 параметра:

1. все шаги должны быть +


2. число шагов должно быть минимальным

То есть вышенаписанная цепочка не оптимизирована, поэтому несмотря на достижение цели сохраняется чувство не удовлетворенности. И в следующий раз при тех же условиях возникнет стимул начать ее например с большим шагом и посмотреть, что будет. Результат сравнивается с предыдущим: если число шагов увеличилось и/или добавилось отрицательных шагов - значит новый вариант бракуется, "стало хуже". И в следующий раз будет попробована попытка начать с меньшего шага. Если наоборот - цепочка переписывается на новый вариант. И в следующий раз будет попытка еще больше увеличить начальный шаг. И так цикл повторений, отладки продолжается, пока не наступит "треммор" - знак достижения оптимального варианта. То есть и в оптимизации все тот же принцип тяни-толкая, подбирая наилучшую величину начального шага.

Возможно для этого есть какая то формула, по которой можно сразу расчитать начальный нужный шаг. Но в природной реализации нет другой возможности найти оптимум, кроме как методом подбора враскачку. А нам пока можно его оставить, обозначив алгоритм и протестив его, и если все так и есть - вопрос о формуле возникнет естественным образом.

Точно так же оптимизируются цепочки мыслительных автоматизмов. Отсюда понятие совершенства как простоты:  Е = mc2 воспринимается как гениальная формула. Сложное объяснение, длинная цепочка рассуждений выглядят не удовлетворительно и побудждают "докопаться до истины" - оптимизировать цепочку. Ну и про логику уже много раз говорил: дуализм восприятия наше все, опять же по причине специфических "алгоритмов мозжечка".

Кстати, дальнейшее развитие оптимизации по тем же принципам - построение модели достижения цели, стратегии. Здесь все та же раскачка: если сенсоры показали расстояние до цели А 10 единиц, и она была достигнута за 6 шагов, а цель В с расстоянием до нее 15 единиц достигнута за 10 шагов, значит цедь С с расстоянием 12 единиц будет предположительно достигнута за (6+10)/2=8 шагов. При этом раз есть готовые, оптимизированные цепочки, можно сразу уверенно начать шагать с их начальных звеньев. Кроме того, если при достижении целей несколько раз повторилась одна и та же цепочка - вес ее уверенности увеличивается и она становится универсальной. Например для группы целей становится стратегией начинать шагать к ним по алгоритму: +10,+10,-5,-5 и далее по обстоятельствам.